全栈开发工程师系统设计面试题解析

2026年全栈开发工程师系统设计面试题解析一、数据库设计题（共3题，每题20分）题目1（20分）：假设你需要为一个电商平台的商品推荐系统设计数据库。该系统需要支持以下核心功能：1.用户根据商品浏览历史生成个性化推荐；2.实时统计热门商品；3.支持高并发读操作。请设计数据库表结构（至少包含3张表），并说明表之间的关系及索引设计思路。题目2（20分）：设计一个支持百万级用户的社交关系链数据库。核心需求包括：1.用户可以添加/删除好友；2.支持查找共同好友；3.需要支持分页查询用户的动态（如发帖、评论）。请设计表结构，并说明如何优化查询性能（如索引设计、分表策略）。题目3（20分）：为一个高并发的短链系统设计数据库。要求：1.短链接生成后需支持快速访问；2.需记录每次点击的IP、时间、地理位置；3.支持按时间统计点击量。请设计表结构，并说明如何保证系统的高可用性和扩展性。二、分布式系统设计题（共2题，每题25分）题目4（25分）：设计一个支持全球用户访问的实时翻译服务。核心需求：1.用户输入文本后，系统需在200ms内返回翻译结果；2.支持离线场景下的缓存翻译结果；3.需要保证翻译结果的准确性，并支持用户反馈修正。请说明系统架构设计（如服务拆分、缓存策略、容错机制）。题目5（25分）：设计一个分布式订单系统，支持高并发下单场景。要求：1.订单信息需实时同步到库存系统；2.支持超卖场景下的订单回滚；3.需要支持订单状态的异步通知（如支付成功后自动更新状态）。请说明如何实现分布式事务、消息队列选型及系统监控方案。三、微服务架构设计题（共2题，每题30分）题目6（30分）：为一个大型外卖平台设计微服务架构。核心模块包括：骑手派单系统、用户下单模块、支付模块。请回答：1.如何拆分微服务边界（如骑手服务是否独立拆分）；2.如何实现服务间的通信（同步调用或异步消息）；3.如何处理微服务间的数据一致性（如订单状态同步）。题目7（30分）：设计一个支持个性化广告投放的微服务系统。需求：1.用户访问广告时，需根据其历史行为实时匹配广告；2.支持广告主自助配置投放策略；3.需要统计广告点击率和转化率。请说明如何设计服务拆分、实时计算方案及数据存储架构。四、性能优化题（共2题，每题15分）题目8（15分）：假设你负责优化一个电商首页的加载速度，当前首屏加载时间为3s。请提出至少3个可行的优化方案，并说明原理。题目9（15分）：在一个高并发的秒杀系统中，发现数据库查询耗时占50%。请说明如何定位性能瓶颈（如SQL慢查询、锁竞争），并提出优化建议。答案与解析一、数据库设计题题目1答案（20分）：表结构设计：1.`users`表（用户信息）-`user_id`(PK,UUID)-`name`,`avatar_url`-`created_at`2.`products`表（商品信息）-`product_id`(PK,UUID)-`name`,`description`,`category_id`(FK)-`created_at`3.`user_history`表（用户浏览历史）-`history_id`(PK,UUID)-`user_id`(FK)-`product_id`(FK)-`timestamp`索引设计：-`users`：`user_id`(PK),`name`(索引优化搜索)-`products`：`product_id`(PK),`category_id`(索引分类查询)-`user_history`：`user_id`(索引历史查询),`(user_id,timestamp)`(组合索引优化最近浏览)-索引策略：使用分片键（如`user_id`）支持横向扩展题目2答案（20分）：表结构设计：1.`users`表（用户信息）-`user_id`(PK)-`name`2.`friends`表（好友关系）-`from_user_id`(FK)-`to_user_id`(FK)-`created_at`-索引：`(from_user_id,to_user_id)`3.`posts`表（用户动态）-`post_id`(PK)-`user_id`(FK)-`content`,`created_at`-索引：`user_id`,`created_at`优化方案：-好友查询：使用`friends`表的组合索引加速共同好友查找-动态分页：`posts`表按`created_at`降序分页，避免全表扫描-分表策略：按`user_id`哈希分表，支持横向扩展题目3答案（20分）：表结构设计：1.`short_links`表（短链接主表）-`short_code`(PK,字符串，如随机生成6位字母数字)-`long_url`,`created_at`2.`clicks`表（点击日志）-`click_id`(PK)-`short_code`(FK,索引优化查询)-`ip`,`timestamp`,`location`优化方案：-索引：`short_links`的`short_code`(PK),`clicks`的`short_code`(FK)-缓存：使用Redis缓存热点短链接，TTL设置1小时-高可用：使用读写分离+分库分表（如按`short_code`哈希）二、分布式系统设计题题目4答案（25分）：系统架构：1.服务拆分：-翻译引擎服务（独立部署，支持多语言模型）-缓存服务（Redis集群，缓存热点翻译结果）-用户反馈服务（异步处理修正请求）2.核心设计：-缓存策略：用户输入时先查Redis，未命中才调用翻译引擎，缓存设置200ms过期-容错机制：翻译引擎故障时降级为静态词库，并上报监控-异步处理：用户反馈通过Kafka发送到修正队列，定时更新翻译库题目5答案（25分）：系统架构：1.分布式事务：-使用TCC（Try-Confirm-Cancel）模式，订单和库存操作分阶段确认-异步补偿：若库存扣减失败，通过定时任务重试或用户手动退款2.消息队列：-使用RocketMQ（高可靠）同步支付状态，确保消息不丢失-支付成功后，消息触发订单状态更新及库存释放3.监控方案：-指标监控：订单处理延迟、消息队列积压量-异常告警：超卖事件触发短信/钉钉通知三、微服务架构设计题题目6答案（30分）：拆分方案：1.骑手服务：独立拆分，支持动态派单算法（如最短距离优先）2.用户下单模块：包含订单创建、支付联动，需保证原子性3.支付模块：账户扣款与订单状态同步需使用分布式事务服务通信：-同步调用：使用gRPC实现骑手服务实时派单-异步消息：骑手接单后通过NATS发布状态变更数据一致性：-使用Redisson分布式锁保证库存扣减原子性-支付成功后，消息队列触发订单状态更新题目7答案（30分）：架构设计：1.服务拆分：-用户画像服务（分析用户行为）-广告匹配服务（实时匹配广告）-广告主管理服务（自助配置）2.实时计算：-使用Flink处理用户行为流，实时计算兴趣标签-广告匹配服务基于标签进行推荐3.数据存储：-点击日志存入HBase（支持高并发写入）-统计报表通过定时任务生成四、性能优化题题目8答案（15分）：优化方案：1.CDN缓存静态资源：首屏图片、JS/CSS优先加载2.预加载关键资源：使用`<linkrel="preload">`加载核心JS3.代码分割：Webpack按需加载非首屏模块题目9答案（15分）：瓶颈定位