海尔集团技术研发工程师面试题目及解答

2026年海尔集团技术研发工程师面试题目及解答一、技术基础知识（5题，每题10分，共50分）1.题目：简述TCP三次握手过程及其作用，并说明如果第三次握手时客户端发送的确认包丢失，服务器会如何处理？解答：TCP三次握手过程：1.第一次握手：客户端向服务器发送SYN包（序列号seq=x），请求建立连接。2.第二次握手：服务器收到SYN包后，回复SYN+ACK包（序列号seq=y，确认号ack=x+1），表示同意连接。3.第三次握手：客户端收到SYN+ACK包后，发送ACK包（序列号seq=x+1，确认号ack=y+1），完成连接建立。作用：-确保双方均有发送和接收数据的能力。-避免历史连接请求占用资源。第三次握手丢失处理：若客户端的ACK包丢失，服务器会认为连接请求未完成，超时后重发SYN+ACK包。客户端收到重发的SYN+ACK后，仍需发送ACK包，最终完成连接。解析：该问题考察网络协议基础知识，需结合实际场景解释协议细节，体现对TCP连接管理的理解。2.题目：比较JWT（JSONWebToken）和Session在分布式系统中的应用场景和优缺点。解答：JWT：-应用场景：微服务架构、单点登录（SSO）、跨域认证。-优点：无需服务器存储，轻量级，适合分布式系统。-缺点：需要加密存储，过期时间固定，不适合敏感操作。Session：-应用场景：传统单体应用、需要频繁交互的场景。-优点：数据保存在服务器端，安全性高。-缺点：难以扩展，跨域时需配合代理或Redis缓存。解析：需结合分布式系统特性分析两种认证方式的适用性，体现对安全架构的理解。3.题目：解释LRU（LeastRecentlyUsed）缓存算法的原理，并说明如何在Java中实现。解答：原理：-使用双向链表和哈希表结合，链表记录访问顺序，哈希表实现O(1)查找。-当访问元素时，将其移动到链表头部；若缓存满，删除链表尾部元素。Java实现：javaclassLRUCache<K,V>{privateMap<K,Node>map=newHashMap<>();privateNodehead,tail;privateintcapacity;classNode{Kkey;Vvalue;Nodeprev,next;}publicLRUCache(intcapacity){this.capacity=capacity;}publicVget(Kkey){Nodenode=map.get(key);if(node==null)returnnull;moveToHead(node);returnnode.value;}publicvoidput(Kkey,Vvalue){Nodenode=map.get(key);if(node!=null){node.value=value;moveToHead(node);}else{NodenewNode=newNode();newNode.key=key;newNode.value=value;map.put(key,newNode);addToHead(newNode);if(map.size()>capacity){Nodetail=removeTail();map.remove(tail.key);}}}privatevoidmoveToHead(Nodenode){removeNode(node);addToHead(node);}privatevoidaddToHead(Nodenode){node.prev=head;node.next=head.next;head.next.prev=node;head.next=node;}privateNoderemoveTail(){Noderes=tail.prev;removeNode(res);returnres;}privatevoidremoveNode(Nodenode){node.prev.next=node.next;node.next.prev=node.prev;}}解析：需结合数据结构知识解释缓存机制，并展示代码实现，体现工程能力。4.题目：简述多线程中的CAS（Compare-And-Swap）原理及其应用场景。解答：原理：-通过“比较并交换”操作，原子地更新内存值。-若当前值与预期值一致，则更新为新值；否则不操作。应用场景：-Java：`AtomicInteger`、`ConcurrentHashMap`。-分布式：分布式锁、计数器。解析：需结合并发编程知识解释CAS的原子性实现，体现对分布式系统设计的理解。5.题目：解释HTTP和HTTPS的区别，并说明HTTPS握手过程。解答：区别：-HTTP：明文传输，易被窃听。-HTTPS：加密传输，需证书验证，安全性更高。HTTPS握手过程：1.ClientHello：客户端发送支持的加密算法、随机数等。2.ServerHello：服务器选择算法，发送证书、随机数等。3.证书验证：客户端验证证书有效性。4.ClientKeyExchange：客户端生成密钥，加密发送给服务器。5.ServerKeyExchange：服务器解密并生成对称密钥。6.Finished：双方发送握手完成消息。解析：需结合网络安全知识解释HTTPS原理，体现对分布式系统安全设计的理解。二、系统设计（3题，每题20分，共60分）1.题目：设计一个高并发的短链接生成系统，要求支持每日千万级请求。解答：核心思路：-分布式ID生成：使用Snowflake算法生成唯一ID。-缓存层：Redis缓存短链接与长链接映射。-异步处理：Kafka异步处理请求，避免直接访问数据库。-数据库：分库分表存储映射关系。架构图（文字描述）：1.请求入口：Nginx负载均衡。2.API层：SpringCloudGateway路由请求。3.缓存层：Redis缓存热点数据。4.异步队列：Kafka处理请求，写入数据库。5.数据库：MySQL分表存储映射关系。代码示例（ID生成）：javapublicclassSnowflakeIdWorker{privatelongworkerId;privatelongdatacenterId;privatelongsequence=0L;privatelongtwepoch=1288834974657L;privatelongworkerIdBits=5L;privatelongdatacenterIdBits=5L;privatelongmaxWorkerId=-1L^(-1L<<workerIdBits);privatelongmaxDatacenterId=-1L^(-1L<<datacenterIdBits);privatelongsequenceBits=12L;privatelongworkerIdShift=sequenceBits;privatelongdatacenterIdShift=sequenceBits+workerIdBits;privatelongtimestampLeftShift=sequenceBits+workerIdBits+datacenterIdBits;privatelongsequenceMask=-1L^(-1L<<sequenceBits);privatelonglastTimestamp=-1L;publicSnowflakeIdWorker(longworkerId,longdatacenterId){if(workerId>maxWorkerId||workerId<0){thrownewIllegalArgumentException(String.format("workerIdcan'tbegreaterthan%dorlessthan0",maxWorkerId));}if(datacenterId>maxDatacenterId||datacenterId<0){thrownewIllegalArgumentException(String.format("datacenterIdcan'tbegreaterthan%dorlessthan0",maxDatacenterId));}this.workerId=workerId;this.datacenterId=datacenterId;}publicsynchronizedlongnextId(){longtimestamp=timeGen();if(timestamp<lastTimestamp){thrownewRuntimeException(String.format("Clockmovedbackwards.Refusingtogenerateidfor%dmilliseconds",lastTimestamp-timestamp));}if(lastTimestamp==timestamp){sequence=(sequence+1)&sequenceMask;if(sequence==0){timestamp=tilNextMillis(lastTimestamp);}}else{sequence=0L;}lastTimestamp=timestamp;return((timestamp-twepoch)<<timestampLeftShift)|(datacenterId<<datacenterIdShift)|(workerId<<workerIdShift)|sequence;}privatelongtilNextMillis(longlastTimestamp){longtimestamp=timeGen();while(timestamp<=lastTimestamp){timestamp=timeGen();}returntimestamp;}privatelongtimeGen(){returnSystem.currentTimeMillis();}}解析：需结合分布式系统设计原则，展示架构和代码细节，体现系统设计能力。2.题目：设计一个高并发的秒杀系统，要求支持每秒100万+请求，并防止超卖。解答：核心思路：-分布式锁：Redis分布式锁防止并发库存扣减。-熔断限流：Hystrix或Sentinel防止雪崩效应。-异步扣减：Kafka异步处理订单，避免阻塞接口。-数据库优化：使用乐观锁或行锁扣减库存。架构图（文字描述）：1.请求入口：Nginx限流。2.秒杀服务：SpringCloudGateway路由请求。3.分布式锁：Redis实现锁。4.异步队列：Kafka处理订单。5.库存服务：MySQL乐观锁扣减库存。代码示例（Redis锁）：javapublicclassRedisLock{privateJedisjedis;publicbooleantryLock(StringlockKey,StringrequestId,intexpireTime){Stringresult=jedis.set(lockKey,requestId,"NX","EX",expireTime);return"OK".equals(result);}publicbooleanreleaseLock(StringlockKey,StringrequestId){Stringscript="ifredis.call('get',KEYS[1])==ARGV[1]then"+"returnredis.call('del',KEYS[1])"+"else"+"return0"+"end";Objectresult=jedis.eval(script,Collections.singletonList(lockKey),Collections.singletonList(requestId));return"1".equals(result.toString());}}解析：需结合高并发场景设计，展示架构和代码细节，体现系统设计能力。3.题目：设计一个分布式任务调度系统，要求支持定时任务、延时任务，并保证可靠性。解答：核心思路：-任务存储：Redis或Zookeeper存储任务信息。-执行器：定时线程池执行任务。-可靠性保证：任务执行成功后写入数据库，失败重试。-分布式协调：使用分布式锁防止任务重复执行。架构图（文字描述）：1.任务注册：Zookeeper存储任务信息。2.调度中心：SpringTask定时扫描任务。3.执行器：定时线程池执行任务。4.结果存储：MySQL记录任务执行结果。代码示例（任务注册）：javapublicclassTaskService{privateZooKeeperzk;publicvoidregisterTask(StringtaskId,StringtaskType,long