2026年大厂技术总监笔试题及答案

2026年大厂技术总监笔试题及答案一、编程题（共3题，每题20分，共60分）1.（20分）分布式事务一致性解决方案实现题目：假设你正在设计一个分布式支付系统，涉及订单服务、支付服务和库存服务。当用户下单时，需要同时更新订单状态、扣减库存和记录支付流水。请设计一个基于TCC（Try-Confirm-Cancel）模式的分布式事务解决方案，并描述其核心流程及实现细节。要求：-描述TCC模式的三个核心操作（Try、Confirm、Cancel）。-解释如何保证事务的原子性和一致性。-说明选择TCC模式的原因及其优缺点。答案：（1）TCC模式的核心操作-Try（尝试阶段）：各服务在执行业务操作前，先尝试预留资源。例如，订单服务创建临时订单、支付服务冻结金额、库存服务预留库存。如果任何一步失败，则回滚所有操作。-示例代码（伪代码）：java//订单服务Try操作booleantryOrder(StringuserId,StringproductId,intquantity){//尝试创建临时订单returnorderRepository.createTempOrder(userId,productId,quantity);}-Confirm（确认阶段）：如果所有Try操作成功，则正式执行业务操作。例如，订单服务更新订单状态为“已支付”、支付服务扣减金额、库存服务扣减库存。-示例代码：java//订单服务Confirm操作booleanconfirmOrder(StringorderId){//更新订单状态returnorderRepository.updateOrderStatus(orderId,"PAID");}-Cancel（取消阶段）：如果任何一步Try操作失败，或Confirm阶段失败，则回滚所有操作。例如，订单服务删除临时订单、支付服务解冻金额、库存服务恢复库存。-示例代码：java//订单服务Cancel操作booleancancelOrder(StringorderId){//删除临时订单returnorderRepository.deleteOrder(orderId);}（2）原子性和一致性保证-分布式协调器：使用分布式协调器（如Seata、Saga）管理事务流程，确保各服务之间的操作同步。-超时机制：设置超时时间，防止某个服务卡死导致事务阻塞。-补偿机制：通过Cancel操作回滚，确保事务最终一致性。（3）TCC模式的优缺点-优点：-强一致性：保证事务全局原子性。-适用场景：适用于强一致性要求高的业务（如金融支付）。-缺点：-开发复杂：需要为每个业务操作编写Try、Confirm、Cancel方法。-性能损耗：多次网络调用和数据库操作导致性能下降。2.（20分）大规模数据处理架构设计题目：假设你正在设计一个实时用户行为分析系统，需要处理每秒10万条用户行为数据（如点击、浏览、购买等）。请设计一个分布式数据处理架构，并说明如何保证系统的可扩展性、容错性和实时性。要求：-描述数据处理流程，包括数据采集、存储、处理和输出。-说明如何实现系统的水平扩展。-解释如何保证数据的准确性和低延迟。答案：（1）数据处理流程-数据采集：使用Kafka集群采集用户行为数据，保证高吞吐量和低延迟。-示例代码（伪代码）：java//Kafka生产者Producer<String,String>producer=newKafkaProducer<>();producer.send(newProducerRecord<>("user-behavior",userId,behaviorJson));-数据存储：-使用HDFS存储原始数据，保证数据持久化。-使用Redis缓存热点数据，加速查询。-数据处理：-使用Flink或Spark进行实时计算，生成实时报表。-示例代码（Flink伪代码）：javaStreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();DataStream<String>input=env.addSource(newKafkaSource<>());DataStream<Behavior>processed=input.map(Behavior::fromJson);processed.print();-数据输出：将计算结果写入HBase或Elasticsearch，支持高并发查询。（2）水平扩展方案-Kafka：通过增加Broker节点提升吞吐量。-Flink/Spark：使用集群模式，动态分配任务到更多节点。-负载均衡：使用Nginx或LVS分发请求，避免单点过载。（3）数据准确性和低延迟保证-数据校验：通过校验和或Hash值确保数据传输完整性。-缓冲机制：使用Flink的缓冲机制，批量处理数据减少延迟。-监控告警：实时监控系统性能，异常时自动扩容或降级。3.（20分）微服务架构下的服务治理方案题目：假设你正在维护一个大型电商系统，包含订单服务、商品服务、库存服务等多个微服务。请设计一个服务治理方案，包括服务注册、发现、负载均衡和容错机制。要求：-描述服务注册与发现的实现方式。-说明负载均衡的策略和实现。-解释如何处理服务雪崩问题。答案：（1）服务注册与发现-注册中心：使用Eureka或Consul作为服务注册中心。-示例代码（Eureka客户端）：java@EnableEurekaClient@ConfigurationpublicclassEurekaClientConfig{@BeanpublicEurekaClientConfigBeaneurekaClientConfigBean(){returnnewEurekaClientConfigBean();}}-服务注册：启动时向注册中心注册自身信息（IP、端口、健康检查URL）。-服务发现：使用RestTemplate或Feign调用注册中心获取服务列表，动态选择实例。（2）负载均衡策略-轮询：按顺序选择服务实例。-随机：随机选择服务实例，适用于长连接场景。-加权轮询：根据权重分配请求，适用于不同实例性能差异。-示例代码（SpringCloud负载均衡）：java@LoadBalanced@ConfigurationpublicclassLoadBalancerConfig{//自动配置负载均衡器}（3）服务雪崩处理-熔断器：使用Hystrix或Sentinel防止连锁故障。-示例代码（Hystrix熔断）：java@HystrixCommand(fallbackMethod="fallbackMethod")publicStringcallService(Stringurl){//调用服务returnrestTemplate.getForObject(url,String.class);}-限流：使用Guava或Redis实现令牌桶算法，控制请求频率。-示例代码（Guava限流）：javaRateLimiterrateLimiter=RateLimiter.create(5.0);//每秒5个请求if(rateLimiter.tryAcquire()){//处理请求}-降级：遇到异常时，提供降级服务（如返回默认数据）。二、系统设计题（共2题，每题30分，共60分）1.（30分）高并发短链接系统设计题目：假设你要设计一个类似tinyURL的高并发短链接系统，要求支持每秒百万级请求，并保证短链接的全局唯一性和快速跳转。请设计系统架构，并说明如何实现短链接生成、存储和解析。要求：-描述系统架构，包括前端、后端和数据库设计。-解释如何保证短链接的唯一性和快速解析。-说明如何实现高并发处理。答案：（1）系统架构-前端：使用Nginx反向代理，分发请求到后端服务。-后端：使用无状态微服务架构，部署多个订单服务实例。-示例架构图：+-++-++-+|Nginx||后端服务集群||数据库集群|+-++-++-+/|\/|\/|\/|\/|\/|\+--|--++--|--++--|--+|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||+--|--++--|--++--|--+-数据库：使用Redis存储短链接映射关系（短链接→长链接），保证快速读取。（2）短链接唯一性和快速解析-唯一性：使用UUID或Base62编码生成短链接，避免冲突。-示例代码（Base62编码）：javapublicStringencode(longid){char[]base62="0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz".toCharArray();StringBuildersb=newStringBuilder();while(id>0){sb.append(base62[(int)(id%62)]);id/=62;}returnsb.reverse().toString();}-快速解析：使用Redis缓存短链接→长链接映射，O(1)时间复杂度查询。（3）高并发处理-缓存：使用Redis集群缓存热点短链接，减少数据库压力。-异步处理：使用消息队列（如Kafka）异步生成短链接，避免请求阻塞。-限流：使用令牌桶算法控制请求频率，防止系统过载。2.（30分）分布式文件存储系统设计题目：假设你要设计一个分布式文件存储系统（类似Ceph或MinIO），要求支持高并发读写、数据冗余和自动恢复。请设计系统架构，并说明如何实现文件分片、存储和备份。要求：-描述系统架构，包括存储节点、元数据服务和客户端接口。-解释如何实现数据分片和冗余存储。-说明如何保证数据的高可用性和自动恢复。答案：（1）系统架构-存储节点：部署多个存储服务器，每个节点存储部分数据分片。-元数据服务：使用ZooKeeper或etcd管理文件元数据（文件名→分片列表）。-客户端接口：提供API（如S3接口）供客户端操作文件。（2）数据分片和冗余存储-数据分片：将大文件切分为多个分片（如4KB），每个分片存储在不同节点。-示例代码（分片算法）：javapublicList<String>splitFile(StringfilePath,intchunkSize){List<String>chunks=newArrayList<>();try(FileInputStreamfis=newFileInputStream(filePath)){byte[]buffer=newbyte[chunkSize];intbytesRead;intchunkId=0;while((bytesRead=fis.read(buffer))!=-1){StringchunkPath=filePath+"."+chunkId++;Files.write(Paths.get(chunkPath),buffer,StandardCopyOption.REPLACE_EXISTING);chunks.add(chunkPath);}}catch(IOExceptione){e.printStackTrace();}returnchunks;}-冗余存储：使用RAID或纠删码技术，保证数据可靠性。-示例（纠删码）：-存储n份数据和m个校验码，丢失k个数据仍可恢复（n+m≥k+1）。（3）高可用性和自动恢复-心跳检测：元数据服务定期检测存储节点状态，异常时自动切换。-数据备份：定期将数据备份到异地存储，防止数据丢失。-自动恢复：使用raft协议保证元数据服务高可用，存储节点故障时自动重新分配数据。三、综合题（共1题，30分）1.（30分）同城多活架构设计题目：假设你要设计一个同城多活架构，要求系统在主数据中心故障时，能够自动切换到备用数据中心，并保证业务连续性。请设计系统架构，并说明如何实现数据同步、服务切换和故障恢复。要求：-描述系统架构，包括主备数据中心、数据同步和服务切换机制。-解释如何保证数据一致性。-说明如何实现自动故障切换和恢复。答案：（1）系统架构-主备数据中心：部署两个数据中心（如北京、上海），每个中心包含订单服务、商品服务等微服务。-数据同步：使用MySQL主从复制或Redis哨兵机制同步数据。-服务切换：使用DNS轮询或负载均衡器切换服务地址。（2）数据一致性保证-分布式事务：使用Seata或2PC协议保证跨数据中心事务一致性。-异步同步：使用消息队列（如Kafka）异步同步数据，减少同步延迟。（3）自动故障切换和恢复-故障检测：使用Prometheus+Grafana监控系统状态，异常时自动告警。-自动切换：使用Ansible或Terraform自动切换DNS或负载均衡器配置。-数据恢复：备用中心定期拉取主中心数据，故障时快速恢复。答案与解析1.分布式事务一致性解决方案实现-TCC模式的核心操作：Try操作预留资源，Confirm正式执行，Cance