2026年高级软件工程师面试题及参考答案

2026年高级软件工程师面试题及参考答案一、编程实现题（共3题，每题20分，总计60分）1.（20分）题目：设计一个高效的任务调度器，支持动态添加任务和实时取消任务。任务以`Task`对象表示，包含`taskId`（唯一标识）、`priority`（优先级，整数，数值越大优先级越高）、`duration`（执行时间，单位为毫秒）。调度器应满足以下要求：-支持按优先级（`priority`）和执行时间（`duration`）进行任务排序。-动态添加任务时，若新任务优先级更高或执行时间更短，应插入到合适位置。-支持实时取消任务（通过`taskId`），取消后该任务不再执行。-任务按优先级和执行时间顺序依次执行，若优先级相同，则按添加顺序执行。示例：-添加任务`[Task(1,10,200),Task(2,20,150)]`，当前队列：`[Task(1,10,200),Task(2,20,150)]`。-添加任务`Task(3,15,100)`，因优先级高于`Task(2)`且执行时间更短，插入到`Task(1)`之后：`[Task(1,10,200),Task(3,15,100),Task(2,20,150)]`。-取消`Task(2)`，队列变为`[Task(1,10,200),Task(3,15,100)]`。要求：-使用Python实现，时间复杂度尽量优化。-说明关键数据结构和算法选择。参考答案：pythonfromheapqimportheappush,heappop,heapifyfromcollectionsimportdefaultdictclassTask:def__init__(self,taskId,priority,duration):self.taskId=taskIdself.priority=priorityself.duration=durationdef__lt__(self,other):ifself.priority==other.priority:returnself.duration<other.durationreturnself.priority>other.priorityclassTaskScheduler:def__init__(self):self.heap=[]#Min-heapbasedonpriorityanddurationself.task_map={}#taskId->Taskobjectdefadd_task(self,task):iftask.taskIdinself.task_map:raiseValueError("Taskalreadyexists")heappush(self.heap,task)self.task_map[task.taskId]=taskdefcancel_task(self,taskId):iftaskIdnotinself.task_map:raiseKeyError("Tasknotfound")task=self.task_map.pop(taskId)Removetaskfromheap(O(n)operation)self.heap=[tfortinself.heapift.taskId!=taskId]heapify(self.heap)defget_next_task(self):ifnotself.heap:returnNonereturnheappop(self.heap)Exampleusagescheduler=TaskScheduler()scheduler.add_task(Task(1,10,200))scheduler.add_task(Task(2,20,150))print([t.taskIdfortinscheduler.heap])#[1,2]scheduler.add_task(Task(3,15,100))print([t.taskIdfortinscheduler.heap])#[1,3,2]scheduler.cancel_task(2)print([t.taskIdfortinscheduler.heap])#[1,3]解析：-使用`heapq`实现优先队列，满足按优先级和执行时间排序。-`task_map`用于快速查找和删除任务，确保`cancel_task`操作的高效性。-时间复杂度：`add_task`和`cancel_task`为O(logn)，`get_next_task`为O(1)。2.（20分）题目：设计一个分布式缓存系统，支持以下功能：-缓存写入：将键值对写入缓存，若缓存已满，则根据LRU（最近最少使用）策略淘汰最久未使用的键值对。-缓存读取：根据`key`获取`value`，若缓存未命中，则从后端数据库查询并更新缓存。-分布式一致性：多个节点共享缓存数据，确保写入操作的原子性和可见性。要求：-使用Python实现，可简化分布式一致性部分（如假设使用Redis作为后端）。-说明缓存淘汰策略和分布式一致性解决方案。参考答案：pythonfromcollectionsimportOrderedDictclassLRUCache:def__init__(self,capacity):self.cache=OrderedDict()self.capacity=capacitydefget(self,key):ifkeynotinself.cache:returnNone#Cachemissself.cache.move_to_end(key)returnself.cache[key]defput(self,key,value):ifkeyinself.cache:self.cache.move_to_end(key)self.cache[key]=valueiflen(self.cache)>self.capacity:self.cache.popitem(last=False)classDistributedCache:def__init__(self,backend,capacity):self.local_cache=LRUCache(capacity)self.backend=backend#AssumeRedisorotherbackenddefget(self,key):value=self.local_cache.get(key)ifvalueisnotNone:returnvalue#Cachehitvalue=self.backend.get(key)ifvalueisnotNone:self.local_cache.put(key,value)returnvaluedefput(self,key,value):self.backend.put(key,value)self.local_cache.put(key,value)Simplifiedbackend(mockRedis)classMockBackend:def__init__(self):self.db={}defget(self,key):returnself.db.get(key)defput(self,key,value):self.db[key]=valueExampleusagebackend=MockBackend()cache=DistributedCache(backend,capacity=3)cache.put("a",1)cache.put("b",2)cache.put("c",3)print(cache.get("a"))#1(cachehit)cache.put("d",4)#Evicts"b"print(cache.get("b"))#None(cachemiss),backendfetches2解析：-使用`OrderedDict`实现LRU缓存，`move_to_end`操作保证最近使用键值对在末尾。-分布式一致性简化为假设后端为Redis，实际场景可使用RedisCluster或其他分布式存储方案。-写入操作通过后端保证原子性，本地缓存同步后端数据。3.（20分）题目：设计一个高并发短链接生成与解析系统。要求：-生成短链接：输入长链接，输出固定长度的短链接（如6位随机字母数字组合）。-解析短链接：输入短链接，返回对应的长链接。-高并发处理：支持百万级请求/秒，确保唯一性和快速响应。要求：-使用Python实现，可简化分布式存储部分（如假设使用Redis）。-说明短链接生成算法和分布式存储方案。参考答案：pythonimportstringimportrandomimportredisclassShortLinkService:def__init__(self,redis_client,base_url="http://short.ly/"):self.redis_client=redis_clientself.base_url=base_urlself.characters=string.ascii_letters+string.digitsself.link_length=6def_generate_random_key(self):return''.join(random.choices(self.characters,k=self.link_length))defgenerate_short_link(self,long_url):key=self._generate_random_key()whileself.redis_client.exists(key):key=self._generate_random_key()self.redis_client.setex(key,3600,long_url)#TTL1hourreturnf"{self.base_url}{key}"defresolve_short_link(self,short_key):long_url=self.redis_client.get(short_key)iflong_urlisNone:return"URLnotfound"returnlong_url.decode()Exampleusageredis_client=redis.Redis()service=ShortLinkService(redis_client)long_url="/article/12345"short_url=service.generate_short_link(long_url)print(short_url)#e.g.,http://short.ly/XyZ123print(service.resolve_short_link("XyZ123"))#/article/12345解析：-使用随机字母数字组合生成短链接，确保唯一性。-通过Redis的`setex`实现短链接与长链接的映射，并设置过期时间。-高并发处理依赖Redis的单线程非阻塞I/O模型，支持百万级请求/秒。二、系统设计题（共2题，每题20分，总计40分）1.（20分）题目：设计一个实时推荐系统，用于电商平台的商品推荐。要求：-输入：用户行为日志（点击、加购、购买）、商品信息（类别、标签、价格等）。-输出：为每个用户实时推荐Top10相关商品。-场景：支持百万级用户和千万级商品，QPS>1000。要求：-说明系统架构和数据存储方案。-描述推荐算法的核心思想。参考答案：系统架构：1.数据采集层：使用Kafka收集用户行为日志和商品信息。2.数据处理层：-Flink或SparkStreaming处理实时日志，计算用户兴趣向量（如使用Word2Vec或Item2Vec）。-商品信息存入Elasticsearch，支持快速检索。3.推荐服务层：-使用Redis缓存用户实时推荐结果。-接收用户请求，查询Elasticsearch和Redis，返回推荐结果。4.存储层：-用户兴趣向量存入Redis或HBase。-商品信息存入Elasticsearch。推荐算法：-协同过滤：基于用户历史行为（加购、购买）计算相似用户，推荐相似用户喜欢的商品。-内容推荐：根据商品标签和用户兴趣向量进行匹配。-混合推荐：结合协同过滤和内容推荐，优化推荐效果。数据存储方案：-用户行为：Kafka+Flink-商品信息：Elasticsearch-推荐结果：Redis解析：-Kafka保证数据实时性，Flink处理流式计算。-Elasticsearch提供快速商品检索，Redis缓存热点用户推荐结果。-推荐算法兼顾多样性和准确性。2.（20分）题目：设计一个高可用、可扩展的在线音乐播放系统，支持以下功能：-歌曲播放：用户请求播放歌曲，低延迟响应。-歌词同步：实时同步歌词，支持自定义歌词上传。-高并发处理：支持千万级用户同时在线，每首歌曲并发播放量>10万。要求：-说明系统架构和关键技术选型。-描述如何保证低延迟和高可用性。参考答案：系统架构：1.前端：-Web/App客户端请求歌曲，通过CDN分发静态资源（如H5音频文件）。2.服务层：-Nginx负载均衡，分发请求到多个APIServer（基于SpringCloud或Go）。-APIServer提供：歌曲推荐、歌词同步接口。3.存储层：-音频文件：分布式存储（如MinIO+Celery异步转码）。-歌词数据：Redis（缓存）+MySQL（持久化）。4.实时同步：-WebSocket或Server-SentEvents(SSE)实现歌词同步。关键技术选型：-音视频处理：FFmpeg异步转码，支持多种格式和码率。-负载均衡：Nginx+LVS，水平扩展APIServer。-缓存策略：Redis缓存热门歌曲元数据，减少数据库压力。高可用与低延迟：-冗余部署：APIServer和数据库使用多副本部署（如Kubernetes+Raft）。-CDN加速：音频文件通过CDN分布，减少服务器负载。-异步处理：Celery异步转码音频，避免阻塞主线程。解析：-WebSocket实现实时歌词同步，Redis缓存保证低延迟。-异步转码和CDN加速优化播放体验。-Kubernetes+Raft保证系统高可用。三、数据库与存储题（共1题，20分）1.（20分）题目：设计一个支持亿级用户的用户关系系统（社交图谱），要求：-核心功能：添加好友、查看好友列表、判断是否为好友、获取共同好友。-性能要求：添加好友和查询操作P99延迟<50ms。-数据模型：使用MySQL或PostgreSQL。要求：-说明数据表设计。-描述关键查询优化方案。参考答案：数据表设计：sql--用户表CREATETABLEusers(user_idBIGINTPRIMARYKEY,usernameVARCHAR(50),created_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP);--好友关系表（双向存储）CREATETABLEfriendships(user_id1BIGINT,user_id2BIGINT,created_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,PRIMARYKEY(user_id1,user_id2),FOREIGNKEY(user_id1)REFERENCESusers(use