2026年技术工程师系统设计面试题解析

2026年技术工程师系统设计面试题解析一、分布式系统设计（共3题，每题20分）1.题目（20分）：设计一个高并发的短链接系统，要求支持百万级日活用户，要求链接生成快速、全球分布式访问、且能支持高并发请求。请详细说明系统架构设计、关键技术选型、数据存储方案、负载均衡策略、以及容灾备份措施。答案与解析：系统架构设计：-整体架构：采用三层架构（接入层、业务逻辑层、数据存储层），接入层使用全球CDN节点分发请求，业务逻辑层采用无状态微服务集群，数据存储层使用分布式数据库+缓存组合。-接入层：-全球CDN节点：部署在全球主要区域的CDN节点，缓存静态短链接数据，减少后端请求压力。-负载均衡器（如Nginx+LVS）：分发请求到业务逻辑层，支持健康检查和自动扩缩容。-业务逻辑层：-无状态微服务：每个服务实例独立处理请求，使用Redis缓存热点短链接，减少数据库压力。-服务注册与发现（如Consul/Etcd）：动态管理服务实例，实现高可用。-数据存储层：-分布式数据库（如TiDB/PgSQL集群）：存储短链接主数据，支持分片和读写分离。-Redis缓存：缓存高频访问短链接，降低数据库访问压力。关键技术选型：-短链接生成算法：采用62进制编码（a-z、A-Z、0-9），将ID映射为6位短链接，如`/abc123`。-分布式ID生成器（如Snowflake）：生成唯一ID，支持分布式部署。-消息队列（如Kafka/RabbitMQ）：解耦服务，异步处理日志和监控数据。负载均衡策略：-接入层：CDN+四层负载均衡（LVS），按区域分发流量。-业务层：Nginx+一致性哈希，确保请求均匀分配。容灾备份措施：-数据库异地多活：TiDB集群跨区域部署，数据实时同步。-故障转移：使用DNS健康检查自动切换故障节点。-数据备份：每日全量备份+增量日志，支持快速恢复。2.题目（20分）：设计一个全球实时直播系统，要求支持千万级并发用户，低延迟（毫秒级），且能自动容灾切换。请说明系统架构、传输协议、数据同步方案、容灾机制及监控措施。答案与解析：系统架构：-五层架构：接入层、传输层、转码层、分发层、存储层。-接入层：全球CDN节点缓存静态资源，动态请求转发到转码层。-传输层：使用WebRTC（实时音视频传输）+QUIC协议（减少丢包）。-转码层：部署FFmpeg集群，支持多种格式转码。传输协议：-WebRTC：实时音视频传输，支持P2P和C/S混合模式。-QUIC：基于UDP，减少TCP三次握手延迟。数据同步方案：-Redis缓存：缓存用户状态和直播流信息。-消息队列（Kafka）：同步直播事件（如推流、拉流）。容灾机制：-双活部署：直播服务器跨区域部署，主备切换自动完成。-数据同步：使用Raft协议保证数据一致性。监控措施：-Prometheus+Grafana：监控服务器CPU、内存、网络延迟。-ELK日志系统：实时分析日志，快速定位问题。3.题目（20分）：设计一个高可用的分布式订单系统，要求支持高并发下单（如双十一百万QPS），且能处理订单幂等性、事务一致性。请说明系统架构、数据存储、事务处理方案、幂等性设计及监控告警机制。答案与解析：系统架构：-三微服务架构：订单服务、库存服务、支付服务。-接入层：Nginx+限流熔断，防DDoS攻击。-订单服务：无状态集群，使用Redis缓存热点订单。数据存储：-订单数据库（如MySQL分库分表）：按商品ID分片，支持高并发写入。-Redis缓存：缓存订单状态，减少数据库压力。事务处理方案：-分布式事务（TCC/本地消息表）：TCC补偿机制，保证订单库存支付一致性。-本地消息表：异步同步库存和支付状态。幂等性设计：-分布式锁（Redis+Lua）：防止重复下单。-数据库唯一索引：检查订单号是否重复。监控告警机制：-Prometheus+Alertmanager：告警CPU、内存、订单延迟。-SkyWalking：可视化链路追踪。二、数据库与缓存设计（共2题，每题25分）1.题目（25分）：设计一个高并发的秒杀系统，要求支持百万级用户同时抢购，且能防止超卖和秒杀失败。请说明数据库设计、缓存策略、锁机制、超卖处理方案及性能优化措施。答案与解析：数据库设计：-秒杀表结构：sqlCREATETABLEseckill(idBIGINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,goods_idBIGINTNOTNULL,stockINTNOTNULL,start_timeDATETIMENOTNULL,end_timeDATETIMENOTNULL,statusTINYINTNOTNULLDEFAULT0,created_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP);-索引：`goods_id`+`status`+`start_time`。缓存策略：-Redis缓存：缓存秒杀库存，减少数据库访问。-缓存预热：活动开始前预存库存数据。锁机制：-分布式锁（Redis+Lua）：luaifredis.call('set',KEYS[1],ARGV[1],'NX','EX',10)thenreturnredis.call('decr',KEYS[2]);endreturn0;-数据库乐观锁：`version`字段检查库存。超卖处理方案：-先扣减库存，再判断是否超卖：sqlUPDATEseckillSETstock=stock-1,version=version+1WHEREgoods_id=?ANDstatus=0ANDversion=?;-补偿机制：超卖订单自动退款。性能优化措施：-异步处理：使用消息队列处理秒杀结果。-限流熔断：Nginx+Hystrix防雪崩。2.题目（25分）：设计一个社交平台的动态发布系统，要求支持高并发发布（如微博每秒万条），且能支持实时推送和查询。请说明数据模型设计、数据库选型、缓存策略、消息推送方案及分页优化措施。答案与解析：数据模型设计：-动态表结构：sqlCREATETABLEdynamic(idBIGINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,user_idBIGINTNOTNULL,contentTEXTNOTNULL,created_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,updated_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPONUPDATECURRENT_TIMESTAMP,FOREIGNKEY(user_id)REFERENCESuser(id));-索引：`user_id`+`created_at`。数据库选型：-主库（MySQL分表）：按用户ID分表，支持高并发写入。-从库（Redis）：缓存热点动态，减少主库压力。缓存策略：-Redis缓存：缓存动态内容和用户关注列表。-缓存失效策略：LRU+TTL，动态过期时间。消息推送方案：-WebSocket：实时推送动态。-消息队列（Kafka）：异步推送动态。分页优化措施：-游标分页：使用`id`+`created_at`作为游标。-预取机制：每页预取10条数据，减少数据库访问。三、中间件与消息队列（共2题，每题25分）1.题目（25分）：设计一个高并发的秒杀订单系统，要求支持百万级用户下单，且能保证订单的最终一致性。请说明消息队列选型、事务消息方案、延迟消息设计及监控告警机制。答案与解析：消息队列选型：-RocketMQ：支持事务消息和延迟消息。-Kafka：高吞吐量，用于异步处理。事务消息方案：-两阶段提交：1.发送订单请求+预提交消息。2.订单成功后，提交消息。3.若订单失败，取消消息。延迟消息设计：-RocketMQ延迟消息：java//延迟10秒执行SendResultsendResult=producer.send(newMessage("delayTopic","delay",newbyte[0]),newDelayLevel(2,10));监控告警机制：-Prometheus+Alertmanager：告警消息积压。-SkyWalking：可视化消息链路。2.题目（25分）：设计一个分布式秒杀系统，要求支持高并发请求，且能防止超卖和重复下单。请说明限流方案、分布式锁设计、补偿机制及监控告警措施。答案与解析：限流方案：-Nginx+Lua：IP+用户ID限流。-令牌桶算法：Redis实现限流。分布式锁设计：-Redis锁：luaifredis.call('set',KEYS[1],ARGV[1],'NX','EX',10)thenreturnredis.call('decr',KEYS[2]);endreturn0;补偿机制：-消息队列异步处理：使用Kafka补偿超卖订单。-数据库回滚：若库存不足，回滚订单。监控告警措施：-Prometheus+Alertmanager：告警系统负载。-ELK日志系统：分析错误日志。四、安全与高可用（共2题，每题25分）1.题目（25分）：设计一个高可用的分布式短链接系统，要求支持全球访问，且能防止恶意跳转和爬虫攻击。请说明CDN缓存策略、防盗链机制、请求过滤方案及监控告警措施。答案与解析：CDN缓存策略：-缓存预热：活动开始前预存短链接数据。-缓存更新：使用ETag+If-None-Match减少请求。防盗链机制：-Referer校验：检查请求来源域名。-签名验证：加密请求参数，防止伪造。请求过滤方案：-爬虫检测：检查User-Agent和请求频率。-验证码：防止自动化攻击。监控告警措施：-Prometheus+Alertmanager：告警流量异常。-SkyWalking：可视化请求链路。2.题目（25分）：设计一个高并发的分布式秒杀系统，要求支持百万级用户下单，且能防止超卖和重复下单。请说明限流方案、分布式锁设计、补偿机制及监控告警措施。答案与解析：限流方案：-Nginx+Lua：IP+用户ID限流。-令牌桶算法：Redis实现限流。分布式锁设计：-Redis锁：luaifredis.call(