2026年电商平台研发工程师面试题库

2026年电商平台研发工程师面试题库一、编程基础题（共5题，每题10分，总分50分）题目1（Java）请用Java编写一个方法，实现将一个字符串中的所有空格替换为"%20"。要求：时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)。题目2（Python）编写一个Python函数，接受一个列表作为参数，返回列表中所有唯一元素组成的列表。例如：输入[1,2,1,3,2,4]，返回[1,3,4]。题目3（JavaScript）实现一个函数，接受一个字符串参数，判断该字符串是否是有效的JSON格式。如果是，返回true；如果不是，返回false。题目4（SQL）假设有一个订单表orders（order_idINT，user_idINT，order_timeDATETIME，total_amountDECIMAL），编写SQL查询语句，找出2025年每个用户的订单总金额，并按金额从高到低排序。题目5（算法设计）设计一个算法，找出数组中第k个最大的元素。要求时间复杂度不超过O(nlogn)。二、数据库设计题（共3题，每题15分，总分45分）题目6设计一个电商平台的用户表，需要支持以下功能：1.用户注册时需要验证手机号是否已存在2.支持按用户名或邮箱快速查询用户3.需要记录用户的最后登录时间4.需要支持批量导入用户数据请说明表结构设计、索引设计以及关键约束。题目7设计一个商品分类表，要求：1.支持多级分类（如：电子产品/手机/苹果手机）2.支持快速查询某个分类下的所有商品3.支持统计每个分类下的商品数量4.需要支持分类的层级关系展示请给出表结构设计、索引设计以及关系设计。题目8设计一个订单表，需要支持以下场景：1.一个用户可以提交多个订单2.一个订单可以包含多个商品3.需要记录订单的支付状态、发货状态、收货状态4.需要支持订单的快速查询（按用户、时间范围、状态等）5.需要支持订单的乐观锁机制防止并发更新问题请给出表结构设计、索引设计以及关键约束。三、系统设计题（共4题，每题20分，总分80分）题目9设计一个高并发的商品详情页系统，要求：1.支持百万级商品量2.支持高并发访问（每秒上万次请求）3.需要实现商品数据的缓存机制4.需要处理商品数据的热点更新问题请说明系统架构设计、关键模块设计以及性能优化方案。题目10设计一个电商平台的搜索系统，要求：1.支持关键词搜索、分类搜索、属性搜索2.需要实现搜索结果的排序功能（按相关度、价格等）3.需要支持搜索结果的分页展示4.需要实现搜索日志统计功能请说明系统架构设计、索引设计以及关键模块设计。题目11设计一个秒杀系统，要求：1.支持每秒上千件商品的秒杀2.需要防止恶意下单和超卖问题3.需要实现秒杀活动的定时开始和结束4.需要处理秒杀后的订单处理流程请说明系统架构设计、核心算法设计以及高可用方案。题目12设计一个电商平台的用户推荐系统，要求：1.支持根据用户行为推荐商品2.需要实现实时推荐和离线推荐3.需要支持多种推荐算法（协同过滤、基于内容的推荐等）4.需要支持推荐系统的A/B测试请说明系统架构设计、算法选型以及数据流程设计。四、分布式系统与中间件题（共4题，每题15分，总分60分）题目13在电商平台中，如何设计一个高可用的分布式订单系统？请说明：1.系统架构设计2.数据一致性方案3.分布式事务解决方案4.服务治理方案题目14在电商平台中，如何设计一个高并发的分布式支付系统？请说明：1.系统架构设计2.支付流程设计3.异常处理方案4.监控告警方案题目15在电商平台中，如何使用消息队列（如Kafka、RocketMQ）解决订单系统与库存系统的解耦问题？请说明：1.消息队列的选型理由2.消息生产者和消费者的设计3.消息可靠性保证方案4.消息重复处理解决方案题题16在电商平台中，如何设计一个分布式缓存系统？请说明：1.缓存架构设计2.缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩解决方案3.缓存更新策略4.缓存监控方案五、性能优化题（共3题，每题15分，总分45分）题目17优化电商网站首页的加载速度，请提出至少5个可行的优化方案。题目18优化电商商品详情页的加载速度，请提出至少5个可行的优化方案。题目19优化电商平台的数据库查询性能，请提出至少5个可行的优化方案。答案与解析一、编程基础题答案与解析题目1（Java）答案javapublicclassReplaceSpace{publicStringreplaceSpace(Strings){if(s==null||s.length()==0)returns;//先统计空格数量intspaceCount=0;for(inti=0;i<s.length();i++){if(s.charAt(i)=='')spaceCount++;}//创建新字符串char[]result=newchar[s.length()+spaceCount2];intindex=0;//替换空格for(inti=0;i<s.length();i++){charc=s.charAt(i);if(c==''){result[index++]='%';result[index++]='2';result[index++]='0';}else{result[index++]=c;}}returnnewString(result,0,index);}}解析：1.时间复杂度：O(n)，需要遍历两次字符串2.空间复杂度：O(1)，额外空间不随输入规模变化3.也可以使用StringBuilder实现，但需要先统计空格数量题目2（Python）答案pythondefunique_elements(lst):seen=set()result=[]foriteminlst:ifitemnotinseen:seen.add(item)result.append(item)returnresult解析：1.使用set实现O(1)时间复杂度的查找2.最终时间复杂度为O(n)3.空间复杂度为O(n)，用于存储已见元素题目3（JavaScript）答案javascriptfunctionisValidJSON(str){try{JSON.parse(str);returntrue;}catch(e){returnfalse;}}解析：1.直接使用JSON.parse判断是否是有效JSON2.如果解析成功则返回true，否则捕获异常返回false3.这种方法简单高效，但可能存在安全问题题目4（SQL）答案sqlSELECTuser_id,SUM(total_amount)AStotal_order_amountFROMordersWHEREYEAR(order_time)=2025GROUPBYuser_idORDERBYtotal_order_amountDESC;解析：1.使用YEAR函数提取年份2.使用SUM聚合函数计算总金额3.使用GROUPBY按用户分组4.使用ORDERBY排序题目5（算法设计）答案pythondeffind_kth_largest(nums,k):defquickselect(left,right,k_smallest):ifleft==right:returnnums[left]pivot_index=partition(nums,left,right)ifk_smallest==pivot_index:returnnums[k_smallest]elifk_smallest<pivot_index:returnquickselect(left,pivot_index-1,k_smallest)else:returnquickselect(pivot_index+1,right,k_smallest)defpartition(nums,left,right):pivot=nums[right]i=leftforjinrange(left,right):ifnums[j]>pivot:nums[i],nums[j]=nums[j],nums[i]i+=1nums[i],nums[right]=nums[right],nums[i]returnireturnquickselect(0,len(nums)-1,k-1)解析：1.使用快速选择算法实现2.时间复杂度平均为O(n)3.空间复杂度为O(1)二、数据库设计题答案与解析题目6答案sqlCREATETABLEusers(user_idBIGINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,usernameVARCHAR(50)NOTNULLUNIQUE,emailVARCHAR(100)NOTNULLUNIQUE,phoneVARCHAR(20)NOTNULLUNIQUE,password_hashVARCHAR(255)NOTNULL,last_loginDATETIME,created_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,updated_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPONUPDATECURRENT_TIMESTAMP);CREATEINDEXidx_usernameONusers(username);CREATEINDEXidx_emailONusers(email);CREATEINDEXidx_phoneONusers(phone);解析：1.使用user_id作为主键2.对手机号、用户名、邮箱设置唯一约束3.使用last_login记录最后登录时间4.使用索引加速查询5.使用自增ID和默认时间戳题目7答案sqlCREATETABLEcategories(category_idBIGINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,parent_idBIGINT,nameVARCHAR(100)NOTNULL,pathVARCHAR(255)NOTNULL,sort_orderINTDEFAULT0,created_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,updated_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPONUPDATECURRENT_TIMESTAMP,FOREIGNKEY(parent_id)REFERENCEScategories(category_id));CREATEINDEXidx_parent_idONcategories(parent_id);CREATEINDEXidx_pathONcategories(path);解析：1.使用parent_id实现层级关系2.使用path存储分类路径，支持快速查找子分类3.使用sort_order控制分类排序4.使用外键约束层级关系题目8答案sqlCREATETABLEorders(order_idBIGINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,user_idBIGINTNOTNULL,order_timeDATETIMENOTNULL,total_amountDECIMAL(10,2)NOTNULL,payment_statusENUM('pending','paid','refunded')DEFAULT'pending',shipping_statusENUM('pending','shipped','delivered')DEFAULT'pending',received_statusENUM('pending','received')DEFAULT'pending',versionINTDEFAULT1,--用于乐观锁created_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,updated_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPONUPDATECURRENT_TIMESTAMP,FOREIGNKEY(user_id)REFERENCESusers(user_id));CREATEINDEXidx_user_idONorders(user_id);CREATEINDEXidx_payment_statusONorders(payment_status);CREATEINDEXidx_order_timeONorders(order_time);解析：1.使用version字段实现乐观锁2.使用ENUM类型限制状态值3.使用多个索引加速查询4.使用外键关联用户表三、系统设计题答案与解析题目9答案系统架构：1.前端：CDN缓存静态资源，使用Vue/React构建单页应用2.API网关：使用Nginx或Kong实现路由、限流、认证3.服务层：使用SpringCloud或Dubbo构建微服务4.缓存层：使用Redis集群实现分布式缓存5.数据库：使用分库分表（如ShardingSphere）的MySQL集群6.消息队列：使用Kafka或RocketMQ处理异步任务关键模块设计：1.商品缓存模块：使用Redis缓存商品基本信息，热点商品使用Lua脚本批量更新2.负载均衡：使用Nginx或HAProxy实现服务发现和负载均衡3.数据同步：使用canal同步数据库变更到缓存4.实时监控：使用Prometheus+Grafana监控系统状态性能优化：1.CDN缓存静态资源2.Redis缓存热点商品数据3.分库分表降低数据库压力4.熔断降级保护系统5.异步加载非关键资源题目10答案系统架构：1.前端：使用React/Vue实现搜索组件2.搜索服务：使用Elasticsearch实现搜索功能3.服务层：使用SpringCloud构建搜索管理服务4.缓存层：使用Redis缓存热门搜索结果5.数据库：使用Elasticsearch索引商品数据索引设计：1.使用Elasticsearch建立商品倒排索引2.索引包含商品名称、描述、属性等字段3.使用分片和副本提高搜索性能和可用性4.使用缓存存储热门搜索结果关键模块设计：1.搜索解析模块：解析用户输入的关键词2.排序模块：实现相关度、价格等排序3.分页模块：实现搜索结果分页4.搜索日志模块：记录搜索行为用于分析题目11答案系统架构：1.前端：使用WebSocket实现实时倒计时2.秒杀服务：使用SpringCloud构建秒杀服务3.库存服务：使用Redis实现分布式锁4.支付服务：使用微信/支付宝API处理支付5.消息队列：使用Kafka处理秒杀事件核心算法设计：1.使用Redis分布式锁防止超卖2.使用Lua脚本在Redis中原子性扣库存和下单3.使用队列保证消息顺序性4.使用定时任务处理未支付订单高可用方案：1.秒杀服务集群部署2.使用熔断降级防止雪崩3.使用限流保护库存服务4.使用多机房部署提高容灾能力题目12答案系统架构：1.前端：使用React/Vue展示推荐结果2.推荐服务：使用SpringCloud构建推荐服务3.用户行为服务：使用Redis存储用户行为4.数据处理平台：使用Flink或Spark处理用户行为数据5.缓存层：使用Redis缓存推荐结果算法选型：1.协同过滤：基于用户的协同过滤、基于物品的协同过滤2.基于内容的推荐：使用TF-IDF和Word2Vec提取商品特征3.混合推荐：结合多种算法提高推荐效果4.实时推荐：使用Redis实现实时推荐数据流程设计：1.用户行为数据实时收集2.用户行为数据实时处理3.推荐模型训练4.推荐结果缓存5.A/B测试系统四、分布式系统与中间件题答案与解析题目13答案系统架构：1.使用微服务架构，每个服务独立部署2.使用服务注册中心（如Nacos）管理服务实例3.使用API网关统一入口4.使用分布式事务解决方案（如Seata）数据一致性方案：1.使用分布式锁保证数据一致性2.使用版本号实现乐观锁3.使用消息队列实现最终一致性分布式事务解决方案：1.使用2PC或3PC协议保证强一致性2.使用TCC（Try-Confirm-Cancel）模式3.使用Seata等分布式事务框架服务治理方案：1.服务注册与发现2.负载均衡3.服务熔断4.服务限流题目14答案系统架构：1.使用微服务架构，每个服务独立部署2.使用分布式事务框架（如Seata）3.使用分布式锁防止并发问题4.使用消息队列解耦服务支付流程设计：1.用户提交支付请求2.支付服务调用第三方支付接口3.支付结果异步通知4.支付状态同步到订单系统异常处理方案：1.支付失败处理2.支付超时处理3.