2026年美团技术总监面试问题集

2026年美团技术总监面试问题集一、编程与算法（共5题，每题10分，总分50分）1.题目：实现一个LRU（LeastRecentlyUsed）缓存机制，支持get和put操作。要求用Java或C++实现，并说明时间复杂度和空间复杂度。示例：javaLRUCachecache=newLRUCache(2);cache.put(1,1);//缓存是{1=1}cache.put(2,2);//缓存是{1=1,2=2}cache.get(1);//返回1cache.put(3,3);//去除键2，缓存是{1=1,3=3}cache.get(2);//返回-1(未找到)2.题目：给定一个包含重复数字的数组，找出所有不重复的三元组，使得三元组的和等于目标值。要求时间复杂度不超过O(n²)。示例：输入：nums=[-1,0,1,2,-1,-4],target=0输出：[[-1,-1,2],[-1,0,1]]3.题目：设计一个无锁的线程安全计数器，支持高并发场景下的自增操作。要求用Java的CAS操作实现，并说明实现原理。4.题目：实现一个字符串匹配算法，支持在长字符串中查找所有短字符串的出现位置。要求时间复杂度为O(n+m)，其中n是长字符串长度，m是短字符串长度。5.题目：给定一个二叉树，判断其是否是平衡二叉树。平衡的定义是：对于任意节点，其左右子树的高度差不超过1。要求时间复杂度为O(n)。二、系统设计（共3题，每题20分，总分60分）1.题目：设计一个支持亿级用户的实时推荐系统，要求说明系统架构、数据存储方案、推荐算法以及容灾备份策略。针对美团业务场景，考虑用户行为数据的高吞吐量处理。2.题目：设计美团外卖的实时配送调度系统，要求说明核心模块（如订单分配、路径规划、骑手管理）、技术选型（如消息队列、缓存、数据库）以及如何保证系统的高可用性和低延迟。3.题目：设计一个高并发的短链接生成与解析系统，要求说明系统架构、数据存储方案（支持分布式）、URL生成算法以及如何解决长链接到短链接的冲突问题。三、数据库与分布式（共4题，每题15分，总分60分）1.题目：说明MySQL索引的类型（主键、唯一、普通、组合、全文索引），并解释MySQL事务的ACID特性以及如何实现MVCC（多版本并发控制）。2.题目：设计一个分布式数据库的读写分离方案，要求说明如何实现数据同步、如何处理写冲突以及如何保证数据一致性。3.题目：解释Redis的RDB和AOF持久化机制，并说明如何选择合适的持久化方案以及如何处理数据丢失问题。4.题目：说明分布式事务的解决方案（如2PC、TCC、SAGA），并分析美团业务场景下如何选择合适的方案以及如何解决幂等性问题。四、中间件与消息队列（共3题，每题15分，总分45分）1.题目：解释Kafka的分区机制和副本机制，并说明如何保证消息的顺序性和如何处理消息重复问题。2.题目：设计一个高并发的订单消息处理系统，要求说明如何使用消息队列解耦系统、如何保证消息的可靠传输以及如何处理消息积压问题。3.题目：解释RabbitMQ的Exchange类型（Direct、Fanout、Topic、Headers），并说明如何选择合适的Exchange类型以及如何处理消息的延迟和死信队列问题。五、网络与安全（共3题，每题15分，总分45分）1.题目：解释TCP的三次握手和四次挥手过程，并说明如何处理TCP丢包和重传问题。2.题目：设计一个防止DDoS攻击的方案，要求说明如何使用防火墙、CDN、流量清洗等技术以及如何识别和过滤恶意流量。3.题目：解释JWT（JSONWebToken）的原理和优缺点，并说明如何在美团业务场景中使用JWT进行身份认证和权限控制。六、美团业务场景（共2题，每题20分，总分40分）1.题目：说明美团点评的商家评价系统如何设计，要求说明数据模型、推荐算法以及如何防止刷单和虚假评价问题。2.题目：设计一个美团骑手的实时定位与调度系统，要求说明系统架构、技术选型（如WebSocket、GPS、地图服务）以及如何优化骑手的配送路径和响应速度。答案与解析一、编程与算法1.LRU缓存实现（Java）javaimportjava.util.HashMap;importjava.util.Map;classLRUCache<K,V>{privatefinalintcapacity;privatefinalMap<K,Node>cache;privatefinalNodehead,tail;publicLRUCache(intcapacity){this.capacity=capacity;cache=newHashMap<>();head=newNode(0,0);tail=newNode(0,0);head.next=tail;tail.prev=head;}publicVget(Kkey){Nodenode=cache.get(key);if(node==null)return-1;moveToHead(node);returnnode.value;}publicvoidput(Kkey,Vvalue){Nodenode=cache.get(key);if(node!=null){node.value=value;moveToHead(node);}else{if(cache.size()==capacity){removeTail();}NodenewNode=newNode(key,value);cache.put(key,newNode);addToHead(newNode);}}privatevoidaddToHead(Nodenode){node.prev=head;node.next=head.next;head.next.prev=node;head.next=node;}privatevoidremoveNode(Nodenode){node.prev.next=node.next;node.next.prev=node.prev;}privatevoidmoveToHead(Nodenode){removeNode(node);addToHead(node);}privatevoidremoveTail(){NodetailPrev=tail.prev;removeNode(tailPrev);cache.remove(tailPrev.key);}privatestaticclassNode<K,V>{Kkey;Vvalue;Node<K,V>prev;Node<K,V>next;Node(Kkey,Vvalue){this.key=key;this.value=value;}}}解析：-使用双向链表+哈希表实现LRU缓存，哈希表用于快速查找节点，双向链表用于维护访问顺序。-get操作时，节点移动到链表头部；put操作时，如果缓存已满，删除链表尾部节点。-时间复杂度：get和put均为O(1)，空间复杂度：O(capacity)。2.三数之和（Java）javaimportjava.util.Arrays;importjava.util.List;importjava.util.ArrayList;publicclassThreeSum{publicList<List<Integer>>threeSum(int[]nums,inttarget){Arrays.sort(nums);List<List<Integer>>result=newArrayList<>();for(inti=0;i<nums.length-2;i++){if(i>0&&nums[i]==nums[i-1])continue;intleft=i+1,right=nums.length-1;while(left<right){intsum=nums[i]+nums[left]+nums[right];if(sum==target){result.add(Arrays.asList(nums[i],nums[left],nums[right]));while(left<right&&nums[left]==nums[left+1])left++;while(left<right&&nums[right]==nums[right-1])right--;left++;right--;}elseif(sum<target){left++;}else{right--;}}}returnresult;}}解析：-先排序数组，固定第一个数，使用双指针法查找另外两个数。-时间复杂度：O(n²)，空间复杂度：O(1)。3.无锁计数器（Java+CAS）javaimportjava.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;publicclassLockFreeCounter{privatefinalAtomicIntegercount=newAtomicInteger(0);publicvoidincrement(){intcurrent;do{current=count.get();}while(!pareAndSet(current,current+1));}publicintgetCount(){returncount.get();}}解析：-使用CAS操作（compareAndSet）实现原子自增，避免锁竞争。-compareAndSet会尝试更新值，如果当前值与预期一致则更新成功，否则重试。4.字符串匹配（KMP算法）javapublicclassKMP{publicList<Integer>KMPSearch(Stringtext,Stringpattern){int[]lps=computeLPSArray(pattern);List<Integer>result=newArrayList<>();inti=0,j=0;while(i<text.length()){if(pattern.charAt(j)==text.charAt(i)){i++;j++;}if(j==pattern.length()){result.add(i-j);j=lps[j-1];}elseif(i<text.length()&&pattern.charAt(j)!=text.charAt(i)){if(j!=0){j=lps[j-1];}else{i++;}}}returnresult;}privateint[]computeLPSArray(Stringpattern){int[]lps=newint[pattern.length()];intlen=0;inti=1;lps[0]=0;while(i<pattern.length()){if(pattern.charAt(i)==pattern.charAt(len)){len++;lps[i]=len;i++;}else{if(len!=0){len=lps[len-1];}else{lps[i]=0;i++;}}}returnlps;}}解析：-KMP算法通过预处理模式串生成最长公共前后缀数组（LPS），避免回溯。-时间复杂度：O(n+m)，空间复杂度：O(m)。5.平衡二叉树（递归判断）javapublicclassTreeNode{intval;TreeNodeleft;TreeNoderight;TreeNode(intx){val=x;}}publicclassSolution{publicbooleanisBalanced(TreeNoderoot){returncheckHeight(root)!=-1;}privateintcheckHeight(TreeNodenode){if(node==null)return0;intleftHeight=checkHeight(node.left);if(leftHeight==-1)return-1;intrightHeight=checkHeight(node.right);if(rightHeight==-1)return-1;if(Math.abs(leftHeight-rightHeight)>1)return-1;returnMath.max(leftHeight,rightHeight)+1;}}解析：-递归计算左右子树高度，如果高度差超过1则不平衡；同时检查子树是否平衡。-时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(h)，其中h是树的高度。二、系统设计1.实时推荐系统-架构：-数据采集层：使用Flink或SparkStreaming处理用户行为数据（点击、加购、下单等）。-数据存储层：使用HBase或TiKV存储用户画像和商品特征，使用Redis缓存热点数据。-推荐引擎：基于协同过滤（ALS）、深度学习（BERT）或混合推荐算法生成推荐列表。-推送层：使用MQ（Kafka）或P2P协议将推荐结果推送给用户。-容灾备份：-数据异地多活，使用MySQL读写分离+分库分表。-使用熔断器（Hystrix）防止雪崩，使用限流（Sentinel）控制流量。2.实时配送调度系统-核心模块：-订单分配：使用Greedy算法或强化学习动态分配订单给骑手。-路径规划：使用OSRM或GraphHopper计算最优配送路径。-骑手管理：使用WebSocket实时更新骑手位置，使用Redis缓存附近骑手信息。-技术选型：-消息队列：Kafka处理订单流。-缓存：Redis缓存骑手位置和订单状态。-数据库：TiDB支持高并发读写。3.短链接系统-架构：-前端：使用Nginx反向代理，支持高并发请求。-中间层：使用Redis缓存短链接映射关系，使用Redisson实现分布式锁。-后端：使用MySQL存储短链接数据，支持分布式分库分表。-URL生成算法：-使用Base62编码（a-z、A-Z、0-9）将ID转换为短链接。-冲突解决：使用布隆过滤器检测短链接是否已存在。三、数据库与分布式1.MySQL索引与事务-索引类型：-主键索引：唯一标识一行数据，非聚集索引。-唯一索引：保证列值唯一，非聚集索引。-普通索引：无唯一性约束，非聚集索引。-组合索引：多个列组合，按顺序存储。-全文索引：支持文本搜索，如MySQL的FULLTEXT索引。-事务ACID：-原子性：使用日志（RedoLog）保证事务不可分割。-一致性：使用MVCC（多版本并发控制）保证事务隔离。-隔离性：使用锁（InnoDB锁）或乐观并发控制（行级锁）。-持久性：使用RedoLog和BinLog保证数据不丢失。2.分布式数据库读写分离-数据同步：-使用MySQL的BinLog同步主库和从库，使用Mycat或ProxySQL实现读写分离。-写冲突处理：-使用分布式锁（Redisson）或两阶段提交（2PC）保证数据一致性。-高可用：-使用Keepalived或HAProxy实现主从切换，使用MySQLGroupReplication实现高可用集群。3.Redis持久化-RDB：-定时快照，适合空间优先的场景。-AOF：-记录每条写操作，适合数据一致性优先的场景。-选择方案：-低延迟场景：使用AOF+主从复制。-高并发场景：使用RDB+AOF混合持久化。4.分布式事务-2PC：-确保所有参与者要么全部提交，要么全部回滚。-TCC：-三段式补偿：尝试、确认、取消。-SAGA：-链式补偿，适合长事务。-美团场景：-订单系统使用TCC，支付系统使用SAGA。四、中间件与消息队列1.Kafka分区与副本-分区机制：-消息按分区存储，消费者组内消费者轮流消费。-副本机制：-数据多副本存储，保证高可用。-消息顺序性：-同一分区内的消息有序，跨分区无序。-重复消息处理：-消费者幂等性设计（如Redis计数器）。2.订单消息处理系统-解耦：-使用Kafka异步处理订单状态变更（如支付成功、配送中）。-可靠传输：-Kafka保证至少一次投递，使用幂等性设计防止重复处理。-消息积压：-使用延迟队列处理超时订单，使用动态扩容提高处理能力。3.RabbitMQExchange类型-Direct：-路由键匹配，适