2026年技术面试题针对研发工程师的专业问题

2026年技术面试题：针对研发工程师的专业问题2026年研发工程师技术面试题1.基础知识（共5题，每题6分，总分30分）题目1（6分）请解释HTTP/2与HTTP/1.1的主要区别，并说明为什么HTTP/2在性能上有显著提升。题目2（6分）描述TCP三次握手的过程，并解释为什么需要三次握手而不是两次或四次。题目3（6分）解释什么是LRU缓存算法，并给出一个用Python实现LRU缓存的示例代码。题目4（6分）说明在分布式系统中，CAP定理的含义，并举例说明为什么大多数分布式系统选择满足CA。题目5（6分）什么是RESTfulAPI？请列举RESTfulAPI设计的基本原则。2.数据结构与算法（共5题，每题7分，总分35分）题目6（7分）给定一个无重复元素的整数数组，请找出其中三个数，使得这三个数的和最接近给定的数target。要求时间复杂度为O(n²)。题目7（7分）实现一个函数，检查一个字符串是否是有效的括号字符串，例如"()[]{}"是有效的，而"(]"不是。题目8（7分）请解释快速排序的工作原理，并说明其平均时间复杂度为什么是O(nlogn)。题目9（7分）给定一个链表，请实现一个函数，判断链表中是否存在环。如果存在环，请返回环的入口节点。题目10（7分）请设计一个算法，找出数组中重复次数超过数组长度一半的元素。3.系统设计（共3题，每题12分，总分36分）题目11（12分）设计一个简单的微博系统，需要支持用户发布消息、关注用户、获取关注用户的最新消息流。请说明系统架构设计，并讨论数据存储方案。题目12（12分）设计一个高并发的短链接系统。用户输入长链接后，系统需要生成一个短链接并返回。请说明系统架构，并讨论如何保证短链接的唯一性和有效性。题目13（12分）设计一个消息队列系统，需要支持消息的发布、订阅和持久化。请说明系统架构，并讨论如何保证消息的可靠传输。4.数据库与存储（共4题，每题9分，总分36分）题目14（9分）请解释数据库事务的ACID特性，并说明为什么数据库需要实现事务。题目15（9分）比较关系型数据库和NoSQL数据库的优缺点，并说明在什么场景下更适合使用NoSQL数据库。题目16（9分）请解释数据库索引的工作原理，并说明为什么B+树比B树更适合作为数据库索引。题目17（9分）设计一个数据库表，存储用户的订单信息，需要支持按用户ID和订单时间查询订单，并说明索引设计。5.云计算与分布式系统（共5题，每题8分，总分40分）题目18（8分）请解释什么是微服务架构，并说明微服务架构相比传统单体架构的优势和挑战。题目19（8分）描述Kubernetes的基本概念，并说明Kubernetes如何实现容器编排。题目20（8分）请解释什么是分布式锁，并说明常见的分布式锁实现方案及其优缺点。题目21（8分）说明在分布式系统中如何实现服务发现，并比较常见的几种服务发现方案。题目22（8分）描述CAP定理，并说明为什么大多数分布式系统选择满足CA。答案与解析答案1HTTP/2与HTTP/1.1的主要区别：1.多路复用：HTTP/2允许在单个连接上并行发送多个请求和响应，解决了HTTP/1.1的队头阻塞问题。2.头部压缩：HTTP/2使用HPACK算法压缩请求和响应的头部信息，减少了网络传输开销。3.服务器推送：HTTP/2允许服务器主动推送资源到客户端，减少了浏览器重复请求相同资源的情况。4.二进制分帧：HTTP/2采用二进制格式传输数据，比HTTP/1.1的文本格式更高效。性能提升原因：-多路复用：避免了HTTP/1.1中每个请求都需要建立新的TCP连接，减少了连接建立开销。-头部压缩：减少了头部信息的传输量，特别是在重复请求相同头部信息时。-服务器推送：减少了客户端重复请求资源的情况，提高了页面加载速度。答案2TCP三次握手过程：1.客户端发送SYN包给服务器，并进入SYN_SENT状态，等待服务器确认。2.服务器收到SYN包后，回复SYN-ACK包给客户端，并进入SYN_RCVD状态。3.客户端收到SYN-ACK包后，发送ACK包给服务器，并进入ESTABLISHED状态，连接建立成功。需要三次握手的原因：-两次握手无法保证服务器知道客户端发送了SYN包。-三次握手可以确保双方都有发送和接收能力，防止历史连接请求造成的问题。答案3LRU缓存算法（最近最少使用缓存算法）：-当缓存满时，淘汰最久未被使用的元素。-可以使用双向链表和哈希表实现，哈希表用于快速查找元素，双向链表用于维护元素使用顺序。Python实现示例：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache=OrderedDict()defget(self,key:str)->int:ifkeynotinself.cache:return-1self.cache.move_to_end(key)returnself.cache[key]defput(self,key:str,value:int)->None:ifkeyinself.cache:self.cache.move_to_end(key)self.cache[key]=valueiflen(self.cache)>self.capacity:self.cache.popitem(last=False)答案4CAP定理：-C（一致性）：所有节点在同一时间具有相同的数据。-A（可用性）：每次请求都能得到一个（非错误）响应，但不保证是最新数据。-P（分区容错性）：系统在遇到网络分区时仍能继续运行。大多数分布式系统选择满足CA的原因：-在分布式系统中，网络分区是不可避免的，因此P是必须满足的。-在线服务通常要求高可用性，因此A也是必须满足的。-虽然放弃了分布式一致性，但可以通过其他机制（如最终一致性）保证数据最终一致性。答案5RESTfulAPI：-REST（RepresentationalStateTransfer）是一种架构风格，不是标准。-RESTfulAPI是基于REST架构风格的API设计。RESTfulAPI设计基本原则：1.资源（Resource）：系统中的每个实体都是一个资源，用URI表示。2.行为（Action）：通过HTTP方法（GET、POST、PUT、DELETE等）表示对资源执行的操作。3.无状态（Stateless）：每个请求必须包含所有必要的信息，服务器不保存客户端状态。4.统一接口（UniformInterface）：使用统一的接口规范，简化系统交互。5.分层系统（LayeredSystem）：客户端不能感知服务器的内部结构。6.按需代码（CodeonDemand）：可选，服务器可以按需向客户端发送可执行代码。答案6pythondefthree_sum_closest(nums,target):nums.sort()n=len(nums)closest_sum=float('inf')foriinrange(n-2):left,right=i+1,n-1whileleft<right:current_sum=nums[i]+nums[left]+nums[right]ifabs(current_sum-target)<abs(closest_sum-target):closest_sum=current_sumifcurrent_sum<target:left+=1elifcurrent_sum>target:right-=1else:returncurrent_sumreturnclosest_sum答案7pythondefisValid(s:str)->bool:stack=[]mapping={')':'(','}':'{',']':'['}forcharins:ifcharinmapping:top_element=stack.pop()ifstackelse'#'ifmapping[char]!=top_element:returnFalseelse:stack.append(char)returnnotstack答案8快速排序工作原理：1.选择一个基准元素（pivot）。2.分区操作：将数组分成两部分，一部分所有元素小于基准，另一部分所有元素大于基准。3.递归排序：对左右两部分分别进行快速排序。平均时间复杂度为O(nlogn)的原因：-分区操作平均需要O(n)时间。-递归树的深度为logn。-因此，总时间复杂度为O(nlogn)。答案9pythonclassListNode:def__init__(self,x):self.val=xself.next=NonedefdetectCycle(head:ListNode)->ListNode:slow,fast=head,headwhilefastandfast.next:slow=slow.nextfast=fast.next.nextifslow==fast:slow=headwhileslow!=fast:slow=slow.nextfast=fast.nextreturnslowreturnNone答案10pythondefmajorityElement(nums):count=0candidate=Nonefornuminnums:ifcount==0:candidate=numcount+=(1ifnum==candidateelse-1)returncandidate答案11微博系统设计：架构设计：-前端：Web界面和移动App，负责用户交互。-后端：API服务器，处理业务逻辑。-数据库：关系型数据库（如MySQL）存储用户信息和基本数据，NoSQL数据库（如MongoDB）存储消息内容。-缓存：Redis缓存热点数据，提高性能。-消息队列：Kafka或RabbitMQ处理异步任务，如消息推送。数据存储方案：-用户信息：使用关系型数据库，保证数据一致性。-消息内容：使用NoSQL数据库，支持灵活的数据结构和高并发写入。-热点数据：使用Redis缓存，提高读取性能。答案12短链接系统设计：架构设计：-前端：提供短链接生成和访问界面。-后端：API服务器，处理短链接生成和解析请求。-数据库：关系型数据库存储短链接映射关系。-缓存：Redis缓存热点短链接，提高解析速度。-分布式缓存：使用Redis集群或Memcached分布式缓存。保证短链接唯一性和有效性的方案：-使用UUID或哈希算法生成唯一短链接。-使用数据库唯一索引保证短链接不重复。-设置短链接有效期，过期后自动失效。-使用分布式缓存避免数据库热点问题。答案13消息队列系统设计：架构设计：-生产者：发送消息到消息队列。-消费者：从消息队列获取消息并处理。-消息队列：Kafka或RabbitMQ，负责消息存储和转发。-数据库：关系型数据库存储消息持久化记录。-缓存：Redis缓存未处理消息，提高处理效率。保证消息可靠传输的方案：-消息确认机制：消费者处理成功后向队列确认，防止消息丢失。-消息重试机制：消费者处理失败时自动重试，保证消息最终被处理。-消息幂等性：确保即使消息重复处理也不会导致问题。-消息持久化：将消息持久化到数据库，防止消息丢失。答案14数据库事务ACID特性：-原子性（Atomicity）：事务中的所有操作要么全部完成，要么全部不做。-一致性（Consistency）：事务必须使数据库从一个一致性状态转移到另一个一致性状态。-隔离性（Isolation）：一个事务的执行不能被其他事务干扰。-持久性（Durability）：一旦事务提交，其所做的修改将永久保存在数据库中。数据库需要实现事务的原因：-保证数据完整性。-提供可靠的数据操作。-支持并发控制。答案15关系型数据库与NoSQL数据库比较：关系型数据库：-优点：数据结构固定，事务支持好，适合复杂查询。-缺点：扩展性差，性能瓶颈在关系操作。NoSQL数据库：-优点：扩展性好，性能高，数据模型灵活。-缺点：事务支持有限，查询能力较弱。使用场景：-关系型数据库：金融系统、ERP系统等需要强一致性和复杂查询的场景。-NoSQL数据库：社交网络、电商系统等需要高并发读写和灵活数据结构的场景。答案16数据库索引工作原理：-B+树索引：数据存储在叶子节点，非叶子节点存储键值和指向子节点的指针。-索引原理：通过键值比较快速定位数据，减少磁盘I/O次数。B+树比B树更适合作为数据库索引的原因：-B+树所有数据都在叶子节点，查询更高效。-B+树树高更低，相同数据量下查询路径更短。-B+树支持范围查询，更适合数据库索引。答案17订单信息表设计：sqlCREATETABLEorders(order_idBIGINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,user_idBIGINTNOTNULL,order_timeDATETIMENOTNULL,total_amountDECIMAL(10,2)NOTNULL,statusVARCHAR(20)NOTNULL,INDEXidx_user_id(user_id),INDEXidx_order_time(order_time));索引设计：-user_id索引：支持按用户ID查询订单。-order_time索引：支持按订单时间查询订单。-order_id主键索引：支持快速查找订单。答案18微服务架构：含义：将大型应用拆分成一组小型、独立服务，服务之间通过轻量级协议通信。优势：-技术异构性：每个服务可以使用最适合的技术栈。-水平扩展：可以独立扩展每个服务。-责任明确：每个服务职责单一，易于理解和维护。挑战：-分布式系统复杂度：服务间通信、事务管理、数据一致性等问题。-测试和部署复杂度：需要自动化测试和部署工具。-监控和运维复杂度：需要更复杂的监控和运维体系。答案19Kubernetes基本概念：-容器编排平台：自动化部署、扩展和管理容器化应用。-核心组件：-APIServer：提供KubernetesAPI。-etcd：存储集群状态。-ControllerManager：管理控制器。-Scheduler：调度Pod。-Kubelet：管理节点上的Pod。-ContainerRuntime：运行容器。容器编排作用：-自动化部署和扩展应用。