2026年阿里巴软件工程师的面试问题集

2026年阿里巴软件工程师的面试问题集一、编程基础题（5题，每题8分，共40分）题目1（8分）请用Python实现一个函数，该函数接收一个字符串作为输入，返回该字符串中所有唯一字符的列表（不区分大小写）。例如，输入"Hello"返回["H","e","l","o"]。pythondefunique_chars(s):你的代码题目2（8分）实现一个函数，计算一个整数数组中的"快乐数"。快乐数定义：对于一个正整数，重复计算其每位数字的平方和，最终结果为1的是快乐数。例如，19是一个快乐数：1²+9²=82，8²+2²=68，6²+8²=100，1²+0²+0²=1。pythondefis_happy(n):你的代码题目3（8分）编写一个函数，实现二叉树的前序遍历（根-左-右）。要求不使用递归，可以使用栈结构。pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefpreorder_traversal(root):你的代码题目4（8分）实现一个函数，检查一个链表是否为回文结构。可以返回布尔值，也可以返回修改后的链表。pythonclassListNode:def__init__(self,val=0,next=None):self.val=valself.next=nextdefis_palindrome(head):你的代码题目5（8分）给定一个非空数组，返回所有可能的全排列。要求不使用递归。pythondefpermute(nums):你的代码二、系统设计题（3题，每题20分，共60分）题目6（20分）设计一个短链接系统，要求：1.输入长链接，返回固定长度的短链接2.访问短链接时，能重定向到对应的长链接3.系统需要支持高并发访问4.请说明主要技术选型和数据结构设计题目7（20分）设计一个消息队列系统，要求：1.支持至少10000TPS的消息处理能力2.需要考虑消息的持久化存储3.支持消息的优先级设置4.请画出主要架构图并说明关键技术题目8（20分）设计一个高可用分布式缓存系统，要求：1.支持至少1000个节点的分布式部署2.需要实现数据分片和一致性协议3.支持故障自动转移4.请说明如何保证数据的一致性和可用性三、数据库与SQL题（3题，每题15分，共45分）题目9（15分）设计一个电商订单数据库表结构，包含订单表和商品表，并写出以下SQL查询：1.查询某个用户的最近5笔订单2.查询某个商品被购买次数最多的前10个商品sql--创建表语句--查询语句题目10（15分）对于以下SQL查询，请解释其执行计划和可能的性能问题：sqlSELECTa.user_id,b.order_id,duct_nameFROMusersaJOINordersbONa.user_id=b.user_idJOINorder_itemscONb.order_id=c.order_idWHEREb.order_dateBETWEEN'2025-01-01'AND'2025-12-31'ORDERBYduct_nameDESCLIMIT100;题目11（15分）设计一个数据库索引策略，针对以下查询进行优化：1.经常按用户ID查询订单2.经常按商品ID查询订单项3.经常按时间范围查询订单四、分布式与中间件题（3题，每题15分，共45分）题目12（15分）解释CAP理论，并说明在阿里云环境下如何实现分布式系统的最终一致性。题目13（15分）设计一个分布式任务调度系统，要求：1.支持任务的定时执行和周期执行2.需要处理任务失败的重试机制3.支持任务的优先级和依赖关系题目14（15分）说明Redis和Memcached的主要区别，并设计一个场景说明如何选择使用哪一个。答案与解析编程基础题答案题目1答案pythondefunique_chars(s):lower_s=s.lower()count={}forcharinlower_s:ifchar.isalnum():#只考虑字母和数字count[char]=count.get(char,0)+1return[charforchar,cntincount.items()ifcnt==1]解析：首先将字符串转为小写统一处理，然后使用字典统计每个字符的出现次数，最后返回出现次数为1的字符。注意只考虑字母和数字，忽略其他字符。题目2答案pythondefis_happy(n):seen=set()whilen!=1andnnotinseen:seen.add(n)n=sum(int(digit)2fordigitinstr(n))returnn==1解析：使用集合记录已经计算过的数字，如果遇到重复说明进入了循环，不是快乐数；如果计算到1则是快乐数。关键在于正确计算数字的平方和。题目3答案pythondefpreorder_traversal(root):ifnotroot:return[]stack,output=[root],[]whilestack:node=stack.pop()output.append(node.val)ifnode.right:stack.append(node.right)ifnode.left:stack.append(node.left)returnoutput解析：使用栈模拟递归过程，先处理当前节点，然后右子节点，最后左子节点（后进先出），这样就能实现前序遍历。题目4答案pythondefis_palindrome(head):ifnotheadornothead.next:returnTrue找到中点slow=fast=headwhilefastandfast.next:slow=slow.nextfast=fast.next.next反转后半部分prev=Nonewhileslow:next_node=slow.nextslow.next=prevprev=slowslow=next_node比较前后半部分left,right=head,prevwhileright:#只要有一对不等就返回Falseifleft.val!=right.val:returnFalseleft=left.nextright=right.nextreturnTrue解析：采用快慢指针找到中点，然后反转后半部分链表，最后比较前后半部分是否相同。这种方法不需要额外空间，时间复杂度为O(n)。题目5答案pythondefpermute(nums):defbacktrack(first=0):iffirst==n:output.append(nums[:])returnforiinrange(first,n):nums[first],nums[i]=nums[i],nums[first]backtrack(first+1)nums[first],nums[i]=nums[i],nums[first]n=len(nums)output=[]backtrack()returnoutput解析：使用回溯算法实现全排列，通过交换元素的方式生成所有可能的排列。注意要恢复原始顺序，避免重复计算。系统设计题答案题目6答案设计短链接系统：1.技术选型：-前端：Nginx作为反向代理-后端：使用Go语言实现高并发处理-数据库：Redis用于缓存，PostgreSQL用于持久化-分布式：使用etcd进行配置管理2.数据结构设计：-short_link:{short_id:{long_id,expire_time}}-使用Base62编码生成短ID：a-zA-Z0-93.核心流程：-生成短ID：随机生成或自增ID，然后转为Base62-存储映射：将short_id和long_id存入Redis和PostgreSQL-重定向：Nginx拦截短链接，查询Redis，如未命中则查询PostgreSQL4.高并发处理：-使用无锁设计，Redis事务保证原子性-负载均衡：多个后端实例，使用consistenthashing题目7答案设计消息队列：1.架构图：plaintext[生产者]->[Kafka/Brokers]->[消费者]|^||[RabbitMQ/Exchange][消息存储]2.关键技术：-消息分区：每个分区独立处理，支持水平扩展-消息持久化：磁盘存储，支持多副本-优先级队列：使用消息体中的优先级字段-重试机制：使用指数退避算法3.数据结构：-消息体：{timestamp,priority,payload,attempt}-分区：使用轮询或一致性哈希分配消息题目8答案设计分布式缓存：1.架构设计：plaintext[客户端]->[负载均衡器]->[缓存节点集群]|^||[客户端缓存][数据分片服务]2.关键技术：-数据分片：使用hash(key)%N进行分片-一致性协议：使用Raft或Paxos保证一致性-故障转移：主从复制，自动切换3.数据一致性问题：-使用发布/订阅模式通知相关节点更新-使用时间戳+版本号解决冲突数据库与SQL题答案题目9答案sql--创建表CREATETABLEorders(order_idBIGINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,user_idBIGINT,order_dateDATETIME,total_amountDECIMAL(10,2));CREATETABLEorder_items(item_idBIGINTPRIMARYKEYAUTO_INCREMENT,order_idBIGINT,product_idBIGINT,quantityINT,priceDECIMAL(10,2),FOREIGNKEY(order_id)REFERENCESorders(order_id));--查询最近5笔订单SELECTFROM(SELECTo.,ROW_NUMBER()OVER(PARTITIONBYuser_idORDERBYorder_dateDESC)ASrnFROMordersoWHEREuser_id=123)tmpWHEREtmp.rn<=5;--查询购买次数最多的前10个商品SELECTduct_name,COUNT()ASpurchase_countFROMorder_itemsiJOINproductspONduct_id=duct_idGROUPBYduct_nameORDERBYpurchase_countDESCLIMIT10;题目10答案执行计划分析：1.索引：应该在orders表的order_date上创建索引，用户ID上创建索引2.性能问题：-连接操作可能导致全表扫描-ORDERBY可能消耗大量资源-LIMIT100可能导致多次扫描优化建议：sql--创建索引CREATEINDEXidx_order_dateONorders(order_date);CREATEINDEXidx_user_idONorders(user_id);--优化查询SELECTa.user_id,b.order_id,duct_nameFROMusersaJOINordersbONa.user_id=b.user_idJOINorder_itemscONb.order_id=c.order_idWHEREb.order_dateBETWEEN'2025-01-01'AND'2025-12-31'ORDERBYduct_nameDESCLIMIT100;题目11答案索引策略：1.用户ID索引：sqlCREATEINDEXidx_user_idONorders(user_id);2.商品ID索引：sqlCREATEINDEXidx_product_idONorder_items(product_id);3.时间范围索引：sqlCREATEINDEXidx_order_dateONorders(order_date);4.组合索引：sqlCREATEINDEXidx_user_dateONorders(user_id,order_date);分布式与中间件题答案题目12答案CAP理论解释：-C(一致性)：所有节点在同一时间具有相同数据-A(可用性)：每次请求都能得到响应（不保证是最新数据）-P(分区容错性)：网络分区下仍能继续服务阿里云实现最终一致