2026年京东专业技术面试深度问题准备含答案

2026年京东专业技术面试深度问题准备含答案一、算法与数据结构（共5题，每题15分，总分75分）1.题目：给定一个包含重复元素的数组，请找出所有不重复的三元组，使得这三个数的和等于一个给定的数。例如，输入数组为[-1,0,1,2,-1,-4]，目标和为0，输出为[[-1,0,1],[-1,-1,2]]。请设计一个时间复杂度为O(n^2)的算法。2.题目：在京东的物流系统中，经常需要对大量的订单进行快速排序。假设你手头有一批订单数据，每个订单包含订单号、下单时间、用户ID和金额四个字段。请设计一个高效的多关键字排序算法，优先按下单时间升序，如果时间相同则按金额降序排序。3.题目：京东的智能推荐系统需要对用户行为数据进行分析。假设你有一个包含用户点击商品ID和时间戳的列表，请设计一个算法，找出每个用户最常点击的前三个商品。例如，输入[[用户A,商品1,10:00],[用户A,商品2,10:05],[用户A,商品1,10:10],[用户B,商品3,11:00]]，输出为{用户A:[商品1,商品2],用户B:[商品3]}。4.题目：在京东的仓储管理系统中，需要动态维护一个容量有限的缓存，以存储最近的N个热门商品ID。请设计一个基于双向链表和哈希表的LRU缓存结构，支持O(1)时间复杂度的get和put操作。5.题目：假设你在京东的支付系统中需要处理大量的交易请求，请求ID是唯一的。为了防止恶意攻击，需要限制每个用户在一定时间内的请求频率。请设计一个算法，记录每个用户最近1分钟内的请求次数，并拒绝超过100次的用户请求。二、系统设计（共3题，每题25分，总分75分）1.题目：设计一个京东秒杀活动的后端系统。假设每秒有10万用户请求参与秒杀，每个商品库存为1000件。请描述系统架构，包括高并发处理、库存同步、防止超卖等关键点。2.题目：设计一个京东云存储服务的基础架构。要求支持高可用、高扩展性，并能够处理大量的文件上传和下载请求。请说明主要的技术选型、数据存储方案和负载均衡策略。3.题目：设计一个京东物流路径优化系统。输入为起点、终点和中间经过的多个城市，输出为最优的配送路径。请考虑实时路况、配送时效、成本等因素，并说明如何应对动态变化的环境。三、数据库与分布式（共4题，每题20分，总分80分）1.题目：在京东的商品详情页，用户会频繁查询商品的规格参数。假设商品规格数据存储在MySQL数据库中，请设计一个高效的索引方案，以加快查询速度。2.题目：京东的订单数据需要实时同步到多个分库分表中，请设计一个基于Redis和消息队列的异步同步方案，保证数据的一致性和可靠性。3.题目：在京东的分布式事务处理中，假设使用两阶段提交协议（2PC）来保证跨多个数据库的事务一致性。请分析2PC协议的优缺点，并说明在什么场景下可能需要使用三阶段提交（3PC）。4.题目：京东的数据库集群需要支持读写分离和高可用，请设计一个基于MySQL读写分离和Keepalived的集群方案，并说明如何处理主从同步延迟问题。四、网络编程与中间件（共3题，每题25分，总分75分）1.题目：在京东的微服务架构中，服务A需要调用服务B。请设计一个基于RESTfulAPI和gRPC的调用方案，并说明如何处理服务降级和熔断。2.题目：京东的实时消息推送系统需要支持高并发和低延迟。请设计一个基于Kafka和RocketMQ的消息队列方案，并说明如何保证消息的顺序性和可靠性。3.题目：在京东的负载均衡策略中，请比较轮询、随机、最少连接和加权轮询四种算法的优缺点，并说明在什么场景下选择哪种算法。五、分布式系统与高可用（共3题，每题25分，总分75分）1.题目：在京东的分布式系统中，节点之间需要同步状态信息。请设计一个基于Raft或Paxos的分布式一致性协议，并说明如何处理网络分区问题。2.题目：京东的订单系统需要保证高可用性，请设计一个基于Redis集群和MySQL主从复制的故障切换方案，并说明如何减少故障切换时间。3.题目：在京东的分布式缓存系统中，如何解决缓存雪崩和缓存击穿问题？请设计相应的解决方案。答案与解析一、算法与数据结构（共5题，每题15分，总分75分）1.答案：pythondefthree_sum(nums,target):nums.sort()n=len(nums)res=[]foriinrange(n-2):ifi>0andnums[i]==nums[i-1]:continueleft,right=i+1,n-1whileleft<right:total=nums[i]+nums[left]+nums[right]iftotal==target:res.append([nums[i],nums[left],nums[right]])whileleft<rightandnums[left]==nums[left+1]:left+=1whileleft<rightandnums[right]==nums[right-1]:right-=1left+=1right-=1eliftotal<target:left+=1else:right-=1returnres解析：-首先对数组进行排序，这样可以通过双指针法高效地找到三元组。-遍历数组，对于每个元素，使用双指针分别在剩余部分的左右两端查找，直到找到所有满足条件的三元组。-为了避免重复，跳过相同的元素。2.答案：pythonfromfunctoolsimportcmp_to_keydefmulti_key_sort(orders):defcomparator(a,b):ifa[1]!=b[1]:returna[1]-b[1]else:returnb[2]-a[2]orders.sort(key=cmp_to_key(comparator))解析：-使用Python的`functools.cmp_to_key`将自定义比较函数转换为可排序的键。-首先按下单时间升序排序，如果时间相同则按金额降序排序。3.答案：pythonfromcollectionsimportdefaultdictdeftop_n_products(user_actions):counts=defaultdict(lambda:defaultdict(int))foruser,product,_inuser_actions:counts[user][product]+=1result={}foruser,productsincounts.items():sorted_products=sorted(products.items(),key=lambdax:-x[1])result[user]=[productforproduct,_insorted_products[:3]]returnresult解析：-使用`defaultdict`记录每个用户的商品点击次数。-对每个用户的商品点击次数进行排序，取前三个。4.答案：pythonclassNode:def__init__(self,key,value):self.key=keyself.value=valueself.prev=Noneself.next=NoneclassLRUCache:def__init__(self,capacity):self.capacity=capacityself.cache={}self.head=Node(0,0)self.tail=Node(0,0)self.head.next=self.tailself.tail.prev=self.headdefget(self,key):ifkeyinself.cache:node=self.cache[key]self._move_to_head(node)returnnode.valuereturn-1defput(self,key,value):ifkeyinself.cache:node=self.cache[key]node.value=valueself._move_to_head(node)else:iflen(self.cache)==self.capacity:self._remove_tail()new_node=Node(key,value)self.cache[key]=new_nodeself._add_to_head(new_node)def_move_to_head(self,node):self._remove_node(node)self._add_to_head(node)def_add_to_head(self,node):node.prev=self.headnode.next=self.head.nextself.head.next.prev=nodeself.head.next=nodedef_remove_node(self,node):node.prev.next=node.nextnode.next.prev=node.prevdef_remove_tail(self):tail=self.tail.prevself._remove_node(tail)delself.cache[tail.key]解析：-使用双向链表维护最近使用的顺序，哈希表记录节点位置。-get操作将节点移动到头部，put操作如果超出容量则删除尾部节点。5.答案：pythonfromcollectionsimportdequefromthreadingimportLockclassRateLimiter:def__init__(self,limit,interval):self.limit=erval=intervalself.requests={}self.lock=Lock()defis_allowed(self,user_id):withself.lock:now=time.time()ifuser_idnotinself.requests:self.requests[user_id]=deque()self.requests[user_id]=deque([tfortinself.requests[user_id]ifnow-t<erval],maxlen=self.limit)iflen(self.requests[user_id])<self.limit:self.requests[user_id].append(now)returnTruereturnFalse解析：-使用`deque`记录每个用户的最近请求时间。-每次请求时，移除过期的请求，如果当前请求次数小于限制则允许请求。二、系统设计（共3题，每题25分，总分75分）1.答案：-系统架构：-接入层：使用Nginx进行负载均衡和请求限流。-业务层：使用多个微服务实例处理秒杀请求，每个服务包含Redis集群存储库存信息。-数据层：使用MySQL存储订单数据，并开启事务保证数据一致性。-缓存层：使用Redis缓存热门商品信息，减少数据库压力。-关键点：-高并发处理：使用异步编程和消息队列处理请求。-库存同步：使用Redis事务保证库存更新的原子性。-防止超卖：在Redis中记录每个用户的秒杀状态，避免重复下单。2.答案：-技术选型：-存储方案：使用分布式文件系统（如HDFS）存储大文件，使用对象存储（如COS）存储小文件。-数据库：使用分布式数据库（如TiDB）存储元数据。-负载均衡：使用Nginx和HAProxy进行负载均衡。-数据存储：-分块存储：将大文件分块存储在不同节点，提高读写效率。-热数据缓存：使用Redis缓存频繁访问的文件元数据。3.答案：-系统架构：-数据采集层：使用GPS和传感器采集车辆位置和状态信息。-数据处理层：使用Flink或Spark进行实时数据处理。-路径规划层：使用图算法（如Dijkstra）计算最优路径。-控制层：使用MQTT或WebSocket实时推送路径更新。-优化策略：-动态路况：使用实时交通数据调整路径规划。-配送时效：优先考虑时间窗口和配送顺序。-成本控制：考虑油耗和路线长度优化成本。三、数据库与分布式（共4题，每题20分，总分80分）1.答案：-索引方案：-为`商品ID`和`规格参数`字段创建复合索引。-使用覆盖索引减少查询中的表扫描。-为频繁查询的字段（如`颜色`、`尺寸`）创建索引。2.答案：-异步同步方案：-使用Kafka作为消息队列，订单服务将订单数据写入Kafka。-消息消费者（如订单同步服务）从Kafka读取消息并同步到其他数据库。-使用Redis缓存中间状态，保证数据一致性。3.答案：-2PC协议分析：-优点：保证强一致性，适用于金融等场景。-缺点：需要所有节点参与，容错性差。-3PC协议：-通过引入第三个阶段（超时）减少阻塞，提高容错性。4.答案：-读写分离方案：-使用Keepalived实现主从切换。-主库处理写操作，从库处理读操作。-使用Binlog同步主从数据。-主从同步延迟：-使用Redis缓存热点数据减少从库压力。-调整Binlog同步频率。四、网络编程与中间件（共3题，每题25分，总分75分）1.答案：-调用方案：-RESTfulAPI：使用HTTP协议，简单易扩展。-gRPC：使用Protobuf序列化，性能高。-服务