2026年京东技术部高级工程师面试题及答案

2026年京东技术部高级工程师面试题及答案一、编程实现题（共3题，每题20分，总计60分）1.题目：实现一个LRU（LeastRecentlyUsed）缓存，要求支持缓存容量限制、缓存的插入、删除和查询操作。请用Java或C++实现，并说明时间复杂度和空间复杂度。2.题目：设计一个分布式限流系统，要求支持动态调整限流阈值、实时监控流量、异常流量处理。请用伪代码或Java实现核心逻辑，并说明如何保证系统的高可用性和一致性。3.题目：实现一个消息队列的异步解耦方案，要求支持消息的持久化、重复消费处理、消息确认机制。请用Python或Java实现核心逻辑，并说明如何保证消息的可靠性和顺序性。二、系统设计题（共2题，每题25分，总计50分）1.题目：设计一个高并发的短链接系统，要求支持秒级生成短链接、高并发访问、链路追踪。请说明系统架构、数据存储方案、负载均衡策略，并分析可能存在的瓶颈和解决方案。2.题目：设计一个分布式日志系统，要求支持海量日志的接入、实时查询、日志压缩和归档。请说明系统架构、数据存储方案、一致性保障机制，并分析如何优化查询性能。三、数据库与分布式系统题（共3题，每题15分，总计45分）1.题目：解释分布式数据库的一致性模型（如CAP、BASE），并说明京东在分布式数据库设计中如何平衡一致性和可用性。2.题目：如何解决分布式事务中的数据一致性问题？请说明2PC、3PC、TCC等事务协议的优缺点，并举例说明京东在实际业务中如何应用分布式事务。3.题目：解释分布式缓存Redis的持久化机制（RDB、AOF），并说明如何选择合适的持久化方案以平衡性能和可靠性。四、算法与数据结构题（共2题，每题15分，总计30分）1.题目：给定一个字符串，请判断其是否是回文串。要求空间复杂度O(1)，时间复杂度O(n)。2.题目：给定一个整数数组，请找到其中和为特定值的三元组。要求时间复杂度O(n²)。五、综合分析题（共1题，25分）题目：京东某核心业务系统面临高并发挑战，现有系统架构为单体架构，请提出系统拆分的方案，并说明如何保证拆分后的系统性能、数据一致性和业务连续性。答案与解析一、编程实现题1.LRU缓存实现（Java版）javaimportjava.util.HashMap;importjava.util.Map;publicclassLRUCache<K,V>{privatefinalintcapacity;privatefinalMap<K,Node>cache;privatefinalNodehead,tail;publicLRUCache(intcapacity){this.capacity=capacity;cache=newHashMap<>();head=newNode(null,null);tail=newNode(null,null);head.next=tail;tail.prev=head;}publicVget(Kkey){Nodenode=cache.get(key);if(node==null)returnnull;moveToHead(node);returnnode.value;}publicvoidput(Kkey,Vvalue){Nodenode=cache.get(key);if(node!=null){node.value=value;moveToHead(node);}else{NodenewNode=newNode(key,value);cache.put(key,newNode);addToHead(newNode);if(cache.size()>capacity){NodetailPrev=removeTail();cache.remove(tailPrev.key);}}}privatevoidmoveToHead(Nodenode){removeNode(node);addToHead(node);}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;}privateNoderemoveTail(){Noderes=tail.prev;removeNode(res);returnres;}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，将节点移动到链表头部（最近使用）；`put`操作时，若已存在则更新值并移动到头部，否则新建节点并添加到头部，若超出容量则删除链表尾部节点。-时间复杂度：`get`和`put`均为O(1)，空间复杂度：O(capacity)。2.分布式限流系统设计（伪代码版）plaintext//限流器类classRateLimiter{Map<String,TokenBucket>buckets=newHashMap<>();//获取令牌booleanacquire(Stringkey,intpermits){TokenBucketbucket=puteIfAbsent(key,k->newTokenBucket());returnbucket.acquire(permits);}}//令牌桶类classTokenBucket{longlastTime=System.currentTimeMillis();longcapacity=1000;//桶容量longtokens=capacity;longrate=10;//每秒新增令牌数booleanacquire(intpermits){refill();if(tokens>=permits){tokens-=permits;returntrue;}returnfalse;}voidrefill(){longnow=System.currentTimeMillis();longpassed=now-lastTime;longaddTokens=passedrate/1000;if(addTokens>0){tokens=Math.min(capacity,tokens+addTokens);lastTime=now;}}}解析：-使用令牌桶算法实现分布式限流，每个限流对象对应一个令牌桶，支持动态调整限流阈值（通过修改`rate`）。-`acquire`方法用于获取令牌，若令牌不足则拒绝请求；`refill`方法用于定时补充令牌。-高可用性：可通过Redis分布式锁保证多个实例共享同一个令牌桶。一致性：通过分布式锁或ZooKeeper保证限流配置的一致性。3.消息队列异步解耦实现（Python版）pythonimportqueueimportthreadingclassMessageQueue:def__init__(self):self.queue=queue.Queue()self.lock=threading.Lock()self.handlers=[]defpublish(self,message):withself.lock:self.queue.put(message)defsubscribe(self,handler):withself.lock:self.handlers.append(handler)defconsume(self):whileTrue:message=self.queue.get()ifmessageisNone:breakforhandlerinself.handlers:handler(message)消息处理器示例defhandle_message(message):print(f"处理消息:{message}")使用示例mq=MessageQueue()mq.subscribe(handle_message)mq.publish("Hello,world!")threading.Thread(target=mq.consume).start()解析：-使用`queue.Queue`实现消息的持久化，通过订阅-发布模式实现异步解耦。-`publish`方法用于发布消息，`subscribe`方法用于订阅消息处理器，`consume`方法用于消费消息。-可靠性：通过消息确认机制（如ACK）保证消息不丢失；顺序性：通过单线程消费或顺序队列保证消息顺序。二、系统设计题1.短链接系统设计系统架构：-前端：Nginx负载均衡，缓存热点短链接。-中间层：短链接生成服务（分布式部署），短链接查询服务（分布式部署）。-后端：分布式数据库（如RedisCluster），存储短链接与长链接映射关系。-监控：Prometheus+Grafana，链路追踪（如Jaeger）。数据存储方案：-使用RedisCluster存储短链接与长链接映射，支持高并发读写。-短链接生成规则：随机6位字母数字组合。负载均衡策略：-使用Nginx轮询或IP哈希策略分发请求。-热点短链接使用本地缓存（如Redis）加速查询。瓶颈分析与解决方案：-瓶颈：短链接生成服务的并发处理能力。-解决方案：使用分布式锁或令牌桶算法限流，热点短链接预生成。2.分布式日志系统设计系统架构：-日志采集：Fluentd/Logstash多节点部署，接入各业务日志。-日志存储：Elasticsearch集群，支持实时查询。-日志归档：HDFS/对象存储，定期归档冷数据。-监控：Prometheus+Grafana，日志质量监控。数据存储方案：-使用Elasticsearch分片和副本机制，支持海量日志存储和高并发查询。-日志格式：JSON，包含业务ID、时间戳、日志级别等信息。一致性保障机制：-使用分布式消息队列（如Kafka）保证日志采集的顺序性和可靠性。-通过Elasticsearch的副本机制保证日志数据的高可用性。查询性能优化：-使用Elasticsearch的热缓存机制加速热点查询。-对冷数据进行分桶和归档，避免影响查询性能。三、数据库与分布式系统题1.分布式数据库一致性模型-CAP理论：一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（PartitionTolerance）。-BASE理论：基本可用（BasicallyAvailable）、软状态（Softstate）、最终一致性（Eventualconsistency）。-京东实践：-核心交易数据使用强一致性方案（如分布式事务）。-非核心数据使用最终一致性方案（如消息队列）。-通过分布式锁（如Redisson）保证跨实例数据一致性。2.分布式事务解决方案-2PC：强一致性，但存在阻塞和单点故障问题。-3PC：改进2PC，减少阻塞，但实现复杂。-TCC：补偿事务，实现灵活，但业务代码复杂。-京东实践：-核心交易使用2PC或3PC方案（如Seata）。-非核心交易使用TCC或本地消息表方案。-通过分布式锁或Saga模式保证事务一致性。3.Redis持久化机制-RDB：快照持久化，定期保存数据快照，恢复时需加载完整快照。-AOF：日志持久化，记录每条写操作，恢复时需重放日志。-选择方案：-对性能要求高，选择RDB（如5分钟快照）。-对数据可靠性要求高，选择AOF（如每秒同步日志）。-京东实践：-使用混合持久化（RDB+AOF），兼顾性能和可靠性。-通过Redis哨兵或集群保证高可用性。四、算法与数据结构题1.回文串判断（Java版）javapublicbooleanisPalindrome(Strings){intleft=0,right=s.length()-1;while(left<right){if(s.charAt(left)!=s.charAt(right)){returnfalse;}left++;right--;}returntrue;}解析：-双指针法，从两端向中间遍历，忽略非字母数字字符。-时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(1)。2.三数之和（Java版）javapublicList<List<Integer>>threeSum(int[]nums){List<List<Integer>>res=newArrayList<>();Arrays.sort(nums);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==0){res.add(Arrays.asList(nums[i],nums[left],nums[right]));while(left<right&&nums[left]==nums[left+1])lef