2026年互联网公司系统架构师面试题详解

2026年互联网公司系统架构师面试题详解一、设计题（共3题，每题20分，总计60分）题目1：设计一个高并发的短链接生成服务（20分）背景：某互联网公司需要开发一个短链接生成服务，用于将长链接转换为短链接，并支持高并发访问。短链接需要具备以下特性：1.唯一性：每个短链接必须是唯一的。2.高并发：系统需要支持每秒百万级别的短链接生成请求。3.快速跳转：用户点击短链接后，需要快速跳转到对应的原始长链接。4.可扩展性：系统需要能够水平扩展，以应对不断增长的流量。要求：1.描述系统的整体架构设计，包括主要模块和组件。2.解释如何保证短链接的唯一性，并说明使用的数据结构和算法。3.如何设计缓存机制以提高跳转效率？4.如何实现系统的水平扩展？答案与解析：1.系统整体架构设计：系统采用无状态设计，主要分为以下几个模块：-接入层（APIGateway）：使用Nginx或Kong作为负载均衡器，处理高并发请求，并将请求转发到服务集群。-短链接生成服务（ShortLinkService）：核心模块，负责生成短链接并存储到数据库。-缓存层（RedisCluster）：缓存热点短链接，减少数据库查询压力。-数据库（MySQLCluster）：存储短链接与长链接的映射关系，采用分片架构提高写入和查询性能。-消息队列（Kafka）：用于异步处理日志和监控数据，解耦系统组件。2.保证短链接唯一性的方法：-分布式ID生成器（如TwitterSnowflake算法）：生成全局唯一的ID作为短链接的标识。-数据结构：使用哈希表（Redis）或数据库索引（MySQL）快速查找短链接对应的原始链接。3.缓存机制设计：-RedisCluster：缓存热点短链接，设置合理的过期时间（如24小时）。-本地缓存：在服务进程中使用LRU缓存，减少Redis查询次数。4.水平扩展方案：-服务拆分：将短链接生成服务拆分为多个独立实例，通过APIGateway负载均衡。-数据库分片：将MySQL分片，每个分片存储一部分短链接数据。-异步处理：使用Kafka异步写入日志，避免阻塞主业务流程。题目2：设计一个实时物流轨迹查询系统（20分）背景：某物流公司需要开发一个实时物流轨迹查询系统，用户可以输入物流单号，系统返回包裹的实时位置和状态。系统需要满足以下要求：1.实时性：用户请求需在1秒内返回最新的物流轨迹。2.高并发：系统需支持每秒10万次查询请求。3.数据持久化：物流轨迹数据需要存储至少30天，以便后续查询和分析。4.容错性：系统需具备高可用性，避免单点故障。要求：1.描述系统的整体架构设计，包括数据流和处理流程。2.如何设计数据存储方案，确保实时查询和持久化存储的平衡？3.如何实现系统的容错和高可用？4.如何优化查询性能，减少延迟？答案与解析：1.系统整体架构设计：-接入层（APIGateway）：使用Kong或Nginx处理请求，并进行负载均衡。-消息队列（Kafka）：接收物流节点数据，异步写入数据库和缓存。-实时计算（Flink）：对物流轨迹数据进行实时处理，更新缓存。-缓存层（RedisCluster）：缓存热点物流轨迹，减少数据库查询压力。-数据库（TiDBCluster）：支持实时写入和持久化存储，采用分片和复制架构。-监控告警（Prometheus+Grafana）：监控系统状态，及时处理异常。2.数据存储方案设计：-实时查询：使用Redis缓存热点物流轨迹，设置过期时间（如5分钟）。-持久化存储：使用TiDBCluster分片存储，每个分片存储一部分物流数据，并设置副本数（如3副本）。-数据归档：30天前的数据定期归档到HBase或对象存储（如S3），减少数据库负担。3.容错和高可用设计：-服务集群：每个模块（如APIGateway、Flink）部署多个实例，通过负载均衡器分发请求。-数据库复制：TiDBCluster支持多副本复制，自动故障转移。-异地多活：在多个机房部署服务，通过DNS或负载均衡器切换流量。4.查询性能优化：-缓存穿透：使用布隆过滤器避免缓存无效请求。-预加载：提前加载热门物流轨迹到缓存，减少实时计算压力。-索引优化：在数据库中为物流单号和时间戳设置索引，加速查询。题目3：设计一个高并发的抢购系统（20分）背景：某电商平台需要开发一个高并发的抢购系统，用户在抢购开始后，系统需要在毫秒级别内完成订单生成和库存扣减。系统需满足以下要求：1.高并发：支持每秒100万次购买请求。2.库存准确性：库存扣减必须准确，不允许超卖。3.订单一致性：订单生成失败时，库存需恢复原状态。4.系统容错：支持分布式事务，避免数据不一致。要求：1.描述系统的整体架构设计，包括关键组件和流程。2.如何实现库存扣减的原子性？3.如何设计分布式事务，确保订单和库存的一致性？4.如何优化系统性能，减少延迟？答案与解析：1.系统整体架构设计：-接入层（APIGateway）：使用Nginx或Kong限流和负载均衡。-请求去重（RedisCluster）：使用布隆过滤器或RedisSet防止重复下单。-库存服务（Zookeeper/Redis）：使用分布式锁或Lua脚本保证库存扣减原子性。-订单服务（Seata）：使用分布式事务框架确保订单和库存的一致性。-消息队列（Kafka）：异步通知库存服务扣减库存，减少同步阻塞。2.库存扣减的原子性实现：-Lua脚本：在Redis中执行Lua脚本，确保库存扣减和请求去重原子性。-分布式锁：使用Zookeeper或Redis实现分布式锁，防止并发扣减库存。3.分布式事务设计：-Seata：使用Seata分布式事务框架，实现订单和库存的原子性操作。-TCC模式：采用Try-Confirm-Cancel模式，确保事务回滚时库存恢复。4.系统性能优化：-预热库存：抢购开始前，提前将库存数据加载到内存（如Redis）。-异步扣减：使用消息队列异步扣减库存，减少同步阻塞。-限流策略：在APIGateway中设置熔断和降级，防止系统过载。二、数据库与缓存题（共2题，每题15分，总计30分）题目4：设计一个高并发的计数器系统（15分）背景：某互联网公司需要设计一个高并发的计数器系统，用于统计用户行为（如点击、点赞等）。计数器需满足以下要求：1.高并发：支持每秒百万级别的并发更新。2.原子性：每次更新必须保证原子性，不允许出现计数错误。3.可扩展性：系统需要能够水平扩展，应对不断增长的计数需求。要求：1.描述系统的整体架构设计，包括主要组件和数据结构。2.如何保证计数器的原子性？3.如何设计系统的水平扩展方案？4.如何优化计数器的查询性能？答案与解析：1.系统整体架构设计：-接入层（APIGateway）：使用Nginx限流和负载均衡。-计数器服务（RedisCluster）：使用Redis的INCR命令实现原子性计数。-数据库（MySQLCluster）：持久化计数器数据，支持离线统计。-消息队列（Kafka）：异步更新计数器，减少实时写入压力。2.保证计数器原子性的方法：-RedisINCR命令：Redis的INCR命令是原子性的，可以保证计数正确。-Lua脚本：在Redis中执行Lua脚本，避免计数器被中间件截断。3.水平扩展方案：-RedisCluster：使用RedisCluster分片架构，每个分片存储一部分计数器。-数据库分片：将MySQL分片，每个分片存储一部分计数器数据。4.查询性能优化：-缓存预热：提前将热点计数器数据加载到Redis缓存。-异步统计：使用Flink或Spark异步统计计数器数据，减少实时查询压力。题目5：设计一个分布式Session管理方案（15分）背景：某电商平台需要设计一个分布式Session管理方案，用于存储用户的登录状态和购物车数据。系统需满足以下要求：1.高并发：支持每秒10万次Session读写请求。2.一致性：Session数据需要实时同步，保证一致性。3.可扩展性：系统需要能够水平扩展，应对不断增长的Session需求。要求：1.描述系统的整体架构设计，包括主要组件和数据结构。2.如何保证Session数据的一致性？3.如何设计系统的水平扩展方案？4.如何优化Session的查询性能？答案与解析：1.系统整体架构设计：-接入层（APIGateway）：使用Nginx或Kong处理请求，并传递SessionID。-Session服务（RedisCluster）：存储Session数据，支持高并发读写。-数据库（MySQLCluster）：持久化Session数据，支持离线查询。-消息队列（Kafka）：异步更新Session数据，减少实时写入压力。2.保证Session数据一致性的方法：-分布式锁：使用Redis或Zookeeper实现分布式锁，保证Session更新原子性。-Session同步：使用消息队列异步同步Session数据，确保一致性。3.水平扩展方案：-RedisCluster：使用RedisCluster分片架构，每个分片存储一部分Session数据。-数据库分片：将MySQL分片，每个分片存储一部分Session数据。4.查询性能优化：-缓存预热：提前将热点Session数据加载到Redis缓存。-异步查询：使用Flink或Spark异步查询Session数据，减少实时查询压力。三、分布式与微服务题（共2题，每题15分，总计30分）题目6：设计一个分布式事务解决方案（15分）背景：某电商平台需要设计一个分布式事务解决方案，用于保证订单和库存的一致性。系统需满足以下要求：1.一致性：订单生成和库存扣减必须原子性操作。2.高性能：系统需支持高并发事务处理。3.可扩展性：系统需要能够水平扩展，应对不断增长的交易量。要求：1.描述系统的整体架构设计，包括主要组件和流程。2.如何实现分布式事务的一致性？3.如何设计系统的水平扩展方案？4.如何优化分布式事务的性能？答案与解析：1.系统整体架构设计：-订单服务（Seata）：使用Seata分布式事务框架，实现订单生成和库存扣减的原子性。-库存服务（Redis/Zookeeper）：使用分布式锁或Lua脚本保证库存扣减原子性。-消息队列（Kafka）：异步通知库存服务扣减库存，减少同步阻塞。-数据库（TiDBCluster）：支持分布式事务和事务复制。2.实现分布式事务一致性的方法：-Seata：使用Seata的TCC或SAGA模式，确保订单和库存的一致性。-分布式锁：在库存扣减时使用分布式锁，防止并发冲突。3.水平扩展方案：-服务拆分：将订单服务和库存服务拆分为独立实例，通过负载均衡器分发请求。-数据库分片：将TiDBCluster分片，每个分片存储一部分事务数据。4.优化分布式事务性能的方法：-异步处理：使用消息队列异步扣减库存，减少同步阻塞。-事务裁剪：对于无效请求（如库存不足），提前裁剪事务，减少资源浪费。题目7：设计一个微服务治理方案（15分）背景：某大型互联网公司需要设计一个微服务治理方案，用于管理庞大的微服务集群。系统需满足以下要求：1.服务发现：快速发现和调用微服务。2.负载均衡：自动分配请求到不同的微服务实例。3.服务熔断：防止系统过载，避免级联故障。4.可观测性：监控微服务状态，及时发现和解决问题。要求：1.描述系统的整体架构设计，包括主要组件和流程。2.如何实现服务发现和负载均衡？3.如何设计服务熔断和降级策略？4.如何实现系统的可观测性？答案与解析：1.系统整体架构设计：-服务注册中心（Nacos/Eureka）：管理微服务实例，实现服务发现。-APIGateway（Kong/APIGateway）：路由请求到不同的微服务，并实现负载均衡。-服务熔断（Hystrix/Sentinel）：防止系统过载，避免级联故障。-可观测性（Prometheus+Grafana）：监控微服务状态，及时发现和解决问题。2.服务发现和负载均衡的实现方法：-服务注册中心：微服务启动后，自动注册到Nacos/Eureka，APIGateway通过服务注册中心发现服务实例。-负载均衡：APIGatewa