2026年美團(tuán)技術(shù)支持團(tuán)隊(duì)面試題集一、編程語言與算法（共5題，每題10分，總分50分）1.題目：實(shí)現(xiàn)一個(gè)函數(shù)，輸入一個(gè)非負(fù)整數(shù)`n`，返回`n`的平方根，精確到小數(shù)點(diǎn)后兩位。不得使用第三方庫，只能使用加減乘除和循環(huán)。示例：輸入：`8`，輸出：`2.83`輸入：`0`，輸出：`0.00`2.題目：給定一個(gè)字符串`s`，統(tǒng)計(jì)其中最長連續(xù)重復(fù)子串的長度。例如：輸入：`"aabbbccddd"`，輸出：`4`（對(duì)應(yīng)`"ddd"`）輸入：`"abcdef"`，輸出：`1`3.題目：實(shí)現(xiàn)快速排序算法，要求在原地排序（不使用額外數(shù)組），并說明時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。4.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)LRU（最近最少使用）緩存，容量為`capacity`。支持`get(key)`和`put(key,value)`操作。要求時(shí)間復(fù)雜度為O(1)。5.題目：給定一個(gè)鏈表，判斷是否為回文鏈表。例如：輸入：`1->2->2->1`，輸出：`true`輸入：`1->2`，輸出：`false`二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)（共3題，每題20分，總分60分）1.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)高并發(fā)的短鏈接生成系統(tǒng)，要求：-支持秒級(jí)訪問量百萬級(jí)別。-鏈接長度不超過6位。-支持分布式部署和快速擴(kuò)展。-說明核心組件設(shè)計(jì)（數(shù)據(jù)庫、緩存、負(fù)載均衡等）。2.題目：美團(tuán)外賣用戶實(shí)時(shí)位置上報(bào)系統(tǒng)，要求：-支持百萬級(jí)用戶實(shí)時(shí)位置更新。-位置數(shù)據(jù)需支持5分鐘內(nèi)過期。-如何保證數(shù)據(jù)一致性（例如，用戶移動(dòng)時(shí)平滑更新位置）。3.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)美團(tuán)閃購的訂單實(shí)時(shí)推送系統(tǒng)，要求：-推送給騎手時(shí)需考慮網(wǎng)絡(luò)延遲和騎手位置。-支持騎手手動(dòng)確認(rèn)或拒絕訂單。-說明如何優(yōu)化消息隊(duì)列（如Kafka/RocketMQ）。三、數(shù)據(jù)庫與存儲(chǔ)（共2題，每題15分，總分30分）1.題目：美團(tuán)商品詳情頁需要緩存商品數(shù)據(jù)，假設(shè)使用Redis和MySQL，說明：-Redis如何設(shè)計(jì)key（例如`goods:detail:{goods_id}`）；-MySQL分庫分表方案（例如按商品類目或ID范圍）。2.題目：某城市騎手每日訂單量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在MySQL中，表結(jié)構(gòu)為：sqlCREATETABLEorders(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,rider_idINT,order_timeDATETIME,amountDECIMAL(10,2));如何優(yōu)化查詢：`SELECTrider_id,COUNT()FROMordersWHEREorder_timeBETWEEN'2026-01-01'AND'2026-01-31'GROUPBYrider_idORDERBYCOUNT()DESCLIMIT10;`四、分布式與中間件（共3題，每題15分，總分45分）1.題目：美團(tuán)支付系統(tǒng)需要支持跨域事務(wù)，說明：-如何使用2PC或TCC方案；-分布式事務(wù)的優(yōu)缺點(diǎn)及美團(tuán)可能的解決方案（如Seata）。2.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)美團(tuán)點(diǎn)評(píng)的優(yōu)惠券秒殺系統(tǒng)，要求：-使用Redis實(shí)現(xiàn)搶購鎖；-如何防止超賣和秒殺失敗。3.題目：美團(tuán)內(nèi)部消息通知系統(tǒng)使用RabbitMQ，說明：-如何保證消息不丟失（生產(chǎn)者、消費(fèi)者、Broker三端策略）；-如何處理消息積壓問題。五、網(wǎng)絡(luò)與系統(tǒng)運(yùn)維（共2題，每題15分，總分30分）1.題目：美團(tuán)外賣App需要兼容4G和5G網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，說明：-如何優(yōu)化圖片和API響應(yīng)速度；-DNS輪詢和CDN結(jié)合的方案。2.題目：某區(qū)域服務(wù)器CPU使用率持續(xù)飆高，如何排查：-`top`/`dstat`命令分析；-是否需要擴(kuò)容或調(diào)整隊(duì)列。答案與解析一、編程語言與算法1.答案：pythondefsqrt(n:float)->float:ifn<2:returnnprecision=0.01left,right=0,nwhileright-left>precision:mid=(left+right)/2ifmidmid<n:left=midelse:right=midreturnround(left,2)解析：二分查找法，逐步縮小平方根范圍，精度到0.01。時(shí)間復(fù)雜度O(logn)，空間復(fù)雜度O(1)。2.答案：pythondeflongest_repeating_substring(s:str)->int:max_len=1current_len=1foriinrange(1,len(s)):ifs[i]==s[i-1]:current_len+=1max_len=max(max_len,current_len)else:current_len=1returnmax_len解析：滑動(dòng)窗口遍歷，記錄連續(xù)重復(fù)字符長度。3.答案：pythondefquick_sort(arr,low,high):iflow<high:pivot=partition(arr,low,high)quick_sort(arr,low,pivot-1)quick_sort(arr,pivot+1,high)defpartition(arr,low,high):pivot=arr[high]i=low-1forjinrange(low,high):ifarr[j]<=pivot:i+=1arr[i],arr[j]=arr[j],arr[i]arr[i+1],arr[high]=arr[high],arr[i+1]returni+1解析：時(shí)間復(fù)雜度O(nlogn)，空間復(fù)雜度O(logn)（遞歸棧）。4.答案：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.head,self.tail=Node(0,0),Node(0,0)self.head.next,self.tail.prev=self.tail,self.headdefget(self,key:int)->int:ifkeyinself.cache:node=self.cache[key]self._remove(node)self._add(node)returnnode.valuereturn-1defput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:self._remove(self.cache[key])node=Node(key,value)self.cache[key]=nodeself._add(node)iflen(self.cache)>self.capacity:lru=self.tail.prevself._remove(lru)delself.cache[lru.key]解析：使用雙向鏈表+哈希表實(shí)現(xiàn)，get時(shí)移動(dòng)到頭部，put時(shí)淘汰最久未使用節(jié)點(diǎn)。5.答案：pythonclassListNode:def__init__(self,val=0,next=None):self.val=valself.next=nextdefis_palindrome(head:ListNode)->bool:ifnotheadornothead.next:returnTrueslow,fast=head,headwhilefastandfast.next:slow,fast=slow.next,fast.next.nextsecond_half=reverse_list(slow)first_half=headwhilesecond_half:iffirst_half.val!=second_half.val:returnFalsefirst_half,second_half=first_half.next,second_half.nextreturnTruedefreverse_list(head:ListNode)->ListNode:prev=Nonewhilehead:next_node=head.nexthead.next=prevprev=headhead=next_nodereturnprev解析：快慢指針找到中點(diǎn)，反轉(zhuǎn)后半部分，逐個(gè)比對(duì)。二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)1.答案：核心組件：-分布式ID生成器（如Snowflake）：生成唯一6位短碼（例如`1xxxxx`）。-Redis緩存：緩存`short_url:long_url`映射，TTL設(shè)為1天。-數(shù)據(jù)庫（MySQL分表）：按ID范圍分表，支持快速查詢。-負(fù)載均衡（Nginx）：分發(fā)請(qǐng)求到不同節(jié)點(diǎn)。2.答案：方案：-數(shù)據(jù)庫（MySQL分表）：按區(qū)域分表，每個(gè)用戶一條位置記錄。-Redis：緩存用戶位置，過期5分鐘。-WebSocket實(shí)時(shí)推送：服務(wù)器主動(dòng)更新客戶端位置。-一致性保證：用戶移動(dòng)時(shí)先更新Redis，5秒后同步MySQL。3.答案：方案：-消息隊(duì)列（Kafka）：存儲(chǔ)訂單消息，高吞吐。-騎手端SDK：實(shí)時(shí)推送消息，支持確認(rèn)/拒絕。-優(yōu)化：-分區(qū)：按騎手ID分區(qū)，確保消息順序。-重試機(jī)制：超時(shí)消息延遲重發(fā)。三、數(shù)據(jù)庫與存儲(chǔ)1.答案：Rediskey設(shè)計(jì)：-`goods:detail:{goods_id}`：緩存結(jié)構(gòu)包含`{id}`避免沖突。-`goods:cache:{category}`：按類目緩存，減少全表掃描。MySQL分表：-按商品類目分表（如`goods_category_0`~`goods_category_9`）。-按ID范圍分表（如`goods_id_1`存儲(chǔ)`1~10000`）。2.答案：優(yōu)化方案：-索引：在`order_time`和`rider_id`上建組合索引。-分頁：使用`WHERErider_idIN(SELECTidFROMordersWHEREorder_timeBETWEEN...GROUPBYidORDERBYCOUNT()DESCLIMIT100)`預(yù)聚合。-緩存：對(duì)`rider_id`結(jié)果緩存（如Redis）。四、分布式與中間件1.答案：2PC方案：-Prepare階段：分布式事務(wù)各參與方準(zhǔn)備資源，鎖表。-Commit階段：全部成功則提交，否則回滾。美團(tuán)方案：-Seata：基于本地消息表實(shí)現(xiàn)TCC，降低耦合。2.答案：Redis鎖實(shí)現(xiàn)：pythonimportredisr=redis.Redis()lock_key=f"coupon:{coupon_id}"whilenotr.set(lock_key,"locked",nx=True,ex=10):passtry:扣減庫存ifstock>0:stock-=1執(zhí)行其他操作except:r.delete(lock_key)raisefinally:r.delete(lock_key)防止超賣：-庫存預(yù)扣減，失敗則拒絕。3.答案：不丟失策略：-生產(chǎn)者：發(fā)送消息時(shí)設(shè)置`ack`，失敗重試。-Broker：持久化消息，未確認(rèn)則重發(fā)。-消費(fèi)者：消息確認(rèn)機(jī)制，失敗寫入死信隊(duì)列。積壓處理：-擴(kuò)容消費(fèi)者；-延遲處理：慢消息分批發(fā)送。五