2026年互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)技術(shù)高級工程師面試題集一、編程實(shí)現(xiàn)題（共3題，每題20分）題目1（20分）背景：某電商平臺需要對海量訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時統(tǒng)計，要求統(tǒng)計當(dāng)前活躍用戶數(shù)、訂單金額總和、平均訂單金額。假設(shè)輸入為每秒到達(dá)的訂單流數(shù)據(jù)，每個訂單包含用戶ID和訂單金額。要求：1.設(shè)計一個算法，能夠在O(1)時間復(fù)雜度下返回實(shí)時活躍用戶數(shù)。2.設(shè)計一個算法，能夠在O(1)時間復(fù)雜度下返回當(dāng)前訂單金額總和。3.設(shè)計一個算法，能夠在O(1)時間復(fù)雜度下返回當(dāng)前平均訂單金額。提示：可以使用內(nèi)存緩存、雙變量計數(shù)等技術(shù)。題目2（20分）背景：在分布式系統(tǒng)中，需要實(shí)現(xiàn)一個高并發(fā)的計數(shù)器服務(wù)，要求支持多個客戶端同時遞增計數(shù)，并保證計數(shù)準(zhǔn)確。要求：1.設(shè)計一個基于Redis的分布式計數(shù)器實(shí)現(xiàn)方案。2.說明該方案如何保證線程安全和高可用性。3.分析該方案在高并發(fā)場景下的性能表現(xiàn)和潛在瓶頸。題目3（20分）背景：某社交平臺需要對用戶發(fā)布的內(nèi)容進(jìn)行實(shí)時推薦，要求根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)計算內(nèi)容相似度。要求：1.設(shè)計一個基于余弦相似度的推薦算法實(shí)現(xiàn)。2.說明如何優(yōu)化算法以處理大規(guī)模稀疏向量。3.描述該算法在實(shí)際業(yè)務(wù)中的部署方案和性能優(yōu)化措施。二、系統(tǒng)設(shè)計題（共2題，每題30分）題目4（30分）背景：設(shè)計一個支持百萬級用戶的實(shí)時消息推送系統(tǒng)，要求消息具有高可靠性、低延遲和高可用性。要求：1.繪制系統(tǒng)架構(gòu)圖，標(biāo)明主要組件及其職責(zé)。2.說明消息存儲方案，如何保證消息不丟失。3.設(shè)計消息重試機(jī)制，處理網(wǎng)絡(luò)異常等場景。4.描述系統(tǒng)如何應(yīng)對突發(fā)流量和容量擴(kuò)展。題目5（30分）背景：設(shè)計一個高并發(fā)的短鏈接生成與解析服務(wù)，要求短鏈接具有唯一性、可快速解析且系統(tǒng)易于擴(kuò)展。要求：1.設(shè)計短鏈接生成算法，說明如何保證短鏈接的唯一性。2.設(shè)計短鏈接解析流程，如何實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)。3.說明系統(tǒng)如何實(shí)現(xiàn)水平擴(kuò)展，應(yīng)對高并發(fā)請求。4.分析系統(tǒng)潛在的性能瓶頸和解決方案。三、數(shù)據(jù)庫與存儲題（共3題，每題15分）題目6（15分）背景：某電商平臺需要對用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時分析，要求支持毫秒級查詢。要求：1.設(shè)計數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)，說明如何優(yōu)化查詢性能。2.說明使用哪種索引類型最合適，為什么。3.描述如何將數(shù)據(jù)同步到分析系統(tǒng)，保證數(shù)據(jù)一致性。題目7（15分）背景：設(shè)計一個分布式文件存儲系統(tǒng)，要求支持海量文件存儲和快速訪問。要求：1.說明采用哪種存儲架構(gòu)（如對等存儲、客戶端/服務(wù)器架構(gòu)等）。2.描述數(shù)據(jù)分片策略，如何保證數(shù)據(jù)均勻分布。3.說明如何實(shí)現(xiàn)文件訪問的容錯和高可用。題目8（15分）背景：某新聞平臺需要對用戶閱讀行為進(jìn)行統(tǒng)計，要求支持實(shí)時更新和快速查詢。要求：1.說明使用哪種數(shù)據(jù)庫類型最合適（關(guān)系型、NoSQL等）。2.設(shè)計數(shù)據(jù)模型，如何優(yōu)化查詢性能。3.描述如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時更新和緩存策略。四、網(wǎng)絡(luò)與安全題（共3題，每題15分）題目9（15分）背景：設(shè)計一個高并發(fā)的API網(wǎng)關(guān)，要求支持請求路由、負(fù)載均衡和安全認(rèn)證。要求：1.繪制系統(tǒng)架構(gòu)圖，標(biāo)明主要組件。2.說明如何實(shí)現(xiàn)請求的路由和負(fù)載均衡。3.描述如何實(shí)現(xiàn)API安全認(rèn)證，防止惡意請求。題目10（15分）背景：某電商平臺需要設(shè)計一個分布式事務(wù)解決方案，要求保證訂單支付和庫存扣減的一致性。要求：1.說明使用哪種分布式事務(wù)方案（2PC、TCC等）。2.描述方案如何保證事務(wù)的原子性和一致性。3.分析方案的優(yōu)缺點(diǎn)，以及如何在實(shí)際業(yè)務(wù)中應(yīng)用。題目11（15分）背景：設(shè)計一個防止DDoS攻擊的系統(tǒng)，要求既能保證正常用戶訪問，又能有效過濾惡意流量。要求：1.說明采用哪種防御機(jī)制（如限流、黑白名單等）。2.描述如何識別和過濾惡意流量。3.說明系統(tǒng)如何自適應(yīng)調(diào)整防御策略。五、分布式與中間件題（共3題，每題15分）題目12（15分）背景：設(shè)計一個分布式任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)，要求支持定時任務(wù)、周期任務(wù)和延遲任務(wù)。要求：1.繪制系統(tǒng)架構(gòu)圖，標(biāo)明主要組件。2.說明如何實(shí)現(xiàn)任務(wù)的可靠調(diào)度和執(zhí)行。3.描述如何處理任務(wù)失敗和重試機(jī)制。題目13（15分）背景：設(shè)計一個高并發(fā)的消息隊列系統(tǒng)，要求支持消息的可靠傳遞和順序保證。要求：1.說明采用哪種消息隊列（如Kafka、RabbitMQ等）。2.描述如何保證消息的可靠傳遞和順序性。3.分析系統(tǒng)如何實(shí)現(xiàn)水平擴(kuò)展和高可用。題目14（15分）背景：設(shè)計一個分布式緩存系統(tǒng)，要求支持海量數(shù)據(jù)的緩存和快速訪問。要求：1.說明采用哪種緩存方案（如Redis集群、Memcached等）。2.描述如何實(shí)現(xiàn)緩存的分布式部署。3.說明如何處理緩存一致性問題。六、算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)題（共2題，每題20分）題目15（20分）背景：某搜索引擎需要對海量網(wǎng)頁數(shù)據(jù)進(jìn)行索引，要求支持快速檢索。要求：1.設(shè)計倒排索引算法，說明如何構(gòu)建和查詢。2.描述如何優(yōu)化索引結(jié)構(gòu)以提高檢索效率。3.分析算法的內(nèi)存和磁盤占用情況。題目16（20分）背景：設(shè)計一個推薦算法，要求根據(jù)用戶歷史行為預(yù)測用戶可能感興趣的內(nèi)容。要求：1.說明采用哪種推薦算法（協(xié)同過濾、基于內(nèi)容等）。2.描述算法的實(shí)現(xiàn)步驟。3.分析算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場景。答案與解析答案1題目11.實(shí)時活躍用戶數(shù)：使用布隆過濾器（BloomFilter）存儲用戶ID，每次用戶訪問時檢查布隆過濾器，同時使用內(nèi)存計數(shù)器記錄活躍用戶數(shù)。布隆過濾器可以在O(1)時間內(nèi)判斷用戶是否活躍，而內(nèi)存計數(shù)器直接返回當(dāng)前活躍用戶數(shù)。2.訂單金額總和：使用內(nèi)存變量存儲當(dāng)前訂單金額總和，每次接收到訂單時更新該變量。如果需要支持分布式環(huán)境，可以使用Redis的INCRBY命令實(shí)現(xiàn)原子性更新。3.平均訂單金額：使用兩個內(nèi)存變量，一個存儲訂單金額總和，另一個存儲訂單數(shù)量。每次接收到訂單時同時更新這兩個變量。平均訂單金額=總和/數(shù)量。解析：該設(shè)計利用了布隆過濾器和內(nèi)存變量的特性，實(shí)現(xiàn)了O(1)時間復(fù)雜度的實(shí)時統(tǒng)計。在分布式環(huán)境中，可以使用Redis等緩存系統(tǒng)保證數(shù)據(jù)一致性。答案2題目21.基于Redis的分布式計數(shù)器：redisSETNXcounter_key0INCRcounter_key該方案使用Redis的SETNX命令保證原子性，INCR命令實(shí)現(xiàn)遞增。2.線程安全和高可用性：-線程安全：Redis單線程模型保證命令原子性，INCR命令是原子操作。-高可用性：使用Redis集群或哨兵系統(tǒng)保證服務(wù)可用性。3.性能分析：-性能表現(xiàn)：Redis內(nèi)存操作速度快，適合高并發(fā)場景。-潛在瓶頸：大量并發(fā)請求可能導(dǎo)致Redis主節(jié)點(diǎn)壓力增大，需要使用Redis集群分?jǐn)傌?fù)載。答案3題目31.余弦相似度算法：pythonimportnumpyasnpdefcosine_similarity(vec1,vec2):dot_product=np.dot(vec1,vec2)norm_vec1=np.linalg.norm(vec1)norm_vec2=np.linalg.norm(vec2)returndot_product/(norm_vec1norm_vec2)2.優(yōu)化稀疏向量：-使用哈希表存儲非零元素，減少計算量。-使用TF-IDF等預(yù)處理技術(shù)降低維度。3.部署方案：-使用分布式計算框架（如Spark）處理大規(guī)模向量。-使用緩存系統(tǒng)（如Redis）存儲相似度結(jié)果。答案4題目41.系統(tǒng)架構(gòu)圖：[接入層]->[負(fù)載均衡]->[消息處理服務(wù)]->[消息存儲]->[消息推送服務(wù)]2.消息存儲方案：-使用Redis存儲短時消息，保證低延遲。-使用消息隊列（如Kafka）存儲長時消息，保證不丟失。3.消息重試機(jī)制：-設(shè)置重試計數(shù)器，超過閾值后記錄錯誤日志。-使用指數(shù)退避策略重試。4.系統(tǒng)擴(kuò)展：-使用無狀態(tài)服務(wù)設(shè)計，方便水平擴(kuò)展。-使用負(fù)載均衡器分?jǐn)偭髁俊４鸢?題目51.短鏈接生成算法：-使用Base62編碼（a-z、A-Z、0-9）將ID轉(zhuǎn)換為短鏈接。-使用雪花算法生成唯一ID。2.短鏈接解析：-將短鏈接解碼為ID。-使用哈希索引快速查找原始鏈接。3.水平擴(kuò)展：-使用分布式緩存（如Redis）存儲短鏈接映射。-使用負(fù)載均衡器分?jǐn)傉埱?。答?題目61.數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)：sqlCREATETABLEuser_behavior(user_idBIGINT,behavior_typeVARCHAR(50),item_idBIGINT,timestampTIMESTAMP,INDEX(user_id,timestamp))2.索引類型：使用組合索引(user_id,timestamp)。3.數(shù)據(jù)同步：使用消息隊列同步數(shù)據(jù)到分析系統(tǒng)。答案7題目71.存儲架構(gòu)：使用客戶端/服務(wù)器架構(gòu)。2.數(shù)據(jù)分片：使用哈希分片，根據(jù)文件名哈希到不同存儲節(jié)點(diǎn)。3.容錯高可用：使用副本機(jī)制和故障轉(zhuǎn)移。答案8題目81.數(shù)據(jù)庫類型：使用NoSQL數(shù)據(jù)庫（如MongoDB）。2.數(shù)據(jù)模型：使用文檔存儲，優(yōu)化查詢性能。3.實(shí)時更新：使用消息隊列同步數(shù)據(jù)變化。答案9題目91.系統(tǒng)架構(gòu)圖：[接入層]->[路由器]->[API網(wǎng)關(guān)]->[服務(wù)集群]->[緩存]->[數(shù)據(jù)庫]2.路由和負(fù)載均衡：-使用基于規(guī)則的路由。-使用輪詢或加權(quán)輪詢負(fù)載均衡。3.安全認(rèn)證：-使用JWT進(jìn)行身份認(rèn)證。-使用API密鑰限制訪問。答案10題目101.分布式事務(wù)方案：使用TCC（Try-Confirm-Cancel）。2.事務(wù)保證：每個操作都有對應(yīng)補(bǔ)償操作。3.優(yōu)缺點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)復(fù)雜，但保證強(qiáng)一致性。答案11題目111.防御機(jī)制：使用限流和黑白名單。2.惡意流量識別：使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型識別異常流量。3.自適應(yīng)調(diào)整：根據(jù)實(shí)時數(shù)據(jù)調(diào)整防御策略。答案12題目121.系統(tǒng)架構(gòu)圖：[調(diào)度中心]->[任務(wù)執(zhí)行器]->[任務(wù)隊列]->[任務(wù)存儲]2.可靠調(diào)度：使用持久化任務(wù)隊列。3.失敗重試：使用指數(shù)退避策略重試。答案13題目131.消息隊列：使用Kafka。2.可靠傳遞：使用消息確認(rèn)機(jī)制。3.順序保證：將相同主題的消息發(fā)送到同一分區(qū)。答案14題目141.緩存方案：使用Redis集群。2.分布式部署：使用分片機(jī)制。3.緩存一致：使用消息隊列同步緩存更新。答案15題目151.倒排索引：pythondefbuild_inverted_index(documents):index={}fordoc_id,docinenumerate(documents):forwordindoc.spl