2026年高級軟件工程師面試題及參考答案一、編程實現(xiàn)題（共3題，每題20分，總計60分）1.（20分）題目：設計一個高效的任務調(diào)度器，支持動態(tài)添加任務和實時取消任務。任務以`Task`對象表示，包含`taskId`（唯一標識）、`priority`（優(yōu)先級，整數(shù)，數(shù)值越大優(yōu)先級越高）、`duration`（執(zhí)行時間，單位為毫秒）。調(diào)度器應滿足以下要求：-支持按優(yōu)先級（`priority`）和執(zhí)行時間（`duration`）進行任務排序。-動態(tài)添加任務時，若新任務優(yōu)先級更高或執(zhí)行時間更短，應插入到合適位置。-支持實時取消任務（通過`taskId`），取消后該任務不再執(zhí)行。-任務按優(yōu)先級和執(zhí)行時間順序依次執(zhí)行，若優(yōu)先級相同，則按添加順序執(zhí)行。示例：-添加任務`[Task(1,10,200),Task(2,20,150)]`，當前隊列：`[Task(1,10,200),Task(2,20,150)]`。-添加任務`Task(3,15,100)`，因優(yōu)先級高于`Task(2)`且執(zhí)行時間更短，插入到`Task(1)`之后：`[Task(1,10,200),Task(3,15,100),Task(2,20,150)]`。-取消`Task(2)`，隊列變?yōu)閌[Task(1,10,200),Task(3,15,100)]`。要求：-使用Python實現(xiàn)，時間復雜度盡量優(yōu)化。-說明關鍵數(shù)據(jù)結構和算法選擇。參考答案：pythonfromheapqimportheappush,heappop,heapifyfromcollectionsimportdefaultdictclassTask:def__init__(self,taskId,priority,duration):self.taskId=taskIdself.priority=priorityself.duration=durationdef__lt__(self,other):ifself.priority==other.priority:returnself.duration<other.durationreturnself.priority>other.priorityclassTaskScheduler:def__init__(self):self.heap=[]#Min-heapbasedonpriorityanddurationself.task_map={}#taskId->Taskobjectdefadd_task(self,task):iftask.taskIdinself.task_map:raiseValueError("Taskalreadyexists")heappush(self.heap,task)self.task_map[task.taskId]=taskdefcancel_task(self,taskId):iftaskIdnotinself.task_map:raiseKeyError("Tasknotfound")task=self.task_map.pop(taskId)Removetaskfromheap(O(n)operation)self.heap=[tfortinself.heapift.taskId!=taskId]heapify(self.heap)defget_next_task(self):ifnotself.heap:returnNonereturnheappop(self.heap)Exampleusagescheduler=TaskScheduler()scheduler.add_task(Task(1,10,200))scheduler.add_task(Task(2,20,150))print([t.taskIdfortinscheduler.heap])#[1,2]scheduler.add_task(Task(3,15,100))print([t.taskIdfortinscheduler.heap])#[1,3,2]scheduler.cancel_task(2)print([t.taskIdfortinscheduler.heap])#[1,3]解析：-使用`heapq`實現(xiàn)優(yōu)先隊列，滿足按優(yōu)先級和執(zhí)行時間排序。-`task_map`用于快速查找和刪除任務，確保`cancel_task`操作的高效性。-時間復雜度：`add_task`和`cancel_task`為O(logn)，`get_next_task`為O(1)。2.（20分）題目：設計一個分布式緩存系統(tǒng)，支持以下功能：-緩存寫入：將鍵值對寫入緩存，若緩存已滿，則根據(jù)LRU（最近最少使用）策略淘汰最久未使用的鍵值對。-緩存讀取：根據(jù)`key`獲取`value`，若緩存未命中，則從后端數(shù)據(jù)庫查詢并更新緩存。-分布式一致性：多個節(jié)點共享緩存數(shù)據(jù)，確保寫入操作的原子性和可見性。要求：-使用Python實現(xiàn)，可簡化分布式一致性部分（如假設使用Redis作為后端）。-說明緩存淘汰策略和分布式一致性解決方案。參考答案：pythonfromcollectionsimportOrderedDictclassLRUCache:def__init__(self,capacity):self.cache=OrderedDict()self.capacity=capacitydefget(self,key):ifkeynotinself.cache:returnNone#Cachemissself.cache.move_to_end(key)returnself.cache[key]defput(self,key,value):ifkeyinself.cache:self.cache.move_to_end(key)self.cache[key]=valueiflen(self.cache)>self.capacity:self.cache.popitem(last=False)classDistributedCache:def__init__(self,backend,capacity):self.local_cache=LRUCache(capacity)self.backend=backend#AssumeRedisorotherbackenddefget(self,key):value=self.local_cache.get(key)ifvalueisnotNone:returnvalue#Cachehitvalue=self.backend.get(key)ifvalueisnotNone:self.local_cache.put(key,value)returnvaluedefput(self,key,value):self.backend.put(key,value)self.local_cache.put(key,value)Simplifiedbackend(mockRedis)classMockBackend:def__init__(self):self.db={}defget(self,key):returnself.db.get(key)defput(self,key,value):self.db[key]=valueExampleusagebackend=MockBackend()cache=DistributedCache(backend,capacity=3)cache.put("a",1)cache.put("b",2)cache.put("c",3)print(cache.get("a"))#1(cachehit)cache.put("d",4)#Evicts"b"print(cache.get("b"))#None(cachemiss),backendfetches2解析：-使用`OrderedDict`實現(xiàn)LRU緩存，`move_to_end`操作保證最近使用鍵值對在末尾。-分布式一致性簡化為假設后端為Redis，實際場景可使用RedisCluster或其他分布式存儲方案。-寫入操作通過后端保證原子性，本地緩存同步后端數(shù)據(jù)。3.（20分）題目：設計一個高并發(fā)短鏈接生成與解析系統(tǒng)。要求：-生成短鏈接：輸入長鏈接，輸出固定長度的短鏈接（如6位隨機字母數(shù)字組合）。-解析短鏈接：輸入短鏈接，返回對應的長鏈接。-高并發(fā)處理：支持百萬級請求/秒，確保唯一性和快速響應。要求：-使用Python實現(xiàn)，可簡化分布式存儲部分（如假設使用Redis）。-說明短鏈接生成算法和分布式存儲方案。參考答案：pythonimportstringimportrandomimportredisclassShortLinkService:def__init__(self,redis_client,base_url="http://short.ly/"):self.redis_client=redis_clientself.base_url=base_urlself.characters=string.ascii_letters+string.digitsself.link_length=6def_generate_random_key(self):return''.join(random.choices(self.characters,k=self.link_length))defgenerate_short_link(self,long_url):key=self._generate_random_key()whileself.redis_client.exists(key):key=self._generate_random_key()self.redis_client.setex(key,3600,long_url)#TTL1hourreturnf"{self.base_url}{key}"defresolve_short_link(self,short_key):long_url=self.redis_client.get(short_key)iflong_urlisNone:return"URLnotfound"returnlong_url.decode()Exampleusageredis_client=redis.Redis()service=ShortLinkService(redis_client)long_url="/article/12345"short_url=service.generate_short_link(long_url)print(short_url)#e.g.,http://short.ly/XyZ123print(service.resolve_short_link("XyZ123"))#/article/12345解析：-使用隨機字母數(shù)字組合生成短鏈接，確保唯一性。-通過Redis的`setex`實現(xiàn)短鏈接與長鏈接的映射，并設置過期時間。-高并發(fā)處理依賴Redis的單線程非阻塞I/O模型，支持百萬級請求/秒。二、系統(tǒng)設計題（共2題，每題20分，總計40分）1.（20分）題目：設計一個實時推薦系統(tǒng)，用于電商平臺的商品推薦。要求：-輸入：用戶行為日志（點擊、加購、購買）、商品信息（類別、標簽、價格等）。-輸出：為每個用戶實時推薦Top10相關商品。-場景：支持百萬級用戶和千萬級商品，QPS>1000。要求：-說明系統(tǒng)架構和數(shù)據(jù)存儲方案。-描述推薦算法的核心思想。參考答案：系統(tǒng)架構：1.數(shù)據(jù)采集層：使用Kafka收集用戶行為日志和商品信息。2.數(shù)據(jù)處理層：-Flink或SparkStreaming處理實時日志，計算用戶興趣向量（如使用Word2Vec或Item2Vec）。-商品信息存入Elasticsearch，支持快速檢索。3.推薦服務層：-使用Redis緩存用戶實時推薦結果。-接收用戶請求，查詢Elasticsearch和Redis，返回推薦結果。4.存儲層：-用戶興趣向量存入Redis或HBase。-商品信息存入Elasticsearch。推薦算法：-協(xié)同過濾：基于用戶歷史行為（加購、購買）計算相似用戶，推薦相似用戶喜歡的商品。-內(nèi)容推薦：根據(jù)商品標簽和用戶興趣向量進行匹配。-混合推薦：結合協(xié)同過濾和內(nèi)容推薦，優(yōu)化推薦效果。數(shù)據(jù)存儲方案：-用戶行為：Kafka+Flink-商品信息：Elasticsearch-推薦結果：Redis解析：-Kafka保證數(shù)據(jù)實時性，F(xiàn)link處理流式計算。-Elasticsearch提供快速商品檢索，Redis緩存熱點用戶推薦結果。-推薦算法兼顧多樣性和準確性。2.（20分）題目：設計一個高可用、可擴展的在線音樂播放系統(tǒng)，支持以下功能：-歌曲播放：用戶請求播放歌曲，低延遲響應。-歌詞同步：實時同步歌詞，支持自定義歌詞上傳。-高并發(fā)處理：支持千萬級用戶同時在線，每首歌曲并發(fā)播放量>10萬。要求：-說明系統(tǒng)架構和關鍵技術選型。-描述如何保證低延遲和高可用性。參考答案：系統(tǒng)架構：1.前端：-Web/App客戶端請求歌曲，通過CDN分發(fā)靜態(tài)資源（如H5音頻文件）。2.服務層：-Nginx負載均衡，分發(fā)請求到多個APIServer（基于SpringCloud或Go）。-APIServer提供：歌曲推薦、歌詞同步接口。3.存儲層：-音頻文件：分布式存儲（如MinIO+Celery異步轉(zhuǎn)碼）。-歌詞數(shù)據(jù)：Redis（緩存）+MySQL（持久化）。4.實時同步：-WebSocket或Server-SentEvents(SSE)實現(xiàn)歌詞同步。關鍵技術選型：-音視頻處理：FFmpeg異步轉(zhuǎn)碼，支持多種格式和碼率。-負載均衡：Nginx+LVS，水平擴展APIServer。-緩存策略：Redis緩存熱門歌曲元數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)庫壓力。高可用與低延遲：-冗余部署：APIServer和數(shù)據(jù)庫使用多副本部署（如Kubernetes+Raft）。-CDN加速：音頻文件通過CDN分布，減少服務器負載。-異步處理：Celery異步轉(zhuǎn)碼音頻，避免阻塞主線程。解析：-WebSocket實現(xiàn)實時歌詞同步，Redis緩存保證低延遲。-異步轉(zhuǎn)碼和CDN加速優(yōu)化播放體驗。-Kubernetes+Raft保證系統(tǒng)高可用。三、數(shù)據(jù)庫與存儲題（共1題，20分）1.（20分）題目：設計一個支持億級用戶的用戶關系系統(tǒng)（社交圖譜），要求：-核心功能：添加好友、查看好友列表、判斷是否為好友、獲取共同好友。-性能要求：添加好友和查詢操作P99延遲<50ms。-數(shù)據(jù)模型：使用MySQL或PostgreSQL。要求：-說明數(shù)據(jù)表設計。-描述關鍵查詢優(yōu)化方案。參考答案：數(shù)據(jù)表設計：sql--用戶表CREATETABLEusers(user_idBIGINTPRIMARYKEY,usernameVARCHAR(50),created_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP);--好友關系表（雙向存儲）CREATETABLEfriendships(user_id1BIGINT,user_id2BIGINT,created_atTIMESTAMPDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,PRIMARYKEY(user_id1,user_id2),FOREIGNKEY(user_id1)REFERENCESusers(use