2026年京東IT技術(shù)主管面試題一、編程與算法題（共5題，每題10分，總分50分）1.題目：編寫(xiě)一個(gè)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)快速排序算法。輸入一個(gè)無(wú)序數(shù)組，輸出排序后的數(shù)組。請(qǐng)說(shuō)明時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度，并討論該算法的適用場(chǎng)景。2.題目：給定一個(gè)包含重復(fù)數(shù)字的數(shù)組，請(qǐng)找出所有不重復(fù)的三元組，使得這三個(gè)數(shù)字的和等于目標(biāo)值。例如，輸入`[1,-2,-5,0,3,4]`和目標(biāo)值`-1`，輸出`[[-5,0,4],[-2,-1,3]]`。請(qǐng)說(shuō)明你的解法思路和代碼實(shí)現(xiàn)。3.題目：實(shí)現(xiàn)一個(gè)LRU（LeastRecentlyUsed）緩存。緩存容量為`capacity`，支持`get`和`put`操作。`get(key)`返回鍵對(duì)應(yīng)的值，如果鍵不存在返回`-1`。`put(key,value)`將鍵值對(duì)插入緩存，如果緩存已滿，則刪除最久未使用的鍵。請(qǐng)說(shuō)明你的實(shí)現(xiàn)思路和代碼。4.題目：編寫(xiě)一個(gè)函數(shù)，檢查一個(gè)字符串是否是有效的括號(hào)組合。例如，輸入`"()[]{}"`返回`true`，輸入`"(]"`返回`false`。請(qǐng)說(shuō)明你的解法思路和代碼實(shí)現(xiàn)。5.題目：給定一個(gè)二叉樹(shù)，請(qǐng)實(shí)現(xiàn)`inorderTraversal`（中序遍歷）的非遞歸版本。請(qǐng)說(shuō)明你的實(shí)現(xiàn)思路和代碼。二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)題（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)的短鏈接系統(tǒng)。要求支持高并發(fā)請(qǐng)求，保證鏈接的唯一性和快速訪問(wèn)。請(qǐng)說(shuō)明系統(tǒng)架構(gòu)、關(guān)鍵模塊設(shè)計(jì)（如短鏈接生成、分布式緩存、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)等）以及如何保證系統(tǒng)的高可用性。2.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)秒殺系統(tǒng)。假設(shè)每秒有大量用戶請(qǐng)求搶購(gòu)商品，系統(tǒng)需要保證公平性（如隨機(jī)分配或按序分配）和高效性。請(qǐng)說(shuō)明系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、關(guān)鍵模塊（如請(qǐng)求去重、分布式鎖、數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化等）以及如何應(yīng)對(duì)高并發(fā)場(chǎng)景。3.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)分布式消息隊(duì)列（如Kafka或RabbitMQ的簡(jiǎn)化版）。要求支持消息的可靠傳輸、高吞吐量和異步處理。請(qǐng)說(shuō)明系統(tǒng)架構(gòu)、關(guān)鍵模塊設(shè)計(jì)（如生產(chǎn)者、消費(fèi)者、消息存儲(chǔ)、重試機(jī)制等）以及如何保證消息的順序性。三、數(shù)據(jù)庫(kù)與SQL題（共3題，每題15分，總分45分）1.題目：假設(shè)有一個(gè)訂單表`orders`（`id`,`user_id`,`product_id`,`price`,`order_time`），請(qǐng)編寫(xiě)SQL查詢：-統(tǒng)計(jì)每個(gè)用戶的訂單總金額，并按金額降序排列。-如果用戶沒(méi)有訂單，也應(yīng)顯示在結(jié)果中（使用左連接）。2.題目：假設(shè)有一個(gè)用戶表`users`（`id`,`name`,`city`,`register_time`）和一個(gè)訂單表`orders`（`id`,`user_id`,`product_id`,`price`,`order_time`），請(qǐng)編寫(xiě)SQL查詢：-查詢每個(gè)城市用戶數(shù)量最多的前3個(gè)城市。-如果數(shù)量相同，則按城市名稱升序排列。3.題目：假設(shè)有一個(gè)表`products`（`id`,`name`,`category`,`price`），請(qǐng)編寫(xiě)SQL查詢：-查詢每個(gè)分類的平均價(jià)格，并篩選出平均價(jià)格高于所有分類平均價(jià)格的分類。-請(qǐng)說(shuō)明你的查詢思路和優(yōu)化方法。四、分布式與中間件題（共3題，每題15分，總分45分）1.題目：解釋什么是分布式事務(wù)，并說(shuō)明常見(jiàn)的分布式事務(wù)解決方案（如2PC、TCC、SAGA）。請(qǐng)比較它們的優(yōu)缺點(diǎn)，并討論在京東這樣的電商場(chǎng)景下，哪種方案更適用。2.題目：假設(shè)你要設(shè)計(jì)一個(gè)分布式緩存系統(tǒng)，請(qǐng)說(shuō)明Redis和Memcached的區(qū)別，并討論如何選擇合適的緩存策略（如緩存預(yù)熱、緩存穿透、緩存雪崩的解決方案）。3.題目：解釋什么是CAP定理，并說(shuō)明在分布式系統(tǒng)中如何權(quán)衡一致性、可用性和分區(qū)容錯(cuò)性。請(qǐng)舉例說(shuō)明京東在哪些業(yè)務(wù)場(chǎng)景下優(yōu)先考慮一致性，哪些場(chǎng)景下優(yōu)先考慮可用性。五、項(xiàng)目與系統(tǒng)運(yùn)維題（共2題，每題20分，總分40分）1.題目：描述你在過(guò)去的項(xiàng)目中負(fù)責(zé)的一個(gè)高并發(fā)系統(tǒng)，說(shuō)明系統(tǒng)的架構(gòu)、你在其中承擔(dān)的角色、遇到的技術(shù)挑戰(zhàn)以及如何解決的。請(qǐng)重點(diǎn)說(shuō)明你是如何進(jìn)行性能優(yōu)化和系統(tǒng)監(jiān)控的。2.題目：假設(shè)京東某核心系統(tǒng)突然出現(xiàn)性能瓶頸，你會(huì)如何排查問(wèn)題？請(qǐng)說(shuō)明你的排查步驟（如日志分析、監(jiān)控指標(biāo)、瓶頸定位等）以及如何進(jìn)行系統(tǒng)擴(kuò)容或優(yōu)化。答案與解析一、編程與算法題1.快速排序算法代碼示例（Python）：pythondefquick_sort(arr):iflen(arr)<=1:returnarrpivot=arr[len(arr)//2]left=[xforxinarrifx<pivot]middle=[xforxinarrifx==pivot]right=[xforxinarrifx>pivot]returnquick_sort(left)+middle+quick_sort(right)時(shí)間復(fù)雜度：平均O(nlogn)，最壞O(n^2)（當(dāng)pivot選擇不均勻時(shí)）?？臻g復(fù)雜度：O(logn)（遞歸?？臻g）。適用場(chǎng)景：適用于數(shù)據(jù)規(guī)模較大且分布均勻的場(chǎng)景，不適合小數(shù)據(jù)量或近乎有序的數(shù)據(jù)。2.三元組求和問(wèn)題思路：1.先排序數(shù)組，時(shí)間復(fù)雜度O(nlogn)。2.固定第一個(gè)數(shù)字`i`，然后使用雙指針`left`和`right`查找`j`和`k`，使得`nums[i]+nums[j]+nums[k]==target`。3.需要跳過(guò)重復(fù)數(shù)字以避免重復(fù)解。代碼示例（Python）：pythondefthree_sum(nums,target):nums.sort()n=len(nums)res=[]foriinrange(n):ifi>0andnums[i]==nums[i-1]:continueleft,right=i+1,n-1whileleft<right:total=nums[i]+nums[left]+nums[right]iftotal==target:res.append([nums[i],nums[left],nums[right]])whileleft<rightandnums[left]==nums[left+1]:left+=1whileleft<rightandnums[right]==nums[right-1]:right-=1left+=1right-=1eliftotal<target:left+=1else:right-=1returnres3.LRU緩存思路：使用雙向鏈表+哈希表實(shí)現(xiàn)。鏈表頭表示最近使用，鏈表尾表示最久未使用。哈希表用于快速查找。代碼示例（Python）：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.head=Node(0,0)self.tail=Node(0,0)self.head.next=self.tailself.tail.prev=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]def_remove(self,node:Node):delself.cache[node.key]node.prev.next=node.nextnode.next.prev=node.prevdef_add(self,node:Node):node.next=self.head.nextnode.next.prev=nodenode.prev=self.headself.head.next=node4.有效括號(hào)組合思路：使用棧，遍歷字符串，遇到左括號(hào)壓棧，遇到右括號(hào)彈出并檢查匹配。代碼示例（Python）：pythondefisValid(s:str)->bool:stack=[]mapping={')':'(','}':'{',']':'['}forcharins:ifcharinmapping:top_element=stack.pop()ifstackelse'#'ifmapping[char]!=top_element:returnFalseelse:stack.append(char)returnnotstack5.二叉樹(shù)中序遍歷非遞歸思路：使用棧模擬遞歸過(guò)程。代碼示例（Python）：pythondefinorderTraversal(root):stack,node=[],rootres=[]whilestackornode:whilenode:stack.append(node)node=node.leftnode=stack.pop()res.append(node.val)node=node.rightreturnres二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)題1.高并發(fā)短鏈接系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)：-短鏈接生成：使用哈希算法（如MD5+Base62）將長(zhǎng)鏈接轉(zhuǎn)換為短鏈接。-分布式緩存：使用Redis緩存短鏈接到長(zhǎng)鏈接的映射，提高訪問(wèn)速度。-數(shù)據(jù)庫(kù)：使用分片數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)短鏈接和長(zhǎng)鏈接映射，支持高并發(fā)寫(xiě)入。-負(fù)載均衡：使用Nginx或HAProxy分發(fā)請(qǐng)求到多個(gè)后端服務(wù)。高可用性設(shè)計(jì)：-使用多副本部署，避免單點(diǎn)故障。-使用熔斷器防止雪崩效應(yīng)。-使用限流策略（如令牌桶算法）防止過(guò)載。2.秒殺系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)：-請(qǐng)求去重：使用Redis緩存用戶請(qǐng)求，防止重復(fù)下單。-分布式鎖：使用分布式鎖（如ZooKeeper或Redis）保證同一用戶同一時(shí)間只能搶購(gòu)一次。-數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化：使用樂(lè)觀鎖或悲觀鎖防止超賣(mài)。-異步處理：使用消息隊(duì)列（如Kafka）處理訂單創(chuàng)建邏輯，提高響應(yīng)速度。高并發(fā)應(yīng)對(duì)：-使用限流和降級(jí)策略（如排隊(duì)購(gòu)買(mǎi)、隨機(jī)分配）。-使用緩存減少數(shù)據(jù)庫(kù)壓力。-使用CDN分發(fā)靜態(tài)資源。3.分布式消息隊(duì)列架構(gòu)設(shè)計(jì)：-生產(chǎn)者：負(fù)責(zé)發(fā)送消息，支持批量發(fā)送和重試機(jī)制。-消費(fèi)者：負(fù)責(zé)接收消息，支持消息確認(rèn)和重試。-消息存儲(chǔ)：使用Kafka或RabbitMQ存儲(chǔ)消息，保證可靠性。-消息順序性：對(duì)于需要順序的消息，使用單消費(fèi)者模式。關(guān)鍵設(shè)計(jì)：-持久化：使用磁盤(pán)存儲(chǔ)消息，防止數(shù)據(jù)丟失。-分區(qū)：使用多個(gè)分區(qū)提高吞吐量。-重試機(jī)制：對(duì)于失敗消息，使用定時(shí)重試或死信隊(duì)列處理。三、數(shù)據(jù)庫(kù)與SQL題1.訂單總金額統(tǒng)計(jì)sqlSELECTuser_id,SUM(price)AStotal_amountFROMordersGROUPBYuser_idORDERBYtotal_amountDESC;解析：使用`SUM`統(tǒng)計(jì)總金額，`GROUPBY`分組，`ORDERBY`排序。2.城市用戶數(shù)量排名sqlSELECTcity,COUNT(id)ASuser_countFROMusersGROUPBYcityORDERBYuser_countDESC,cityASCLIMIT3;解析：使用`COUNT`統(tǒng)計(jì)用戶數(shù)量，`GROUPBY`分組，`ORDERBY`排序并限制數(shù)量。3.分類平均價(jià)格篩選sqlSELECTcategory,AVG(price)ASavg_priceFROMproductsGROUPBYcategoryHAVINGAVG(price)>(SELECTAVG(price)FROMproducts);解析：使用子查詢獲取所有分類的平均價(jià)格，`HAVING`篩選高于平均值的分類。四、分布式與中間件題1.分布式事務(wù)解釋：分布式事務(wù)是指涉及多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)或服務(wù)的操作，需要保證所有操作要么全部成功，要么全部失敗。解決方案：-2PC：強(qiáng)一致性，但可能出現(xiàn)阻塞問(wèn)題。-TCC：柔一致性，需要業(yè)務(wù)方實(shí)現(xiàn)補(bǔ)償事務(wù)。-SAGA：將事務(wù)拆分為多個(gè)本地事務(wù)，最終一致性。京東場(chǎng)景：優(yōu)先選擇SAGA，因?yàn)殡娚虉?chǎng)景對(duì)一致性要求較高，但TCC也可用于部分業(yè)務(wù)（如庫(kù)存扣減）。2.RedisvsMemcached區(qū)別：-存儲(chǔ)方式：Redis支持持久化，Memcached不支持。-數(shù)據(jù)類型：Redis支持字符串、列表、集合等，