2026年中國移動技術(shù)崗位面試題集一、編程能力測試（3題，每題10分，共30分）1.題目：編寫一段Java代碼，實現(xiàn)一個簡單的LRU（LeastRecentlyUsed）緩存，要求使用雙向鏈表和哈希表實現(xiàn)，支持get和put操作。緩存容量為固定值，當超出容量時，刪除最久未使用的元素。答案與解析：javaimportjava.util.HashMap;classLRUCache<K,V>{privatefinalintcapacity;privatefinalHashMap<K,Node>map;privatefinalNodehead,tail;publicLRUCache(intcapacity){this.capacity=capacity;map=newHashMap<>();head=newNode(null,null);tail=newNode(null,null);head.next=tail;tail.prev=head;}publicVget(Kkey){Nodenode=map.get(key);if(node==null)returnnull;moveToHead(node);returnnode.value;}publicvoidput(Kkey,Vvalue){Nodenode=map.get(key);if(node!=null){node.value=value;moveToHead(node);}else{if(map.size()==capacity){map.remove(tail.prev.key);removeNode(tail.prev);}NodenewNode=newNode(key,value);map.put(key,newNode);addNode(newNode);}}privatevoidaddNode(Nodenode){node.prev=head;node.next=head.next;head.next.prev=node;head.next=node;}privatevoidremoveNode(Nodenode){node.prev.next=node.next;node.next.prev=node.prev;}privatevoidmoveToHead(Nodenode){removeNode(node);addNode(node);}privatestaticclassNode<K,V>{Kkey;Vvalue;Node<K,V>prev;Node<K,V>next;Node(Kkey,Vvalue){this.key=key;this.value=value;}}}解析：-使用雙向鏈表維護元素的訪問順序，頭節(jié)點為最近訪問，尾節(jié)點為最久未訪問。-哈希表實現(xiàn)O(1)時間復雜度的get操作。-put操作時，如果元素已存在，則更新值并移動到頭部；如果超出容量，刪除尾節(jié)點元素。2.題目：給定一個包含重復元素的數(shù)組，編寫Python代碼實現(xiàn)快速選擇算法（Quickselect），找到第k小的元素。要求不修改原數(shù)組，返回結(jié)果時原地修改。答案與解析：pythondefquickselect(arr,left,right,k):ifleft==right:returnarr[left]pivot_index=partition(arr,left,right)ifk==pivot_index:returnarr[k]elifk<pivot_index:returnquickselect(arr,left,pivot_index-1,k)else:returnquickselect(arr,pivot_index+1,right,k)defpartition(arr,left,right):pivot=arr[right]i=leftforjinrange(left,right):ifarr[j]<=pivot:arr[i],arr[j]=arr[j],arr[i]i+=1arr[i],arr[right]=arr[right],arr[i]returnideffind_kth_smallest(arr,k):n=len(arr)ifk<1ork>n:returnNonereturnquickselect(arr,0,n-1,k-1)示例用法arr=[3,2,1,5,6,4]k=2print(find_kth_smallest(arr,k))#輸出:2解析：-快速選擇是快速排序的變種，通過隨機選擇樞軸或中位數(shù)優(yōu)化。-這里使用最右端元素作為樞軸，遞歸縮小查找范圍。-不修改原數(shù)組可以通過深拷貝實現(xiàn)，但題目要求原地修改，故直接操作輸入數(shù)組。3.題目：編寫C++代碼，實現(xiàn)一個簡單的線程池，支持任務提交和結(jié)果返回。任務為計算斐波那契數(shù)列的第n項。答案與解析：cppinclude<iostream>include<vector>include<queue>include<thread>include<mutex>include<condition_variable>include<future>classThreadPool{private:std::vector<std::thread>workers;std::queue<std::function<void()>>tasks;std::mutexqueue_mutex;std::condition_variablecondition;boolstop;public:ThreadPool(size_tthreads):stop(false){for(size_ti=0;i<threads;++i)workers.emplace_back([this]{while(true){std::function<void()>task;{std::unique_lock<std::mutex>lock(this->queue_mutex);this->condition.wait(lock,[this]{returnthis->stop||!this->tasks.empty();});if(this->stop&&this->tasks.empty())return;task=std::move(this->tasks.front());this->tasks.pop();}task();}});}template<classF,class...Args>autoenqueue(F&&f,Args&&...args)->std::future<typenamestd::result_of<F(Args...)>::type>{usingreturn_type=typenamestd::result_of<F(Args...)>::type;autotask=std::make_shared<std::packaged_task<return_type()>>(std::bind(std::forward<F>(f),std::forward<Args>(args)...));std::future<return_type>res=task->get_future();{std::unique_lock<std::mutex>lock(queue_mutex);if(stop)throwstd::runtime_error("enqueueonstoppedThreadPool");tasks.emplace([task](){(task)();});}condition.notify_one();returnres;}~ThreadPool(){{std::unique_lock<std::mutex>lock(queue_mutex);stop=true;}condition.notify_all();for(std::thread&worker:workers)worker.join();}};intfibonacci(intn){if(n<=1)returnn;returnfibonacci(n-1)+fibonacci(n-2);}intmain(){ThreadPoolpool(4);autoresult=pool.enqueue(fibonacci,10);std::cout<<"Fibonacci(10):"<<result.get()<<std::endl;return0;}解析：-線程池包含固定數(shù)量的工作線程，使用隊列管理任務。-使用條件變量阻塞線程，當任務隊列非空時喚醒執(zhí)行。-提交任務時返回std::future，支持異步獲取結(jié)果。-斐波那契函數(shù)作為示例任務，實際應用可替換為其他計算密集型任務。二、系統(tǒng)設計（2題，每題15分，共30分）1.題目：設計一個高并發(fā)的短鏈接系統(tǒng)，要求支持秒級生成短鏈接，并提供短鏈接訪問統(tǒng)計功能。答案與解析：系統(tǒng)架構(gòu)：1.API服務層：-使用Nginx或HAProxy負載均衡，支持水平擴展。-每個實例處理生成和解析請求，使用Redis緩存熱點短鏈接。2.短鏈接生成：-使用62進制編碼（a-z,A-Z,0-9）映射64位隨機數(shù)。-前綴固定長度（如6位），避免沖突。-分布式ID生成器（如TwitterSnowflake）確保唯一性。3.短鏈接解析：-前綴匹配+哈希表快速定位原始URL。-統(tǒng)計請求次數(shù)，寫入Redis或MySQL。4.數(shù)據(jù)存儲：-短鏈接+原始URL+統(tǒng)計信息存儲在MySQL分庫分表。-熱點數(shù)據(jù)（如每日訪問量）寫入Elasticsearch支持實時查詢。技術(shù)選型：-API服務：Java/Go+SpringBoot/Fiber。-緩存：Redis集群（10萬QPS+）。-數(shù)據(jù)庫：MySQL讀寫分離+InnoDB引擎。-統(tǒng)計：Elasticsearch+Kibana。2.題目：設計一個實時日志分析系統(tǒng)，要求支持百萬級日志接入，并提供關(guān)鍵詞檢索功能。答案與解析：系統(tǒng)架構(gòu)：1.日志接入層：-Flume/Kafka集群采集日志，分區(qū)域（如按省份）負載。-KafkaTopic按服務類型或時間分區(qū)，支持水平擴展。2.數(shù)據(jù)處理層：-Flink/SparkStreaming實時計算，支持窗口聚合。-關(guān)鍵詞檢索使用倒排索引（Elasticsearch），索引增量更新。3.存儲層：-熱點日志寫入Elasticsearch，歷史數(shù)據(jù)歸檔到HDFS。-統(tǒng)計指標（如錯誤率）寫入Prometheus+Grafana。技術(shù)選型：-接入：Flume+Kafka(1ms延遲+100萬TPS)。-計算：Flink1.14(狀態(tài)管理優(yōu)化)。-檢索：Elasticsearch7.10(冷熱分離)。-監(jiān)控：Prometheus+Grafana。三、數(shù)據(jù)庫與存儲（2題，每題10分，共20分）1.題目：MySQL主從復制中，若從庫延遲導致數(shù)據(jù)不一致，如何排查和修復？答案與解析：排查方法：1.檢查同步狀態(tài)：-`SHOWSLAVESTATUS;`查看SecondsBehindMaster。-`SHOWMASTERSTATUS;`對比Binlog文件位置。2.網(wǎng)絡問題：-`SHOWPROCESSLIST;`檢查是否存在卡頓的Binlog傳輸進程。-檢查從庫網(wǎng)卡流量是否正常。3.配置問題：-檢查`log_bin`,`binlog_format`等參數(shù)。-確認從庫的`server_id`唯一。修復方法：1.手動同步：-停止從庫，使用`mysqlbinlog`恢復Binlog到最新位置。-重新啟動從庫同步。2.自動修復：-使用MHA（MasterHighAvailability）自動切換主庫。-配置雙主復制（如ProxySQL）。2.題目：設計一個分布式文件存儲系統(tǒng)，要求支持高并發(fā)寫入和隨機讀取，并保證數(shù)據(jù)冗余。答案與解析：架構(gòu)設計：1.存儲節(jié)點：-HDFS/MinIO集群，分塊存儲（如128MB）。-數(shù)據(jù)冗余使用3副本策略，Placement策略避免節(jié)點集中。2.元數(shù)據(jù)管理：-元數(shù)據(jù)服務器（如HDFSNameNode）使用ZooKeeper集群。-寫入時先更新元數(shù)據(jù)，再寫入數(shù)據(jù)塊。3.負載均衡：-文件上傳時隨機選擇3個可用節(jié)點。-讀取時優(yōu)先返回最近訪問的節(jié)點。技術(shù)選型：-元數(shù)據(jù)：ZooKeeper3.6.3。-數(shù)據(jù)存儲：Ceph（對象存儲+塊存儲）。-讀寫優(yōu)化：QuorumRead/Writes。四、網(wǎng)絡與安全（2題，每題10分，共20分）1.題目：中國移動5G網(wǎng)絡中，如何優(yōu)化網(wǎng)絡切片的性能？答案與解析：優(yōu)化策略：1.資源隔離：-使用eTSN（EnhancedTime-SensitiveNetworking）保證低時延切片。-CPU/DL帶寬按比例分配（如5GCore網(wǎng)UPF）。2.網(wǎng)絡功能虛擬化（NFV）：-網(wǎng)絡切片與MEC（Multi-accessEdgeComputing）結(jié)合，減少回傳延遲。-使用SDN（Software-DefinedNetworking）動態(tài)調(diào)整路由。3.QoS保障：-優(yōu)先級隊列（如華為的QoS調(diào)度算法）。-網(wǎng)絡切片監(jiān)控使用NetConf+YANG。2.題目：設計一個防止DDoS攻擊的防護方案，要求支持IP黑白名單和流量清洗。答案與解析：防護架構(gòu)：1.流量檢測：-使用BGPFlowSpec（移動已支持）檢測異常流量。-結(jié)合機器學習識別CC攻擊（如阿里云的WAF）。2.清洗中心：-部署在骨干節(jié)點（如杭州/深圳移動數(shù)據(jù)中心）。-使用OpenDNS（如Cloudflare）分流惡意流量。3.響應策略：-自動封禁IP（如5分鐘封禁）。-使用黑洞路由（如移動的BGPBlackhole）。技術(shù)選型：-檢測：Snort+