2026年高級技術(shù)主管面試題及答案一、技術(shù)設(shè)計(jì)題（共3題，每題20分，總分60分）1.設(shè)計(jì)一個(gè)高并發(fā)的短鏈接生成系統(tǒng)（20分）題目要求：-需支持百萬級QPS的短鏈接生成請求-系統(tǒng)需具備高可用性和容錯(cuò)能力-要求說明數(shù)據(jù)存儲方案、分布式架構(gòu)設(shè)計(jì)及緩存策略-分析潛在性能瓶頸并提出優(yōu)化方案答案與解析：數(shù)據(jù)存儲方案：采用Redis+分布式ID生成器方案：-Redis存儲短鏈接與長鏈接的映射關(guān)系，設(shè)置過期時(shí)間（如24小時(shí)）減少數(shù)據(jù)庫壓力-分布式ID生成器（如TwitterSnowflake算法）確保ID全局唯一且有序增長分布式架構(gòu)設(shè)計(jì)：1.接入層：Nginx負(fù)載均衡集群，支持動態(tài)擴(kuò)容2.業(yè)務(wù)層：無狀態(tài)微服務(wù)集群（如K8s管理），每個(gè)服務(wù)處理約1萬QPS3.存儲層：Redis集群（3主3備）+分片機(jī)制（按hash短鏈接后3位分片）4.監(jiān)控告警：Prometheus+Grafana實(shí)時(shí)監(jiān)控，設(shè)置自動擴(kuò)容閾值緩存策略：-LRU緩存短鏈接訪問記錄，熱點(diǎn)鏈接預(yù)加載到本地緩存-使用Base62編碼縮短ID長度（如12345→3k4），降低Redis存儲開銷性能瓶頸分析與優(yōu)化：-Redis熱點(diǎn)問題：通過RedisCluster分片+本地緩存緩解-雪flake算法延遲：預(yù)分配ID池，冷啟動階段使用內(nèi)存隊(duì)列緩沖-DNS解析開銷：使用智能DNS+本地負(fù)載均衡減少延遲2.設(shè)計(jì)一個(gè)支持百萬用戶的實(shí)時(shí)消息推送系統(tǒng)（20分）題目要求：-需支持多端（iOS/Android/Web）消息推送-實(shí)現(xiàn)離線消息存儲與重連機(jī)制-說明消息隊(duì)列選型及高可用設(shè)計(jì)-分析跨域推送的解決方案答案與解析：消息隊(duì)列選型：-主隊(duì)列：Kafka（1萬TPS+1TB存儲容量）負(fù)責(zé)消息分發(fā)-子隊(duì)列：RabbitMQ（事務(wù)消息）處理需要回調(diào)的場景離線消息存儲：-用戶表添加消息未讀狀態(tài)字段（is_read,send_time）-離線消息存儲在Redis+HBase中，設(shè)置TTL（7天）自動清理跨域推送解決方案：1.APNS/FCM直推：通過證書加密請求，設(shè)置AppID隔離2.長連接方案：WebSocket+Token認(rèn)證，服務(wù)端主動推送3.兼容性處理：檢測設(shè)備平臺動態(tài)選擇推送方式高可用設(shè)計(jì)：-Kafka集群：5節(jié)點(diǎn)KRaft模式，副本3，配置ISR自動容災(zāi)-推送服務(wù)部署在多機(jī)房（華東/華南），通過Zookeeper實(shí)現(xiàn)服務(wù)發(fā)現(xiàn)3.設(shè)計(jì)一個(gè)電商秒殺系統(tǒng)（20分）題目要求：-需防超賣、秒殺接口性能優(yōu)化-說明分布式鎖實(shí)現(xiàn)方案-分析數(shù)據(jù)庫優(yōu)化策略答案與解析：防超賣方案：1.分布式鎖：RedisLua腳本實(shí)現(xiàn)原子扣減庫存2.數(shù)據(jù)庫級鎖：事務(wù)+樂觀鎖（version字段）兜底3.流量削峰：令牌桶算法控制并發(fā)量接口性能優(yōu)化：-預(yù)加載數(shù)據(jù)：秒殺前1分鐘預(yù)熱商品庫存數(shù)據(jù)到本地緩存-異步處理：支付回調(diào)采用消息隊(duì)列解耦分布式鎖實(shí)現(xiàn)：redisSETNXlock_keyuuidEX10NXifexistslock_key{執(zhí)行秒殺邏輯DECRstockifstock<0{回滾操作INCRstockreturn"超賣"}return"成功"}else{return"已搶完"}數(shù)據(jù)庫優(yōu)化：-索引設(shè)計(jì)：商品表添加庫存索引（stock）、用戶表添加余額索引（balance）-SQL優(yōu)化：秒殺SQL使用WITH語句優(yōu)化子查詢性能二、系統(tǒng)架構(gòu)題（共2題，每題25分，總分50分）4.設(shè)計(jì)一個(gè)支持高并發(fā)大數(shù)據(jù)量處理的分布式計(jì)算平臺（25分）題目要求：-需支持TB級數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理-說明Hadoop生態(tài)組件選型及擴(kuò)容方案-分析數(shù)據(jù)傾斜問題解決方案答案與解析：Hadoop生態(tài)選型：-存儲層：HDFS+HDDS（云存儲）雙存儲架構(gòu)-計(jì)算層：Spark3.0+Flink1.16混合計(jì)算（批處理+流處理）-調(diào)度層：YARN+Kubernetes混合編排擴(kuò)容方案：1.橫向擴(kuò)容：增加DataNode節(jié)點(diǎn)，設(shè)置數(shù)據(jù)均衡策略2.動態(tài)資源池：Kubernetes根據(jù)CPU/內(nèi)存自動調(diào)整SparkExecutor數(shù)量數(shù)據(jù)傾斜解決方案：-傾斜節(jié)點(diǎn)處理：Map端增加隨機(jī)分區(qū)（Hash(partition_key)+rand()）-傾斜字段合并：預(yù)處理階段將傾斜值拆分到不同表-參數(shù)調(diào)優(yōu)：Spark設(shè)置`spark.sql.shuffle.partitions=1000`5.設(shè)計(jì)一個(gè)支持全球用戶訪問的API網(wǎng)關(guān)（25分）題目要求：-需支持多語言API版本管理-說明限流熔斷方案-分析DDoS攻擊防御策略答案與解析：多語言API管理：-路由層：使用OpenAPI規(guī)范+YAML配置文件動態(tài)路由-本地化：通過Accept-Language頭實(shí)現(xiàn)參數(shù)本地化限流熔斷方案：-限流算法：令牌桶+漏桶算法結(jié)合（突發(fā)流量允許，持續(xù)流量拒絕）-熔斷器：Hystrix+Sentinel實(shí)現(xiàn)服務(wù)降級DDoS防御：1.黑白名單：IP+地理位置限制2.流量分析：機(jī)器學(xué)習(xí)算法檢測異常模式3.DNS解析優(yōu)化：使用Cloudflare+CDN分流三、分布式系統(tǒng)題（共2題，每題25分，總分50分）6.設(shè)計(jì)一個(gè)支持海量訂單處理的分布式事務(wù)系統(tǒng)（25分）題目要求：-需支持跨數(shù)據(jù)庫事務(wù)-說明TCC補(bǔ)償方案-分析超賣問題的最終一致性保障答案與解析：跨數(shù)據(jù)庫事務(wù)方案：-2PC增強(qiáng)版：通過Redis事務(wù)實(shí)現(xiàn)預(yù)扣減-分布式事務(wù)框架：Seata+RocketMQ實(shí)現(xiàn)AT模式TCC補(bǔ)償方案：javapublicclassOrderService{//簽約階段booleanconfirm(Stringorder_id){//扣減庫存returninventory.deduct(order_id);}//退款階段voidcancel(Stringorder_id){inventory.refund(order_id);//其他補(bǔ)償操作}}超賣問題保障：-最終一致性保障：通過時(shí)間戳+補(bǔ)償事務(wù)實(shí)現(xiàn)-超賣檢測：庫存變更后延遲10ms再次校驗(yàn)訂單狀態(tài)7.設(shè)計(jì)一個(gè)支持海量用戶數(shù)據(jù)同步的分布式消息系統(tǒng)（25分）題目要求：-需支持毫秒級數(shù)據(jù)同步-說明數(shù)據(jù)一致性保障方案-分析分表分庫的擴(kuò)展性答案與解析：數(shù)據(jù)同步方案：-消息隊(duì)列：Pulsar+Kafka結(jié)合（流批一體）-訂閱模式：廣播訂閱+多級過濾