2026年京東技術(shù)部高級(jí)工程師面試題及答案一、編程實(shí)現(xiàn)題（共3題，每題20分，總計(jì)60分）1.題目：實(shí)現(xiàn)一個(gè)LRU（LeastRecentlyUsed）緩存，要求支持緩存容量限制、緩存的插入、刪除和查詢(xún)操作。請(qǐng)用Java或C++實(shí)現(xiàn)，并說(shuō)明時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。2.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)分布式限流系統(tǒng)，要求支持動(dòng)態(tài)調(diào)整限流閾值、實(shí)時(shí)監(jiān)控流量、異常流量處理。請(qǐng)用偽代碼或Java實(shí)現(xiàn)核心邏輯，并說(shuō)明如何保證系統(tǒng)的高可用性和一致性。3.題目：實(shí)現(xiàn)一個(gè)消息隊(duì)列的異步解耦方案，要求支持消息的持久化、重復(fù)消費(fèi)處理、消息確認(rèn)機(jī)制。請(qǐng)用Python或Java實(shí)現(xiàn)核心邏輯，并說(shuō)明如何保證消息的可靠性和順序性。二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)題（共2題，每題25分，總計(jì)50分）1.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)高并發(fā)的短鏈接系統(tǒng)，要求支持秒級(jí)生成短鏈接、高并發(fā)訪問(wèn)、鏈路追蹤。請(qǐng)說(shuō)明系統(tǒng)架構(gòu)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案、負(fù)載均衡策略，并分析可能存在的瓶頸和解決方案。2.題目：設(shè)計(jì)一個(gè)分布式日志系統(tǒng)，要求支持海量日志的接入、實(shí)時(shí)查詢(xún)、日志壓縮和歸檔。請(qǐng)說(shuō)明系統(tǒng)架構(gòu)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案、一致性保障機(jī)制，并分析如何優(yōu)化查詢(xún)性能。三、數(shù)據(jù)庫(kù)與分布式系統(tǒng)題（共3題，每題15分，總計(jì)45分）1.題目：解釋分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的一致性模型（如CAP、BASE），并說(shuō)明京東在分布式數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中如何平衡一致性和可用性。2.題目：如何解決分布式事務(wù)中的數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題？請(qǐng)說(shuō)明2PC、3PC、TCC等事務(wù)協(xié)議的優(yōu)缺點(diǎn)，并舉例說(shuō)明京東在實(shí)際業(yè)務(wù)中如何應(yīng)用分布式事務(wù)。3.題目：解釋分布式緩存Redis的持久化機(jī)制（RDB、AOF），并說(shuō)明如何選擇合適的持久化方案以平衡性能和可靠性。四、算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)題（共2題，每題15分，總計(jì)30分）1.題目：給定一個(gè)字符串，請(qǐng)判斷其是否是回文串。要求空間復(fù)雜度O(1)，時(shí)間復(fù)雜度O(n)。2.題目：給定一個(gè)整數(shù)數(shù)組，請(qǐng)找到其中和為特定值的三元組。要求時(shí)間復(fù)雜度O(n2)。五、綜合分析題（共1題，25分）題目：京東某核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)面臨高并發(fā)挑戰(zhàn)，現(xiàn)有系統(tǒng)架構(gòu)為單體架構(gòu)，請(qǐng)?zhí)岢鱿到y(tǒng)拆分的方案，并說(shuō)明如何保證拆分后的系統(tǒng)性能、數(shù)據(jù)一致性和業(yè)務(wù)連續(xù)性。答案與解析一、編程實(shí)現(xiàn)題1.LRU緩存實(shí)現(xiàn)（Java版）javaimportjava.util.HashMap;importjava.util.Map;publicclassLRUCache<K,V>{privatefinalintcapacity;privatefinalMap<K,Node>cache;privatefinalNodehead,tail;publicLRUCache(intcapacity){this.capacity=capacity;cache=newHashMap<>();head=newNode(null,null);tail=newNode(null,null);head.next=tail;tail.prev=head;}publicVget(Kkey){Nodenode=cache.get(key);if(node==null)returnnull;moveToHead(node);returnnode.value;}publicvoidput(Kkey,Vvalue){Nodenode=cache.get(key);if(node!=null){node.value=value;moveToHead(node);}else{NodenewNode=newNode(key,value);cache.put(key,newNode);addToHead(newNode);if(cache.size()>capacity){NodetailPrev=removeTail();cache.remove(tailPrev.key);}}}privatevoidmoveToHead(Nodenode){removeNode(node);addToHead(node);}privatevoidaddToHead(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;}privateNoderemoveTail(){Noderes=tail.prev;removeNode(res);returnres;}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+哈希表實(shí)現(xiàn)LRU緩存，哈希表用于快速查找節(jié)點(diǎn)，雙向鏈表用于維護(hù)訪問(wèn)順序。-`get`操作時(shí)，將節(jié)點(diǎn)移動(dòng)到鏈表頭部（最近使用）；`put`操作時(shí)，若已存在則更新值并移動(dòng)到頭部，否則新建節(jié)點(diǎn)并添加到頭部，若超出容量則刪除鏈表尾部節(jié)點(diǎn)。-時(shí)間復(fù)雜度：`get`和`put`均為O(1)，空間復(fù)雜度：O(capacity)。2.分布式限流系統(tǒng)設(shè)計(jì)（偽代碼版）plaintext//限流器類(lèi)classRateLimiter{Map<String,TokenBucket>buckets=newHashMap<>();//獲取令牌booleanacquire(Stringkey,intpermits){TokenBucketbucket=puteIfAbsent(key,k->newTokenBucket());returnbucket.acquire(permits);}}//令牌桶類(lèi)classTokenBucket{longlastTime=System.currentTimeMillis();longcapacity=1000;//桶容量longtokens=capacity;longrate=10;//每秒新增令牌數(shù)booleanacquire(intpermits){refill();if(tokens>=permits){tokens-=permits;returntrue;}returnfalse;}voidrefill(){longnow=System.currentTimeMillis();longpassed=now-lastTime;longaddTokens=passedrate/1000;if(addTokens>0){tokens=Math.min(capacity,tokens+addTokens);lastTime=now;}}}解析：-使用令牌桶算法實(shí)現(xiàn)分布式限流，每個(gè)限流對(duì)象對(duì)應(yīng)一個(gè)令牌桶，支持動(dòng)態(tài)調(diào)整限流閾值（通過(guò)修改`rate`）。-`acquire`方法用于獲取令牌，若令牌不足則拒絕請(qǐng)求；`refill`方法用于定時(shí)補(bǔ)充令牌。-高可用性：可通過(guò)Redis分布式鎖保證多個(gè)實(shí)例共享同一個(gè)令牌桶。一致性：通過(guò)分布式鎖或ZooKeeper保證限流配置的一致性。3.消息隊(duì)列異步解耦實(shí)現(xiàn)（Python版）pythonimportqueueimportthreadingclassMessageQueue:def__init__(self):self.queue=queue.Queue()self.lock=threading.Lock()self.handlers=[]defpublish(self,message):withself.lock:self.queue.put(message)defsubscribe(self,handler):withself.lock:self.handlers.append(handler)defconsume(self):whileTrue:message=self.queue.get()ifmessageisNone:breakforhandlerinself.handlers:handler(message)消息處理器示例defhandle_message(message):print(f"處理消息:{message}")使用示例mq=MessageQueue()mq.subscribe(handle_message)mq.publish("Hello,world!")threading.Thread(target=mq.consume).start()解析：-使用`queue.Queue`實(shí)現(xiàn)消息的持久化，通過(guò)訂閱-發(fā)布模式實(shí)現(xiàn)異步解耦。-`publish`方法用于發(fā)布消息，`subscribe`方法用于訂閱消息處理器，`consume`方法用于消費(fèi)消息。-可靠性：通過(guò)消息確認(rèn)機(jī)制（如ACK）保證消息不丟失；順序性：通過(guò)單線程消費(fèi)或順序隊(duì)列保證消息順序。二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)題1.短鏈接系統(tǒng)設(shè)計(jì)系統(tǒng)架構(gòu)：-前端：Nginx負(fù)載均衡，緩存熱點(diǎn)短鏈接。-中間層：短鏈接生成服務(wù)（分布式部署），短鏈接查詢(xún)服務(wù)（分布式部署）。-后端：分布式數(shù)據(jù)庫(kù)（如RedisCluster），存儲(chǔ)短鏈接與長(zhǎng)鏈接映射關(guān)系。-監(jiān)控：Prometheus+Grafana，鏈路追蹤（如Jaeger）。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案：-使用RedisCluster存儲(chǔ)短鏈接與長(zhǎng)鏈接映射，支持高并發(fā)讀寫(xiě)。-短鏈接生成規(guī)則：隨機(jī)6位字母數(shù)字組合。負(fù)載均衡策略：-使用Nginx輪詢(xún)或IP哈希策略分發(fā)請(qǐng)求。-熱點(diǎn)短鏈接使用本地緩存（如Redis）加速查詢(xún)。瓶頸分析與解決方案：-瓶頸：短鏈接生成服務(wù)的并發(fā)處理能力。-解決方案：使用分布式鎖或令牌桶算法限流，熱點(diǎn)短鏈接預(yù)生成。2.分布式日志系統(tǒng)設(shè)計(jì)系統(tǒng)架構(gòu)：-日志采集：Fluentd/Logstash多節(jié)點(diǎn)部署，接入各業(yè)務(wù)日志。-日志存儲(chǔ)：Elasticsearch集群，支持實(shí)時(shí)查詢(xún)。-日志歸檔：HDFS/對(duì)象存儲(chǔ)，定期歸檔冷數(shù)據(jù)。-監(jiān)控：Prometheus+Grafana，日志質(zhì)量監(jiān)控。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案：-使用Elasticsearch分片和副本機(jī)制，支持海量日志存儲(chǔ)和高并發(fā)查詢(xún)。-日志格式：JSON，包含業(yè)務(wù)ID、時(shí)間戳、日志級(jí)別等信息。一致性保障機(jī)制：-使用分布式消息隊(duì)列（如Kafka）保證日志采集的順序性和可靠性。-通過(guò)Elasticsearch的副本機(jī)制保證日志數(shù)據(jù)的高可用性。查詢(xún)性能優(yōu)化：-使用Elasticsearch的熱緩存機(jī)制加速熱點(diǎn)查詢(xún)。-對(duì)冷數(shù)據(jù)進(jìn)行分桶和歸檔，避免影響查詢(xún)性能。三、數(shù)據(jù)庫(kù)與分布式系統(tǒng)題1.分布式數(shù)據(jù)庫(kù)一致性模型-CAP理論：一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分區(qū)容錯(cuò)性（PartitionTolerance）。-BASE理論：基本可用（BasicallyAvailable）、軟狀態(tài)（Softstate）、最終一致性（Eventualconsistency）。-京東實(shí)踐：-核心交易數(shù)據(jù)使用強(qiáng)一致性方案（如分布式事務(wù)）。-非核心數(shù)據(jù)使用最終一致性方案（如消息隊(duì)列）。-通過(guò)分布式鎖（如Redisson）保證跨實(shí)例數(shù)據(jù)一致性。2.分布式事務(wù)解決方案-2PC：強(qiáng)一致性，但存在阻塞和單點(diǎn)故障問(wèn)題。-3PC：改進(jìn)2PC，減少阻塞，但實(shí)現(xiàn)復(fù)雜。-TCC：補(bǔ)償事務(wù)，實(shí)現(xiàn)靈活，但業(yè)務(wù)代碼復(fù)雜。-京東實(shí)踐：-核心交易使用2PC或3PC方案（如Seata）。-非核心交易使用TCC或本地消息表方案。-通過(guò)分布式鎖或Saga模式保證事務(wù)一致性。3.Redis持久化機(jī)制-RDB：快照持久化，定期保存數(shù)據(jù)快照，恢復(fù)時(shí)需加載完整快照。-AOF：日志持久化，記錄每條寫(xiě)操作，恢復(fù)時(shí)需重放日志。-選擇方案：-對(duì)性能要求高，選擇RDB（如5分鐘快照）。-對(duì)數(shù)據(jù)可靠性要求高，選擇AOF（如每秒同步日志）。-京東實(shí)踐：-使用混合持久化（RDB+AOF），兼顧性能和可靠性。-通過(guò)Redis哨兵或集群保證高可用性。四、算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)題1.回文串判斷（Java版）javapublicbooleanisPalindrome(Strings){intleft=0,right=s.length()-1;while(left<right){if(s.charAt(left)!=s.charAt(right)){returnfalse;}left++;right--;}returntrue;}解析：-雙指針?lè)?，從兩端向中間遍歷，忽略非字母數(shù)字字符。-時(shí)間復(fù)雜度：O(n)，空間復(fù)雜度：O(1)。2.三數(shù)之和（Java版）javapublicList<List<Integer>>threeSum(int[]nums){List<List<Integer>>res=newArrayList<>();Arrays.sort(nums);for(inti=0;i<nums.length-2;i++){if(i>0&&nums[i]==nums[i-1])continue;intleft=i+1,right=nums.length-1;while(left<right){intsum=nums[i]+nums[left]+nums[right];if(sum==0){res.add(Arrays.asList(nums[i],nums[left],nums[right]));while(left<right&&nums[left]==nums[left+1])lef