2026年編程工程師技術(shù)提升練習(xí)題庫一、單選題（每題2分，共20題）考察方向：Java基礎(chǔ)、JVM、并發(fā)編程1.在Java中，以下哪個關(guān)鍵字用于聲明靜態(tài)方法？（A）A.staticB.finalC.synchronizedD.abstract2.JVM內(nèi)存模型中，哪個區(qū)域用于存儲類信息、常量池等？（B）A.堆（Heap）B.方法區(qū)（MethodArea）C.棧（Stack）D.程序計數(shù)器3.以下哪個線程池拒絕策略會拋出RejectedExecutionException？（C）A.ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicyB.ThreadPoolExecutorAbortPolicyC.ThreadPoolExecutorDefaultPolicyD.ThreadPoolExecutorDiscardPolicy4.Java8中，哪個接口用于支持函數(shù)式編程？（A）A.FunctionalInterfaceB.ComparableC.RunnableD.Serializable5.在Java中，以下哪個集合類不允許重復(fù)元素？（B）A.ArrayListB.HashSetC.LinkedListD.HashMap6.Spring框架中，@Autowired注解的作用是？（A）A.自動注入依賴B.標(biāo)記事務(wù)管理C.定義接口方法D.異步調(diào)用7.在MySQL中，以下哪個索引類型最適合全文搜索？（C）A.聚集索引B.唯一索引C.全文索引（FULLTEXT）D.組合索引8.在Linux中，哪個命令用于查看進(jìn)程狀態(tài)？（B）A.ps-aB.topC.netstatD.lsof9.在Git中，以下哪個命令用于撤銷本地未提交的修改？（A）A.gitreset--hardHEADB.gitcommit-amendC.gitpush--forceD.gitrebase10.在React中，以下哪個鉤子用于處理副作用？（B）A.useStateB.useEffectC.useContextD.useReducer二、多選題（每題3分，共10題）考察方向：分布式系統(tǒng)、微服務(wù)架構(gòu)、云原生1.分布式事務(wù)中，以下哪些方案可以減少數(shù)據(jù)不一致問題？（ABCD）A.2PC協(xié)議B.TCC（Try-Confirm-Cancel）C.Saga模式D.本地消息表2.微服務(wù)架構(gòu)中，以下哪些技術(shù)可以提高服務(wù)間通信效率？（AB）A.gRPCB.DubboC.SpringCloudD.RESTfulAPI3.Kubernetes中，以下哪些組件屬于核心組件？（ABCD）A.APIServerB.etcdC.ControllerManagerD.Node4.在云原生應(yīng)用中，以下哪些技術(shù)可以提高彈性？（ACD）A.容器化（Docker）B.傳統(tǒng)虛擬機(jī)C.自動伸縮（AutoScaling）D.服務(wù)網(wǎng)格（ServiceMesh）5.分布式鎖的實現(xiàn)方式有哪些？（ABC）A.基于Redis的分布式鎖B.基于Zookeeper的分布式鎖C.基于數(shù)據(jù)庫的分布式鎖D.基于消息隊列的分布式鎖6.SpringCloud中，以下哪些組件用于服務(wù)發(fā)現(xiàn)？（AB）A.EurekaB.ConsulC.Zookeeper（部分場景）D.Nacos7.在負(fù)載均衡中，以下哪些算法是常見的？（ABC）A.輪詢（RoundRobin）B.加權(quán)輪詢C.最少連接（LeastConnection）D.隨機(jī)（Random）8.在容器化技術(shù)中，以下哪些是Docker的關(guān)鍵特性？（ABD）A.鏡像（Image）B.容器（Container）C.傳統(tǒng)虛擬機(jī)D.基于文件系統(tǒng)9.在分布式緩存中，以下哪些是Redis的常見應(yīng)用場景？（ABC）A.緩存熱點數(shù)據(jù)B.分布式鎖C.消息隊列D.搜索引擎10.在微服務(wù)監(jiān)控中，以下哪些指標(biāo)是重要的？（ABCD）A.響應(yīng)時間B.錯誤率C.資源利用率D.服務(wù)依賴鏈三、簡答題（每題5分，共5題）考察方向：系統(tǒng)設(shè)計、數(shù)據(jù)庫優(yōu)化、性能調(diào)優(yōu)1.請簡述數(shù)據(jù)庫索引的原理及其優(yōu)缺點。2.請簡述Spring事務(wù)的傳播行為及常見場景。3.請簡述如何優(yōu)化高并發(fā)場景下的系統(tǒng)設(shè)計。4.請簡述分布式緩存的應(yīng)用場景及常見問題。5.請簡述Kubernetes中StatefulSet與Deployment的區(qū)別。四、編程題（每題15分，共2題）考察方向：代碼實現(xiàn)、算法設(shè)計1.請用Java實現(xiàn)一個簡單的LRU（最近最少使用）緩存，要求支持自動淘汰最久未使用的元素。2.請用Python實現(xiàn)一個分布式鎖，要求基于Redis實現(xiàn)，并支持超時機(jī)制。答案與解析一、單選題答案1.A2.B3.C4.A5.B6.A7.C8.B9.A10.B解析：-第1題：static關(guān)鍵字用于聲明靜態(tài)方法，屬于類級別的成員。-第2題：方法區(qū)存儲類信息、常量池等，屬于JVM的共享內(nèi)存區(qū)域。-第3題：ThreadPoolExecutorDefaultPolicy會拋出RejectedExecutionException，其他策略如CallerRunsPolicy會運行調(diào)用者線程。-第4題：FunctionalInterface是Java8引入的函數(shù)式接口，支持lambda表達(dá)式。-第10題：useEffect用于處理副作用，如數(shù)據(jù)獲取、訂閱等。二、多選題答案1.ABCD2.AB3.ABCD4.ACD5.ABC6.AB7.ABC8.ABD9.ABC10.ABCD解析：-第1題：2PC、TCC、Saga、本地消息表都是分布式事務(wù)解決方案。-第4題：容器化、自動伸縮、服務(wù)網(wǎng)格都是云原生彈性相關(guān)的技術(shù)。三、簡答題答案1.數(shù)據(jù)庫索引原理及優(yōu)缺點-原理：索引通過建立數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如B+樹）映射鍵值到數(shù)據(jù)行，加速查詢。-優(yōu)點：提高查詢效率，支持排序、分組等操作。-缺點：占用存儲空間，降低寫性能（索引維護(hù)開銷）。2.Spring事務(wù)傳播行為-常見傳播行為：REQUIRED（默認(rèn)）、REQUIRES_NEW、SUPPORTS、NOT_SUPPORTED等。-場景：REQUIRED用于事務(wù)內(nèi)嵌事務(wù)，REQUIRES_NEW用于獨立事務(wù)。3.高并發(fā)系統(tǒng)設(shè)計優(yōu)化-緩存：減少數(shù)據(jù)庫訪問。-負(fù)載均衡：分散請求壓力。-異步處理：使用消息隊列。-數(shù)據(jù)庫優(yōu)化：索引優(yōu)化、分庫分表。4.分布式緩存應(yīng)用場景及問題-場景：熱點數(shù)據(jù)緩存、分布式鎖、分布式計數(shù)器。-問題：緩存雪崩、擊穿、一致性問題。5.StatefulSet與Deployment區(qū)別-StatefulSet：用于有狀態(tài)應(yīng)用，支持持久化存儲和唯一標(biāo)識。-Deployment：用于無狀態(tài)應(yīng)用，支持滾動更新。四、編程題答案1.LRU緩存實現(xiàn)（Java）javaimportjava.util.LinkedHashMap;importjava.util.Map;publicclassLRUCache<K,V>extendsLinkedHashMap<K,V>{privatefinalintcapacity;publicLRUCache(intcapacity){super(capacity,0.75f,true);this.capacity=capacity;}@OverrideprotectedbooleanremoveEldestEntry(Map.Entry<K,V>eldest){returnsize()>capacity;}publicstaticvoidmain(String[]args){LRUCache<Integer,String>cache=newLRUCache<>(3);cache.put(1,"a");cache.put(2,"b");cache.put(3,"c");cache.get(1);//訪問1，更新LRUcache.put(4,"d");//超出容量，淘汰2System.out.println(cache);//{1=a,3=c,4=d}}}2.Redis分布式鎖（Python）pythonimportredisimporttimeimportuuidclassRedisLock:def__init__(self,redis_host,redis_port,lock_key):self.redis=redis.Redis(host=redis_host,port=redis_port)self.lock_key=lock_keyself.lock_value=Nonedefacquire(self,timeout=10):self.lock_value=str(uuid.uuid4())end_time=time.time()+timeoutwhiletime.time()<end_time:ifself.redis.setnx(self.lock_key,self.lock_value):returnTruetime.sleep(0.1)returnFalsedefrelease(self):script="""ifredis.call("get",KEYS[1])==ARGV[1]thenreturnredis.call("del",KEYS[1])elsereturn0end"""self.redis.eval(script,1,self.lock_key,self.lock_value)使用示例lock=RedisLock("localhos