高级 JAVA 工程师卷 1
一、选择题
1.在分布式系统中，关于 CAP 定理，以下说法正确的是（ A）
A. 一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）在任 何情况下都能同时满足
B. 系统在出现网络分区时，只能在一致性和可用性之间进行权衡
C. 强一致性的系统一定具有高可用性
D. 放弃分区容错性可以同时实现一致性和可用性
2.在 Java 的并发编程中，CountDownLatch 和 CyclicBarrier 的主要区别是（A ）
A. CountDownLatch 用于让一组线程等待其他线程完成一组操作，而 CyclicBarrier 用于让一组 线程相互等待，直到所有线程都到达某个屏障点
B. CountDownLatch 可以重复使用，而 CyclicBarrier 只能使用一次
C. CountDownLatch 的计数器可以增加，而 CyclicBarrier 的参与线程数不能动态改变
D. CountDownLatch 和 CyclicBarrier 都可以实现线程的同步，但 CountDownLatch 性能更好
3.对于微服务架构，以下关于服务治理的描述，错误的是（ C）
A. 服务注册与发现是服务治理的核心功能之一，常用的组件有 Eureka 、Consul 等
B. 服务熔断和降级是为了防止服务雪崩，提高系统的稳定性和可靠性
C. 服务网关主要负责请求的路由、过滤和聚合，不具备认证和授权功能
D. 服务监控可以实时获取服务的运行状态、性能指标等信息，以便及时发现和解决问题
- 在设计数据库的分库分表方案时，以下哪种分片策略适合按用户 ID 进行数据分片（ A）
A. 哈希取模
B. 范围分片
C. 按时间分片
D. 一致性哈希
5.在高并发场景下，以下关于缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿的描述，正确的是（ C）
A. 缓存穿透是指大量请求查询不存在的数据，导致请求直接穿透缓存到达数据库
B. 缓存雪崩是指缓存中的数据同时过期，导致大量请求同时涌入数据库，造成数据库压力 过大
C. 缓存击穿是指一个热点数据过期时，大量请求同时查询该数据，导致数据库压力瞬间增 大
D. 以上说法都正确
二、简答题
- 简述分布式事务的一致性问题，以及常见的分布式事务解决方案（如 2PC 、3PC 、TCC、 Saga 等）的原理、优缺点和适用场景。以一个电商订单系统为例，在订单创建、库存 扣减和支付等操作中，分析如何选择合适的分布式事务解决方案来保证数据的一致性。
分布式事务的一致性问题是系统的业务逻辑编程中数据的线程异步调度不一致导致的。 分布式锁和分布式消息下发机制实现数据处理一致性，权限控制系统和前端的权限控制 辅助。服务拆分节点集群搭建构建服务注册分支解耦分布式事务也是一种解决方案。
以上的解决方案配合使用可以保证数据服务的一致性处理。
2.描述 Kafka 的工作原理，包括 Kafka 的架构组件（如 Producer、Consumer、Broker、Topic、 Partition 等）、消息的生产和消费过程、数据存储和备份机制。同时，阐述 Kafka 在高并 发、大数据量场景下的优势，以及如何通过优化 Kafka 的配置参数来提高其性能和可靠性。
Kafka 使用消息生产者和消费者的设计模式实现，消息生产者的消息发布系统的区域。订阅 消息机制消费消息。数据使用块区存储。数据备份有数据的备份节点和消息的操作日志节点 实现。Kafka 消息系统仅支持订阅小量消息，可以支撑的业务系统并不是十分庞大和复杂。 Kafka 操作简单。大数据仅需要 Kafka 消息机制的服务处理轻量级的业务。高并发情况下和 很多的异步集群业务配置使用。
Kafka 一次订阅只是消费很少的消息，通过数学计算和业务数据进行动态配置。性能指标和 客户的需求参考。
3.在设计一个高性能、可扩展的微服务架构时，需要考虑哪些关键因素？请从服务拆分原则、 通信协议选择（如 RESTful 、gRPC 等）、数据存储策略（包括数据库选型、缓存使用）、 服务治理机制（服务注册与发现、负载均衡、熔断降级等）以及监控和运维等方面进行详细 阐述，并结合实际项目经验说明每个因素对系统的影响。
微服务架构集群机架的选择。服务注册节点主从备份节点以及日志节点的搭建。服务拆分需 要根据业务逻辑拆分和数据的用户拆分。通信协议使用 RESTful 风格。数据存储策略通计算 业务数据量和数据用户的寻求进行定位。缓存是中间件技术，服务系统的数据动态传输。服 务治理机制和监控运维可以集合系统的集成框架配置使用。
三、编程题
1.给定一个只包含'('和')'的字符串，计算最长有效（格式正确且连续）括号子串的长度。在 原问题基础上，假设字符串是分布式存储在多个节点上，每个节点存储一部分字符串，设计 并实现一个分布式算法来解决该问题。请手写伪代码实现，详细描述算法思路，分析算法的 时间复杂度和空间复杂度，并给出关键代码实现。
时间复杂度 O(n)
空间复杂度 O(n)
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| /** * 计算最长回文子串的深度即长度 * @param srcStr * @return */ |
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| public static Integer getMaxHuiwenSubStrLen(String srcStr){ String s = changeParenStrIntoFormatStr(srcStr); if (s==null){ return null; } if (s.isEmpty()){ return null; } if (!isHuiwenStr(s)){ return null; } return s.length()/2; } /** * 把括号字符串格式化成为回文字符串 * @ paramparenStr * @return */ public static String changeParenStrIntoFormatStr(String parenStr){ if (parenStr==null){ return null; } if (parenStr.isEmpty()){ return null; } for (int i = 0; i < parenStr.length(); i++) { char c = parenStr.charAt(i); if (!(c=='(' || c== ')')){ return null; } } if (!isHuiwenStr(parenStr)){ return null; } ArrayList<Character> characters = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < parenStr.length(); i++) { char c = parenStr.charAt(i); if (c=='('){ characters.add('a'); } else if (c==')') { characters.add('a'); } } |
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| StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder(); characters.forEach(e->{ stringBuilder.append(e); }); return stringBuilder.toString(); } /** * 判断字符串是否是回文字符串 * @param srcStr * @return */ public static Boolean isHuiwenStr(String srcStr){ if (srcStr==null){ return null; } if (srcStr.isEmpty()){ return null; } if (srcStr.length()%2!=0){ return null; } int count=0; for (int i = 0; i < srcStr.length()/2; i++) { char c = srcStr.charAt(i); char c1 = srcStr.charAt(srcStr.length() - i - 1); if (c==c1){ count++; if (count==srcStr.length()/2){ break; } continue; }else { return false; } } return true; } |
2.实现一个分布式任务调度系统，能够支持定时任务和分布式任务的调度。系统需要具备任 务的添加、删除、暂停、恢复等功能，需要支持任务的动态优先级调整、任务依赖管理（如 任务 B 依赖于任务 A 完成后才能执行）以及分布式环境下的任务重试机制并且能够保证 任务在分布式环境下的可靠执行。请使用你熟悉的语言和技术设计并实现该系统的关键模 块，包括任务调度器、任务执行器、任务存储和分布式协调机制（如使用 Zookeeper）等。
要求详细描述系统的设计思路、核心算法和关键代码实现，并分析系统的高可用性和容错性。
项目架构：Springboot+Springcloud(Dubbo)+Quartz+RabbitMQ+Mybatis+Vue
3.假设你正在爬楼梯，需要 n 阶你才能到达楼顶。每次可以爬 1 或 2 个台阶，有多少种不同 的方法可以爬到楼顶呢？请用代码写出这个函数，输入为整数值 n，输出为总计方法数 m。 （注意：给定 n 是一个正整数）。
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| /** * 用户一次只能爬 1 到 2 个台阶， n 台阶楼顶爬到楼顶的方法总数 * @param numFloor * @return */ public static Integer getTotalMethod2UpFloor(int numFloor){ if (numFloor<0){ return null; } int count=0; int[] intArr=new int[]{1,2}; Random random = new Random(); int sumStep=0; StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder(); HashSet<String> stringHashSet = new HashSet<>(); while (true){ int i = random.nextInt(intArr.length); int i1 = intArr[i]; stringBuilder.append(i1); sumStep+=i1; if (sumStep==numFloor){ stringHashSet.add(stringBuilder.toString()); StringBuilder delete = stringBuilder.delete(0, stringBuilder.toString().length()); sumStep=0; continue; } count++; if (count>1000000){ break; } } return stringHashSet.size(); } |
四、设计题
设计一个支持海量用户（亿级）的社交网络平台的消息推送系统，该系统需要满足以下功能：
1.实时推送消息给用户，包括私信、评论回复、系统通知等，消息推送的延迟要控制在 1 秒 以内。
2.支持多种推送渠道，如 APP 推送、短信推送、邮件推送等，并且能够根据用户的设置进 行个性化推送。
3.在高并发场景下，保证消息的可靠推送，不丢失、不重复，并且系统具有高可用性和可扩 展性。
4.能够对消息推送的效果进行统计和分析，如推送成功率、用户点击率等。
请描述该系统的整体架构设计，包括消息生产者、消息队列、消息处理模块、推送服务模块、 数据存储模块等组件的设计和实现思路，以及可能用到的技术选型（如 Kafka、Redis、MQTT 等）。同时，分析系统在高并发、大数据量场景下可能面临的挑战，并提出相应的解决方案。
推荐使用 RocketMq 消息推送系统,Redis 缓存热点数据
项目架构：Springboot+SpringCloud+Mybatis+RocketMq+Vue+Redis