软件工程师的通用面试问题

一月 1, 2025

Study

Computer-Science, Interview, Software-Engineering

由于工作中经常需要为团队招聘进行面试，以下总结了一份问题集，针对中高级全栈工程师，从基础通用知识，前端、后端到架构。以经典为主，主打永不过时。

计算机网络 #

CIDR #

以下 `CIDR` 地址块有多少个可用的IP地址？ #

10.0.0.0/24

2^(32-24)-2=2^8-2=254

其对应的 IP 地址范围是什么？ #

10.0.0.1 ~ 10.0.0.254

10.0.0.0 不可分配，是子网的起始地址，用于标识网络

10.0.0.255 不可分配，是子网的广播地址，用于向子网内所有设备发送消息

子网掩码 #

有以下子网掩码和两个IP，它们是否在同一个子网？ #

255.255.255.0
192.168.0.10
192.168.1.10

不在，因为两个IP地址与子网掩码的AND结果不同。分别是

192.168.0.10 & 255.255.255.0 = 192.168.0.0

192.168.1.10 & 255.255.255.0 = 192.168.1.0

默认网关？ #

默认网关是一个网络设备，用于将数据包从一个网络发送到另一个网络。当设备要发送数据包到另一个网络时，它检查目标IP地址是否在同一子网内。

在，不需走网关，设备可直接通信。
不在，将数据包发送到默认网关，由默认网关转发到目标网络。

默认网关通常是路由器，它连接了两个不同的网络。

NAT #

NAT（Network Address Translation）是一种将私有IP地址转换为公共IP地址的技术。在私有子网中，每个设备只有一个私有IP地址，无法直接与Internet通信。NAT通过将私有IP地址映射到公共IP地址。

UDP VS TCP #

简单说，TCP是面向连接的，可靠的，有序的，基于字节流的传输协议。UDP是无连接的，不可靠的，无序的，基于数据包的传输协议。

Feature	TCP	UDP
Connection	Connection-oriented	Connectionless
Reliability	Reliable due to error checking, retransmission, reassembling	Unreliable due to no error checking and retransmission, reassembling
Speed	Slower due to overhead	Faster due to no overhead
Flow/Congestion control	Yes	No
Header size	Larger (20 - 60 bytes)	Smaller (8 bytes)
Use case	Web browsing, file transfer, email	Real-time application like video streaming, online gaming, VoIP (voice over IP)

DNS #

A 记录（A record） #

A 记录是将域名映射到IPv4地址的记录。其中 @ 表示根域名。

example.com	record type	value	TTL
@	A	192.0.2.1	14400

CNAME 记录 #

CNAME 记录是将域名映射到另一个域名的记录。等于是域名的别名。例如：

blog.example.com	record type	value	TTL
@	CNAME	is an alias of example.com	32600

HTTP #

为什么要三次握手？ #

第一次证明 客户端 可以 发送数据（SYN）
第二次证明 服务端 可以 接收数据和发送数据（SYN + ACK）
第三次证明 客户端 可以 接收数据（ACK）

类似打电话，A说“可以听到吗”，B说“可以听到，你呢？”，A说“我也可以听到”。

为什么要四次挥手？ #

第一次 客户端 告诉 服务端 客户端不再发送数据（FIN）
第二次 服务端 告诉 客户端 服务端还有数据要发送（ACK）
第三次 服务端 告诉 客户端 服务端不再发送数据（FIN）
第四次 客户端 告诉 服务端 可以关闭连接（ACK）

TCP 是全双工的，所以关闭连接需要两次。类似于结束通话，A说“我不说了”，B说“我还有话要说”，B说“我也不说了”，A说“好的”。

请求 URL 长度有限制吗？ #

HTTP协议没有规定URL的最大长度，但是浏览器和服务器都有限制。例如，Chrome浏览器的URL长度限制是 2KB。

如何禁止浏览器缓存？ #

可以通过设置HTTP响应头（response header）来禁止浏览器缓存，其中：

Cache-Control: no-cache, no-store, must-revalidate
Pragma: no-cache
Expires: 0

Cache-Control 中的 no-cache 表示不缓存，no-store 表示不存储，must-revalidate 表示必须重新验证。
Pragma 中的 no-cache 表示不缓存。（HTTP/1.0）
Expires 设置为 0 表示立即过期。（HTTP/1.0）

数据库 #

ACID #

ACID是数据库事务的四个特性，保证数据库事务在并发和故障情况下的可靠性和一致性。

Term	Explanation	In one word
Atomicity	事务中的所有部分只能全部完成或全部失败	有或没有
Consistency	事务开始和结束时，数据库的完整性约束没有被破坏	一致正确
Isolation	事务之间是相互隔离的，互不干扰	并发安全
Durability	事务一旦提交，对数据库的改变是永久的	持久性

隔离级别 #

隔离级别是数据库事务并发的一个概念，定义了事务之间的隔离程度。SQL标准定义了四个隔离级别：

读未提交（Read Uncommitted）
读已提交（Read Committed）
可重复读（Repeatable Read）
序列化（Serializable）

并发异常 #

这三个现象是数据库事务并发的问题，是由于事务隔离级别不同导致的。

现象	描述	所需隔离等级
脏独	读取到未提交的数据	读已提交
不可重复度	一个事务中，两次读取之间，另一个事务修改了数据，导致结果不一致	可重复读
幻读	一个事务中，两次读取之间，另一个事务插入/删除了数据，导致行数不一致	序列化

开发 #

堆（Heap） #

堆是一个完全二叉树，每个节点的值大于等于其子节点的值，为最大堆，反之为最小堆。

插入和删除的时间复杂度是 $O(log n)$
查询最值的时间复杂度是 $O(1)$

凡是想要快速找到最值的场景，都可以考虑使用堆，例如优先队列、Dijkstra算法、堆排序等。

栈（Stack） #

栈是一种先进后出（FILO）的数据结构，只能在栈顶进行插入和删除操作。

插入和删除的时间复杂度是 $O(1)$
查询的时间复杂度是 $O(n)$

凡是需要先进后出的场景，都可以考虑使用栈，例如函数调用、表达式求值、括号匹配等。

竞态条件 #

多个线程或进程并发执行，修改同一个变量时，由于执行顺序不确定，可能导致：

数据不一致，每次执行可能得到不同的结果。
死锁，或数据处于非法状态。
难以复现和调试。

重点是执行顺序不确定，而非总是错误，比如可能有时候按 1-2-3 顺序正确执行，有时候混乱。

设计模式 #

设计模式是解决软件设计中常见问题的经验总结，常用的有：

工厂
单例
策略
适配器
模版

下面是两种我认为工作中常用到的设计模式：单例模式 和 策略模式。

单例模式 #

单例模式是一种创建型设计模式，确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。以下是Go语言的实现。首先是经典实现：

 1package main
 2
 3import "sync"
 4
 5type Singleton struct{}
 6
 7var (
 8	s  *Singleton
 9	mu sync.Mutex
10)
11
12func Get() *Singleton {
13	if s == nil {
14		mu.Lock()
15		defer mu.Unlock()
16
17		if s == nil {
18			s = &Singleton{}
19			return s
20		}
21		return s
22	}
23	return s
24}

重点：首次检查为空加锁后，需再次检查是否为空，而不能直接创建，否则有可能在加锁完成前，其他线程已经创建了实例而导致重复创建。

比较现代的实现方式是使用 sync.Once，确保线程安全。省去了更多累赘的 if 判断。

 1package main
 2
 3import "sync"
 4
 5type Singleton struct{}
 6
 7var (
 8	s    *Singleton
 9	once sync.Once
10)
11
12func Get() *Singleton {
13	once.Do(func() {
14		s = &Singleton{}
15	})
16	return s
17}

策略模式 #

策略模式是一种行为设计模式，定义一系列算法，将每个算法封装到独立的类中，并使它们可以互相替换。以下是Go语言的实现。

 1package main
 2
 3import "fmt"
 4
 5type Strategy interface {
 6	Do()
 7}
 8
 9type StrategyA struct{}
10
11func (s *StrategyA) Do() {
12	fmt.Println("Strategy A")
13}
14
15type StrategyB struct{}
16
17func (s *StrategyB) Do() {
18	fmt.Println("Strategy B")
19}
20
21type Context struct {
22	strategy Strategy
23}
24
25func (c *Context) SetStrategy(s Strategy) {
26	c.strategy = s
27}
28
29func (c *Context) Execute() {
30	c.strategy.Do()
31}
32
33func main() {
34	context := &Context{}
35
36	context.SetStrategy(&StrategyA{})
37	context.Execute()
38
39	context.SetStrategy(&StrategyB{})
40	context.Execute()
41}

算法 #

快速幂 #

快速幂是一种计算 $a^b$ 的算法，时间复杂度是 $O(\log b)$。非常考察对位运算和二进制的理解。以 $a^{13}$ 为例，二进制为 1101。

$$ 1101 = 2^3 + 2^2 + 0\cdot2^1 + 2^0 $$

所以

$$ a^{13} = a^{2^3 + 2^2 + 0\cdot2^1 + 2^0} = a^{2^3} \cdot a^{2^2} \cdot a^{0\cdot2^1} \cdot a^{2^0} $$

从右往左看，如果二进制位是1，则结果需乘以对应的 $a^{2^i}$，否则跳过。

第 $i = 0$ 位是 $1$，结果乘以 $a^{2^0}$
第 $i = 1$ 位是 $0$，跳过
第 $i = 2$ 位是 $1$，结果乘以 $a^{2^2}$
第 $i = 3$ 位是 $1$，结果乘以 $a^{2^3}$

以 Golang 实现为例，优先选择迭代法：

 1package main
 2
 3func Pow(a, b int) int {
 4	// iterative method
 5	res := 1
 6	for b > 0 {
 7		if b&1 == 1 {
 8			res *= a
 9		}
10		a *= a
11		b >>= 1 // b = b / 2
12	}
13	return res
14}

快速排序 #

快速排序是一种分治算法，时间复杂度是 $O(n \log n)$。以升序排序为例，步骤如下：

运维 #

VSZ 和 RSS #

VSZ (Virtual Set Size) 是进程虚拟内存的大小，包括代码段、数据段、堆和栈。
RSS (Resident Set Size) 是进程实际使用的物理内存大小，包括代码段、数据段和堆。

Metrics	VSZ	RSS
Definition	Total virtual memory allocated to the process	Actual physical memory (RAM) currently being used by the process
Scope	All virtual memory, including swapped memory, memory-mapped files, and shared memory	Only the pages of the process currently in physical RAM
Size	Larger	Smaller
Use Case	Show memory usage of all time	Realtime RAM usage

查看进程的 VSZ 和 RSS #

1ps -eo pid,%mem,vsz,rss,comm | grep <process_name>

查询实时内存使用量前十的进程 #

1ps -eo pid,%mem,vsz,rss,comm | sort -nk2 -r | head -n 10

架构 #

可用区（AZ）是什么？ #

可用区（Availability Zone）是一个独立的数据中心，通常位于同一地理区域内，但是物理上相互隔离。可用区之间有独立的电力、网络和冷却系统，确保一个可用区的故障不会影响其他可用区。

什么是堡垒机？ #

堡垒机（Bastion Host）是一种安全工具，用于管理和监控服务器的访问。用户通过堡垒机访问服务器，堡垒机记录用户的操作，提供审计和安全保障。

堡垒机也叫跳板机。

轮转调度（Round Robin） #

轮转调度是一种负载均衡算法，将请求依次分配给服务器列表中的每个服务器。例如，有三个服务器，请求依次分配给 A、B、C、A、B、C、A、B、C…

与此类似的算法还有加权轮询，根据服务器的负载情况，分配不同的权重。

如何评价一个系统？ #

四字诀：安全可靠，无廉价美。

image of system-requirement pyramid

为什么用 CDN？ #

CDN（Content Delivery Network）是一种分布式网络，用于缓存和分发静态资源，提高网站性能和用户体验。

客户端与边缘节点之间的距离更近，减少延迟。
CDN相当于缓存，降低源服务器的网络带宽，负载。
因此提高源服务的可用性。
提高安全性，CDN可以防止DDoS攻击。

CDN 本质就是宏观层面的缓存。

DDoS 攻击 #

什么是 DDoS 攻击？ #

DDoS（Distributed Denial of Service）是一种网络攻击，通过分布式客户端，产生大量请求，使得目标服务过载或由此触发错误，导致服务不可用。

如何防范？ #

设置防火墙，限制访问频率，使用CDN，使用DDoS防护服务，使用IP黑名单，使用CAPTCHA验证。

如何实现高可用 #

多地区和多可用区部署。
应用服务器前部署负载均衡。
workload自动缩扩容
防灾冗余，包括使用 passive-active，active-active 部署。
充分的监控和报警

保障数据库安全 #

将数据库放在私有子网中，只允许特定IP访问。
分离数据库和应用服务器的网络。
使用强密码，定期更换，最小曝光。
在传输和存储时加密数据。

数学 #

主要考察基础数学知识与临场解决问题的能力，优秀的工程师数学能力必不可少！

排列组合 #

一个房间里99个人，两两握手一次，不重复，共有多少次握手？

$$ C_n^m = \frac{n!}{m!(n-m)!} $$$$ C_{99}^2 = \frac{99!}{2!(99-2)!} = \frac{99*98}{2} = 99*49 = 4851 $$

99个人中，第一个人有98个人可以握手，第二个人有97个人可以握手，以此类推。本质上是从99个人中选取2个人的排列组合。

队列理论 #

一小时内平均有100个顾客随机到达，符合泊松分布，平均每个顾客服务时间是100毫秒，一次只能服务一个顾客，无队列，求一小时平均有多少顾客会被拒绝。

$$ \lambda （到达率） = \frac{1}{\text{到达时间间隔}} = \frac{100}{3600} = \frac{1}{36} $$$$ \mu （服务率） = \frac{1}{\text{服务时间}} = \frac{1000}{100 (毫秒)} = 10 $$$$ \rho （利用率） = \frac{\lambda}{\mu} = \frac{1}{36*10} = \frac{1}{360} $$$$ \text{一小时内平均拒绝顾客数} = \lambda * \rho = \frac{1}{360} * 100 = \frac{100}{360} = \frac{5}{18} = 0.2777 $$

M/M/1队列是一个基本的排队模型，M表示到达率和服务率都是指数分布，1表示只有一个服务台。

M/M/1 队列模型中，拒绝率等于利用率，因为利用时即为拒绝时。

离散数学 #

通用排序算法，即对数据没有任何假设的情况下，时间复杂度的下限是多少？

$$ \log_2(n!) = \Theta(n \log n) $$

为什么？排序本质是比较，可以用一个决策树表示，决策树的深度即为最坏情况下的比较次数。对于 $n$ 个元素的排序，有 $n!$ 种排列，所以决策树的叶子节点数为 $n!$，高度为 $h$，满足：

$$ 2^h \geq n! $$$$ h \geq \log_2(n!) $$

基于斯特林公式，有

$$ \begin{aligned} n! &\approx \sqrt{2\pi n}(\frac{n}{e})^n \\ \log_2(n!) &\approx n \log_2 n - n \log_2 e \\ &\approx n \log_2 n \end{aligned} $$

所以：

$$ h \geq n \log_2 n $$

简单理解：首先必须要遍历所有元素，因此时间复杂度至少是 $O(n)$；每看到一个元素，都要用二分法去寻找它在长度为 $n$ 的数组中的位置，这里的复杂度是 $O(\log n)$。所以总的时间复杂度的下限是 $O(n \log n)$。

统计 #

P50 和 P99 是什么？

P50 是中位数，即数据中位于中间位置的值。P99 是百分位数，即数据中位于前99%的值。

开放问题 #

以下问题无标准答案，考察面试者对其工作领域的了解程度和思考深度。

你最常用的编程语言的优缺点是什么？
上一个负责的项目有多少行代码？多少个API？多少个批任务？多少用户？最大RPS？
如何说服他人，兜售自己的意见？
十年内的目标？
未来工程师的发展方向？
犯过的最大的错是什么