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后端开发工程师面试题库

面向后端开发工程师相关面试,围绕系统设计、算法、MySQL、Redis、缓存等主题展开练习,结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区,梳理知识要点并练习清晰表达。

1239 道题目建议用时 3717 分钟专项面试练习

全部题目 1239 道题

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你会如何消除AI幻觉,并利用AI实现快速且高质量的交付?

考察候选人对大模型输出可靠性的系统化治理能力,以及在研发流程中引入AI时的质量边界意识。
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你如何理解全栈?你认为全栈工程师应该掌握哪些技能?

考察候选人对全栈的认知是否停留在工具堆砌,是否具备端到端交付和系统协作意识。
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请结合项目说明你对TDD原则的实际应用经验。

考察候选人是否真正实践过测试驱动开发,理解红绿重构循环,并能说明TDD在交付中的收益与局限。
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请设计一个微信公众号文章阅读量统计系统:每个用户查看一篇文章,该文章阅读量加一。请说明整体架构、数据流和关键取舍。

考察候选人在高并发读写场景下的系统设计能力,包括计数方案、缓存与持久化取舍、幂等与去重、扩展性以及故障恢复思路。
1061

请实现一个支持插入、取出和删除操作的优先级队列。你会选择什么数据结构?如果要求真正删除元素而不是标记删除,如何调整?

考察候选人对优先级队列底层实现的理解,以及在删除、查找中间优先级元素等操作约束下进行数据结构选型与权衡的能力。
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给定一组区间,请合并所有重叠的区间并返回合并后的结果。请说明思路、复杂度以及边界情况。

考察基础算法实现能力,包括排序、贪心合并、边界处理和复杂度分析。
1063

请描述一个你参与过的项目或实习经历,重点说明你负责的部分、遇到的技术难点以及如何解决。

考察候选人项目经历的真实性、技术深度、个人贡献边界以及复盘能力。
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做 micro benchmark 时,你会如何尽可能减少环境噪声?

考察候选人对性能基准测试方法论的掌握程度,包括硬件选择、系统配置、CPU 亲和性、NUMA 感知、中断隔离、预热与统计收敛等实操细节。
1065

大模型在延迟敏感的在线链路中替代传统召回,你如何理解“低延迟 vs 效果好”的 trade-off?

考察候选人对生成式召回与传统 ANN/双塔召回差异的理解,以及在在线低延迟约束下做效果与性能权衡的系统设计能力。
1066

最近读过什么论文?它解决什么问题、创新点在哪?

考察候选人的技术学习习惯、对论文核心问题的提炼能力,以及能否把论文创新点讲清楚。
1067

请介绍一段你印象最深的项目经历,重点说明你的角色、难点和结果。

考察候选人能否结构化地讲清项目背景、个人贡献、技术难点和量化结果,验证经历真实性。
1068

请介绍你的实习经历,重点讲你独立负责的部分和遇到的挑战。

考察候选人实习经历的真实性、独立工作能力和工程协作意识。
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