滴滴Java后端开发1h30min（场景题）
- 2026-02-03 07:12:48
滴滴Java后端开发1h30min（场景题）
1.自我介绍+项目
2.智能派单系统
晚高峰时段，一个热门商圈瞬间有上万个乘客发单，同时在线司机有数千名。请设计一个智能派单系统，核心目标是在100毫秒内将订单匹配给最合适的司机(考虑距离、路况、司机评分等)，并保证一个订单绝不会被多个司机接起(防超卖)追问:
如何设计匹配算法?是采用全局最优匹配还是区域划分匹配?如何平衡匹配质量和系统延迟?
如何接收和处理海量的订单与司机位置更新事件?如何保证派单指令的可靠投递和不重复消费?
如果匹配服务因计算量过大导致响应变慢，如何设计熔断降级策略?
3.订单状态机与分布式事务
订单有复杂的状态流转(如:初始->待派单->待接单->已接单->行程中->待支付->已完成)。乘客上车时，司机点击“开始计费”，系统需要更新订单状态为“行程中”并开始计时计费。请设计一个健壮的状态机，并保证在分布式环境下状态更新的原子性。追问:
如何防止状态乱序(如“已完成”的订单又被改为“行程中”)?在“行程结束”时，需要同时更新订单状态、调用支付系统生成账单、通知积分系统增加里程。如何保证这三个分布式操作的最终一致性?对比TCC、Saga和本地消息表方案。
4.全球路径规划服务
为司机提供实时路径规划，需要频繁调用一个计算量巨大的路径规划算法。该服务的OPS要求极高，且计算结果(从A到B的路线)在短时间内是稳定的。
追问:
请设计多级缓存策略来应对高并发查询。如何设计缓存键(Key)?缓存过期时间如何设置?
如果基础路网数据发生更新(如新增交通管制)，如何快速、准确地失效所有受影响的缓存?
5.乘客/司机资产操作
乘客使用账户余额支付车费，同时司机端账户实时到账。请设计余额扣减和增加的逻辑，防止超扣和超付。追问:
如何在高并发下保证余额操作的原子性?基于Redis的分布式锁存在什么风险?是否有更优方案?支付系统可能会因网络超时而重试，如何保证扣款接口的幂等性?...........由于字数限制
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2.智能派单系统
晚高峰时段，一个热门商圈瞬间有上万个乘客发单，同时在线司机有数千名。请设计一个智能派单系统，核心目标是在100毫秒内将订单匹配给最合适的司机(考虑距离、路况、司机评分等)，并保证一个订单绝不会被多个司机接起(防超卖)追问:
如何设计匹配算法?是采用全局最优匹配还是区域划分匹配?如何平衡匹配质量和系统延迟?
如何接收和处理海量的订单与司机位置更新事件?如何保证派单指令的可靠投递和不重复消费?
如果匹配服务因计算量过大导致响应变慢，如何设计熔断降级策略?
3.订单状态机与分布式事务
订单有复杂的状态流转(如:初始->待派单->待接单->已接单->行程中->待支付->已完成)。乘客上车时，司机点击“开始计费”，系统需要更新订单状态为“行程中”并开始计时计费。请设计一个健壮的状态机，并保证在分布式环境下状态更新的原子性。追问:
如何防止状态乱序(如“已完成”的订单又被改为“行程中”)?在“行程结束”时，需要同时更新订单状态、调用支付系统生成账单、通知积分系统增加里程。如何保证这三个分布式操作的最终一致性?对比TCC、Saga和本地消息表方案。
4.全球路径规划服务
为司机提供实时路径规划，需要频繁调用一个计算量巨大的路径规划算法。该服务的OPS要求极高，且计算结果(从A到B的路线)在短时间内是稳定的。
追问:
请设计多级缓存策略来应对高并发查询。如何设计缓存键(Key)?缓存过期时间如何设置?
如果基础路网数据发生更新(如新增交通管制)，如何快速、准确地失效所有受影响的缓存?
5.乘客/司机资产操作
乘客使用账户余额支付车费，同时司机端账户实时到账。请设计余额扣减和增加的逻辑，防止超扣和超付。追问:
如何在高并发下保证余额操作的原子性?基于Redis的分布式锁存在什么风险?是否有更优方案?支付系统可能会因网络超时而重试，如何保证扣款接口的幂等性?...........由于字数限制
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