亚马逊面试经历 | 设置 303（校内）

简介

在这次亚马逊的校招面试中，我参加了303使命组的岗位面试。在面试中，我了解了该组的工作内容和技术栈，接受了多轮的技术面试和行为面试，也收获了丰富的面试经验和技术启示。

使命组概述

在面试前，我通过网上搜集和了解到，亚马逊的使命组主要负责以下几个方面的工作：

• 电商平台和物流体系的开发与维护，包括全球贸易网络、订单处理、运输和库存管理等方面；
• 通过机器学习和人工智能技术，提高平台的用户体验和产品推荐效果；
• 与业界合作，研究新型技术和商业模式，拓展公司新的业务领域。

在技术栈方面，该组主要使用 Java、Python、C++ 等编程语言，熟悉分布式系统、高可用性和高性能计算等架构和技术。

技术面试

在技术面试中，面试官向我提出了一些关于数据结构、算法和系统设计等方面的问题，以下是几个典型问题和我的回答。

1. 实现一个 LRU（Least Recently Used）缓存算法

给定一组缓存数据和缓存容量，实现 LRU 缓存算法，支持插入、访问和删除操作，满足以下规则：

• 当容量满时，删除最近最少使用的数据
• 当访问一个数据时，将该数据移动到最近访问的位置

我的回答：

public class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
    private int capacity;

    public LRUCache(int capacity) {
        super(capacity, 0.75f, true);
        this.capacity = capacity;
    }

    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
        return size() > capacity;
    }
}

2. 设计一个分布式系统，保证数据一致性和高可用性

假设给定一个分布式系统，包含多个节点，每个节点都存储一份数据。如何保证数据在各个节点之间的一致性和高可用性？

我的回答：

该问题涉及到分布式系统的多个方面，我回答的主要内容如下：

- 通过副本机制，将数据复制到多个节点上，在某个节点出现故障时，可以快速恢复数据；
- 通过一致性哈希算法，将数据平均分散到多个节点上，防止单一节点发生访问瓶颈；
- 通过 PAXOS 或 ZAB 等一致性协议，保证多个节点之间的数据一致性和状态同步。

3. 实现一个计数器，能够支持高并发访问和高可用性

实现一个计数器类 Counter，支持并发访问和高可用性。该计数器被多个客户端同时访问，需要保证计数器值的原子性和一致性。并且如果某个节点出现故障，整个系统仍能工作。

我的回答：

在回答该问题时，我主要介绍了使用 Redis 的计数器实现方案：

- 通过在 Redis 上存储一个计数器变量，使用 INCRBY 命令实现计数器加1的原子操作；
- 通过 Redis Sentinel 或 Cluster 工具，实现 Redis 多节点的高可用性和故障转移；
- 通过 Redis 内置的项链协议（AOF 和 RDB），可以实现持久化存储和恢复数据。

行为面试

在行为面试中，面试官向我提出了一些与工作经验和团队合作等相关的问题，以下是几个典型问题和我的回答。

1. 描述一次你处理一个重要的、复杂的任务的经历

我的回答：

我描述了一次我实习期间参与的一个团队项目任务，该项目需要针对市场上某种特定的机器人模型进行深度分析和模拟等测试工作。在任务中，我经历了需求分析、设计实现、问题解决和结果报告等多个环节，最终取得了较好的效果。

2. 描述一次你与团队成员合作解决冲突的经历

我的回答：

我描述了一次我在学校中参与的一个竞赛项目，在项目过程中，我和团队成员之间由于任务分配、代码质量和进度安排等问题，产生了不少的矛盾。最终，在我和其他成员的共同协调和沟通下，我们通过讨论和妥善处理，解决了团队内部的冲突问题，并成功完成了竞赛任务。

总结

在这次面试中，我和面试官进行了多轮技术和行为面试，深入了解了亚马逊使命组的工作内容和技术栈，也收获了不少的面试经验和技术启示。我对这份工作岗位充满热情和信心，并将结合反思和总结，不断提升自身能力，为亚马逊的使命做出更多的贡献。