亚马逊面试经历|设置 417（用于 SDE-2）

简介

本文将介绍我的一次亚马逊面试经历，面试的岗位是 SDE-2。面试官的问题主要涉及以下几个方面：

• 数据结构与算法
• 系统设计
• 对某些技术的了解

下面将按照我记忆中的顺序，逐一介绍面试官的问题以及我的回答。

数据结构与算法

问题 1：如何判断一个链表是否有环？

这是一个经典的问题，可以使用快慢指针来解决。具体来说，我们让两个指针 slow 和 fast 同时从链表的头节点出发，每次 slow 走一步，fast 走两步。如果链表中有环，那么 fast 一定会在某个时刻追上 slow，此时就可以判断出链表中有环。

代码如下：

public boolean hasCycle(ListNode head) {
    if (head == null) {
        return false;
    }
    ListNode slow = head, fast = head.next;
    while (fast != null && fast.next != null) {
        if (slow == fast) {
            return true;
        }
        slow = slow.next;
        fast = fast.next.next;
    }
    return false;
}

问题 2：如何判断一个字符串是否为回文字符串？

回文字符串是指正着读和倒着读都一样的字符串。解决这个问题的基本思路是通过两个指针 left 和 right 分别指向字符串的开头和结尾，然后向中间扫描，比较 left 和 right 位置上的字符。如果字符不相同，那么就不是回文字符串；如果扫描到了中间位置，那么就是回文字符串。

代码如下：

public boolean isPalindrome(String s) {
    int left = 0, right = s.length() - 1;
    while (left < right) {
        while (left < right && !Character.isLetterOrDigit(s.charAt(left))) {
            left++;
        }
        while (left < right && !Character.isLetterOrDigit(s.charAt(right))) {
            right--;
        }
        if (Character.toLowerCase(s.charAt(left)) != Character.toLowerCase(s.charAt(right))) {
            return false;
        }
        left++;
        right--;
    }
    return true;
}

问题 3：如何实现一个最小堆？

最小堆是一个特殊的二叉堆，满足以下性质：

• 每个节点的值都小于或等于其左右子节点的值；
• 底层是一个完全二叉树。

我们可以使用数组来表示一个最小堆。假设第 i 个节点的值为 a[i]，则其左子节点和右子节点的下标分别为 2 * i + 1 和 2 * i + 2。可以证明，一个长度为 n 的数组表示的二叉树的叶子节点的下标范围是 [n / 2, n - 1]，因此我们只需要从下标为 n / 2 - 1 的节点开始往前遍历数组，对每个节点进行下沉操作即可。

代码如下：

public class MinHeap {
    private int[] data;
    private int size;

    public MinHeap(int capacity) {
        data = new int[capacity];
        size = 0;
    }

    public void insert(int val) {
        if (size >= data.length) {
            throw new IllegalStateException("Heap is full");
        }
        data[size++] = val;
        int i = size - 1;
        while (i > 0 && data[i] < data[(i - 1) / 2]) {
            swap(i, (i - 1) / 2);
            i = (i - 1) / 2;
        }
    }

    public int extractMin() {
        if (size == 0) {
            throw new IllegalStateException("Heap is empty");
        }
        int min = data[0];
        data[0] = data[--size];
        int i = 0;
        while (2 * i + 1 < size) {
            int j = 2 * i + 1;
            if (j + 1 < size && data[j + 1] < data[j]) {
                j++;
            }
            if (data[i] <= data[j]) {
                break;
            }
            swap(i, j);
            i = j;
        }
        return min;
    }

    private void swap(int i, int j) {
        int temp = data[i];
        data[i] = data[j];
        data[j] = temp;
    }
}

系统设计

问题 4：如何设计一个分布式缓存系统？

这个问题是一个经典的系统设计问题，需要考虑的因素非常多。面试官在问题中给出了一些约束条件，比如缓存系统需要支持 get 和 put 两个操作，可以使用 LRU 或 LFU 算法来淘汰缓存，等等。根据这些条件，我提出了以下大致的设计方案：

• 使用一致性哈希算法来实现缓存的分片存储；
• 每个缓存节点维护一个本地的 LRU （或 LFU）缓存；
• 当需要访问某个 key 对应的缓存时，先根据 key 计算出其哈希值，确定哪个缓存节点应该负责存储这个缓存；
• 如果该节点上的本地缓存不存在该缓存，就向其他节点请求数据；
• 如果其他节点也没有该缓存，就从持久化存储中读取数据并写入本地缓存和其他节点的缓存中；
• 如果本地缓存已满，就使用 LRU （或 LFU）算法淘汰一些缓存。同时，淘汰的缓存也需要同步到其他缓存节点里。

当然，这只是一个粗略的方案，实际上还需要解决很多问题，比如负载均衡、缓存一致性维护、网络延迟等等。

问题 5：如何设计一个视频点播系统？

这个问题也是一个经典的系统设计问题，需要考虑的因素更加丰富。根据面试官给出的要求，我提出了以下大致的设计方案：

• 将视频文件分别切分成若干个小的 ts 片段，并将这些片段上传到云存储中；
• 每个客户端在需要观看某个视频时，从视频目录服务中获取该视频的元数据，包括所有 ts 片段的 URL 以及视频总时长等信息；
• 客户端可以选择直接下载该视频的所有 ts 片段并按顺序播放，或者使用流媒体技术来边下边播；
• 如果使用流媒体技术，客户端需要向流媒体服务器发送请求，并接收被分割成若干个 ts 片段的视频流；
• 流媒体服务器需要根据客户端的带宽和网络状况等信息，动态计算出该客户端可以承受的码率，并发送相应的 ts 片段；
• 在呈现视频时，客户端需要使用缓存来减少网络延迟。

当然，这只是一个大致的方案，真正实现起来还需要解决很多问题，比如流媒体服务器的选型、视频编码的优化、QoS（Quality of Service，服务质量）的保障等等。

对某些技术的了解

问题 6：你对 Spring Cloud 有了解吗？它有哪些组件？

我对 Spring Cloud 很熟悉，Spring Cloud 是 Spring 生态系统中的一个重要成员，主要用于构建分布式系统的基础设施。Spring Cloud 包含众多的组件，其中一些比较常用且重要的组件包括：

• Eureka：一个基于 REST 的服务注册与发现组件，用于构建具有高可用性的微服务架构。
• Ribbon：一个以客户端负载均衡为核心的组件，用于在微服务之间快速、安全地进行通信。
• Feign：一个声明式、模板化的 HTTP 客户端，支持多种编码器和解码器，简化了微服务之间的交互。
• Zuul：一个基于反向代理的 API 网关，支持动态路由和协议转换，可以为微服务提供多种服务策略。
• Hystrix：一个具有容错能力的断路器，可以在服务故障时自动切换到备用服务。

当然，除了上述组件之外，Spring Cloud 还包括很多其他的组件，比如 Config、Bus、Security 等等。

问题 7：你对 JVM 的垃圾回收算法有了解吗？

这个问题涉及到 JVM 的底层实现，需要对 JVM 垃圾回收算法有所了解。JVM 的垃圾回收算法可以分为两大类：基于引用计数的垃圾回收算法和基于标记-清除的垃圾回收算法。引用计数算法会统计对象被引用的次数，如果次数为 0，那么就认为这个对象可以被回收。但是，它无法解决循环引用的问题，因此在实际应用中使用得比较少。标记-清除算法是当前使用最广泛的垃圾回收算法，主要有以下几个步骤：

1. 从根节点开始，遍历所有可以达到的对象，并将这些对象打上标记；
2. 扫描整个堆，如果某个对象已被打上标记，则说明它是活动对象，否则就是垃圾对象；
3. 对于所有没有标记的对象，将它们所占据的内存回收。

这个算法相较于引用计数算法，在解决循环引用问题方面更加彻底，但是在标记和清除阶段的性能损耗较大，会导致系统出现暂停。

除了标记-清除算法之外，JVM 还使用了其他一些垃圾回收算法，比如标记-整理算法和复制算法等。这些算法各有优缺点，可以根据具体的场景和应用来选择。