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面试官,请开始你的表演

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种面试官特有的面无表情:“嗯,答得不错。那下一个问题——怎么判断一个链表有环?”
“快慢指针,”林默脱口而出,“一个指针每次走一步,另一个每次走两步,如果相遇,就有环。”
“如果有环,怎么找到环的入口?”
林默正要回答,突然想起网上看到的一个段子,忍不住嘴角微微上扬。
张劲松注意到了他的表情:“怎么,这个问题很好笑?”
“不是,”林默说,“我就是想起一个段子——面试官问怎么找到环的入口,应聘者答:用HashMap,如果某个节点被第二次访问到,那就是入口。”
眼镜男皱眉:“这虽然也能解决问题,但空间复杂度太高了,面试一般不这么答——”
“我知道,”林默打断他,“所以我不这么答。标准的解法是:快慢指针相遇后,把其中一个指针放回头节点,然后两个指针都每次走一步,再次相遇的地方就是环的入口。”
他说完,还补了一句:“原理是数学推导出来的,需要我现场推导一遍吗?”
眼镜男的表情变得有些微妙,像是一个想找茬却找不到茬的人。
张劲松在旁边看着,嘴角的笑意越来越明显。
“行了,”他摆摆手,“基础题就到这儿吧。下面来点真格的。”
他示意那个女人开始提问。
女人合上电脑,正视着林默。她长得很清秀,戴着一副金丝边眼镜,看起来像是刚从学校毕业没多久的研究生,但眼神里却透着一股锐利。
“我叫苏瑶,是后端组的负责人。”她顿了顿,“我想问你一个实际场景的问题。”
林默点头:“请说。”
“我们有个电商系统,在双十一零点的时候,会有一个瞬间的流量高峰。假设我们用的是MySQL数据库,怎么保证在高并发下,库存不会超卖?”
这是一个典型的“秒杀系统”问题,林默在学校里做过类似的课程设计。
但他没有立刻回答,而是反问道:“您想要理论上的最优方案,还是实际可落地的方案?”
苏瑶挑眉:“这两个有区别吗?”
“有,”林默说,“理论上最优的方案,是把库存放在Redis里,用Lua脚本保证原子性,然后用消息队列异步处理订单。但实际落地的时候,要考虑Redis挂了怎么办,消息队列积压了怎么办,还要考虑用户体验、防刷、限流、降级——一套下来,代码量能翻十倍。”
苏瑶愣了一下,然后笑了。
这一笑,之前那种冷冰冰的气质消散了大半,看起来像个普通的邻家姐姐。
“那如果让你来设计,你会怎么做?”
林默想了想,说:“分三步走。”
“第一,前端做限流,同一个用户一秒只能点一次下单按钮,防止脚本狂刷。”
“第二,用Redis缓存库存,用Lua脚本扣减库存,保证原子性。扣减成功的进入下一步,扣减失败的直接返回‘卖完了’。”
“第三,把成功扣减库存的请求写入消息队列,后端服务异步处理订单创建、支付等逻辑。如果订单创建失败,要回退库存。”
他顿了顿,补充道:“当然,这是最基础的版本。如果要求更高,还要考虑Redis集群、数据一致性、热点key等问题。但我觉得,面试时间有限,我说多了您也记不住。”
苏瑶嘴角抽了抽:“……你这是在嫌弃我记性不好?”
“不是,”林默一脸认真,“我是怕您嫌我话多。”
旁边的眼镜男终于逮着机会了,嗤笑一声:“你倒是挺会替人着想。不过,我有个问题——你刚才说的方案里,如果Redis扣减库存成功了,但消息队列处理失败了,库存怎么回退?”
林默看着他,心里明白这是给自己挖坑呢。
但他不慌不忙地说:“这个分两种情况。”
“如果消息队列本身没挂,只是业务处理失败,那可以在消费端捕获异常,然后调用一个补偿接口,回退Redis里的库存。”
“如果消息队列挂了,或者消息丢失了,那就需要用定时任务,定期对账——把Redis里的成功扣减记录和数据库里的真实订单做对比,发现不一致的,人工介入或者自动补偿。”
眼镜男追