TikTok面试中对数据结构和算法能力的考核点与应对方法

在 TikTok 的技术面试中，我们不仅考察你的硬实力，更关注你在高压下的临场反应和问题解决能力。你需要快速理解问题，清晰地表达思路，并在面试官的追问下展现你的深度和广度。今天，我们回顾一场由CSOAsupport参与的 TikTok SDE 面试辅助过程实况，看看候选人是如何在我们的协助下应对实时问题挑战的。

面试开始，在确认了基本的音频和屏幕共享后，面试官通常会直接切入正题，大致对话如下：

面试官: “你好，请简单介绍一下你自己，重点突出与我们职位相关的经验和技术栈。”

候选人: “您好，我是一名拥有五年后端开发经验的工程师，目前在一家知名互联网公司负责核心业务系统的研发。我的主要技术栈包括 Golang、Java，熟悉微服务架构、分布式系统以及高并发场景下的性能优化。在之前的项目中，我主导了多个核心模块的设计与开发，例如用户增长和内容推荐系统。我对 TikTok 这样充满活力的平台非常感兴趣，也相信我的技术能力能够为团队做出贡献。”

面试官: “你提到内容推荐系统，能详细说说你最近参与的一个最具挑战性的项目以及你在其中的角色吗？”

候选人: “最近我参与的一个挑战性项目是对现有推荐系统的实时性进行优化。由于业务快速发展，原有的离线计算模型已经无法满足需求。我负责了将部分核心推荐逻辑迁移到实时计算框架 Spark Streaming 上，并引入了基于 Redis 的低延迟特征存储。这个过程中最大的挑战在于保证数据流的稳定性和实时性，以及如何在高并发场景下进行精准推荐。我主导了技术方案的设计和核心代码的开发，并负责了整个迁移过程的监控和调优。”

面试官: “在实时计算的优化过程中，你遇到了哪些具体的技术难点？又是如何解决的？”

候选人: “主要的难点在于数据一致性和延迟控制。为了保证数据一致性，我们采用了 Kafka 作为消息中间件，并设计了完善的数据校验机制。在延迟控制方面，我们对 Spark Streaming 的任务调度和资源分配进行了精细化调优，并利用了 Redis 的 Pipeline 特性来减少网络开销。此外，我们还引入了基于时间窗口的聚合计算，以平衡实时性和准确性。”

面试官: “好的，接下来我们来看一道算法题。”

面试题目：

Problem Statement: 设计一个简易的限流器。假设我们有一个 API 接口，要求在过去 1 分钟内，单个用户（通过 User ID 标识）的请求次数不能超过 100 次。请你设计一个数据结构和相应的算法来实现这个限流功能，并考虑高并发场景下的效率。

面试官: “请你思考一下，你会选择什么样的数据结构来存储用户的请求记录？如何判断当前请求是否超限？并考虑一下在高并发场景下可能遇到的问题以及如何优化。”

候选人:（思考片刻）“首先，对于单个用户的请求记录，我可能会考虑使用一个有序的列表或者队列。列表中的每个元素记录了请求的时间戳。当有新的请求到来时，我需要检查列表中最早的时间戳是否已经超过 1 分钟之前。如果是，则移除该时间戳。然后，我检查列表的长度，如果长度小于 100，则允许通过并记录当前请求的时间戳。（这个过程中候选人根据CSOAsupport的实时字幕提醒进行快速梳理问题的回答逻辑）

在高并发场景下，直接操作列表可能会存在线程安全问题。为了提高效率，我可以考虑为每个用户维护一个独立的计数器和一个时间窗口。计数器记录了当前时间窗口内的请求次数。时间窗口可以使用一个环形队列来存储最近 100 个请求的时间戳。

当有新的请求到来时，我首先获取当前时间戳。然后，我检查环形队列中最早的时间戳是否已经超过 1 分钟。如果是，则将计数器减一，并将该时间戳更新为当前请求的时间戳，同时将计数器加一。如果环形队列未满，则直接将当前请求的时间戳加入队列，并将计数器加一。最后，我判断计数器的值是否超过 100。如果超过，则拒绝该请求。”

面试官: “你提到了环形队列，这是一个不错的思路。那么，你如何处理时间窗口的滑动？以及在高并发场景下，如何保证操作的原子性？”

候选人: “对于时间窗口的滑动，我可以在每次有新请求到来时，都检查环形队列头部的时间戳是否过期。如果过期，则持续移除过期的记录并更新计数器，直到队列头部的时间戳在 1 分钟内或者队列为空。（每当这个环节，候选人容易陷入短暂性的思维卡顿，而我们的VO代面团队会实时给出一至两个对应答案，并作出答题的逻辑提示和代码细节点提示，如下所示）

在高并发场景下，为了保证操作的原子性，我可以考虑使用线程安全的容器，例如 java.util.concurrent 包下的 ConcurrentLinkedQueue 来存储时间戳，并使用 AtomicInteger 来维护计数器。或者，如果对性能有更高的要求，可以考虑使用 Redis 这样的外部缓存服务，利用其原子操作的特性来实现限流。”

面试官: “很好。你还提到了 Redis。如果使用 Redis，你会选择什么样的数据结构？如何实现？”

候选人: “如果使用 Redis，我可能会选择使用 Sorted Set。Key 可以是用户的 ID，Score 可以是请求的时间戳。当有新的请求到来时，我向 Sorted Set 中添加一个以当前时间戳为 Score 的元素。然后，我可以使用 ZREVRANGEBYSCORE 命令查询在过去 1 分钟内的请求数量（Score 在当前时间戳减去 60 秒到当前时间戳之间的元素个数）。如果数量超过 100，则拒绝请求。为了清理过期的记录，我可以定期使用 ZREMRANGEBYSCORE 命令移除 Score 小于当前时间戳减去 60 秒的元素。Redis 的操作是原子性的，可以很好地处理高并发场景。” （CSOAsupport在提供面试题逻辑与结局方案的同时，通常会具体化到算法层面，这样能很大程度上增加面试官对候选人的人可。）

面试官: “思路清晰。你考虑了多种实现方案，并分析了各自的优缺点。今天的面试就到这里，感谢你的参与。”

整场面试回顾

在这场模拟的 TikTok 面试中，候选人通过CSOAsupport的远程协助面试，能精准且清晰的回答出各个问题的南迪纳，由此展现了扎实的技术基础和在高压下快速思考的能力，面对新的算法问题，他能够得到投屏字幕提示与并理解题意，犹如自己很快速的提出多种解决方案，并深入分析了不同方案的优缺点以及在高并发场景下的考虑。面试官通过逐步深入的追问，考察了候选人对基础知识的掌握程度、解决实际问题的能力以及对系统设计的理解。这种面试模式让候选人大幅度提高TikTok 等一线互联网公司的技术面试过程中的应对能力，凸显出候选人的综合能力和临场应变能力。

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