👋 大家好！今天给大家带来一场 Amazon（AWS - DynamoDB 团队） 的真实远程面试全过程复盘。如果你对 Amazon 的技术面好奇、不知道什么是 behavioral “Invent and Simplify”、或者总觉得系统设计听天书 —— 这篇文章你一定要看到底！
🧠 面试内容全览：Redis迁移、Locker系统设计、Top-K词频统计、还有经典BQ！
这次的 Amazon 面试是标准的多轮远程面，主要包括：
- Behavioral + Redis项目深聊
- 系统设计：Locker管理系统
- 算法题：解码嵌套字符串 & 高频词统计
每轮题目都不空洞，面试官的问题很有追问性，下面我们逐轮还原。
💼 Round 1：行为面 + Redis项目深挖
🧩 面试问题英文原文：
Can you tell me more about the project where you migrated from DynamoDB to Redis? What were the key technical challenges and how did you overcome them?
👨💻 答题要点拆解：
- 项目背景简述：系统原本使用 DynamoDB 存储用户行为数据，但随着实时性和低延迟需求提升，需要迁移到 Redis。
- 迁移原因分析：主要是为了处理高并发场景下的热点数据（如：点赞、收藏），DynamoDB 虽然可扩展但在极端读写下延迟不稳定，Redis 提供亚毫秒响应。
- 技术挑战：
- 数据一致性：Redis 是内存数据库，如何保证写入后的数据不丢失？
- 双写机制：初期需要 DynamoDB 与 Redis 并存，防止数据缺失。
- TTL和持久化策略：如何利用 Redis 的过期机制与 AOF/RDB 做备份。
🧠 面试官深入追问：
- 为什么 Redis 而不是 RabbitMQ？ 因为本质是数据存储需求，不是异步消息队列。RabbitMQ 更适合异步通信而非结构化存储查询。
- Redis选择中基础设施怎么考量？ 是否支持多副本、备份、冷数据持久化、如何横向扩展、节点迁移策略等。
- 你在这个项目中应用了哪些设计原则？ Invent and Simplify：将 Redis 设计为中间层缓存 + 事件日志处理架构，简化请求链条；主动剥离非核心功能减少系统复杂性。
🎯 结尾Bonus问题：是否在DDL之前成功迁移？
答：Yes，但通过阶段性灰度发布、A/B流量控制、可回滚方案确保切换平滑。
🏗️ Round 2：系统设计题——Locker 管理系统
🧩 题目英文原文：
Design a locker system that can:
- Add lockers with size & weight capacity
- Check availability
- Assign lockers to packages based on size & weight
- Prioritize shortest occupied duration or earliest available locker
📌 核心设计思路：
- 对象模型：
Locker: ID, 尺寸等级（S/M/L），最大承重，当前状态（空闲/占用）Package: ID, 尺寸 & 重量，寄存时间
- 核心功能模块：
- 添加新Locker
- 查询指定条件下的空闲Locker（基于优先级策略：先空闲、再最短占用）
- Locker分配逻辑（用最小可容纳尺寸原则 + weight限制）
📦 数据结构：
- 使用
dict<Size, PriorityQueue<Locker>>快速定位某一尺寸的可用locker - 每个Locker的状态管理可抽象为状态机：空闲 → 占用 → 释放
📈 扩展问题处理：
- 如果Locker很多？ → 分区管理 + 按地理位置hash分段
- 如何处理并发冲突？ → 分布式锁 or 乐观锁+重试
- 如果 Locker 占用时间过长？ → 引入 TTL + 定期检查任务清理
🧮 Round 3：算法题 Top-K 高频词统计
🧩 英文题目原文：
Given a list of words, return the top K most frequent words, sorted by frequency and then lexicographically if tied.
📌 解题思路精华：
- 统计词频（用
collections.Counter） - 按照词频降序 + 字典序升序 排序
- 返回前K个单词
🔍 核心代码：
⏱ 时间复杂度：
- 构建词频表 O(n)
- 排序 O(u log u)，其中u是唯一词数量
- 返回前K个 O(k)
🔐 Round 4：Bonus算法题——解码嵌套字符串
🧩 英文题目原文：
Decode a string such as
"3[seattle2[city]]"into"seattlecitycityseattlecitycityseattlecitycity"
📌 解法概述：
- 用 栈 解决嵌套结构
- 遇到
[就记录当前数字与前缀 - 遇到
]就进行展开拼接
💬 BQ行为面经典问题（必背）
“Can you give me an example of a time when you delivered an important project under a tight deadline?”
🎯 回答策略：STAR结构（Situation, Task, Action, Result）
情境：项目临近上线，Redis迁移未完成
任务：在72小时内完成Redis切换并上线
行动：划分三阶段执行：代码改造、灰度验证、回滚机制部署
结果：如期完成，系统访问速度提升25%，错误率下降40%
✨ 面试亮点总结
| 模块 | 面试官考察点 | 应对策略 |
|---|---|---|
| Redis迁移项目 | 架构理解 + 技术选型合理性 | 强调对比分析、系统设计逻辑 |
| Locker系统设计 | 数据结构选择 + 扩展性 | 对象建模 + 优先队列 + 并发思考 |
| 高频词统计 | 基础算法 + 复杂度分析 | 堆 or 排序都能讲得明白 |
| 字符串解码 | 栈操作 + 正确性 | 注重边界情况（嵌套/非法） |
| BQ行为题 | 亚麻文化匹配 | STAR结构 + 与AWS Leadership Principle呼应 |
✅ 写在最后：Amazon 面试真的玄学吗？
不玄，但真的难。难在你不仅要写对代码、想好架构，还要能解释得清楚，讲得有逻辑，让人信服。
这场面试并不靠背题，而靠准备：项目深入剖析、设计能力的结构化表达、以及行为面的有感叙述。
📌 关注点：用真实项目展现技术深度，用行为故事打动人，用系统设计表达思维清晰度。
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