如果用一个词形容亚麻的SDE面试，那就是“窒息感”。刚结束的这场远程面试，一位语速飞快的印度小哥，从头到尾没给我半点喘息的机会。没有多余的寒暄，直接就甩给我一个大部头的系统设计题，感觉大脑的CPU瞬间被拉满。

面试开始没几句寒暄，直接就甩给我一个大部头的系统设计题。

“Design a scalable API Rate Limiter.”

面试官希望我设计一个可扩展的API请求速率限制器。这题算是老朋友了，但亚麻问得非常深，完全不是背模板就能过的。我先稳住心神，确认了几个关键的设计目标，比如要支持按用户或IP进行限制，并且延迟要做到毫秒级，还要保证高可用和高扩展性，轻松应对上万QPS的流量。我的核心思路是围绕Redis集群和令牌桶算法来构建。当请求进来时，不是直接放行，而是先向“桶”里申请一个“令牌”。我跟面试官解释了如何利用Redis的原子操作，特别是通过Lua脚本来保证“取令牌”和“更新时间戳”这两步的原子性，避免并发场景下的数据不一致问题。我还详细设计了Redis里的key格式，例如 ratelimit:{api_id}:{user_id}，以及里面存储的字段，包括当前剩余的令牌数和上次补充令牌的时间。整个过程像是在白板上和同事讨论技术方案，感觉他对我这种抽丝剥茧、主动沟通的风格还比较满意。

系统设计聊得差不多四十分钟，我刚松一口气，面试官就无缝切换到了算法环节。

第一题：

“Design an algorithm in code to check if someone has won the game Tic Tac Toe.”

设计一个算法，判断井字棋游戏（Tic Tac Toe）是否有人获胜。这题看似简单，但我知道魔鬼藏在细节里。我没有立刻动手写码，而是先定义了一个游戏类，包含棋盘状态和当前玩家等信息。解法的关键在于，不需要每次落子后都暴力扫描整个棋盘。更高效的做法是，只检查刚刚落子的那一行、那一列以及两条对角线（如果落点在对角线上的话）。这样就把检查的复杂度从整个棋盘大小降低到了线性级别。我还主动提了几个边缘情况的处理，比如用户落在已有棋子的位置，或者棋盘下满了平局怎么判断，面试官听完点了点头。

紧接着，第二道算法题来了，完全不给喘息的机会。

“You are given a list of travel constraints where each constraint means ‘You need to go to airport A before B’. Write code to return a valid order of visiting all airports, satisfying all constraints. If impossible, return exceptions.”

这题我一看，DNA动了，这不是经典的拓扑排序吗？题目给出一系列旅行限制，比如必须先去机场A才能去机场B，要求输出一个满足所有限制的有效行程。我的思路很清晰：先把这些限制关系建成一个有向图，每个机场是一个节点。然后计算每个节点的“入度”（indegree），也就是有多少个前置节点。从所有入度为零的节点开始（这些是可以最先访问的机场），把它们放进一个队列里。之后就是标准的BFS流程，不断从队列里取出节点，然后把它指向的所有邻居节点的入度减一，如果邻居节点入度也变为零，就把它也加入队列。最后，如果访问过的节点数量等于总机场数，就找到了一个合法的行程；否则，说明图里有环，不存在这样的行程。

整个面试下来，感觉亚麻非常看重工程师对基础知识的掌握深度和在压力下的沟通能力。面试不只是写出代码，更是清晰地展示你的思考轨迹。希望这篇热乎的面经能对大家有帮助，祝各位都能披荆斩棘，拿下心仪的Offer！

本文的作者 石老师，在这里给大家打个硬广，csoahelp.com每日分享北美大厂面经，小红书也有更新，我们还提供种类多样的收费服务协助您进入北美科技大厂，有意向的微信扫码联系我，或者也可以通过其他方式联系我