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[Uber] Uber-NY Onsite “噢你很懂design?”

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发表于 12-12-2017 06:08 AM | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 堕落的猴子 于 10-1-2015 12:35 PM 编辑 ! E% N4 e( q3 h6 y; [
0 H$ o8 ]0 y% m' |
实习求职终于uber offer,全职求职始于uber rej,what a life。带着唯一的return offer继续骑驴找马找全职了。$ X! m! D2 @: J

. E7 r# M, p# ^+ u$ o* m! M% `8 ]; L====感想====
; a  V4 U$ F/ |0 k0,千万不要看点科技博客,小文章就觉得懂design了,千万不要!常见design题有什么用,还是被大牛们按在地上摩擦了!所以下面都是我自己总结出来的合适答案,可能还是会导致你被按在地上摩擦,大家随便看看。
/ J9 b$ _; [4 }/ J$ r* l3 L7 G1,Uber NY的Bar很高,尤其是design bar,不想浪费机会的小伙伴还是申Uber SF吧。刷算法基本对Uber NY没用的,目前Uber NY就没有new grad,第一批new grad的要求必然是overflow的。( d8 D, i' O8 |
2,几乎纯Design面试,new grad永远的痛,狠狠一巴掌打在自以为design很熟的我脸上。面我的四个人都干过小公司CTO甚至大公司的技术核心,“你们这些说名词的new grad,根本不懂design的境界”。
5 _0 G: y0 T- V$ [. D3,真机IDE测试,能bug free就bug free,对方的笑容不代表他认可你先run再debug。大家都是专业的,笑容什么都不代表。
5 X& P! a. a. n3 ^, k( H4,Uber NY的压力明显也比Uber SF要大,大家都很匆匆忙忙,留学生同学们尤其要注意,要考虑好你适合不适合这里。业绩压力绝对是很大的。
/ v( Y( c/ m, ~- X" s7 r" O/ z5,面试里很明显的表现不好的地方,就是我说了一些buzzword(kafka,riak,thrift)之后,并不能很好地解释具体理由和这些技术的核心优势。再来一次一定不乱丢buzz word了。宁愿说原理和raw model,也不随便丢名字。, v9 ]- I+ j) ?8 j2 @
6,Hiring Manager和面试官的热情,Uber NY在做的事依然让我很向往,不过只能下次再来过了。I'll be back!
" q8 J2 ?9 E& _  T7,我主要看的复习design的东西:http://www.meetqun.com/thread-767-1-1.htmlhttps://github.com/checkcheckzz/system-design-interview,然后就是每一个技术名词都去看下文档,大概的应用场景,他们主开发者的演讲。接下来的准备估计会看更深了。6 ^2 j1 ^6 {, s- e0 e: q
0 A( r+ h9 F% m  \3 \3 Z; P
====Onsite====
9 @* d' ]7 c+ j+ i4 {一轮:我暑假的mentor的CMU同学,一开始聊了5分钟家常和我mentor如何逗比很开心。然,并,卵。/ n4 m7 y3 G- o2 {
, S7 B1 n9 k) x& o5 s
1,常见题-Design spotify,主要在问playlist和shuffle list功能。) L* v! j/ w# \
>player,playlist,song这些类要怎么搭配比较合适,自由发挥。常见的OOD设计+ ?2 A, W6 s( E$ S
>如何让用户之间分享playlist做到最快,让用户之间通信而不是找中央服务器拿,进程间通信(IPC)和线程间通信(ITC)的常见实现(这里wiki一下,总有几个你熟的名词)。+ v: y  ]$ O1 Z  o
>想增加一个shuffle功能,自动随机排序当前list里的歌,这个shuffle怎么写。经典的knuth洗牌算法,写在白板上。
. }0 A* L+ \# t! w>用户想shuffle之后回到之前那个版本,如何处理。要把每一次shuffle的结果存起来。用map或者链表存可以快速存取。用户还想删除当前shuffle的版本的话,写个简单的双链表删除当前node并且更新位置即可。2 v; i( B6 L  U
>设计一个函数goto(int step),让用户可以返回到某个shuffle次数之后的结果(比如用户在100万次shuffle后的版本,想回到50万次shuffle的版本,吓得我当时尾巴都掉了)。我先提到继续用map,用consistency hashing来减少rehash的麻烦。对方说不太可行,因为复杂度还是太高,但是consistency hashing的方向是对的。
/ }# I' Y- x1 J$ |3 H>>然后totally lost,开始丢buzzword,说amazon的dynamo有个ring结构可以进一步压缩rehashing的工作量或者linkedin的voldemort可以加速大数据的读取和存储,redis的跳表结构可以压缩空间使用,可以用多级cache或者LRU cache来增加读取速度。全部都不满意,而且scale越来越大,用户shuffle的次数可以billion级,用户的歌单可以billion级等等。最后跪求提示,在暗示下意识到可以改造随机数生成器,在洗牌算法里用我提供的seed进行随机数生成,这样只需要存对应次数的seed。对方表示认可,但是依然可以优化,时间不够了。丢名词的那几分钟,简直就是被慢慢摩擦的过程。
; C7 r& N: o; M4 D, t
& S2 [' z* s( q二轮:一个做前端的小哥,而且是很前端的前端。) h, n+ ?% i& D2 d
. \" |+ V% q+ M% q0 ]! ?1 v
1,count and say。
- P2 X; _* v9 {+ J" B>我直接作死说我做过(其实是太过自信了),让小哥卡了几分钟,好像是他唯一的用来考非前端的题。然后说改设计吧。也许不应该让他这么没面子,毕竟也是做过CTO的人啊,也许吧。
" s: u0 w; ~. ^/ G) D( P% |
) Q; @9 l- r7 i) X: H+ J2,常见题-facebook friends recommendation。
$ A! |0 X2 y4 l/ O. B>首先朋友之间的关系如何存储。常规的sql乃至常规的nosql(比如mongodb)为什么不适合这个模型(因为关系会互相嵌套,为了处理这些嵌套,开发过程也会很繁琐),如何解决-使用graph db。因为我在fb做过了解他们的TAO架构,所以稍微说了下,可以把朋友关系存在边上,这样本身node就只是用户就足够了,提取关系时也可以很轻松的batch 操作。常见的开源的就是neo4j,可以看看他们的自我介绍和应用场景。也可以看看fb的engineering blog对于tao的介绍。
9 s& E( F8 w4 o7 V8 H5 `& ~! N) _>然后如何进行推荐,从最基本的bfs开始说,每个用户为起点,bfs出去到距离2的时候停下,这个bfs不记录visited,单纯看有有多少用户和当前用户距离为2(就是有一个共同好友),所以把结果打印出来,重复出现最多的几个用户就是最适合推荐的。/ A' V; Y7 I6 j; h3 ^9 Z9 u  f
>>follow up,如何提高效率,当用户数大到一定程度时?这里就是典型的MR应用,因为每次记录都是(用户名,1)这样,把所有的加起来就是典型的reduce步骤。如何提高反复处理的效率,可以缓存结果,也可以用spark这种基于运算而非基于数据的模型,把运算传递给数据。说简单了就是传统的Hadoop的优缺点分析。4 P# f( e/ ~2 R) V
>>>再follow up,如何对新增的用户进行快速的处理,如何对距离3甚至关系更远的用户进行分析?这里开始就要谈到collaborative filtering和相关的开源库比如Apache Mahout了,然后瞎扯了可以用spark streaming来进行流式处理,对方来兴趣了,问我spark streaming的discretized stream如何适用到这个题目,卒。2 t3 |: {! v1 _% p: \

$ d) L  u, N0 {# {5 W) O: ?3,问完设计,上机写个简单的类似字典搜索。给你代表字典的list<string>和代表输入的list<string>,把输入字符串里所有出现在字典里的部分大写(对,就是breaking bad的片尾staff表那样)。
) S" L9 \2 o2 {$ h6 h4 D>现在想起来,估计是有陷阱的。我当时太开心,就说好吧我们来写吧。几分钟写完,还装逼地说我们来写个JUnit test吧。其实这些都是intern面试之后积累的,因为他们家面试经常让你开自己的ide,写完了自己写个junit test来assert equal。
$ q( |8 P6 }/ u0 d>test写完,准备run之前,问了一句,你是想我按了run看错误去debug,还是先我肉眼debug一下再run呢。对方笑了笑说都行。。。现在想起来,我选错答案了。
3 _$ D( ^3 [1 n* N/ j1 ]>然后跑出错,debug,又出错,再debug,两轮快速迭代,增加了2个边界检查,通过。对方要求我发代码给他看看,开心发完之后就聊天了。现在想起来,我应该主动要求把代码再优化下的,傻逼兮兮又被按在地上摩擦了吧,自己还不知道。1 Y3 U8 I6 @: d5 M! B
) H& W* u9 b( I" u5 Y' |
三轮:一个前Google大牛,上来就把我简历丢开说我们聊聊uber吧。
. P8 [/ A7 m- {% L; R
" N/ n5 C% O0 a" B7 S, C9 j1,常见常见题-Design Uber。
( P. J1 K  w# @5 `>https://cnodejs.org/topic/557b9cff16839d2d53936242,建议各位先把这个里面的那张图看下,它大概描述了早先的Uber模型(最新的应该很不一样了),有个概念就好,千万不要去硬记那些名词。
. T+ v7 v: h: a; K>上面模型里的mongodb是错的,千万别说mongodb,可以去搜下为什么初创公司发展之后都要脱离mongodb。最新最正确的架构看下面这条。
9 R1 ^( V- D: Z& k: F>http://highscalability.com/blog/ ... arket-platform.html,这里是关于目前的架构的介绍,基于他们架构师的一个7月份的talk。然并卵,别死记硬背。这个网站本身有很多不同大网站的architecture的分析,都可以看,对名词最好能多深入了解一下应用场景和实现方式。9 Y: t! x# h* X: X2 w+ p
" L' [+ K8 @7 G8 F0 n
>先从最基本的用户验证开始问,我看太多科技博客以为上来就问我大架构的东西。结果一开始迷惑了一阵子直奔dispatching service,傻到回答别人说http是stateless,tcp是stateful这种奇怪的答案。其实就回答一个POST请求就好了。网络层7栈结构我都能背了,还在这里犯这种傻,我对不起老师。9 B6 W0 A$ p& Z  |, T3 O
>验证之后,如何不需要进行后续验证,这里可以说cache下用户的登录状态,也可以让用户在post请求里加入生成的密匙,就像OAuth那样。对方似乎对OAuth类的做法不是很满意,“可以是可以,算一种办法吧”。
3 B& f0 U& o' f" ]: v: n>用户要给服务器发送什么信息。物理地址,请求的车型,当地时间。可以JSON也可以CSV,序列化后加密发送。问我CSV和JSON的优缺点。
8 N" j2 J( ?/ F, w2 s! U  A>>follow up,问我知道不知道RPC,我说了解一点比如thrift但是基本没用过。然后问我这里如何应用,我说可以用JSON-RPC类的库来进行序列化以及加密,这样可以提高用户模块和服务器模块的协作性。对方不是很满意我说不出thrift的一些优缺点或者细节。
; d& ]3 z7 [* k! J>用户点下请求后,服务器如何选择最合适的司机并且通知他们。根据trip time,wait time还有trip fare以及司机availability(car pool的话,现在在载人的司机也是可以的)进行判断。司机数据可以按照城市进行Sharding,考虑到有大小城市,可以多个小城市的shard放在一起,一个大城市的shard使用一个节点。让我聊这样shard的问题,提到跨城市的trip可能会导致切换shard,这种很低效。
6 u6 S/ I/ ?# i9 E# F% }0 J>>follow up,在大量用户请求和大量司机可用的情况下,如何提高效率。这里我又犯傻,直接说他们目前在用的那个supply demand模型。根本不懂还卖弄就是被按在地上摩擦。其实这就是个基本的生产者消费者的模型,分布式+message queue谈到了就好了。他们家的supply demand的主要作用其是和price有关。
4 Z% W, F6 R5 K) P" v$ ^>如何保证一个司机不会发给两个不同的用户。这里可以上锁,但是要考虑怎么用锁,是处理这个请求的thread拿个锁,还是记录在用户相关的缓存数据里,然后要如何锁,是锁住数据库里的一个object,还是修改一个变量。这里我又傻逼地说了几句就开始说,哎呀你们家之前用php,因为php的多线程,线程间通讯不够好所以出过一个司机给两个用户的事,后来不是改成single thread的nodejs,然后用ringpop来轮排操作保证ITC以及IPC了还有原子性了嘛。其实人家想听到的是更本质的东西,而不是这些花哨的名词吧。
+ N) v* y- M  n6 K5 A) `  x  U>data center爆了怎么办。一直有一台config server,爆了就把请求转移到backup server。backup server可以定期复制数据过来。爆的那段时间里丢失的in flight data,可以通过在司机和用户手机上预存一部分数据,重新连接后验证两边的数据,如果不一致就从用户和司机手机上请求最新的数据。这就是uber的做法,他可能意识到了我复习过,”噢很有意思嘛,我们的做法很类似呢“。2 v# s$ x6 ?4 y
>旅途开始了之后,怎么把用户和司机的状态更新好。这里一台update server和司机通信,另外一台和用户通信就可以。  J0 d+ F! T3 U$ q3 Y; }
>旅途结束后,如何搞定payment。这里要用RPC类的办法去调用其他micro service(比如business service),然后这个请求发过去之后,如何保证付款一定能成功。这里我说可以用个简单的message queue,并且带有consume at least once的特性,比如kafka这样。
" {7 l; Q/ {* P( n4 N>>follow up,kafka是怎么实现的,怎么存的。我只想起来kafka是producer, broker, consumer分离,使用linux的page cache进行存储和page swap,并且consumer会guarantee consume once。对方似乎不是很满意。没实际用过kafka,大概不能明白核心科技吧。6 x0 [$ [  X: B, l3 t* y+ o
( [$ _7 ^( v% h
四轮:hiring manager,大大牛,纯culture fit。
* I5 W% X/ y. K; p1 Z/ P& Y1,why uber。常见问题,自己想吧,谈钱也没事,大家都懂。+ v  S7 \# ], L9 b: a+ k' ^
2,why uber want you。继续常见问题,自己想吧,答实在点,大家都忙。1 ~+ I- ~2 J+ V( D8 T+ l) w' j: h/ a# I
3,自己做过的最喜欢的项目,自己的三个缺点,三个优点,这都是常见的了。
0 D3 C) S8 O2 m3 H$ ^$ Q" L& q3,自由提问。我问了why I want to join uber,what can I expect to be in 5 years if at Uber,what can I get here in 2 years。看反应应该不是烂问题,不过我自己回想是觉得有些装逼了,还好这里人人逼格都非常高。
8 }+ O/ Z1 P0 ~* q$ ^, y6 v- V% N
3 d! d, z, I$ s& W0 b/ @因为不能编辑,所以如果有什么说错的地方欢迎各位交流。
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