Intuit 面经分享：Rate Limiter 设计与实现

Intuit 面试经验分享：Rate Limiter 设计与实现

面试过程

Intuit 的面试主要考察了对 Rate Limiter 的设计和实现能力。面试官给出了明确的接口要求 rate_limit(key, intervalInSec, maxLimit)，并提示可以使用 fixed window 或 sliding window 策略。

题目描述：Rate Limiter

实现一个 rate_limit 方法，用于限制特定时间间隔内同一个 key 的请求次数。

• key: 请求的唯一标识
• intervalInSec: 时间间隔（秒）
• maxLimit: 最大允许请求次数

如果在指定时间间隔内，同一个 key 的请求次数超过了 maxLimit，则返回 disallow；否则返回 allow。

解决方案：Sliding Window with Deque

我选择使用 sliding window 策略，并用一个 deque 来维护滑动窗口。

• 每次收到新的请求，将请求的时间戳添加到 deque 的尾部。
• 然后从 deque 的头部开始，弹出所有过期（outdated）的请求。
• 最后统计 deque 的长度，如果长度超过 maxLimit，则返回 disallow，否则返回 allow。

Follow Up：分布式环境下的 Rate Limiter

面试官进一步提问：如何在分布式环境下实现 Rate Limiter？

我简要讨论了以下几点：

• 使用分布式 Redis 来存储 sliding window。
• 注意处理 race condition，可以使用锁，但会影响性能。
• 可以利用 Redis 自带的内置数据结构和命令，或者使用 Lua 脚本，来实现更高效的 Rate Limiter。

总结与建议

这次 Intuit 面试重点考察了对 Rate Limiter 的理解和实现能力，以及在分布式环境下的扩展能力。建议在准备面试时，除了掌握基本的数据结构和算法，还要熟悉常见的系统设计问题，如缓存、限流、负载均衡等。

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