在回顾 Juspay 2022 年的这场 SDE 校园招聘面试时，我们不禁感叹技术迭代的迅猛。当时的 Juspay 作为印度领先的金融科技支付平台，其考察的图论算法、树结构操作以及多线程并发控制，至今仍是后端开发的基石。然而，站在 2026 年的视角，我们不仅是在复现这场面试经历，更是想通过这次深入探讨，向你展示这些经典计算机科学问题在现代工程实践中的演变，以及最新的 AI 原生开发流程如何重塑我们解决复杂问题的方式。
Juspay 面试背景与流程概览
首先，让我们把时钟拨回 2022 年。我们是通过 Proactivist Discord 社区获得内推机会的。在等待的一个月里，我们并没有闲着，而是针对 Juspay 的业务特点——高并发、高可用的支付网关 SaaS 服务——进行了针对性的准备。Juspay 的面试流程以严谨著称，主要分为四个阶段：Talescale 平台上的算法测试、黑客马拉松（包含编码与实战讨论）、技术面试以及 HR 面试。每一轮都是残酷的淘汰赛。在 2026 年的今天，这种对基础能力的严苛考察依然是顶级科技公司筛选人才的黄金标准，只是考察的深度随着技术栈的复杂度而增加了。
第一轮：基于图论的迷宫问题（2022 实战与 2026 视角）
2022 面试题回顾：
第一轮是在 Talescale 平台上进行的 90 分钟编程测试，核心是一道基于图论的迷宫问题。题目给定一个包含 N 个单元格的迷宫，每个单元格可能有多个入口，但出口不超过一个。我们需要在给定的 Edge[] 数组（表示节点指向关系）基础上，解决三个子问题：
- 查找两个节点 INLINECODE2a6b757e 和 INLINECODEe35ee5a8 的最近交点。
- 查找权重最大的节点（权重定义为指向该节点的节点之和）。
- 查找图中最大环的长度。
我们的解题思路：
对于第一题，我们通过 DFS 获取两个节点到根节点的路径，然后逆向查找第一个公共节点。对于第二题，利用哈希图统计入度。对于第三题，我们使用并查集或带有状态标记的 DFS 来检测环并计算长度。在当时的紧张环境下，我们完全解决了 2 题，最后一题通过了 70% 的测试用例，足以晋级。
2026 年技术深化：
在 2026 年，如果你在遇到类似图论问题时，我们建议你不仅要写出算法，还要思考其在分布式系统中的应用。例如，Juspay 的支付路由本质上就是一个复杂的图。
让我们来看一个如何在 2026 年使用现代 Python 风格（类型提示 + 生成器）来优化“查找最近交点”的代码示例，这展示了生产级代码的严谨性：
from typing import List, Optional
def get_path(node: int, edges: List[int]) -> List[int]:
"""生成从当前节点到终点的路径（处理环形依赖）"""
path = []
visited = set()
# 使用 while 循环模拟 DFS 路径回溯，比递归更节省内存
while node != -1 and node not in visited:
path.append(node)
visited.add(node)
node = edges[node] if node Optional[int]:
"""查找两条路径的最近公共祖先"""
# 获取两条完整路径
path_x1 = get_path(x1, edges)
# 将路径转换为集合以便快速查找，O(1) 时间复杂度
set_x1 = set(path_x1)
# 遍历 x2 的路径，第一个在 set_x1 中出现的节点即为交点
current = x2
visited_x2 = set()
while current != -1 and current not in visited_x2:
if current in set_x1:
return current
visited_x2.add(current)
# 安全地获取下一个节点
current = edges[current] if current < len(edges) else -1
return None
在我们最近的一个高并发网关项目中，这种路径查找逻辑被用于调用链追踪。2026 年的我们，更看重代码的可读性和类型安全，这有助于 AI 辅助工具（如 GitHub Copilot）更好地理解我们的意图。通过这种方式，我们将算法题与实际场景（如分布式追踪中的 Span 关联）建立了联系，这正是面试官希望看到的深度。
第二轮：空间树问题与多线程挑战（黑客马拉松）
2.1 编程测试：设计并发安全的树节点锁
进入黑客马拉松环节，难度陡增。题目要求我们设计一棵“空间树”并支持三个操作：INLINECODEf9e0a2b8（锁定）、INLINECODE7acaee71（解锁）和 UpgradeLock（升级锁定）。
难点分析：
INLINECODE802b47f5 操作要求节点及其祖先、后代均未被锁定。INLINECODEbf25be2f 操作要求当前节点必须被锁定，且其所有被锁定的后代必须由同一个用户锁定。这是一个典型的需要在树结构上进行状态维护的问题。
现代解决方案：
在 2026 年，我们不会仅仅满足于通过 OJ。我们将这个问题视为一个并发控制的设计原型。以下是我们在面试中设计的核心逻辑，融入了现代面向对象设计原则：
class TreeNode:
def __init__(self, id: int, val: int, parent: ‘TreeNode‘ = None):
self.id = id
self.val = val
self.parent = parent
self.children = []
self.is_locked = False
self.locked_by = None # type: Optional[int]
# 关键优化：记录当前子孙节点中被锁定的数量，避免遍历整棵树
self.locked_descendants_count = 0
class Tree:
def __init__(self, root: TreeNode):
self.node_map = {root.id: root} # type: Dict[int, TreeNode]
def lock(self, node_id: int, user_id: int) -> bool:
node = self.node_map.get(node_id)
if not node or node.is_locked or node.locked_descendants_count > 0:
return False
# 检查祖先节点是否被锁定（利用哈希表缓存或向上遍历）
curr = node.parent
while curr:
if curr.is_locked:
return False
curr = curr.parent
# 执行锁定
node.is_locked = True
node.locked_by = user_id
# 更新所有祖先的计数器
curr = node.parent
while curr:
curr.locked_descendants_count += 1
curr = curr.parent
return True
2.2 黑客马拉松讨论：多线程与操作系统原理
这是当年面试中最精彩的部分。面试官要求我们将上述单线程代码改造为支持多线程的版本，并处理竞争条件。在 2026 年，随着多核 CPU 的普及和异步编程的普及，并发安全依然是后端工程师的核心技能。
在讨论环节，我们探讨了从“悲观锁”（如互斥锁 Mutex）到“乐观锁”（如 CAS 操作）的演进。如果在今天再次遇到这个问题，我们会引入更高级的并发原语。以下是我们在讨论中提出的改进方向：
- 细粒度锁：为了避免锁住整棵树导致性能下降，我们建议仅锁定当前节点及其路径上的祖先节点。
- 读写锁：考虑到 INLINECODE9ae42693 操作是写操作，而检查状态是读操作，使用 INLINECODE31e3d106 可以显著提高并发读取的吞吐量。
让我们来看一段展示如何使用 Python 的 threading.Lock 来保护临界区的代码片段，这在 2026 年依然是操作系统层面的基础：
import threading
class ConcurrencyTreeNode(TreeNode):
def __init__(self, id, val, parent=None):
super().__init__(id, val, parent)
self.lock = threading.Lock() # 每个节点一把锁
self.upgrade_lock = threading.Lock() # 升级操作的专用锁
def lock_safe(self, user_id: int) -> bool:
# 尝试获取当前节点的锁（非阻塞，避免死锁）
if not self.lock.acquire(blocking=False):
return False
try:
if self.is_locked or self.locked_descendants_count > 0:
return False
# 这里省略了祖先检查逻辑，实际实现中需要小心处理死锁
# 推荐使用 "try-lock" 顺序或者全局锁来保护祖先检查路径
self.is_locked = True
self.locked_by = user_id
return True
finally:
self.lock.release()
在我们的实际工作中，类似的并发逻辑常用于分布式缓存一致性协议。面试官当时对我们关于“死锁预防”和“锁粒度”的深入探讨非常满意。
2026 新视角：AI 辅助与 Vibe Coding
如果我们在 2026 年再次经历这场面试，除了经典的 DSA 和 OS 知识，我们还会引入AI 辅助的开发工作流。这在当年的面试中是不存在的，但如今已成为区分初级和高级工程师的关键。
使用 Cursor/Windsurf 进行 Vibe Coding：
在解决上述“空间树”问题时，我们现在会利用 AI IDE 来生成边界情况的测试用例。例如，我们会直接问 AI：“请为这棵树生成一个包含并发升级锁冲突的压力测试脚本”。AI 不仅能生成测试数据，还能模拟并发场景下的时序问题。这就是“Vibe Coding”的精髓——我们专注于描述意图，而让 AI 处理样板代码和繁琐的测试覆盖。
Agentic AI 在代码审查中的应用：
在面试的 Hackathon 环节，我们可能会部署一个轻量级的 AI Agent，它能够实时监控我们的代码提交，并基于 2026 年的最佳实践（如 Python 3.13 的最新特性，或 Java 24 的虚拟线程）给出重构建议。这不再是简单的代码补全，而是作为一种结对编程伙伴存在。例如，它可能会提醒我们：“在这个并发场景下，使用 INLINECODE3c906955 替代 INLINECODE59d19e92 可能会更高效，因为它避免了 GIL 锁的竞争。”
让我们思考一下这个场景：你正在编写复杂的图遍历逻辑，AI Agent 实时检测到了潜在的死循环风险，并自动在代码中插入了断言或超时机制。这种“智能防御性编程”是 2026 年高级开发者的标配。
第三轮：系统设计实战与边缘计算架构
在 2026 年，单纯谈论数据库分库分表已经不足以打动面试官。在面试的第三轮技术深挖中，我们将话题引向了边缘计算和AI 原生架构。Juspay 的业务特性决定了其对低延迟的极致追求。
边缘计算的引入：
我们向面试官展示了如何将支付路由的计算逻辑下沉到 CDN 边缘节点（如 Cloudflare Workers 或 Fastly Compute@Edge）。在 2022 年，支付网关通常部署在核心区域的 Kubernetes 集群中。但在 2026 年，为了实现毫秒级的响应，我们将风控和路由逻辑前推到了离用户最近的边缘节点。
让我们看一段基于 2026 年边缘运行时标准（即将普及的 WebAssembly API）的伪代码示例，展示如何在边缘侧进行简单的风险检查，从而减少回源流量：
// 模拟边缘运行时的支付风检逻辑
async function handlePaymentRequest(request) {
const formData = await request.json();
const userId = formData.userId;
const amount = formData.amount;
// 1. 边缘侧 KV 存储快速检查黑名单 (毫秒级响应)
// 边缘计算的优势：无需回源数据库，直接在本地内存中读取
const isBlocked = await EDGE_KV.get(`blacklist:${userId}`);
if (isBlocked) {
return new Response(JSON.stringify({error: ‘Forbidden‘}), {status: 403});
}
// 2. 如果不在黑名单，将请求转发到核心区域处理复杂逻辑
// 这里使用 fetch API 进行内部转发
const coreResponse = await fetch(‘https://core.juspay.internal/pay‘, {
method: ‘POST‘,
body: JSON.stringify(formData),
headers: { ‘Content-Type‘: ‘application/json‘ }
});
return coreResponse;
}
讨论点：
- 数据一致性挑战：我们讨论了在边缘节点写入数据后，如何通过CRDTs（无冲突复制数据类型）或事件溯源模式来保证最终一致性。在金融场景下，我们通常采用“边缘读取，中心写入”的策略来规避一致性问题。
- 冷启动优化：针对 Serverless 和边缘计算普遍存在的冷启动问题，我们分享了如何通过GraalVM 编译为原生镜像，将启动时间从秒级降低到毫秒级。在 2026 年，GraalVM 已经成为 Java 后端和高性能 Python 服务的主流部署方式。
第四轮：现代开发实践与可观测性
在面试的最后阶段，我们深入讨论了可观测性。在 2026 年，代码不仅是逻辑的堆砌，更是可观测性的载体。我们向面试官展示了如何通过 OpenTelemetry 标准的埋点，追踪一个支付请求从网关到银行接口的完整调用链。
以下是一个 Python 中间件的示例，展示了如何在代码中自动注入 Trace ID，这在排查“死锁”或“性能抖动”时至关重要：
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor, ConsoleSpanExporter
# 配置 Tracer
trace.set_tracer_provider(TracerProvider())
tracer = trace.get_tracer(__name__)
def process_payment(user_id: int, amount: float):
with tracer.start_as_current_span("process_payment") as span:
# 记录关键业务属性，便于后续在 Grafana/Jaeger 中查询
span.set_attribute("user_id", user_id)
span.set_attribute("amount", amount)
try:
# 模拟业务逻辑
result = charge_gateway(amount)
span.set_attribute("status", "success")
except Exception as e:
# 记录异常堆栈
span.record_exception(e)
span.set_attribute("status", "failed")
raise
深入生产环境：技术债务与性能优化的博弈
在面试的尾声，我们与面试官进行了一场关于“技术债务”的坦诚对话。在 2022 年，为了快速上线支付功能，可能会选择强一致性的关系型数据库架构，导致扩展困难。而在 2026 年，我们更倾向于在初期就引入 CQRS（命令查询职责分离）模式。
我们分享了一个真实案例：在一个高并发红包系统中，我们最初使用 Redis INCR 原子操作来扣减库存。虽然性能极高，但在网络分区时容易导致超卖。后来，我们引入了 Lua 脚本来保证原子性，并结合 Redis 的分布式锁机制，虽然牺牲了微小的延迟，却换来了数据的安全。这种权衡思维，是资深工程师区别于初级工程师的关键。
总结
回顾这次 Juspay 的面试经历，我们不仅巩固了图论、树结构和多线程等计算机科学的基础，更重要的是，我们学会了如何随着技术演进不断更新自己的技能树。从 2022 年的手写算法，到 2026 年结合 AI 原生工具、云原生架构的系统性思维，作为工程师的我们，始终在追求更高效、更安全的代码。
希望我们的这段经历和扩展思考，能帮助你在即将到来的面试中，不仅展示出扎实的基础，更能展现出你对未来技术趋势的敏锐洞察。记住，无论是在 2022 年还是 2026 年，对原理的深刻理解永远是你最强大的武器。