システム設計面接でよく聞かれる質問と回答トップ30（2026年版）

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システム設計面接の質問と回答

システム設計面接の準備をすることは、面接官がプレッシャーの下でアーキテクチャの考え方をどのように評価するかを予測することを意味します。 システム設計面接の質問 構造化された議論を通じて、深み、トレードオフ、スケーラビリティの判断、コミュニケーションを明らかにします。

しっかりとした準備は、クラウドプラットフォーム、分散システム、データエンジニアリングといった幅広い分野で活躍の場を広げ、実践的な分析を通して専門知識を証明します。この分野で働くプロフェッショナルは、実践的なスキルセットを構築し、チームをサポートし、マネージャーの意思決定を支援し、新入社員からシニアレベルまで、高度な視点、基本的な視点、そして技術的な視点を含む、世界中のあらゆるレベルのよくある質問とその回答を解決します。 続きを読む...

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トップのシステム設計面接の質問と回答

1) システム設計とは何か、そしてそれがソフトウェア エンジニアリングにおいてなぜ重要なのかを説明します。

システム設計とは システムのアーキテクチャ、コンポーネント、インターフェース、およびデータを定義するプロセス スケーラブルで信頼性が高く、保守性の高い方法で特定の要件を満たすこと。これは、システムが達成すべき高レベルの目標と、テクノロジー、プロトコル、アーキテクチャパターンに関する具体的な決定を結び付けるものです。強力なシステム設計は、アプリケーションが高負荷下でも良好なパフォーマンスを発揮し、フォールトトレランスを維持し、完全な書き換えなしに時間の経過とともに進化していくことを保証します。

面接では、バランスを取る能力が評価されます 機能要件 　 非機能的制約 スケーラビリティ、レイテンシ、一貫性、可用性など、あらゆる要素が重要です。大手テクノロジー企業はすべて、候補者のシステム設計スキルを評価し、実社会におけるエンジニアリング判断力を測ります。

2) システムアーキテクチャにおいて、高レベル設計 (HLD) と低レベル設計 (LLD) をどのように区別しますか?

高レベル設計（HLD）は、 アーキテクチャの概要と主要コンポーネント 実装の詳細に立ち入ることなく、システムがどのように相互作用するかを示します。例えば、 ウェブサーバー, データベース, キャッシュ, APIゲートウェイ, メッセージングシステム.

低レベル設計（LLD）は、 クラス定義、メソッド、データ構造、詳細なロジック 各コンポーネント内のHLDは、どのようなコンポーネントを使用し、それらがどのように相互作用するかについて記述します。LLDは、それらの相互作用をどのように実装するかについて記述します。この両方を理解することで、面接官はあなたの全体像と詳細なエンジニアリング能力を評価するのに役立ちます。

3) システムを設計する際に考慮すべき主要なパフォーマンス メトリックは何ですか。また、その理由は何ですか。

パフォーマンス指標は、システムがユーザーとビジネスのニーズをどの程度満たしているかを定量化するのに役立ちます。主な指標は次のとおりです。

  • レイテンシ： 単一のリクエストを処理するのにかかる時間。レイテンシが低いほど、応答が速くなります。
  • スループット： 一定期間に処理される作業量（例：1秒あたりのリクエスト数）。スループットが高いほど、負荷時の効率性が高いことを示します。
  • 在庫: システムが稼働している時間の割合。グローバルサービスでは高可用性が不可欠です。

これらの指標は、設計者がトレードオフのバランスを取るのに役立ちます。例えば、キャッシュはレイテンシを削減しますが、データの整合性を複雑にします。これらの指標に精通していることを示すことで、実世界のシステム品質を重視していることを示すことができます。

メトリック 重要性
レイテンシ リクエストあたりの時間 ユーザーエクスペリエンス
スループット 単位時間あたりのリクエスト数 拡張性
利用状況 稼働時間と停止時間 信頼性の向上

4) 負荷分散とそれが分散システムにおいて重要である理由について説明します。

負荷分散とは、 受信リクエストを複数のサーバーまたはサービスに分散する 単一ノードがボトルネックになるのを防ぎます。これにより、キャパシティが最適に活用され、応答時間が改善され、不健全なインスタンスからトラフィックを迂回することでシステムの信頼性が向上します。

ロードバランサーにはさまざまな種類があります。 レイヤ4(L4) バランサはトランスポート層（IP/ポート）で動作しますが、 レイヤ7(L7) バランサはアプリケーション層で動作し、HTTP/Sのセマンティクスを理解します。負荷分散は、フォールトトレランス、ダウンタイムのないスケーリング、本番システムにおけるローリングアップデートに不可欠です。この質問に的確に答えることで、分散システムにおけるパフォーマンス、一貫性、コストの基本的なトレードオフを理解していることを示すことができます。

5) TinyURL サービスをどのように設計しますか？コアとなるコンポーネントと手順を説明してください。

TinyURL サービスの設計には、機能要件 (URL の短縮、ユーザーのリダイレクト) と非機能要件 (スケーラビリティ、一意性、パフォーマンス) の両方が含まれます。

まず、明確な質問をすることで、予想される量、有効期限ポリシー、分析のニーズなどの制約を定義するのに役立ちます。主なコンポーネントは次のとおりです。

  • API レイヤー: 短縮/リダイレクト要求を受信して​​処理します。
  • データベースとキャッシュ: 元の URL ↔ 短縮 URL マッピングを保存します。キャッシュにより読み取りパフォーマンスが向上します。
  • ショートIDジェネレーター: ハッシュまたはベースエンコードされた一意の ID を使用します。

一意のキーを効率的に生成するには、次の方法があります。

  • 　 Base62エンコード 連続した ID (例: 1 → a、2 → b など)。
  • 使用 衝突解決機能付きハッシュ関数.

また、分析、レート制限、そしてキャッシュやCDNレイヤーによるホットURLの処理による負荷軽減も検討する必要があります。これらのトレードオフを詳細に記述することで、設計パターンとスケーラビリティに関する考察の奥深さが示されます。

6) キャッシュとは何ですか? また、キャッシュによってシステム パフォーマンスがどのように向上しますか?

キャッシュストア 頻繁にアクセスされるデータや計算コストが高いデータ より高速なストレージ媒体（メモリ、分散キャッシュ）にデータを保存するため、繰り返しのコンピューティングとデータベースの負荷を軽減できます。これにより、人気のリクエストを迅速に処理することで、レイテンシとスループットが大幅に向上します。

キャッシュは、アプリケーションメモリ、Redis/Ehcache、CDNエッジサーバー、またはブラウザのローカルストレージ。キャッシュは応答時間を短縮しますが、古さや無効化の問題が発生するため、設計時に対処する必要があります。例えば、基盤となるデータが変更された場合、TTL（Time-To-Live）ポリシーやキャッシュ無効化戦略を使用できます。良い回答は、次の2つの点を理解していることを示します。 利点と落とし穴 キャッシュの。

7) CAP 定理とそれが分散システム設計に与える影響を説明します。

CAP 定理によれば、分散システムでは、次の 3 つの保証のうち最大 2 つしか選択できません。

  1. 一貫性： すべてのノードが同時に同じデータを参照します。
  2. 在庫: すべてのリクエストに対して応答が返されます (正確さは保証されません)。
  3. パーティション耐性: ネットワーク障害が発生してもシステムは動作し続けます。

実用的な分散システムでは、ネットワーク分断が発生した場合、これら3つを同時に実現することはできません。例えば、分断発生時には、システムは古いデータを提供する（可用性）か、一貫性が回復するまでリクエストを拒否する（一貫性）かを選択する必要があります。CAPを理解することで、運用上の優先順位に基づいて情報に基づいたトレードオフを行うことができるようになります。これは、システム設計面接において重要なスキルです。

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8) WhatsApp のようなチャット メッセージング サービスを高レベルでどのように設計しますか?

大規模なチャット システムを設計するには、まず、リアルタイム メッセージ配信、永続性、メッセージの順序付け、オフライン サポート、スケーラビリティといった主要な要件を特定します。

高いレベルで:

  • 取引実績 Web/モバイル経由でゲートウェイ サーバーに接続します。
  • メッセージルーター 受信メッセージを処理し、受信者に送信します (WebSocket などの永続的な接続経由)。
  • データベース 大規模なユーザーベースに適切なパーティション分割を行って、メッセージ履歴を保存します。

追加コンポーネントには、最近のチャットのキャッシュ、非同期配信のキュー、オフラインユーザーへの通知サービスなどがあります。 メッセージが保存され、順序付けられ、ユーザーごとに複数のデバイスに配信される方法 フェイルオーバーとフォールト トレランスをどのように処理するかについて説明します。

9) シャーディングとは何ですか? また、データベースのスケーリングにどのように役立ちますか?

シャーディングとは、 水平スケーリング 大規模なデータセットをシャードと呼ばれる小さな独立したパーティションに分割し、それぞれを異なるデータベースノードに保存します。これにより、単一のインスタンスをスケールアップするのではなく、データとクエリの負荷を複数のマシンに分散することで、パフォーマンスとスケーラビリティが向上します。

データは顧客ID、地理的地域、またはハッシュ値に基づいてシャーディングできます。シャーディングはノードあたりの負荷を軽減しますが、シャード間のクエリやノードの追加・削除時のリバランスに複雑さをもたらします。面接官は、これらのトレードオフを理解し、コンシステント・ハッシュやシャード・マネージャーが運用をいかに簡素化できるかを理解していることを期待しています。

10) API とマイクロサービスがモノリシック アーキテクチャとどう違うかを説明します。

A Monolithic architecture すべてのアプリケーションコンポーネントを単一のデプロイ可能なユニットにバンドルします。これにより、当初は開発が簡素化されますが、時間の経過とともに拡張、保守、更新が困難になります。

Microservices システムを破壊して 小規模で独立して展開可能なサービス、それぞれが特定のビジネス機能を担当します。API (アプリケーション プログラミング インターフェイス) は、これらのサービス間の通信を可能にします。

側面 一枚岩 Microservices
展開 単一ユニット 独立したサービス
拡張性 限定的 サービスごとのスケーリング
誤った隔離 最低 強い
複雑 最初はシンプル より複雑な操作

マイクロサービスはスケーラビリティとデプロイメントの柔軟性を向上させますが、高度な運用ツール（サービス検出、トレース、フォールトトレランス）が必要です。この点について議論することで、アーキテクチャの進化と、シンプルさと柔軟性のトレードオフについて論理的に考えることができるようになります。

11) コンテンツ配信ネットワーク (CDN) はどのように機能しますか? また、その利点は何ですか?

A コンテンツ配信ネットワーク（CDN） は、地理的に様々な地域に戦略的に配置されたプロキシサーバーの分散ネットワークです。その主な目的は、 最小限の遅延でユーザーにコンテンツを配信する 最も近いサーバー (エッジ ノードと呼ばれる) からサービスを提供します。

ユーザーがWebリソース（画像、動画、静的ファイルなど）をリクエストすると、CDNはコンテンツをキャッシュし、エッジサーバーから直接配信します。コンテンツがキャッシュにない場合は、オリジンサーバーから取得し、後続のリクエストのために保存します。

CDN の利点:

因子 利点
レイテンシ ユーザーに近い場所でコンテンツを提供することで応答時間を短縮
帯域幅 オリジンサーバーから帯域幅の使用をオフロードします
信頼性の向上 分散ノードによるフォールトトレランスを実現
拡張性 大量のトラフィックを効率的に処理

CDNは、次のようなグローバルシステムにとって不可欠です。 Netflix, YouTube、または電子商取引プラットフォームに適しており、高いパフォーマンスと可用性を保証します。

12) レート制限とは何ですか? また、なぜ API 設計において重要なのですか?

レート制限 指定された期間内にクライアントがAPIに発行できるリクエストの数を制限します。これは、 虐待の防止, 公正な利用の維持, バックエンドサービスの保護 過負荷やサービス拒否 (DoS) 攻撃から保護します。

レート制限の一般的なアルゴリズムは次のとおりです。

  • 固定ウィンドウカウンター — シンプルですが、ウィンドウの境界でスパイクが発生する可能性があります。
  • 引き戸/引き戸 — よりスムーズなリクエスト処理を実現します。
  • トークンバケット/リーキーバケット — 制限内でバーストを許可し、安定したリクエスト フローを維持します。

例えば、GitHub では API 呼び出しをユーザーあたり 1 時間あたり 5000 回に制限しています。レート制限を実装することで、システムの安定性が確保され、サービス全体の品質が向上します。

13) 分散システム間でデータの一貫性をどのように確保しますか?

分散システムでは、レプリケーションとネットワーク遅延により一貫性を維持することが困難です。一貫性と可用性の間で求められるトレードオフに応じて、いくつかの戦略があります。

一貫性タイプ 詳細説明 Use Case
強一貫性 すべてのクライアントが同じデータを即座に閲覧できる 銀行システム
結果整合性 更新は非同期的に伝播し、一時的な差異は許容される ソーシャルメディアフィード
因果関係の一貫性 因果関係を維持する コラボレーションアプリ

のようなテクニック 先行書き込みログ, ベクトルクロック, コンセンサスアルゴリズム（Raft、Paxos）, 2相コミット（2PC） 同期を維持するのに役立ちます。面接官はあなたが説明することを期待しています when パフォーマンスとスケーラビリティの向上のために一貫性を緩和します。

14) 水平スケーリングと垂直スケーリングの違いを説明してください。

スケーリングとは、システムの容量を増やして負荷の増加に対応することを指します。主に2つの種類があります。

スケーリングタイプ 方法 優位性 デメリット
垂直スケーリング（スケールアップ） 1台のマシンにリソース（CPU、RAM）を追加する 実装が簡単 ハードウェアの制限、単一障害点
水平スケーリング（スケールアウト） 負荷を分散するためにマシンを追加する 高可用性、コスト効率 管理と調整が複雑

例えば、Webサーバーを2CPUから8CPUに拡張することは垂直スケーリングであり、ロードバランサーの背後に複数のサーバーを追加することは水平スケーリングです。Kubernetesのような現代の分散システムは、 水平スケーリング 弾力性のため。

15) メッセージ キューとは何ですか? また、分散アーキテクチャで使用されるのはなぜですか?

A メッセージキュー メッセージが処理されるまで一時的に保存することで、生産者と消費者を分離します。これにより、 非同期通信分散システムの回復力とスケーラビリティが向上します。

人気のメッセージブローカーには以下が含まれます RabbitMQの, カフカ, Amazon SQS, Google パブリッシュ/サブスク.

メリット：

  • トラフィックの急増を緩和
  • サービスを分離する
  • 再試行と永続化のメカニズムを有効にする
  • フォールトトレランスの向上

例： 電子商取引プラットフォームでは、注文サービスがメッセージ (「注文完了」) を発行し、在庫サービスと請求サービスがそれを独立して消費することで、直接的な依存関係を回避できます。

16) 次のようなスケーラブルなファイルストレージシステムをどのように設計しますか？ Google Drive or Dropbox?

クラウドベースのファイル ストレージ システムを設計するには、次の主要コンポーネントに分割します。

  • フロントエンドサービス: REST API 経由でファイルのアップロード/ダウンロードを処理します。
  • メタデータ サービス: ファイルの所有権、アクセス権限、バージョン履歴を保存します。
  • ストレージサービス: 分散ストレージ (S3、HDFS など) 内のファイル チャンクを管理します。
  • チャンキング： ファイルは、効率的な保存と転送のために、小さなチャンク (例: 4 MB) に分割されます。

課題としては、 データの重複排除, 一貫性, 変更を同期する デバイス間でのデータのやり取りが可能。ブロックレベルの同期とコンテンツハッシュを実装することで、帯域幅の効率と整合性を確保します。

17) スケーラブルなデータベース スキーマを設計する際に考慮すべき重要な要素は何ですか?

スケーラブルなスキーマは、パフォーマンス、柔軟性、保守性のバランスを実現します。重要な考慮事項は次のとおりです。

  • データ分割 (シャーディング) により成長に対応します。
  • 正規化と非正規化: 整合性のために正規化します。読み取り中心のパフォーマンスのために非正規化します。
  • インデックス戦略 高速検索用。
  • キャッシュとレプリケーション 大量のトラフィックを処理するため。

例： ソーシャルメディアアプリケーションでは、ユーザーデータと投稿を別々に保存することで、結合度を下げ、クエリのパフォーマンスを向上させることができます。スキーマ設計の決定は、 アクセスパターン および クエリ頻度.

18) マイクロサービス アーキテクチャを使用する利点と欠点は何ですか?

マイクロサービスは現代のクラウド アプリケーションのバックボーンとなっていますが、トレードオフも伴います。

優位性 デメリット
独立した展開とスケーリング 運用の複雑さの増加
障害の分離と回復力 分散デバッグは難しい
より容易なテクノロジー導入 強力なDevOps文化が必要
コードの保守性の向上 ネットワークホップによるレイテンシの増加

マイクロサービスは大規模で進化するシステムに最適ですが、堅牢な監視、API ゲートウェイ、およびサービス間通信戦略が必要です。

19) 大規模システムでデータベースのレプリケーションをどのように処理しますか?

データベースのレプリケーション 可用性と読み取りパフォーマンスを向上させるために、プライマリデータベースから1つ以上のレプリカデータベースにデータをコピーします。主に2つのタイプがあります。

レプリケーションタイプ 詳細説明 Use Case
同期 変更はすぐにレプリカに書き込まれます 強一貫性
非同期 プライマリはレプリカの更新前に書き込みを確認する パフォーマンスを向上させる

複製は強化する フォールトトレランス、有効にする 地理的分布、そしてサポート 読み取りスケーリング （リードレプリカ）。しかし、レプリケーションの遅延や競合解決といった課題が生じます。 MySQL グループレプリケーション, MongoDB レプリカセット, PostgreSQL ストリーミングレプリケーション 標準的なソリューションです。

20) イベント駆動型アーキテクチャとは何ですか? また、イベント駆動型アーキテクチャはどこで最も役立ちますか?

イベント駆動型アーキテクチャ（EDA）は、コンポーネントが通信する設計パラダイムです。 イベント — 状態の変化やアクションを通知するメッセージ。直接リクエストを行う代わりに、サービスは非同期的にイベントをパブリッシュおよびサブスクライブします。

このデザインは、 疎結合システムIoT プラットフォーム、電子商取引、リアルタイム分析システムなど。

メリット：

  • 高い拡張性
  • 分離されたコンポーネント
  • リアルタイムの応答性

例： Uber のアーキテクチャでは、乗車が予約されると、イベントによって価格設定、ドライバーのマッチング、通知システムの更新が同時にトリガーされます。これらはすべて、緊密な結合なしで行われます。

21) システム設計におけるべき等性とは何ですか? また、それがなぜ重要なのですか?

べき等性 同じ操作を複数回実行すると、 一度実行したのと同じ効果障害やネットワークの遅延によりリクエストが再試行される可能性がある分散システムにおける信頼性を確保します。

具体的な例を挙げますと、以下の通りです。

  • GET および DELETE リクエストは本質的にべき等です (リクエストを繰り返しても状態は変化しません)。
  • POST リクエスト (トランザクションの作成など) は、特別に設計されていない限り、べき等ではありません。

べき等性を実装するには:

  • 　 一意のリクエストID 重複した送信を追跡するため。
  • 維持する トランザクションログ 繰り返しの操作を無視します。

この原則は、 支払いゲートウェイ, 注文処理, 電子メールシステム 重複したアクションによって重大な不整合が発生する可能性があります。

22) 結果的一貫性の概念を例を挙げて説明してください。

最終的な整合性 分散データベースのモデルであり、更新はすべてのノードにすぐには表示されないが、 システムは時間の経過とともに一貫した状態に収束する.

例：

In Amazonさん DynamoDBあるリージョンでアイテムが更新されると、他のリージョンのレプリカのデータが一時的に古い状態になる場合があります。ただし、バックグラウンドレプリケーションによって最終的には同期されます。

このモデルは、優先順位付けシステムに役立ちます。 賃貸条件の詳細・契約費用のお見積り等について が 厳格な一貫性、のような：

  • ソーシャルメディアのタイムライン
  • キャッシュシステム
  • DNSレコード

重要なトレードオフは 古さの許容度 および 応答速度.

23) 複数のチャネル (電子メール、SMS、プッシュ) をサポートする通知システムをどのように設計しますか?

スケーラブルな通知システムを設計するには、モジュール性と柔軟性が必要です。

Archi構造:

  1. 通知API – アプリケーションからの通知要求を受信します。
  2. キュー/メッセージバス – イベントを保存および配布します (Kafka、SQS)。
  3. 労働者サービス – チャネル固有のプロセッサ (電子メール、SMS、プッシュ)。
  4. 配送業者 – Twilio や Firebase などの外部 API と統合します。
  5. ユーザー設定DB – オプトイン/アウト設定と頻度の設定を保存します。

重要な考慮事項：

  • バックオフ戦略を使用して失敗した配信を再試行します。
  • 一貫性を保つためにテンプレートを使用します。
  • 優先順位付けをサポートします (緊急メッセージと低優先度メッセージ)。

このモジュール設計により、新しい通知チャネルが登場しても信頼性と拡張性が確保されます。

24) データベースのインデックスとは何ですか? また、パフォーマンスにどのような影響がありますか?

A データベースインデックス データベースがスキャンするレコードの数を減らすことでクエリ速度を向上させるデータ構造 (通常は B ツリーまたはハッシュ テーブル) です。

たとえば、ユーザー テーブルの電子メール列にインデックスを付けると、DB エンジンはテーブル全体をスキャンしなくても電子メールでユーザーをすばやく見つけることができます。

側面 インデックス付き インデックスなし
クエリ速度 高速検索 遅いシーケンシャルスキャン
書き込み速度 遅い（インデックスの更新が必要） より高速な書き込み
Storage ディスク容量の増加 Less ストレージ利用料

インデックスは読み取りパフォーマンスを向上させますが、速度を低下させる可能性があるため、慎重に使用する必要があります。 書き込みが多い メンテナンスのオーバーヘッドによりシステムに影響が出る可能性があります。

25) 大規模分散システムでフォールトトレランスを確保するにはどうすればよいでしょうか?

フォールトトレランス コンポーネントに障害が発生してもシステムが機能し続けることを意味します。これは、冗長性、監視、自動復旧によって実現されます。

戦略には以下が含まれます。

  • レプリケーション： 地域間でデータまたはサービスを複製します。
  • フェイルオーバーメカニズム: リクエストを正常なノードに自動的に再ルーティングします。
  • ヘルスチェックとロードバランサー: 障害のあるインスタンスを検出して分離します。
  • サーキットブレーカー: 依存するサービス間の連鎖的な障害を防ぎます。

例： Netflixの「Chaos Monkey」は、運用中のインスタンスを意図的にシャットダウンして、耐障害性をテストします。これは、フォールト トレラント原則の高度な応用です。

26) 分散システムにおける同期通信と非同期通信の違いは何ですか?

機能 Sync慢性的なコミュニケーション 非同期通信
依存関係 送信者は応答を待つ 送信者は独立して進む
例 HTTP REST API呼び出し メッセージキュー、Kafka
レイテンシ より高い（ブロッキング） より低いレイテンシーの認識
信頼性の向上 失敗率の低下 高い（メッセージは保持される）

Sync非同期システムはシンプルですが密結合されており、非同期システムはスケーラビリティと障害分離性が向上します。

たとえば、電子商取引システムにおける注文処理は非同期にできますが、即時のユーザーフィードバックを確保するために支払い確認は同期したままにする必要があります。

27) 分散 API システムのレート リミッターをどのように設計しますか?

分散レート リミッターにより、複数のサーバー間での API の公平な使用が保証されます。

アプローチ：

  1. トークンバケットアルゴリズム – 各ユーザーは時間の経過とともに補充されるトークンを取得します。
  2. リーキーバケットアルゴリズム – リクエストは一定の速度で処理されます。
  3. 集中型カウンター（例：Redis） – ユーザーごとのリクエスト数を維持します。

実装例:

  • TTL 付きの Redis アトミック カウンターを使用します。
  • ユーザー キーごとにリクエストのタイムスタンプを追跡します。
  • しきい値を超えるリクエストを拒否します。

レート制限により、 虐待, DoS攻撃, 予期せぬコストの急上昇顧客間で一貫したサービス品質を保証します。

28) 分散コンセンサスアルゴリズムとは何ですか? また、なぜ必要なのですか?

分散型コンセンサスアルゴリズムは、システム内の複数のノードが 単一のデータ値に同意する障害が発生した場合でも。

一般的なアルゴリズム:

  • パクシ
  • Raft
  • ザブ (ZooKeeper で使用)

これらは維持するために不可欠です リーダー選出, 状態の複製, データの一貫性 Kubernetes のような分散データベースやクラスター マネージャーで使用されます。

例： Raft は、ログ エントリをステート マシンに適用する前にすべてのノードがログ エントリに同意することを確認し、ノードがクラッシュした場合でも信頼性を保証します。

29) マイクロサービス用のログ記録および監視システムをどのように設計しますか?

分散システムを監視するには、問題を検出して解決するための集中型の観測性が必要です。

コアコンポーネント：

  • ロギング： 次のようなツールを使用してすべてのサービスからログを収集します。 Fluentd or Logstash.
  • 指標： Prometheus または Datadog を使用して、パフォーマンス指標 (CPU、メモリ、リクエストのレイテンシ) を追跡します。
  • トレース： 分散トレース (Jaeger、Zipkin) を実装して、サービス全体のリクエスト パスを追跡します。
  • 警告： PagerDutyでアラートをトリガーするためのしきい値を設定するか、 Slack.

ベストプラクティス：

　 相関ID 複数のマイクロサービスにわたって単一のユーザー要求を追跡します。これは、運用上の問題のデバッグに不可欠です。

30) 高可用性 (HA) システムを構築するための主な設計上の考慮事項は何ですか?

A 高可用性（HA） システムはダウンタイムを最小限に抑え、継続的なサービスを保証します。

主な設計要素:

  1. 冗長性： コンポーネントごとに複数のサーバーを使用します。
  2. 単一障害点 (SPOF) を排除します。
  3. 自動フェイルオーバー: 停止中にトラフィックをリダイレクトします。
  4. データ複製: ゾーン間でのデータの耐久性を確保します。
  5. ヘルスモニタリング： 不健全なノードを自動的に検出して置き換えます。
  6. 災害復旧 (DR): バックアップと地理的レプリケーションを実装します。

例： AWS は、アベイラビリティーゾーン (AZ) 全体にサービスを展開し、自動フェイルオーバーに Elastic Load Balancer を使用して、99.99% の稼働率の SLA を保証します。

🔍 システム設計面接でよく聞かれる質問と、実際のシナリオと戦略的な回答

1) 大規模な分散システムをゼロから設計するには、どのようなアプローチをとりますか?

応募者に期待すること: 面接官は、あなたの構造化された思考、要件を明確にする能力、複雑な問題を管理可能なコンポーネントに分解する方法を理解したいと考えています。

回答例： 「まず、スケーラビリティ、可用性、レイテンシといった機能要件と非機能要件を明確にします。次に、高レベルのアーキテクチャを概説し、コアコンポーネントを特定し、データフローを定義し、適切なテクノロジーを選択します。その後、ボトルネック、障害シナリオ、トレードオフを検討した上で、設計を洗練させていきます。」

2) 水平スケーリングと垂直スケーリングの違いと、それぞれをいつ使用するのかを説明してください。

応募者に期待すること: 面接官は、スケーラビリティに関する基礎知識と、実際のシステムに正しい戦略を適用する能力をテストします。

回答例： 「垂直スケーリングでは、単一のマシンにリソースを追加します。一方、水平スケーリングでは、負荷を処理するためにマシンを追加します。垂直スケーリングはシンプルですが、限界があります。一方、水平スケーリングはより複雑ですが、優れたフォールトトレランスと長期的なスケーラビリティを提供します。」

3) システム設計で高可用性を確保するにはどうすればよいでしょうか?

応募者に期待すること: 面接官は、冗長性、フェイルオーバー メカニズム、およびシステムの復元力に関する理解を評価したいと考えています。

回答例： 「以前の職務では、ロードバランサーの使用、複数のアベイラビリティゾーンへのサービスの展開、ヘルスチェックの実装、そして可能な限りステートレスなサービスの設計によって、高可用性を確保していました。これらの戦略により、単一障害点を削減することができました。」

4) 一貫性と可用性の間でトレードオフをしなければならなかったときのことを説明してください。

応募者に期待すること: 面接官は、CAP 定理の理解度と制約下での意思決定能力を評価します。

回答例： 「以前の職位では、低レイテンシが不可欠なシステムに携わっていました。ネットワーク分断時の可用性を維持するために、強整合性ではなく結果整合性を選択しましたが、これはビジネスユースケースでは許容範囲内でした。」

5) 特定のシステムに使用するデータベースをどのように決定しますか?

応募者に期待すること: 面接官は、データ ストレージの選択をシステム要件とどのように一致させているかを確認したいと考えています。

回答例： 「データアクセスパターン、一貫性要件、スケーラビリティのニーズ、クエリの複雑さを評価します。リレーショナルデータベースは構造化データとトランザクションに適していますが、NoSQLデータベースは高スループットと柔軟なスキーマに適しています。」

6) 突然のトラフィックの急増に対処するシステムをどのように設計しますか?

応募者に期待すること: 面接官は、スケーラビリティと予測不可能な負荷を考慮して設計する能力をテストしています。

回答例： 「オートスケーリンググループ、ロードバランサー、そしてインメモリストアなどのキャッシュレイヤーを活用します。前職では、これらの技術によってパフォーマンスに影響を与えることなくトラフィックの急増を吸収することができました。」

7) キャッシュはシステム設計においてどのような役割を果たし、どこに実装しますか?

応募者に期待すること: 面接官は、どのようにパフォーマンスを最適化し、コア サービスの負荷を軽減するかを理解したいと考えています。

回答例： 「キャッシュは応答時間を改善し、データベースの負荷を軽減します。ユースケースに応じて、クライアント側、CDN、アプリケーションレベル、データベースクエリキャッシュなど、複数のレイヤーに実装できます。」

8) データのパーティショニングとシャーディングはどのように処理しますか?

応募者に期待すること: 面接官は、データを水平方向に拡張するシステムを設計する能力を評価します。

回答例： 「データを均等に分散し、シャード間のクエリを最小限に抑えるシャーディングキーを選択します。また、システムの拡張に伴うホットスポットを回避するために、再シャーディングを計画し、データ分散を監視します。」

9) システム監視が設計上の決定に影響を与えた状況について説明します。

応募者に期待すること: 面接官は、システムの信頼性とパフォーマンスを向上させるために、どのように可観測性を活用しているかを確認したいと考えています。

回答例： 「レイテンシやエラー率などの指標を監視した結果、APIサービスのボトルネックが明らかになりました。この知見に基づき、サービスを非同期に再設計し、スループットを大幅に向上させました。」

10) 複雑なシステム設計を技術者以外の関係者にどのように伝えますか?

応募者に期待すること: 面接官は、あなたのコミュニケーション能力と、技術的な決定をビジネス目標に合わせる能力を評価します。

回答例： 「私は高レベルの概念に焦点を当て、図表を用いて、技術要素とビジネス成果を関連付けます。このアプローチにより、ステークホルダーは技術的な詳細に惑わされることなく、設計の価値と影響を理解することができます。」

この投稿を要約すると次のようになります: