30 najpopularniejszych pytań i odpowiedzi na rozmowach kwalifikacyjnych dotyczących projektowania systemów (2026)
Lucasa Bennetta
Przygotowanie się do rozmowy kwalifikacyjnej na stanowisko projektanta systemu wiąże się z koniecznością przewidzenia, w jaki sposób rekruterzy oceniają umiejętność myślenia architektonicznego pod presją. Pytania do rozmowy kwalifikacyjnej na temat projektu systemu ujawniają głębię, kompromisy, ocenę skalowalności i komunikację poprzez ustrukturyzowane dyskusje.
Solidne przygotowanie otwiera nowe możliwości w zakresie platform chmurowych, systemów rozproszonych i inżynierii danych, udowadniając specjalistyczną wiedzę techniczną poprzez rzetelną analizę. Specjaliści pracujący w terenie rozwijają praktyczne umiejętności, wspierają zespoły, pomagają menedżerom w podejmowaniu decyzji oraz odpowiadają na typowe pytania i odpowiedzi, zarówno od początkujących, jak i doświadczonych pracowników, w tym na zaawansowane, podstawowe i techniczne perspektywy, obowiązujące na całym świecie. Czytaj więcej ...
Najpopularniejsze pytania i odpowiedzi podczas rozmów kwalifikacyjnych na temat projektowania systemów
1) Wyjaśnij, czym jest projektowanie systemów i dlaczego jest ważne w inżynierii oprogramowania.
Projektowanie systemu to proces definiowania architektury, komponentów, interfejsów i danych dla systemu Aby spełnić określone wymagania w sposób skalowalny, niezawodny i łatwy w utrzymaniu. Łączy on cele wysokiego poziomu (co system powinien osiągnąć) z konkretnymi decyzjami dotyczącymi technologii, protokołów i wzorców architektonicznych. Solidny projekt systemu gwarantuje, że aplikacja działa dobrze pod obciążeniem, pozostaje odporna na błędy i może ewoluować w czasie bez konieczności całkowitego przepisywania.
Podczas rozmów kwalifikacyjnych pokazuje to Twoją umiejętność zachowania równowagi wymagania funkcjonalne w ograniczenia niefunkcjonalne takie jak skalowalność, opóźnienie, spójność i dostępność. Wszystkie duże firmy technologiczne oceniają umiejętności kandydatów w zakresie projektowania systemów, aby ocenić ich praktyczną wiedzę inżynierską.
2) Jak odróżnić projektowanie wysokiego poziomu (HLD) od projektowania niskiego poziomu (LLD) w architekturze systemu?
Projektowanie wysokiego poziomu (HLD) koncentruje się na przegląd architektoniczny i główne komponenty bez zagłębiania się w szczegóły implementacji. Pokazuje, jak systemy współdziałają — np. serwer wWW, baza danych, Pamięć podręczna, API Gateway, systemy wiadomości.
Projektowanie niskiego poziomu (LLD) zagłębia się w definicje klas, metody, struktury danych i szczegółowa logika W obrębie każdego komponentu. HLD dotyczy tego, jakich komponentów użyjesz i jak one ze sobą współdziałają; LLD dotyczy tego, jak wdrożysz te interakcje. Zrozumienie obu tych aspektów pomoże rekruterom ocenić Twoje myślenie w szerszej perspektywie, a także Twoje szczegółowe umiejętności inżynierskie.
3) Jakie kluczowe wskaźniki efektywności należy wziąć pod uwagę podczas projektowania systemu i dlaczego?
Metryki wydajności pomagają określić, jak dobrze system spełnia potrzeby użytkowników i firmy. Kluczowe metryki to:
- Opóźnienie: Czas potrzebny na przetworzenie pojedynczego żądania. Mniejsze opóźnienie oznacza szybsze odpowiedzi.
- Wydajność: Ilość pracy przetworzonej w danym okresie (np. liczba żądań na sekundę). Wyższa przepustowość oznacza wydajność pod obciążeniem.
- Dostępność: Proporcja czasu, przez jaki system jest sprawny. Wysoka dostępność ma kluczowe znaczenie dla usług globalnych.
Te wskaźniki pomagają projektantom znaleźć kompromisy. Na przykład buforowanie zmniejsza opóźnienia, ale komplikuje spójność danych. Wykazanie się znajomością tych wskaźników pokazuje, że zależy Ci na rzeczywistej jakości systemu.
| metryczny | Definicja | Znaczenie |
|---|---|---|
| Utajenie | Czas na żądanie | Doświadczenie użytkownika |
| Wydajność | Żądania na jednostkę czasu | Skalowalność |
| Dostępność: | Czas sprawności kontra przestój | Niezawodność |
4) Opisz równoważenie obciążenia i wyjaśnij, dlaczego jest ono kluczowe w systemach rozproszonych.
Równoważenie obciążenia to proces dystrybuowanie żądań przychodzących na wiele serwerów lub usług aby zapobiec sytuacji, w której pojedynczy węzeł stanie się wąskim gardłem. Zapewnia optymalne wykorzystanie przepustowości, skraca czas reakcji i zwiększa niezawodność systemu, kierując ruch z dala od niestabilnych instancji.
Istnieją różne rodzaje modułów równoważenia obciążenia. Warstwa 4 (L4) balancer działa na warstwie transportowej (IP/port), podczas gdy Warstwa 7 (L7) Balancer działa na poziomie aplikacji, rozumiejąc semantykę HTTP/S. Równoważenie obciążenia ma kluczowe znaczenie dla odporności na błędy, skalowania bez przestojów i aktualizacji w systemach produkcyjnych. Udzielenie prawidłowej odpowiedzi na to pytanie pokazuje, że rozumiesz fundamentalne kompromisy w systemach rozproszonych między wydajnością, spójnością i kosztami.
5) Jak zaprojektować usługę TinyURL? Opisz jej główne komponenty i kroki.
Projektowanie usługi TinyURL obejmuje zarówno wymagania funkcjonalne (skracanie adresów URL, przekierowywanie użytkowników), jak i wymagania niefunkcjonalne (skalowalność, unikalność, wydajność).
Po pierwsze, pytania wyjaśniające pomagają zdefiniować ograniczenia: oczekiwany wolumen, zasady wygasania, potrzeby analityczne itp. Głównymi elementami są:
- Warstwa API: Otrzymuje i przetwarza żądania skrócenia/przekierowania.
- Baza danych i buforowanie: Przechowuje oryginalne ↔ skrócone mapowania adresów URL; buforowanie poprawia wydajność odczytu.
- Generator krótkich identyfikatorów: Używa haszowania lub kodowania bazowego unikatowych identyfikatorów.
Aby efektywnie generować unikalne klucze, możesz:
- Zastosowanie kodowanie base-62 sekwencyjnego identyfikatora (np. 1 → a, 2 → b, itd.).
- Użyj funkcja skrótu z rozwiązywaniem kolizji.
Należy również wziąć pod uwagę analitykę, limity przepustowości oraz obsługę gorących adresów URL za pomocą buforowania lub warstw CDN, aby zmniejszyć obciążenie. Opisanie tych kompromisów pokazuje dogłębną analizę zarówno wzorców projektowych, jak i kwestii skalowalności.
6) Czym jest buforowanie i w jaki sposób poprawia wydajność systemu?
Magazyny buforujące często używane lub drogie w przetwarzaniu dane w szybszym nośniku danych (pamięć podręczna, rozproszona pamięć podręczna), aby zmniejszyć powtarzające się obciążenia obliczeniowe i bazy danych. Znacznie zmniejsza opóźnienia i przepustowość, szybko obsługując popularne żądania.
Buforowanie może odbywać się na wielu warstwach: pamięci aplikacji, Redis/Ehcache, serwerów brzegowych CDN lub lokalnej pamięci przeglądarki. Buforowanie skraca czas reakcji, ale wprowadza problemy z nieaktualnością i unieważnianiem, które należy uwzględnić na etapie projektowania. Na przykład, można stosować zasady czasu życia (TTL) lub strategie unieważniania pamięci podręcznej w przypadku zmian danych bazowych. Dobre odpowiedzi pokazują, że rozumiesz zarówno korzyści i pułapki buforowania.
7) Wyjaśnij twierdzenie CAP i jego implikacje dla projektowania systemów rozproszonych.
Twierdzenie CAP głosi, że w systemie rozproszonym można wybrać co najwyżej dwie z trzech poniższych gwarancji:
- Konsystencja: Wszystkie węzły widzą te same dane w tym samym czasie.
- Dostępność: Na każde zapytanie otrzymujemy odpowiedź (bez gwarancji jej poprawności).
- Tolerancja podziału: System kontynuuje działanie pomimo awarii sieci.
Żaden praktyczny system rozproszony nie jest w stanie osiągnąć wszystkich trzech celów jednocześnie w przypadku partycji sieciowych. Na przykład, podczas partycjonowania, systemy muszą wybierać między obsługą nieaktualnych danych (dostępność) a odrzucaniem żądań do czasu przywrócenia spójności (spójność). Zrozumienie CAP pokazuje, że można dokonywać świadomych wyborów w oparciu o priorytety operacyjne — kluczową umiejętność w rozmowach kwalifikacyjnych dotyczących projektowania systemów.
8) Jak zaprojektowałbyś usługę przesyłania wiadomości tekstowych, taką jak WhatsApp, na wysokim poziomie?
Aby zaprojektować system czatów na dużą skalę, należy zacząć od określenia kluczowych wymagań: dostarczania wiadomości w czasie rzeczywistym, trwałości, porządkowania wiadomości, obsługi trybu offline i skalowalności.
Na wysokim poziomie:
- Klienci połączyć się przez sieć/urządzenie mobilne z serwerami bramowymi.
- Routery wiadomości obsługa wiadomości przychodzących i wysyłanie ich do odbiorców (za pomocą trwałych połączeń, np. WebSockets).
- Bazy danych przechowuj historię wiadomości, z odpowiednim partycjonowaniem w przypadku dużych baz użytkowników.
Dodatkowe komponenty obejmują pamięć podręczną dla ostatnich czatów, kolejki do asynchronicznego dostarczania oraz usługi powiadomień dla użytkowników offline. Powinieneś omówić w jaki sposób wiadomości są przechowywane, porządkowane i dostarczane do wielu urządzeń na użytkownika i jak sobie radzisz z przełączaniem awaryjnym i tolerancją błędów.
9) Czym jest sharding i jak pomaga w skalowaniu baz danych?
Sharding jest formą skalowanie w poziomie gdzie duży zbiór danych jest dzielony na mniejsze, niezależne partycje zwane fragmentami, z których każda jest przechowywana w innym węźle bazy danych. Poprawia to wydajność i skalowalność poprzez dystrybucję danych i obciążenia zapytaniami na wiele maszyn, zamiast skalowania pojedynczej instancji.
Dane mogą być dzielone według identyfikatora klienta, regionu geograficznego lub haszowania. Chociaż dzielenie zmniejsza obciążenie węzła, wprowadza złożoność w zapytaniach międzyshardowych i rebalansowaniu podczas dodawania lub usuwania węzłów. Rozmówcy oczekują zrozumienia tych kompromisów i tego, jak spójne haszowanie lub menedżery dzielenia mogą ułatwić operacje.
10) Opisz, czym interfejsy API i mikrousługi różnią się od architektury monolitycznej.
A Monolithic architecture Łączy wszystkie komponenty aplikacji w jedną, łatwą do wdrożenia jednostkę. Początkowo może to uprościć proces rozwoju, ale z czasem staje się trudne do skalowania, utrzymania i aktualizacji.
Microservices rozbić system na małe, niezależnie wdrażalne usługi, z których każda odpowiada za określoną funkcjonalność biznesową. Interfejsy API (interfejsy programowania aplikacji) umożliwiają komunikację między tymi usługami.
| WYGLĄD | Monolityczny | Mikrosfery |
|---|---|---|
| Rozlokowanie | Pojedyńcza jednostka | Niezależne usługi |
| Skalowalność | Ograniczony | Skalowanie na usługę |
| Izolowanie błędów | Słaby | Silny |
| Złożoność | Początkowo prostsze | Bardziej złożone operacje |
Mikrousługi zwiększają skalowalność i elastyczność wdrażania, ale wymagają zaawansowanych narzędzi operacyjnych (wykrywanie usług, śledzenie i odporność na błędy). Omówienie tego zagadnienia pokazuje, że można rozważać ewolucję architektury i kompromisy między prostotą a elastycznością.
11) Jak działa sieć dostarczania treści (CDN) i jakie są jej zalety?
A Sieć dostarczania treści (CDN) to rozproszona sieć serwerów proxy, strategicznie rozmieszczonych w różnych regionach geograficznych. Jej głównym celem jest dostarczać użytkownikom treści z minimalnym opóźnieniem obsługując go z najbliższego serwera (znanego jako węzeł brzegowy).
Gdy użytkownik żąda zasobu internetowego (np. obrazu, filmu lub pliku statycznego), sieć CDN buforuje zawartość i dostarcza ją bezpośrednio z serwera brzegowego. Jeśli zawartość nie znajduje się w pamięci podręcznej, pobiera ją z serwera źródłowego i przechowuje na potrzeby kolejnych żądań.
Zalety sieci CDN:
| Czynnik | Przewaga |
|---|---|
| Utajenie | Skraca czas reakcji, dostarczając treści bliżej użytkowników |
| przepustowość | Odciąża serwery źródłowe od wykorzystania przepustowości |
| Niezawodność | Zapewnia tolerancję błędów dzięki rozproszonym węzłom |
| Skalowalność | Wydajnie obsługuje duże natężenie ruchu |
Sieci CDN są niezbędne dla globalnych systemów, takich jak: Netflix, YouTubelub platformy e-commerce, zapewniające wysoką wydajność i dostępność.
12) Czym jest ograniczanie przepustowości i dlaczego jest istotne przy projektowaniu interfejsu API?
Ograniczenie szybkości ogranicza liczbę żądań, jakie klient może wysłać do API w określonym czasie. Jest to kluczowe dla zapobieganie nadużyciom, zachowanie uczciwego użytkowania, ochrona usług zaplecza przed atakami przeciążeniowymi lub powodującymi odmowę usługi (DoS).
Do typowych algorytmów ograniczania przepustowości należą:
- Stały blat okienny — Proste, ale może powodować piki na granicach okien.
- Przesuwny dziennik / przesuwne okno — Zapewnia płynniejszą obsługę żądań.
- Token Bucket / Dziurawy Bucket — Umożliwia wykonywanie serii żądań w określonych granicach i utrzymuje stały przepływ żądań.
Na przykład GitHub ogranicza liczbę wywołań API do 5000 na godzinę na użytkownika. Wprowadzenie limitów częstotliwości zapewnia stabilność systemu i poprawia ogólną jakość usług.
13) Jak zapewnić spójność danych w systemach rozproszonych?
Utrzymanie spójności w systemach rozproszonych jest trudne ze względu na replikację i opóźnienia sieciowe. Istnieje kilka strategii, w zależności od wymaganego kompromisu między spójnością a dostępnością:
| Typ spójności | OPIS | Przypadek użycia |
|---|---|---|
| Silna spójność | Wszyscy klienci widzą te same dane natychmiast | Systemy bankowe |
| Ostateczna spójność | Aktualizacje rozprzestrzeniają się asynchronicznie; dozwolone są różnice tymczasowe | Kanały mediów społecznościowych |
| Spójność przyczynowa | Utrzymuje porządek przyczynowo-skutkowy | Aplikacje do współpracy |
Techniki takie jak dzienniki zapisu z wyprzedzeniem, zegary wektorowe, algorytmy konsensusu (Raft, Paxos), zatwierdzanie dwufazowe (2PC) pomóc w utrzymaniu synchronizacji. Rekruterzy oczekują od Ciebie wyjaśnienia when aby złagodzić spójność na rzecz wzrostu wydajności i skalowalności.
14) Wyjaśnij różnicę między skalowaniem poziomym i pionowym.
Skalowanie oznacza zwiększanie wydajności systemu w celu obsługi większego obciążenia. Istnieją dwa główne typy skalowania:
| Typ skalowania | Metoda wykonania | Zalety | Niedogodności |
|---|---|---|---|
| Skalowanie pionowe (Skalowanie w górę) | Dodaj więcej zasobów (procesor, pamięć RAM) do pojedynczej maszyny | Łatwiejsze do wdrożenia | Ograniczenia sprzętowe, pojedynczy punkt awarii |
| Skalowanie poziome (skalowalność pozioma) | Dodaj więcej maszyn, aby rozłożyć obciążenie | Wysoka dostępność, opłacalność | Złożone w zarządzaniu i koordynacji |
Na przykład skalowanie serwera WWW z 2 do 8 procesorów to skalowanie pionowe, natomiast dodanie wielu serwerów za modułem równoważenia obciążenia to skalowanie poziome. Nowoczesne systemy rozproszone, takie jak Kubernetes, preferują skalowanie w poziomie dla elastyczności.
15) Czym są kolejki komunikatów i dlaczego są stosowane w architekturach rozproszonych?
A kolejka wiadomości oddziela producentów i konsumentów, tymczasowo przechowując wiadomości do momentu ich przetworzenia. Umożliwia to komunikacja asynchroniczna, zwiększając odporność i skalowalność w systemach rozproszonych.
Popularni brokerzy wiadomości obejmują RabbitMQ, Kafka, Amazon SQS, Google Pub/Sub.
Korzyści:
- Łagodzi skoki ruchu
- Usługi rozdzielające
- Włącza mechanizmy ponawiania prób i utrwalania
- Poprawia tolerancję błędów
Przykład: Na platformie handlu elektronicznego usługa składania zamówień może opublikować wiadomość („Zamówienie złożone”), którą usługi magazynowe i rozliczeniowe pobierają niezależnie, unikając w ten sposób bezpośrednich zależności.
16) Jak zaprojektowałbyś skalowalny system przechowywania plików, taki jak Google Drive or Dropbox?
Aby zaprojektować system przechowywania plików w chmurze, należy podzielić go na kluczowe komponenty:
- Usługa front-end: Obsługuje przesyłanie/pobieranie plików za pomocą interfejsów API REST.
- Usługa metadanych: Przechowuje informacje o właścicielu pliku, uprawnieniach dostępu i historii wersji.
- Usługa magazynowania: Zarządza fragmentami plików w rozproszonym magazynie (np. S3, HDFS).
- Wydzielanie: Pliki są dzielone na mniejsze fragmenty (np. 4 MB) w celu efektywnego przechowywania i przesyłania.
Wyzwania obejmują zapewnienie deduplikacja danych, konsystencja, synchronizowanie zmian między urządzeniami. Wdrożenie synchronizacji na poziomie bloków i haszowania treści zapewnia wydajność i integralność przepustowości.
17) Jakie najważniejsze czynniki należy wziąć pod uwagę przy projektowaniu skalowalnego schematu bazy danych?
Skalowalny schemat zapewnia równowagę między wydajnością, elastycznością i łatwością utrzymania. Ważne kwestie to:
- Partycjonowanie danych (fragmentowanie) w celu obsługi wzrostu.
- Normalizacja a denormalizacja: Normalizuj dla integralności, denormalizuj dla wydajności wymagającej dużego odczytu.
- Strategia indeksowania do szybkiego wyszukiwania.
- Buforowanie i replikacja aby obsłużyć duży ruch.
Przykład: W aplikacji mediów społecznościowych dane użytkowników i posty można przechowywać oddzielnie, aby zmniejszyć sprzężenie i poprawić wydajność zapytań. Decyzje dotyczące projektowania schematów powinny być zgodne z wzorce dostępu oraz częstotliwość zapytań.
18) Jakie są zalety i wady stosowania architektury mikrousług?
Mikrousługi stały się podstawą nowoczesnych aplikacji chmurowych, ale wiążą się z nimi pewne kompromisy.
| Zalety | Niedogodności |
|---|---|
| Niezależne wdrażanie i skalowanie | Zwiększona złożoność operacyjna |
| Izolacja błędów i odporność | Rozproszone debugowanie jest trudniejsze |
| Łatwiejsze wdrażanie technologii | Wymaga silnej kultury DevOps |
| Lepsza łatwość utrzymania kodu | Większe opóźnienie z powodu przeskoków sieciowych |
Mikrousługi idealnie sprawdzają się w przypadku dużych, rozwijających się systemów, wymagają jednak solidnego monitorowania, bram API i strategii komunikacji międzyusługowej.
19) Jak poradziłbyś sobie z replikacją bazy danych w systemie na dużą skalę?
Replikacja bazy danych Polega na kopiowaniu danych z bazy głównej do jednej lub kilku replik w celu poprawy dostępności i wydajności odczytu. Istnieją dwa typy baz głównych:
| Typ replikacji | OPIS | Przypadek użycia |
|---|---|---|
| Syncchronny | Zmiany są zapisywane do replik natychmiast | Mocna konsystencja |
| Asynchroniczny | Główny potwierdza zapis przed aktualizacją replik | Lepsza wydajność |
Replikacja zwiększa tolerancja na awarie, pozwala podział geograficznyi wspiera odczyt skalowania (czytaj repliki). Wiąże się to jednak z wyzwaniami, takimi jak opóźnienie replikacji i rozwiązywanie konfliktów. Narzędzia takie jak MySQL Replikacja grupy, MongoDB Zestawy replik, PostgreSQL replikacja strumieniowa są rozwiązaniami standardowymi.
20) Czym jest architektura sterowana zdarzeniami i gdzie jest najbardziej przydatna?
Architektura sterowana zdarzeniami (EDA) to paradygmat projektowania, w którym komponenty komunikują się za pośrednictwem wydarzenia — komunikaty sygnalizujące zmiany stanu lub działania. Zamiast bezpośrednich żądań, usługi publikują i subskrybują zdarzenia asynchronicznie.
Ten projekt jest idealny dla luźno powiązane systemytakie jak platformy IoT, handel elektroniczny i systemy analiz w czasie rzeczywistym.
Korzyści:
- Wysoka skalowalność
- Oddzielone komponenty
- Reakcja w czasie rzeczywistym
Przykład: W architekturze Ubera, gdy zamawiany jest przejazd, zdarzenie powoduje jednoczesną aktualizację cen, dobieranie kierowców i systemów powiadomień — wszystko to bez ścisłego powiązania.
21) Czym jest idempotentność w projektowaniu systemów i dlaczego jest ważna?
Idempotencja oznacza, że wykonanie tej samej operacji wiele razy ma taki sam efekt jak przy jednorazowym wykonaniuZapewnia niezawodność w systemach rozproszonych, w których żądania mogą być ponawiane z powodu awarii lub opóźnień sieciowych.
Na przykład:
- GET oraz DELETE żądania są z natury idempotentne (ich powtarzanie nie zmienia stanu).
- POST żądania (takie jak tworzenie transakcji) nie są idempotentne, chyba że zostały specjalnie zaprojektowane w taki sposób.
Aby wdrożyć idempotentność:
- Zastosowanie unikalne identyfikatory żądań aby śledzić duplikaty zgłoszeń.
- Utrzymaj a dziennik transakcji aby zignorować powtarzające się operacje.
Zasada ta jest kluczowa w bramy płatności, przetwarzanie zamówienia, systemy poczty e-mail gdzie powielanie czynności może powodować poważne niespójności.
22) Wyjaśnij koncepcję ostatecznej spójności na przykładzie.
Ostateczna spójność jest modelem w rozproszonych bazach danych, w którym aktualizacje nie są natychmiast widoczne dla wszystkich węzłów, ale system z czasem zbiega się do spójnego stanu.
Przykład:
In Amazon'S DynamoDBGdy element jest aktualizowany w jednym regionie, repliki w innych regionach mogą tymczasowo zawierać stare dane. Jednak ostatecznie zostaną zsynchronizowane poprzez replikację w tle.
Model ten jest przydatny w systemach ustalających priorytety dostępność koniec ścisła spójność, Takie jak:
- Osie czasu mediów społecznościowych
- Systemy buforujące
- Rekordy DNS
Kluczowy kompromis leży pomiędzy tolerancja na nieświeżość oraz szybkość reakcji.
23) Jak zaprojektowałbyś system powiadomień obsługujący wiele kanałów (e-mail, SMS, powiadomienia push)?
Zaprojektowanie skalowalnego systemu powiadomień wymaga modułowości i elastyczności.
Archistruktura:
- Powiadomienie API – Otrzymuje prośby o powiadomienia z aplikacji.
- Kolejka/magistrala komunikatów – Przechowuje i dystrybuuje zdarzenia (Kafka, SQS).
- Usługi pracownicze – Procesory specyficzne dla kanału (E-mail, SMS, Push).
- Dostawcy usług dostawczych – Integracja z zewnętrznymi interfejsami API, takimi jak Twilio lub Firebase.
- Baza danych preferencji użytkownika – Przechowuje ustawienia opt-in/out i preferencje dotyczące częstotliwości.
Kluczowe kwestie:
- Ponawianie nieudanych dostaw przy użyciu strategii wycofania.
- Aby zachować spójność, stosuj szablony.
- Priorytetyzacja wsparcia (wiadomości pilne i o niskim priorytecie).
Modułowa konstrukcja gwarantuje niezawodność i rozszerzalność w miarę pojawiania się nowych kanałów powiadomień.
24) Czym jest indeksowanie bazy danych i jaki ma wpływ na wydajność?
A indeks bazy danych jest strukturą danych (najczęściej B-drzewo lub tablica skrótów) zwiększającą szybkość zapytań poprzez redukcję liczby rekordów skanowanych przez bazę danych.
Przykładowo indeksowanie kolumny zawierającej adres e-mail w tabeli użytkowników pozwala modułowi bazy danych szybko znaleźć użytkowników po adresie e-mail, bez konieczności przeszukiwania całej tabeli.
| WYGLĄD | Z indeksem | Bez indeksu |
|---|---|---|
| Szybkość zapytania | Szybkie wyszukiwanie | Powolne skanowanie sekwencyjne |
| Szybkość pisania | Wolniej (wymagane aktualizacje indeksu) | Szybciej pisze |
| Magazynowanie | Więcej miejsca na dysku | Less przechowywanie |
Indeksy poprawiają wydajność odczytu, ale należy ich używać ostrożnie, ponieważ mogą spowalniać ciężki do zapisu systemów ze względu na koszty konserwacji.
25) W jaki sposób zapewnisz odporność na błędy w rozproszonym systemie na dużą skalę?
Odporność na awarie Oznacza to, że system działa nadal nawet w przypadku awarii komponentów. Osiąga się to poprzez redundancję, monitorowanie i automatyczne odzyskiwanie danych.
Strategie obejmują:
- Replikacja: Duplikacja danych lub usług w różnych regionach.
- Mechanizmy przełączania awaryjnego: Automatyczne przekierowywanie żądań do sprawnych węzłów.
- Kontrole stanu zdrowia i moduły równoważenia obciążenia: Wykrywaj i izoluj wadliwe wystąpienia.
- Wyłączniki: Zapobiegaj kaskadowym awariom między zależnymi usługami.
Przykład: Netflix„Chaos Monkey” celowo wyłącza instancje w środowisku produkcyjnym, aby przetestować odporność — to zaawansowane zastosowanie zasad odporności na błędy.
26) Jaka jest różnica między komunikacją synchroniczną i asynchroniczną w systemach rozproszonych?
| Cecha | Synckomunikacja chroniczna | Komunikacja asynchroniczna |
|---|---|---|
| Zależność | Nadawca czeka na odpowiedź | Nadawca postępuje niezależnie |
| Przykłady | Wywołania interfejsu API REST HTTP | Kolejki komunikatów, Kafka |
| Utajenie | Wyższy (blokujący) | Niższe odczuwalne opóźnienie |
| Niezawodność | Niższe awarie | Wyższy (wiadomości mogą być kontynuowane) |
SyncSystemy chroniczne są prostsze, ale ściśle powiązane, natomiast systemy asynchroniczne poprawiają skalowalność i izolację błędów.
Przykładowo przetwarzanie zamówień w systemie handlu elektronicznego może odbywać się asynchronicznie, ale potwierdzanie płatności powinno odbywać się synchronicznie, aby zapewnić natychmiastową informację zwrotną od użytkownika.
27) Jak zaprojektowałbyś ogranicznik przepustowości dla rozproszonego systemu API?
Rozproszony ogranicznik przepustowości zapewnia sprawiedliwe korzystanie z interfejsu API na wielu serwerach.
Podejścia:
- Algorytm wiadra tokenów – Każdy użytkownik otrzymuje tokeny, które z czasem się odnawiają.
- Algorytm nieszczelnego wiadra – Prośby są przetwarzane w stałym tempie.
- Centralny licznik (np. Redis) – Prowadzi rejestr żądań dla każdego użytkownika.
Przykład implementacji:
- Użyj liczników atomowych Redis z TTL.
- Śledź znaczniki czasu żądań dla każdego klucza użytkownika.
- Odrzuć żądania przekraczające progi.
Ograniczanie szybkości zapobiega nadużycie, Ataki DoS, nieoczekiwane skoki kosztów, zapewniając spójną jakość usług wszystkim klientom.
28) Czym jest algorytm konsensusu rozproszonego i dlaczego jest potrzebny?
Algorytmy rozproszonego konsensusu zapewniają, że w systemie jest wiele węzłów uzgodnić jedną wartość danych, nawet gdy wystąpią awarie.
Typowe algorytmy:
- Paxos
- Raft
- Ps (używane w ZooKeeper)
Są niezbędne do utrzymania wybory lidera, replikacja stanu, spójność danych w rozproszonych bazach danych i menedżerach klastrów, takich jak Kubernetes.
Przykład: Raft upewnia się, że wszystkie węzły zgadzają się co do wpisów w dzienniku przed ich zastosowaniem w maszynach stanowych, gwarantując niezawodność nawet w przypadku awarii węzłów.
29) Jak zaprojektowałbyś system rejestrowania i monitorowania mikrousług?
Monitorowanie rozproszonych systemów wymaga scentralizowanej obserwacji umożliwiającej wykrywanie i rozwiązywanie problemów.
Główne elementy:
- Logowanie: Zbierz logi ze wszystkich usług za pomocą narzędzi takich jak Fluentd or Logstash.
- Metryka: Użyj Prometheusa lub Datadog do śledzenia wskaźników wydajności (procesor, pamięć, opóźnienie żądania).
- Rysunek kalkowy: Wdrożenie rozproszonego śledzenia (Jaeger, Zipkin) w celu śledzenia ścieżek żądań w różnych usługach.
- Ostrzeganie: Ustaw progi, aby wywołać alerty w PagerDuty lub Slack.
Najlepsze praktyki:
Zastosowanie identyfikatory korelacji do śledzenia pojedynczego żądania użytkownika w wielu mikrousługach — co jest kluczowe przy debugowaniu problemów produkcyjnych.
30) Jakie są najważniejsze zagadnienia projektowe, które należy wziąć pod uwagę przy tworzeniu systemu o wysokiej dostępności (HA)?
A Wysoka dostępność (HA) System minimalizuje przestoje i zapewnia ciągłość działania.
Kluczowe czynniki projektowe:
- Nadmierność: Użyj wielu serwerów dla każdego komponentu.
- Eliminacja pojedynczych punktów awarii (SPOF).
- Automatyczne przełączanie awaryjne: Przekieruj ruch podczas przerw w dostawie prądu.
- Replikacja danych: Zapewnij trwałość danych w różnych strefach.
- Monitorowanie zdrowia: Automatycznie wykrywaj i zastępuj uszkodzone węzły.
- Odzyskiwanie po awarii (DR): Wdrażanie kopii zapasowych i replikacji geograficznej.
Przykład: AWS wdraża usługi w różnych strefach dostępności (AZ) i używa elastycznych modułów równoważenia obciążenia do automatycznego przełączania awaryjnego, co gwarantuje dostępność na poziomie 99.99% zgodnie z umowami SLA.
🔍 Najważniejsze pytania na rozmowie kwalifikacyjnej dotyczące projektowania systemów, ze scenariuszami z życia wziętymi i odpowiedziami strategicznymi
1) Jak podejść do projektowania od podstaw rozproszonego systemu na dużą skalę?
Oczekuje się od kandydata: Osoba przeprowadzająca rozmowę kwalifikacyjną chce poznać Twój sposób myślenia, umiejętność doprecyzowania wymagań i to, jak dzielisz złożone problemy na łatwiejsze do opanowania elementy.
Przykładowa odpowiedź: „Zaczynam od doprecyzowania wymagań funkcjonalnych i niefunkcjonalnych, takich jak skalowalność, dostępność i opóźnienia. Następnie szkicuję architekturę wysokiego poziomu, identyfikuję kluczowe komponenty, definiuję przepływ danych i dobieram odpowiednie technologie. Następnie, przed udoskonaleniem projektu, rozważam wąskie gardła, scenariusze awarii i kompromisy”.
2) Czy możesz wyjaśnić różnicę między skalowaniem poziomym i pionowym oraz kiedy stosujesz każde z nich?
Oczekuje się od kandydata: Osoba przeprowadzająca rozmowę kwalifikacyjną sprawdza Twoją podstawową wiedzę na temat skalowalności i umiejętność stosowania właściwej strategii w rzeczywistych systemach.
Przykładowa odpowiedź: „Skalowanie pionowe polega na dodaniu większej ilości zasobów do pojedynczej maszyny, podczas gdy skalowanie poziome dodaje więcej maszyn do obsługi obciążenia. Skalowanie pionowe jest prostsze, ale ograniczone, podczas gdy skalowanie poziome jest bardziej złożone, ale oferuje lepszą odporność na błędy i długoterminową skalowalność”.
3) Jak zagwarantować wysoką dostępność w projekcie systemu?
Oczekuje się od kandydata: Osoba przeprowadzająca rozmowę kwalifikacyjną chce ocenić Twoją wiedzę na temat redundancji, mechanizmów przełączania awaryjnego i odporności systemu.
Przykładowa odpowiedź: „Na moim poprzednim stanowisku dbałem o wysoką dostępność, korzystając z systemów równoważenia obciążenia, wdrażając usługi w wielu strefach dostępności, wdrażając kontrole stanu i projektując usługi bezstanowe, tam gdzie to możliwe. Strategie te zredukowały liczbę pojedynczych punktów awarii”.
4) Opisz sytuację, w której musiałeś dokonać wyboru między stałością i dostępnością.
Oczekuje się od kandydata: Osoba przeprowadzająca rozmowę kwalifikacyjną ocenia Twoje zrozumienie twierdzenia CAP i umiejętność podejmowania decyzji w warunkach ograniczeń.
Przykładowa odpowiedź: „Na poprzednim stanowisku pracowałem w systemie, w którym niskie opóźnienia były kluczowe. Wybraliśmy spójność końcową zamiast wysokiej spójności, aby utrzymać dostępność podczas partycjonowania sieci, co było akceptowalne w przypadku biznesowym”.
5) Jak podejmujesz decyzję, której bazy danych użyć w danym systemie?
Oczekuje się od kandydata: Osoba przeprowadzająca rozmowę kwalifikacyjną chce dowiedzieć się, w jaki sposób dopasowujesz sposób przechowywania danych do wymagań systemowych.
Przykładowa odpowiedź: „Oceniam wzorce dostępu do danych, wymagania dotyczące spójności, potrzeby skalowalności i złożoność zapytań. Relacyjne bazy danych dobrze sprawdzają się w przypadku danych ustrukturyzowanych i transakcji, natomiast bazy danych NoSQL lepiej sprawdzają się w przypadku wysokiej przepustowości i elastycznych schematów”.
6) Jak zaprojektować system, który poradzi sobie z nagłymi wzrostami natężenia ruchu?
Oczekuje się od kandydata: Osoba przeprowadzająca rozmowę kwalifikacyjną sprawdza Twoją umiejętność projektowania pod kątem skalowalności i nieprzewidywalnego obciążenia.
Przykładowa odpowiedź: „Używałbym grup automatycznego skalowania, modułów równoważenia obciążenia i warstw buforowania, takich jak magazyny w pamięci. Na moim poprzednim stanowisku techniki te pozwalały systemowi absorbować skoki ruchu bez wpływu na wydajność”.
7) Jaką rolę odgrywa buforowanie w projektowaniu systemu i gdzie chciałbyś je wdrożyć?
Oczekuje się od kandydata: Osoba przeprowadzająca rozmowę kwalifikacyjną chce dowiedzieć się, w jaki sposób optymalizujesz wydajność i zmniejszasz obciążenie podstawowych usług.
Przykładowa odpowiedź: „Buforowanie skraca czas reakcji i zmniejsza obciążenie bazy danych. Można je wdrożyć na wielu poziomach, w tym po stronie klienta, w sieci CDN, na poziomie aplikacji oraz w buforowaniu zapytań do bazy danych, w zależności od przypadku użycia”.
8) Jak radzisz sobie z partycjonowaniem i shardingiem danych?
Oczekuje się od kandydata: Osoba przeprowadzająca rozmowę kwalifikacyjną ocenia Twoją umiejętność projektowania systemów, które umożliwiają poziome skalowanie danych.
Przykładowa odpowiedź: „Wybieram klucz partycjonowania, który równomiernie dystrybuuje dane i minimalizuje liczbę zapytań między partycjami. Planuję również ponowne partycjonowanie i monitoruję dystrybucję danych, aby uniknąć punktów zapalnych w miarę rozwoju systemu”.
9) Opisz sytuację, w której monitorowanie systemu wpłynęło na decyzję projektową.
Oczekuje się od kandydata: Osoba przeprowadzająca rozmowę kwalifikacyjną chce się dowiedzieć, w jaki sposób wykorzystujesz możliwość obserwacji do poprawy niezawodności i wydajności systemu.
Przykładowa odpowiedź: Monitorowanie wskaźników, takich jak opóźnienia i wskaźniki błędów, ujawniło wąskie gardło w usłudze API. Na podstawie tej wiedzy przeprojektowałem usługę, aby była asynchroniczna, co znacznie poprawiło przepustowość.
10) W jaki sposób komunikujesz złożone projekty systemów interesariuszom nietechnicznym?
Oczekuje się od kandydata: Osoba przeprowadzająca rozmowę kwalifikacyjną ocenia Twoje umiejętności komunikacyjne i zdolność do dostosowywania decyzji technicznych do celów biznesowych.
Przykładowa odpowiedź: „Koncentruję się na koncepcjach wysokiego poziomu, korzystam z diagramów i łączę komponenty techniczne z wynikami biznesowymi. Takie podejście pomaga interesariuszom zrozumieć wartość i wpływ projektu bez gubienia się w szczegółach technicznych”.
