能力域 A
专业解题与实现
能否用岗位专业知识设计、实现和验证一个解法。
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309 道问题 · 9 项能力
计算机基础45
算法、操作系统、网络、数据库等原理，以及它们如何解释真实现象。
- 宏和代码生成经过多层展开后，编译错误只指向生成文件，使用者无法定位原始代码。你会怎样设计诊断信息？
- 增量编译很快，但改动共享头文件后偶尔没有重新编译所有依赖目标。你会怎样定位依赖追踪缺口？
- 编译器升级改变了结构体布局或调用约定，但部分插件仍按旧 ABI 构建。你会怎样管理兼容与迁移？
- 缓存能让读取变快，也可能让用户看到过期内容。你会怎样判断一份数据适不适合缓存，出错时又怎样发现？
- 两个任务单独运行都正常，一起运行时偶尔会卡死。死锁需要满足哪些条件，你会怎样确认是不是它？
- 页面空闲一段时间后，第一次请求明显比之后的请求慢。从网络层面看，可能有哪些原因，你会怎样区分它们？
- 一条查询的过滤列上已经建了索引，却仍然很慢。请讲讲索引查找是怎么工作的，以及哪些情况会让它帮不上忙。
- 一个长时间运行的进程内存持续增长，但没人能指出明显的泄漏。你怎样区分真正的泄漏、正常的缓存增长和内存碎片？
- 服务现在用多线程处理请求，同事建议改成多进程。你会从哪些方面比较两者，什么情况下你会反对？
- 一个图片很多的页面首屏打开很慢。你会怎样从现象一步步推回原因，并说明每种改进手段的代价？
- 从你写下一行代码到 CPU 执行它，中间发生了什么？选一门你熟悉的语言，讲讲主要阶段。
- 两个事务同时修改同一批数据，可能出现哪些异常？不同的隔离级别分别防住了什么，又付出了什么代价？
- 新增索引后查询变快了，但写入延迟和存储增长明显恶化。你会怎样判断索引是否值得保留？
- 异步任务启动后，调用方立刻修改了传入对象，偶发结果因此变化。你会如何判断这是共享可变状态、复制语义还是所有权问题？
- 两个看起来相同的用户名在系统里却被判断为不同，或两个不同写法被误认为相同。你会怎样分析 Unicode 规范化与身份比较？
- 一段视频从文件或网络到画面和声音播放出来，中间经历了哪些环节？解码、音画同步、卡顿和硬件加速分别怎样影响体验？
- 两个线程通过一个标志位传递“数据已准备好”的信号。为什么仅把标志位声明为原子类型仍可能不足以保证数据可见？
- 某存储服务从读多写少变成持续高写入，团队在 B 树和 LSM 路线间评估。你会根据哪些负载特征比较两者，并关注哪些读写放大代价？
- 多核程序中两个线程各自修改不同字段，性能却随核心数增加而下降。请解释缓存行共享可能怎样造成这种现象，以及代码层面如何验证。
- 一个服务把工作线程数从 16 提到 256 后，吞吐没有提升，CPU 使用率反而更高。你会怎样解释上下文切换可能造成的影响，并用什么证据验证？
- 服务已经切到新地址，一些用户仍连着旧节点，不同网络的恢复时间也不同。你会怎样检查 DNS 缓存、客户端缓存和现有连接？
- 一个搜索框输入后界面短暂冻结，网络请求很快完成。你会如何用事件循环、任务队列和主线程占用解释现象，并确定长任务来源？
- 滚动列表时帧率下降，Performance trace 中反复出现 layout。你会如何判断代码是否触发布局抖动，并说明读写 DOM 的顺序为何重要？
- 服务平均耗时稳定，但最慢 1% 的请求会周期性变慢，时间点与内存分配高峰接近。你会如何判断垃圾回收是否是原因，并区分其他暂停来源？
- 一个请求启动了多个异步任务；客户端断开或请求超时后，部分下游工作仍占用线程和连接。你会怎样让取消信号传到相关任务，并释放资源？
- 一组异步回调打印出的循环变量总是相同或与预期不同。请用你熟悉的一种语言解释变量绑定和闭包捕获，并给出可验证的修正方向。
- 编译器可能重排或消除代码。哪些程序行为允许优化器改变，哪些外部可观察行为必须保持？请用一个并发或 I/O 例子说明。
- 某对象重写了相等判断，却仍使用默认哈希实现，放入哈希集合后出现查找失败。请解释相等与哈希接口约定，并说明如何构造测试。
- 一个库的泛型信息在运行时不可直接获得，导致反射或序列化代码无法按预期工作。请解释类型擦除会影响哪些运行时行为，并说明替代设计。
- 一台机器开始频繁发生 major page fault，同时磁盘 I/O 升高。你会怎样判断工作集变化、内存压力和应用访问模式各自的作用？
- 客户端报告请求偶发超时，但服务端处理时间正常。你会怎样利用 TCP 重传、RTT 和连接状态等信息判断延迟发生在哪一段？
- 两个进程都访问地址 0x1000，为什么通常不会读写到同一块物理内存？请从地址转换和操作系统职责解释。
- 服务部署到多路CPU机器后，线程在NUMA节点间迁移，内存访问延迟出现波动。你会如何结合CPU亲和性、内存分配和调度行为设计验证？
- 服务完成证书轮换后，短连接正常，但部分客户端在长连接断开后重新连接或恢复会话时握手失败。你会怎样区分证书链、会话恢复、连接池和客户端缓存的影响？
- 移动网络从Wi-Fi切换到蜂窝网络时，部分HTTP/3请求失败但会话仍显示在线。你会如何检查路径迁移、超时和中间网络设备的影响？
- 程序先写入数据文件再更新索引，但断电恢复后索引指向不完整内容。你会如何分析写入顺序、刷盘语义和恢复协议？
- 两个请求几乎同时检查某个业务对象不存在，然后都尝试创建，应用层的“先查再写”偶尔产生重复数据。你会从事务隔离、唯一约束和冲突处理说明如何保证业务不变量？
- 一个函数在多线程下看起来只读，但它调用的格式化库内部使用共享缓冲区，偶尔产生串扰。你会如何区分线程安全、可重入和无状态，并判断应在哪一层修复？
- 某个共享缓存读多写少，团队准备把互斥锁替换为读写锁。你会先收集什么证据，并如何判断复杂度是否值得？
- 一笔跨数百万记录的迁移无法放进单个事务。业务要求用户不能看到半完成状态。你会如何设计分批写入、可见性和恢复？
- 服务用浮点数累计金额，长期运行后对账差异逐渐扩大。你会怎样确定误差来源，并重构计算与迁移历史数据？
- 服务 CPU 平均使用率只有 35%，但请求队列持续增长，部分线程等待外部 I/O。你会怎样识别真实容量瓶颈？
- 数据库存储膨胀，清理任务反复扫描却无法回收空间；同时存在运行数小时的报表事务。你会如何定位与治理？
- 实例的健康检查只验证进程存活，但用户请求因关键依赖超时而失败。若把依赖检查都加进探针，又可能导致全量摘除。你会如何设计？
- 多个区域独立接收同一请求，请求去重记录会在一段时间后过期，机器时钟可能偏差数秒。你会怎样确保临近过期时重试不会产生重复写入？
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编码与抽象29
把需求写成正确、可读、可演进的代码，并选择合适的抽象。
- 写代码时，你通常怎样处理空值、空字符串、越界和非法输入？说一次你因为没做前置校验，在测试或线上出了问题的经历，你从中改变了什么习惯？
- 一个报名表单会因为重复提交和弱网重试出现状态不一致。你会怎样梳理它的状态与转换，并决定哪些逻辑抽成独立单元？
- 实现一个很小的缓存，容量满时淘汰最久未使用的条目。各操作需要什么时间复杂度，你会先写哪些测试？
- 用户正在编辑内容时，App 被系统在后台回收。用户回来后，你怎样保证内容和页面状态不丢，又不会恢复出过期数据？
- 你需要一个既能快速插入、快速查找，又能按顺序遍历的结构。你会如何在几种候选结构之间选择，又会放弃什么？
- 写代码和做代码评审时，你有哪些已经形成习惯的检查点，用来防止循环里查数据库、大对象长期不释放这类性能问题？你怎样知道它们真的有效？
- 请实现一个重试封装：调用外部服务失败时按规则重试，同时不让重试压垮对方。先说明接口，再写代码，并说明怎样让它在测试里可确定地运行。
- 需要校验一个很大的 CSV 文件，但不能把整份文件读入内存；遇到格式错误时还要报告行号并继续检查。你会怎样设计解析接口？
- 框架允许界面在后台并发更新，但慢请求的旧结果偶尔覆盖新选择。你会怎样设计并发状态更新？
- 复杂表单同时有字段校验、跨字段规则和服务端错误，用户编辑时状态彼此覆盖。你会怎样划分框架状态与业务状态？
- 多个页面共用服务端数据，框架缓存减少请求，却在用户切换账号后暴露旧结果。你会怎样设计缓存键和失效边界？
- 请实现一个支持并发读写、按条目过期并可清理过期数据的映射。你会如何定义过期语义、同步边界和确定性测试？
- 实现一个深度相等函数，输入可能包含嵌套数组、共享引用和循环引用。请先定义相等语义，再说明如何避免无限递归与错误地混淆引用结构。
- 实现一个小型任务队列，支持并发 worker、任务取消和失败重试；测试不能依赖真实 sleep。你会怎样设计调度接口和状态转换？
- 实现一个逐块接收 UTF-8 数据的增量日志解析器：输入块可能截断多字节字符、字段顺序变化，也可能包含多条记录或超长单行。请定义解析状态、错误恢复策略和内存上限，并实现可重复解析的核心逻辑。
- 第三方工具包的回调更新了数据，但界面没有刷新；手动触发刷新后又出现重复更新。你会怎样判断框架的刷新边界，并确定正确接入点？
- 一个服务被声明为单例后，不同用户请求偶尔读到彼此的临时状态。你会如何解释依赖注入生命周期与请求作用域，并设计安全的对象边界？
- 一个列表项从记录 A 更新为记录 B 后，输入框仍保留 A 的草稿。你会如何解释组件身份、key 和状态复用之间的关系，并选择修复位置？
- 一个自定义弹层鼠标操作正常，但键盘用户无法可靠进入、关闭或返回原位置。你会检查哪些焦点管理行为，并如何验证修复？
- 请设计一个可复用的长列表虚拟化组件：滚动窗口只渲染可见项，但行内选择状态不能因回收和复用 DOM 而串到其他数据。你会怎样定义接口并测试？
- 给你一组可能大于内存容量的记录，需要分批处理并允许调用方取消任务。请说明或实现一个接口，使内存占用有界、错误可定位、取消后不再启动新批次。
- 多个调用方都在读取一份不断增加字段的配置文件，旧字段可能缺省，新版本还要支持未知扩展字段。你会如何设计解析接口，让默认值、校验错误和向后兼容行为可以被调用方理解？
- 输入是一组可能重叠、端点可相接的时间区间，调用方需要查询某个时刻对应哪些记录。请说明或实现归并与查询策略，并明确边界是否包含端点。
- 接口新增了一种状态，但旧客户端可能不认识该值；部分客户端必须继续展示记录，另一些关键操作则必须拒绝未知状态。你会如何设计解析和默认行为，避免未知值被误当成有效状态？
- 事件会以流的方式到达，少量重复可能间隔数小时；程序需限制内存，并在进程重启后继续保持去重效果。你会如何说明时间窗口、持久化状态和误判边界？
- 多个产品团队通过 CSS 覆盖共享组件样式，升级后频繁回归。你会如何判断应增加配置、拆分组件还是保留例外？
- 输入包含大量带时间戳的记录，要求返回分数最高的 K 项，分数相同时保留较早项。你会怎样实现并分析边界？
- 多个数据源各自按时间排序，但总量远大于内存。请说明如何合并输出，并处理单个数据源短暂变慢或断开的情况。
- 你要为异步函数增加重试与超时，最终失败时调用方仍需知道每次尝试的错误和是否已产生副作用（重复执行、越权等额外影响）。会如何设计返回值？
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调试与定位24
从现象出发缩小范围、提出假设、验证并修复。
- 你的接口本地测试正常，联调时前端同学坚持说接口报错或没返回数据。你会用哪些手段去定位，又怎样拿出让对方信服的证据？
- 缓存失效后，大量请求同时回源，服务恢复时又出现第二次流量尖峰。你会怎样定位并抑制缓存击穿与预热风暴？
- 线上偶尔出现同一订单被提交两次，你在本地无法复现。你会怎样缩小范围，并决定先止血还是先补观测？
- 一个接口从昨天开始变慢，但没有任何发布记录。给你日志、监控和数据库慢查询记录，你会按什么顺序排查？
- 把一个很大的前端包拆成多个小包以后，首屏反而更慢了。你会怀疑哪些原因，怎样验证？
- 缓存键已失效，应用日志显示重新读取数据库，但部分用户仍看到旧资料；切换到主库后问题减少却没有消失。你会怎样沿缓存、副本和客户端定位？
- API 延迟升高时数据库 CPU 很低，但应用日志出现等待连接。你会如何区分连接泄漏、池容量不足和慢事务占用？
- 一个列表页面滚动卡顿，但网络指标正常、内存也未明显增长。你会如何判断是主线程计算、布局/绘制还是锁等待导致？
- 数据库字段变更完成后，只有部分下游任务间歇性失败。你会怎样找出仍在使用旧接口约定的消费者，并确定回滚还是兼容修复？
- 对账任务发现同一业务对象的事件时间顺序偶尔倒置，日志又分布在多个区域。你会如何判断是时钟偏差、异步延迟还是业务排序规则的问题？
- 月度汇总与明细报表最初一致，几周后差异逐渐扩大。你会如何把问题缩小到规则变更、迟到数据、重复处理或历史回补？
- 一个关键依赖只在某个区域间歇性超时，整体健康检查仍显示正常。你会如何判断影响面，并安全地隔离或临时关闭非核心功能？
- 消息积压经常在扩容后下降，几小时后又反弹。你会检查哪些生产者、消费者和消息特征，以判断真正瓶颈在哪里？
- 服务平均耗时基本不变，但最慢 1% 的请求连续一周变慢，投诉集中在少数大客户。你会如何定位问题并决定先验证什么？
- 某页面服务端 HTML 正常，但水合后出现内容闪动并伴随控制台警告。你会如何定位服务端与客户端渲染结果的差异来源？
- 一次跨时区交接期间，关键告警已发送，但原值班人以为新值班人会处理，新值班人又没有收到确认；故障因此延迟升级。你会怎样还原责任链，修复告警确认与交接机制，并验证改动有效？
- 一次下游抖动后，上游流量没有明显增加，但请求数和队列长度翻倍，多个服务开始超时。你会怎样判断是否出现重试放大？
- 平均耗时稳定，但最慢 1% 请求的响应时间逐步变长，且不同租户差异明显。你会怎样区分排队、锁竞争、下游调用和资源隔离问题？
- 高峰时入口记录了请求，但下游没有对应事件，重试还会放大流量。你会如何沿着请求经过的服务逐段查找丢失和重复的位置？
- 服务刚发布时耗时正常，运行数小时后最慢 1% 请求逐步变慢，重启后暂时恢复；CPU 平稳，但连接数和堆内存缓慢增长。你会怎样拆解假设并设计低风险验证？
- 某功能在公司网络和多数家庭网络正常，但在特定运营商或弱网环境下请求经常超时；服务端错误率没有同步上升。你会如何定位客户端、网络路径、协议和重试策略之间的原因？
- 客户端只看到一次提交，但服务端偶尔出现两条相同记录；问题通常发生在请求超时后重试，且日志没有明显异常。你会如何重建调用时间线并验证重复写入发生在哪一层？
- 页面默认语言下布局正常，切换到另一种语言后少数按钮溢出、表格错位；错误只出现在窄屏和系统字体放大时。你会如何缩小问题范围并建立回归验证？
- 新安装设备正常，但升级过多个版本的用户报告本地草稿消失；问题无法稳定复现，服务端没有对应删除记录。你会如何保护现场并调查迁移、缓存清理和生命周期回调？
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系统设计74
澄清需求与约束，设计组件、权衡容量与故障。
- 用户更新账户设置后立即刷新，服务从只读副本读取到旧值。切主读会增加数据库负载，等待同步又可能超时。你会怎样设计一致性体验？
- 新字段需要补算数亿行历史数据，首轮脚本运行后线上锁等待和复制延迟都上升。你会怎样决定暂停、分批、限速或改用在线迁移？
- 服务把读请求切到副本后，写入成功的用户偶尔读不到刚才的修改。你会怎样界定并处理这种陈旧读取？
- 生产者日志显示事件已发布，Broker 也返回确认；消费者没有报错，但业务对象未变化。你会如何区分确认语义、处理失败的消息、过滤、反序列化和重复处理问题？
- 用户请求依次调用四个下游，每个服务都使用完整的 2 秒超时，导致整体尾延迟很高，客户端还会在响应失效后继续计算。你会如何传递截止时间和预算？
- 分片后总体容量充足，但少数租户的热点键仍持续超载。你会怎样重新评估分区策略？
- 两个服务都直接写同一张业务表，短期内不能停机改造，你会怎样逐步建立单一数据所有者？
- 订单已成功更新，但跨服务报表数分钟后才反映变化，产品要求展示“实时状态”。你会怎样定义并实现一致性预期？
- 跨服务流程包含扣款、库存预留和发货。后续步骤失败时，你会怎样确定哪些操作可以补偿、哪些难以撤回？
- 故障在服务交界处反复发生，每个团队都能证明自己的服务健康，但无人负责完整流程恢复。你会怎样修复责任链？
- 多个服务由不同团队维护，但一次小改动常需要三四个团队同步发布，你会怎样判断服务边界是否失效？
- 新功能增加了启动依赖，低端设备的冷启动明显变慢，但高端设备指标正常。你会怎样确定优化顺序？
- 用户离线编辑并排队了多条变更，恢复网络时登录令牌已过期，且部分请求可能已经被服务端处理。你会怎样设计重新登录、避免重复提交和冲突处理？
- 系统用预签名 URL 让用户直接下载私有文件，链接可能被转发或长期留存。你会怎样设计授权与失效边界？
- 一个大型运营后台的权限系统应该怎样设计？角色、数据范围、审批和审计怎样组织，权限越来越多时怎样不失控？
- 怎样设计一个文章编辑和发布系统？草稿、审核、定时发布、多渠道分发和事后修改，状态和数据应该怎样组织？
- 付款后发券原本是同步执行，现在要改成异步队列加重试。请审查这个改动：你最担心哪些失败过程，上线前要演练什么？
- 怎样设计一个音频或视频的在线编辑器？时间线、素材、非破坏性编辑、预览和最终导出，各自应该怎样设计？
- 怎样设计一个让运营自己搭建活动和玩法的平台？活动、玩法、规则和特征怎样抽象成可配置的组件，又怎样保证配置上线后的正确性？
- 在画任何架构图之前，你会用哪几个数字来判断一个服务要不要拆分、要不要加缓存？请用一个你熟悉的服务来说明。
- 怎样设计一个多人实时协同编辑的文档系统？多人同时修改同一段文字时，怎样保证最终一致，离线编辑后又怎样合并？
- 从工程角度，你怎样估算一个系统的整体成本？存储、计算资源这些成本分别怎么算，哪些会随规模线性增长，哪些不会？
- 业务要在多个国家和地区运营，用户数据要跨境流动。你怎样在系统和流程上解决数据合规，遇到规则不明确的灰色地带时，你怎么判断和决策？
- 本地数据库已更新，但缓存同步或下游消息发送失败。你会如何确保状态最终一致，并设计重试、补偿或人工处理？
- 明年大促或业务出海，预期增长五倍。从你现在的系统架构出发，你怎样检查网关、核心请求流程、存储和机器资源中的瓶颈？你打算分几个阶段、投入多少人力提前准备，又怎样验证判断？
- 怎样设计一个人和 AI 一起写作的产品？AI 的修改怎样呈现给用户、怎样接受或拒绝，人和 AI 同时编辑时怎样处理冲突？
- 怎样设计一个沉浸式的音视频信息流，让上下滑动时几乎没有等待？预加载、播放器复用、内存和流量怎样平衡？
- 请设计一个支持大文件上传的产品能力。你会先澄清哪些约束，再怎样逐层展开？
- 怎样设计一个大模型对话系统？流式输出、多轮上下文、历史记录、中断和重试分别怎么处理，成本和延迟怎么控制？
- 一个推荐系统的各项成本是怎么构成的，包括召回、排序、特征服务、存储和实验？你会怎样在效果和成本之间取舍？
- 怎样设计一个邀请裂变类的营销活动？邀请关系、奖励发放、防刷和效果评估分别怎样设计？
- 要做一个类似 Doc、PPT 或 PS 的在线编辑器，核心的数据模型和渲染怎么设计？撤销重做、选区和大文件的性能分别怎么处理？
- 怎样设计一个实时的风控系统？规则、特征、模型和人工审核怎样配合，误杀和漏放之间怎样取舍？
- 怎样设计一个搜索系统？索引、召回、排序怎样分工，中文分词和特征怎样构造，怎样评估搜索的好坏？
- 流媒体的加载和请求策略应该怎么设计，才能既起播快又不卡？分片、码率自适应、预加载和缓存之间怎样取舍？
- 讲一个你做过的项目：当时为什么选这个技术方案，而不是别的？这个决定是怎么做出来的，利弊分别是什么？
- 在交易系统里，优惠券、满减和秒杀应该怎样接入，才不会拖慢核心交易流程？优惠怎样计算、叠加和对账？
- 管理后台需要保留不可随意修改的操作记录，既支持按操作者和对象查询，也要应对数据量逐年增长。你会怎样设计写入、索引和保留策略？
- 消费者处理速度低于生产者，消息队列持续增长，但上游仍显示请求成功。你会怎样确定控制上游发送速度应作用在哪一层，并保护系统恢复能力？
- 支付创建接口需要支持安全重试。你会怎样定义防止重复扣款的请求标识，包括它的作用范围、保存期限和冲突处理规则？
- 订单写入数据库后需要发布事件给下游；进程可能在任一步骤崩溃。你会怎样设计持久化发布机制，并说明如何处理重复与顺序？
- 管理后台按创建时间翻页时，新增和删除会让用户看到重复或漏项。你会比较 offset 与游标分页，并定义何种一致性预期？
- 一个 API 部署在多个实例后，单机请求限制使总额度随实例数增加。你会根据突发容忍度、精度和故障策略设计请求速率限制，并说明状态放在哪里？
- 用户通过外部链接直接打开需要登录的订单详情页。你会怎样设计路由解析、登录回跳和权限校验，避免深链绕过应用内流程？
- 设计一个供多个业务团队提交“在某个时间之后执行”的任务服务，任务可能被取消、改期或重复提交。你会怎样划分数据模型和执行组件？
- 多个服务在请求路径中读取功能开关和分群规则。如何设计控制面与本地求值，让控制服务故障时线上行为仍然可预期？
- 加入鉴权、日志和异常处理中间件后，部分错误没有 trace id，且未授权请求仍触发昂贵的解析逻辑。你会如何分析执行顺序并重新安排边界？
- 页面的 HTML 很快返回，但用户仍长时间看不到主要内容。你会怎样沿着资源发现、下载、解析、执行和绘制过程定位阻塞点？
- 一个高流量服务需要把关键表从旧结构迁移到新模型，期间不能暂停读写。你会怎样组织迁移阶段并验证切换安全？
- 一个多人协作工具需要展示成员在线状态和正在编辑的位置；短暂延迟可以接受，但离线成员不能长期显示为在线。你会怎样设计状态更新和过期机制？
- 产品要向数千万用户发送事务通知和可选营销通知，用户可以随时调整渠道偏好。你会如何设计通知发送流程？
- 一个全球服务需要按地区启用不同功能和数据保留规则，同时总部仍要观察整体运行情况。你会怎样划分配置、执行和汇总边界？
- 一个搜索服务需要调整分词和排序特征，同时不能让重建过程造成长时间结果缺失或明显增加写入延迟。你会怎样安排索引演进？
- 一个订阅产品有试用、续费、宽限期、退款和家庭共享。如何设计权益判定，使多个业务服务读取到一致且可追溯的结果？
- 一个按用量计费的 API 产品需要把不同地区的请求事件汇总成客户账单，并允许事后纠错。你会如何设计计量数据处理流程？
- 一个多租户平台要向客户系统发送事件通知（Webhook）。你会如何设计发送和重试流程，并处理客户端长期不可用的情况？
- 多个客户共享异步作业平台，有的租户会提交大量长任务。你会怎样设计调度、隔离、配额，以及用日志、指标和调用记录了解队列运行情况？
- 某些对象成为热点，读取延迟恶化而写入又必须保持顺序。你会怎样划分缓存、分区和写入协调策略？
- 业务要求追溯每次状态变化，并在必要时安全地重新处理历史消息；但部分旧事件格式不完整。你会怎样设计事件版本、保留期限和重新处理范围？
- 跨区域服务需要在区域故障时维持关键功能，但部分数据不能接受冲突覆盖。你会怎样选择故障期间保留哪些功能、如何复制数据，以及如何恢复？
- 实时协作服务有大量长连接，慢客户端会积压更新。你会如何选择丢弃、合并、限制慢客户端接收和重新同步策略？
- 创建、编辑和审核由不同团队负责，表单反馈逐渐不一致。你会如何决定哪些模式统一、哪些保留差异？怎样检查加载、空白、错误和恢复状态？
- 用户可在手机离线修改资料，同时也可能在网页端编辑；设备恢复联网后必须同步，且不能静默覆盖有价值的更改。你会如何设计版本、冲突检测、合并和用户确认机制？
- 一个入口服务同时调用多个下游，其中一个非核心依赖偶尔变慢，导致请求线程耗尽并拖累其他功能。你会如何设计超时、并发隔离、必要时关闭非核心功能和恢复策略？
- 移动端上传大文件时网络可能中断，用户会重复点击重试；系统还按成功处理量计费。你会如何设计分片、校验、续传状态、最终提交和计费时点？
- 一次业务规则修正要求重算多个服务产生的历史记录，但部分消费者已经发送通知或执行外部动作。你会如何列出影响范围，决定哪些历史数据需要重新处理，并防止重复触发外部操作？
- 某依赖服务变慢后，多个调用方同时增加重试，流量反而翻倍并使故障范围扩大。你会如何设计重试预算、退避、抖动和跨服务协调？
- 线上索引需要改变分片键，数据量增长很快且写入不能停止。你会如何规划新旧索引并判断何时切换？
- 多租户查询平台使用共享数据库连接池，某个租户提交大量复杂报表后，其他租户请求延迟明显增加。你会如何隔离和计量？
- 某管理接口能批量改变客户状态，原本只供人工使用，后来被自动化脚本直接调用并造成大范围变更。你会如何重新设计权限和操作保护？
- 用户启动大型数据导出后断开连接，期间其访问权限又被收回。任务需要能续传，但不能继续泄露已无权访问的数据。你会如何设计？
- 产品信息同时存在于应用缓存、CDN 和客户端缓存，价格更新后不同用户看到不同值。你会怎样定义刷新、版本和失效语义？
- 实时仪表盘使用事件时间窗口，财务日报按结算时间汇总并排除未结账交易。负责人认为其中一个报表一定错了。你会怎样解释并治理？
- 每个读请求都写审计日志，成本迅速增加；合规团队又要求保留敏感操作证据。你会如何设计采集和保留分层？
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工程体系49
构建、发布、仓库协作与质量保障等工程基础设施。
- 值班人员每天收到大量告警，但用户投诉和服务目标违约仍会漏报。你会如何重新整理告警？
- 老系统持续叠加新业务，代码越来越难维护。你会如何在新旧系统之间建立适配边界，避免旧规则和数据模型渗入新业务？请说明迁移步骤，以及必须接受的妥协和风险。
- 说一次架构升级。为什么当时必须升级，而不是继续修补？迁移中遇到了哪些挑战，怎样保证业务不中断，最后收益是否兑现？
- 一项能力，你怎样决定是自研、采用开源，还是购买？自研和开源在成本、可控性、维护和风险上分别有什么差异，什么时候该从一种换成另一种？
- 仓库允许外部贡献者提交代码，自动检查与构建流程会读取测试凭证并构建发布包。你会怎样检查流水线中的信任边界和凭证暴露风险？
- 云成本连续上升，财务要求削减开支；与此同时，团队正处于可靠性改善阶段。你会怎样找出可削减成本且不转嫁风险的方案？
- 技术债怎样识别、记录，并在不停下业务交付的前提下还掉？哪些债值得还，哪些可以一直留着，你怎么判断？
- 你的方案依赖一个底层服务或库。如果它发生重大变化，你会怎样迁移、回退到保留核心功能的方案，或替换它？
- 一次故障还没有找到根因，但业务方要求你给出恢复时间。你会如何更新进展、表达不确定性并避免承诺误导？
- 你所在的技术方向，行业正在怎样发展？你的方案是在适配这个趋势，还是在逆着它走？
- 生产环境中的部分资源与代码声明不一致，其中一些差异来自未记录的紧急手工修复。你会怎样区分有意变更与无法解释的配置差异，评估覆盖风险，恢复可信状态并减少复发？
- 一次发布需要覆盖数千个运行节点，但节点版本和网络状态并不一致。你会怎样设计分批发布、健康验证和暂停条件？
- 一次发布后出现问题，团队说“我们可以回滚”。你会怎样检验这句话是真的，而不只是方案里写了回滚？
- 公司的多个前端项目分散在不同仓库，有人提议合并成 monorepo。你会怎样判断该不该做，又怎样分步验证？
- 应用发布可以回滚，但数据库迁移已经删除旧字段，旧版本因此无法启动。你会怎样重新设计发布顺序和回退策略？
- 这个项目带来了哪些技术上的收益？你怎样衡量它们，又为此付出了什么复杂度和维护成本？
- 升级前端框架后没有编译错误，但渲染时机、默认缓存或副作用顺序改变。你会怎样验证升级不会改变产品行为？
- 用户在一个子应用完成登录后，切换到另一个应用却丢失权限或会话状态。你会如何设计认证上下文的共享边界？
- 一个子应用发布“订单已完成”事件，其他模块各自解释不同，导致重复请求和页面状态分叉。你会怎样定义跨应用事件接口约定？
- 用户报告跨子应用跳转后页面空白，但各团队监控都没有异常。你会怎样补齐日志、指标和调用链，让团队可以跟踪用户从跳转到页面加载的完整过程？
- 独立开发的子应用集成后出现样式覆盖、主题不一致和弹层被裁剪，你会如何选择样式隔离策略？
- 多个前端模块都能独立构建，但上线仍必须同步协调。你会用什么证据判断它们是否真正具备独立交付边界？
- 一个大型前端难以并行交付，但一次性拆成多个子应用风险很高。你会怎样规划渐进迁移并判断每一步有效？
- 一个子应用启动异常会阻塞整个工作台，用户无法访问其他模块。你会怎样隔离故障，并在必要时关闭非核心功能、保住其他模块？
- 多个子应用依赖不同版本的 React 和组件库，重复下载与运行时冲突同时出现，你会怎样治理共享依赖？
- 多个子应用共享浏览器地址栏，浏览器前进后退、深链和登录重定向行为不一致。你会怎样定义路由接口约定？
- 代码改动后，构建系统有时漏掉受影响应用，有时又重建整个仓库。你会怎样验证依赖图和缓存失效规则？
- 一个仓库包含多个团队和生产部署配置，代码所有者规则无法覆盖临时管理员和自动化账号。你会怎样审视权限与审查边界？
- 两个产品包形成依赖环，拆分后又需要共享领域类型。你会怎样调整边界，避免用新公共包掩盖循环？
- 团队决定把一个大型仓库拆成多个仓库，但代码历史、自动检查与构建流程、包发布和代码所有权都有关联。你会怎样安排迁移顺序？
- monorepo 中公共包经常由某个团队顺手修改，使用方却在升级后才发现行为变化。你会怎样建立包所有权与兼容接口约定？
- 不同包发布节奏差异很大，但共享版本号让无关团队被迫同步发版。你会怎样设计版本与发布策略？
- 仓库有数百个包，完整自动检查与构建耗时很长，团队准备只测试受变更影响的部分。你会怎样证明选择性测试没有漏掉关键依赖？
- 构建仓库需要清理多年积累的镜像，但线上仍有服务依赖旧版本回滚。你会如何确定保留策略和制品可恢复要求？
- 组织要把多个仓库从旧的自动构建与检查平台迁到新平台，但团队不能同时停下交付。你会怎样分批迁移，并判断哪些仓库可以进入下一批？
- 客户端需要上传大文件，但系统可能随时暂停或终止后台任务。你会如何拆分任务、保存进度并保证重复调度不会破坏结果？
- 数百个仓库都锁定了不同版本的第三方依赖，安全团队发现高危漏洞时很难知道影响范围。你会怎样建立依赖更新和风险处置机制？
- 一个缺陷只在线上出现，开发和预发环境都无法复现。你会如何判断问题来自环境差异、流量形态还是数据特征，并改进环境设计？
- 用户更新后偶尔加载到新 HTML 和旧 JavaScript，页面因此报错。你会怎样设计静态资源命名、缓存策略和发布顺序来降低不一致？
- 多个团队共享仓库却有不同发布节奏，公共包变更经常阻塞无关团队。你会如何设计边界、影响分析和发布约定？
- 同一版本在不同集群表现不同，配置变更又没有完整审计。你会如何建立配置来源、差异检测和回滚能力？
- 多个团队复制共享组件并增加自有变体，产品体验逐渐不一致。你会如何判断哪些差异应进入共享设计系统，哪些应保留为团队特例？怎样让团队参与规则维护？
- 一个共享库发布了向后兼容的版本，但多个应用仓库因依赖锁定、生成代码或发布窗口不同，无法及时升级；安全修复因此被长期阻塞。你会如何设计兼容策略和依赖升级流程？
- 同一提交在开发者本地稳定通过，但自动构建与检查流程偶尔因时区、随机顺序、共享缓存或并行竞争而失败。你会如何分类、复现并减少这类不稳定问题？
- 一个功能已全量发布，但多年未清理的开关仍控制多个代码分支；团队不清楚哪些开关可删除，回滚时也依赖人工记忆。你会如何建立开关生命周期和清理责任？
- 多个团队可独立发布微前端模块，但页面加载、导航、错误提示和无障碍行为开始不一致。你会如何决定哪些能力由平台统一、哪些留给业务团队？
- 后端 API 同时生成 TypeScript、Java 和 Swift SDK，各语言的可空类型、枚举和错误模型逐渐不一致。你会如何设计接口约定源、生成流程和跨语言兼容测试？
- 生产环境发现一个依赖包与仓库标签对应的构建产物校验值不一致，团队无法确认来源是否经过预期的自动检查与构建流程。你会如何建立构建追溯、制品校验和发布授权？
- 新客户端已切到新版 API，但用户长期不升级，旧版本仍占有明显流量；继续兼容又限制服务端演进。你会如何确定支持窗口、能力探测、迁移提醒和停止服务的条件？
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AI 工程47
评估、检索、代理与模型应用的工程实现和边界。
- AI 助手可以代表用户创建工单、退款或修改账户。它发起退款时发生超时，系统不知道退款是否已经完成；自动重试可能造成重复退款。你会怎样确认操作结果、控制重试，并确保操作仍在用户授权范围内？
- 两个评审者对同一批 AI 输出的好坏经常意见相反，你会怎样判断这是标注分歧、评价标准含糊，还是模型本身不稳定？
- 你做了一个客服问答原型。怎样设计一组评估样本，来决定它只能作为辅助检索，还是可以直接对外回复？
- 一个算法模型和它依赖的特征，真正的成本包括哪些？训练、推理、特征计算与存储、数据标注和维护分别怎么算，怎样判断某个特征值不值得保留？
- 文档助手在多数场景下可以自动提交，但不同错误的后果差异很大。增加人工复核后，错误减少了，待审核任务却持续积压。你会怎样决定哪些任务自动处理、哪些交给人工，并让审核量不超过团队处理能力？
- 一个生成式功能的回答质量不错，但高峰时延和单次成本都超过产品约定。你会如何判断问题出在模型、上下文、检索还是调用链？
- 更换基础模型后，核心任务平均分数提高了，但少数重要客户的结果明显变差。你会如何决定是否发布、分批发布或回退？
- 公司要做一个内部知识问答助手，而文档权限会随人员变动。你会怎样让它既答得有依据，又不泄露不该看到的内容？
- 简历里写"用 AI 提升研发效率"信息量很低。你会怎样把它改写成别人能追问、能核验的一段经历？
- 知识问答助手的用户满意度下降，但离线检索指标没有变化。你会从哪些环节拆查这次退化？
- 让 AI 帮你审核一段配置，或生成一段代码，你怎样决定它能不能上线？
- 一份内部文档被撤回或改为限权后，检索索引、缓存和已生成的引用可能仍保留旧内容。你会怎样设计更新与验证机制？
- 线上回答出现了错误引用，但当时的提示词、模型版本和检索结果都没有完整记录。你会补哪些观测信息，才能既排查问题又控制敏感数据暴露？
- 新模型把总体准确率从 91% 提高到 94%，但错误仍集中在少数会影响客户权益的场景。团队希望按总体分数发布。你会如何定义发布判断？
- 知识问答助手引用了内部文档，但文档所属团队已更新流程，新版本还没有进入检索范围。你会怎样确定内容更新时限、更新流程，以及更新完成前该怎样回答？
- 一个多步骤 Agent 在开始时读取了项目权限，执行到第三步时用户被移出项目，但任务仍持有已签发的工具令牌。你会如何设计权限检查和取消语义？
- 更换嵌入模型后，新旧向量不可直接比较，但重建全量向量需要数天。你会怎样设计迁移和查询切换？
- 团队发现模型可能在公开语料或微调数据中见过部分内部评测题。你会如何判断离线成绩还能说明什么，并重建可信评测？
- 团队混合使用用户反馈、人工标注和合成样本做微调，之后收到部分来源数据需要删除的请求。你会如何追踪数据影响并判断需要重训到什么范围？
- 新模型离线评测提升，但少数高价值用户的回答质量可能下降。你会怎样安排小范围发布、观察结果，并判断何时扩大使用？
- 产品依赖外部模型接口，供应商可能限制调用频率或调整可用模型。你会如何设计切换规则和非核心功能的临时关闭方式，让切换后的质量变化可以被发现？
- 用户反馈答案听起来合理，却漏掉文档中的关键限制条件。你会怎样定位问题发生在解析、切分、召回、排序还是生成阶段？
- 离线评估持续提升，线上却出现特定用户群退化。你会检查哪些数据泄漏、切片覆盖和部署差异？
- 一个 AI 助手在少数请求上会反复调用搜索、数据库和外部 API，最终耗时和费用远高于平均值。你会如何设计单次任务的预算、停止条件、避免重复操作的保护和审计记录？
- AI 助手会从多个业务系统检索文档，而用户在不同系统中拥有不同权限。你会如何确保检索、缓存、摘要和引用都遵循原文权限，并处理权限撤销？
- AI 功能依赖的模型服务耗时波动很大，导致用户请求超过整体时限。你会如何为检索、模型调用和后处理分配时间，并设计超时后的核心功能保障方案？
- 用户提交长时间运行的 AI 分析后关闭页面，稍后又从另一设备查看进度；任务可能触发多个工具并产生部分结果。你会如何设计任务状态、取消、重试和结果可见性？
- 分析助手可以把自然语言转换为 SQL 查询业务库，用户提出的请求可能诱导它读取敏感列或执行昂贵查询。你会如何设计只读权限、查询校验、资源限制和结果脱敏？
- 一个模型开始返回结构化 JSON，移动端、服务端和分析任务按不同节奏升级；新字段可能缺省或改变枚举值。你会如何定义输出接口约定、校验失败处理和版本兼容？
- AI 助手会读取用户上传的文档，其中可能包含要求模型忽略既有规则并调用外部工具的文本。你会如何区分数据与指令，限制工具权限并验证防护效果？
- 模型已经向用户流式输出部分内容，随后连接中断或安全校验失败；客户端可能误以为答案完整。你会如何设计完成标记、撤回或补充提示和重试行为？
- 新模型的总体任务成功率持平，但不同语言、设备和使用经验的用户表现差异扩大。你会如何划分评估群体、控制样本量风险并决定是否继续扩量？
- 知识库中两份仍有效的政策给出不同要求，检索分数也接近。助手不能自行选择对用户最方便的一条。你会设计什么回答和升级路径？
- 新助手让用户给出的满意度评分提高，但实际任务完成率和重复咨询没有变化。你会如何判断这是否是真实改进？
- 模型响应可能回显客户身份信息，线上排障又依赖请求与结果日志。你会如何设计采集、脱敏、访问和保留策略？
- 用户看到响应时间翻倍，但模型推理耗时指标没有明显变化。你会怎样拆解请求处理的各个阶段，定位瓶颈并确定止损措施？
- 团队每周根据同一套固定评测集修改提示词和模型配置，分数持续上升，但新用户反馈没有改善。你会怎样重建评估可信度？
- 某模型在主要市场通过评测，在新地区因语言、术语和服务规则不同而表现不稳定。你会如何设定发布范围和后续门槛？
- 为降低推理成本，团队按问题文本缓存答案。但用户权限、知识库版本和地区规则可能不同。你会如何确定缓存键与失效机制？
- 评测集题目数量增加了，但很多题来自同一模板的轻微改写，模型分数因此显得稳定。你会怎样审查样本质量？
- 用户的自然语言请求缺少金额上限和目标账户，Agent 可以直接调用会转账或修改账户的工具。你会如何决定澄清、只给建议或要求确认？
- 模板只改了格式和示例，但影响了模型输出长度与工具调用频率。团队想跳过完整回归。你会如何建立风险分级？
- 新的安全策略减少了误拒答，同时让少数边界案例出现敏感信息泄露。产品团队希望保留总体满意度提升。你会如何评估？
- 托管模型没有提前通知就升级，常规健康检查仍通过，但分类边界和输出长度发生变化。你会如何建立保护？
- 安全策略上线后人工接管率增加一倍，但高风险错误减少。运营团队容量有限。你会如何判断结果并调整阈值？
- 模型把部分账户标记为高风险并自动拒绝服务，错误决定会影响客户权益。你会怎样设置验证、申诉和人工复核？
- 业务把“流失”从 60 天未登录改成 30 天未付费，历史训练集和模型仍按旧定义。你会怎样管理版本与比较？
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产品发现与体验设计16
通过用户研究、原型与体验设计澄清问题并验证方案。
- 工作台里有数百个对象，用户会按客户、状态、负责人或时间查找。现有导航按组织架构分组，用户常找不到目标。你会如何重新设计分类，并验证查找效果？
- 团队委托研究验证新仪表盘需求，但多数用户表示当前报表已经够用，只有少数高阶用户提出新需求。项目负责人希望突出支持改版的访谈。你会如何总结？
- 一次新功能研究中，少数高频用户强烈支持方案，但新手测试者普遍无法完成核心任务，分析数据也没有明显差异。你会怎样判断这些证据各自能说明什么，并决定继续、调整还是补做研究？
- 一次可用性测试里，主持人多次问“这个设计是不是更清楚”，用户都回答是。录像还显示他们完成任务时反复犹豫。你会如何处理数据和后续研究？
- 产品团队的访谈参与者几乎都是活跃用户和社区成员，最新改版评价很好，但留存仍然下滑。你会怎样重新设计招募和研究问题？
- 用户访谈中，对方不断建议增加按钮、筛选和提醒，却很少讲具体目标或受阻情境。你会如何调整问题顺序和措辞，区分真实经历、偏好表达与设计方案？
- 团队认为新流程更简单，但用户测试中只有熟悉产品的人能顺利完成；新手会停在权限说明和下一步入口。你会如何设计招募、任务和观察标准判断是否真的易用？
- 研究团队只能招募到活跃用户，却需要判断偶尔使用或已经流失的人为什么离开。你会如何识别样本偏差、调整招募方式，并限制结论可推广的范围？
- 一张运营表用红黄绿区分风险，部分用户无法分辨颜色，屏幕阅读器也只读出数值。你会如何改造信息表达？
- 新功能目标包括从未使用过产品的客户，但测试参与者都来自核心用户群。你会如何判断当前证据能支持哪些设计决策？
- 用户提交表单后看到“验证失败”，页面没有标明字段，也没有保留已填内容。你会怎样重新设计错误与恢复路径？
- 管理后台桌面表格包含 14 列，移动端用户需要现场处理异常。你会如何确定保留、隐藏或改为详情页的内容？
- 仪表盘标出指标异常，却没有显示变化范围、改动前的参照数据和关联事件。用户只能导出数据再自行解释。你会如何改善诊断能力？
- 评审意见集中在“看起来不够高级”或“我不喜欢这个颜色”，但团队没有统一用户目标。你会如何主持下一次评审？
- 运营人员、经理和审计人员共用一个工作台，各自需要不同信息与操作权限。你会如何设计默认视图和个性化？
- 产品面向专业用户，流程必须出现行业术语，但新用户常因此中断或选择错误。你会如何设计理解支持？
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质量、安全与防护13
设计质量验证、可靠性、安全、隐私与风险防护。
- 一个长期凭证被多个服务共享，安全要求尽快轮换，但无法一次性停掉所有依赖方。你会怎样推进？
- 你接手一个即将上线、测试覆盖率很低的模块，时间有限。你会怎样决定先补哪些测试，并向团队解释这个顺序？
- 核心流程只通过鼠标测试通过，键盘或屏幕阅读器用户无法完成操作，你会怎样把无障碍要求纳入交付门禁？
- 一项跨多个页面和服务的关键用户流程经常回归，你会怎样确定自动化测试的边界和优先级？
- 用户要求删除个人数据，但部分记录进入了备份、分析仓库和下游系统，你会怎样设计可验证的删除流程？
- 一个广泛使用的依赖被披露存在高危漏洞，但升级可能带来兼容性问题，你会怎样安排处置顺序？
- 服务故障已超过目标允许范围，但业务又有明确的功能交付承诺。你会怎样调整发布节奏和可靠性投入？
- 备份任务显示成功，但团队从未验证过恢复后的数据完整性和恢复时间，你会怎样建立可证明的恢复能力？
- 新接入的外部服务会接触用户数据并触发内部操作，你会怎样做轻量但有效的威胁建模？
- 一个关键完整流程测试偶尔失败，团队开始重跑直到通过。你会怎样确定它是否真实暴露产品风险，并改进测试流程？
- 多个团队把脱敏数据复制到开发、预发和性能环境，数据刷新频率各不相同。你会怎样设计测试数据的权限、生命周期和可复现性？
- 核心服务的月度可用性仍达到目标，但故障额度消耗速度突然加快，且错误集中在一个新发布的功能。你会如何判断是否暂停发布或回滚？
- 用户可上传压缩包供系统解析，历史事故显示恶意文件会耗尽资源或越权访问路径。你会如何设计隔离、解压限制、内容检测和安全失败策略？
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AI 评估与治理12
为 AI 系统建立评估、权限、风险监控、人工介入与责任边界。
- 模型在公开基准上持续提升，但内部任务表现停滞，你会如何排查评估失真？
- 产品希望 AI 给出看似确定的结论，但证据只能支持概率性判断，你会怎样设计表达与追溯？
- AI 输出造成实际用户损害后，产品、模型、运营和审核团队都参与了处理。你会怎样划分处置和改进责任？
- 更换基础模型后，整体指标相近但部分用户反馈明显变差。你会怎样发现模型行为发生了哪些变化，并判断是否需要回退？
- 需要抽查线上 AI 对话来发现新风险，但对话含有个人或商业敏感信息，你会怎样设计？
- 第三方模型服务的训练、留存或跨境条款发生变化，哪些情况需要暂停调用或重新审批？
- AI 功能的平均质量达标，但少数高风险错误仍会造成损害，发布门槛怎么定？
- AI 助手可以调用内部工具，但不同任务需要不同权限，你会怎样设计授权与审计？
- 模型无法确认答案时，产品应该拒答、给出低置信结果还是转人工？你会依据什么区分？
- AI 功能总体准确率合格，但某类语言或用户群的错误率更高，你会怎样判断和处理？
- 新模型在离线测试集上的总体得分明显提高，但上线小流量后，某类真实用户的任务完成率下降，投诉也增加。你会如何判断评估集、指标和发布决策哪里失真？
- 团队需要保留真实用户对话来复现模型错误，但日志包含个人信息和敏感业务内容。你会如何设计最小采集、脱敏、访问授权和保留期限，同时保留足够的调试价值？
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