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设计广告点击聚合系统。请覆盖High-throughput ingestion of K-M clicks/sec via a log/stream (Kafka) before aggregation, Exactly-once vs at-least-once delivery and idempotent aggregation sinks, Windowed aggregation...

设计即时通讯系统。请覆盖WebSocket connection management at scale: a connection registry mapping user/device to the gateway instance holding their socket, Message delivery semantics: at-least-once delivery with...

在社交动态上设计搜索——让用户能近乎实时地用关键字找到帖子，同时尊重每条帖子的隐私/可见性设置。

为 feed／视频／广告设计一套大规模的个性化推荐系统。涵盖候选召回、排序、序列特征、冷启动、实验、模型健康度、安全性，以及业务指标。

设计搜索栏背后的自动完成／即打即现（typeahead）系统：在 50ms 以内的预算里，为一个局部前缀返回 top-K 查询建议，且要在大型搜索引擎的规模下做到。

设计Top K Songs (Spotify)。请覆盖Framing top-K as a heavy-hitters/frequency-estimation problem over a play-count stream, Count-Min Sketch + heap (bounded error, memory trade-off) vs exact per-partition...

为多个团队共用的大型 GPU/TPU 训练集群设计调度器，这些团队都在跑分布式训练作业；要处理 gang scheduling(整组一起排)、抢占，以及故障恢复。

为广告排序系统设计一套评估框架。涵盖离线与在线评估、A/B 测试与实验相互干扰、反事实与交错（interleaving）评估法、护栏指标、校准、反馈回路、延迟转化、公平性与政策约束，以及带漂移检测的指标监控。

设计一套 guardrails 管线，用分层的输入与输出安全机制把 LLM 应用包起来。涵盖 prompt injection 与 jailbreak 检测、PII 脱敏、输出审核、工具调用与意图门控、检索投毒（retrieval poisoning）防御、这些检查带来的延迟预算，以及 fail-open 与 fail-closed 的取舍。

设计一套 Redis/Memcached 级别的分布式内存缓存服务，在 p99 低于 5ms 的前提下扛住约每秒 100 万次 QPS。涵盖用于分片的一致性哈希、副本与故障转移、淘汰策略(LRU/LFU/TTL)、热 key 与惊群效应、write-through 与 write-back 的取舍、缓存击穿的防护，以及节点故障时的行为。

设计一套实时评论系统，把单场直播事件的评论实时扇出给数百万名同时在线的观众。涵盖 pub/sub 扇出、热分区与名人效应处理、背压、洪峰下的采样与速率整形、顺序与吞吐量的权衡，以及临时（ephemeral）与持久存储。