Inventory, reservations & queues

设计一套 eBay 式的竞拍系统——竞拍者在活跃的商品上激烈竞价，尤其在临近结束时竞争最凶，而系统绝不能把落标的出价当成中标，也不能让竞拍以不一致的价格结束。

设计一套协作购物体验：多人实时共用同一个购物车，可以并行加入与移除商品，并由指定的其中一位参与者代表整个群组结账。

设计一个类似 GoFundMe 的募捐平台——一个项目可能一夜爆红，涌入海量小额捐款，而每一分钱都必须被收妥、可退款，并实时反映在准确的募捐进度计数上。

设计一套限量抢购（flash sale）系统：一件热门商品在固定时刻开卖，数秒内涌入 1000 倍流量——库存绝不能超卖，而且大多数用户要能拿到快速、诚实的答复，而不是卡到超时。

设计一套订票系统，让旅客可以搜索并预订跨航空公司的多段行程，在预留各舱位座位库存并出票的同时，绝不把同一个座位重复卖出，也不会在交易进行到一半时弄丢订座。

设计 Booking.com——一个汇整数千家独立供应商酒店实时空房与价格的酒店市场，即使底层库存既不由你拥有、也不强一致，搜索结果仍必须保持快速。

为单一连锁酒店设计订房引擎——旅客跨门店按日期区间搜索房况，先下一个 hold，再确认订房，而且永远不会让某个房型的超卖突破连锁的政策上限。

设计一套分布式 job 调度器(cron-as-a-service)：让各租户注册周期性与一次性的 job，保证每个 job 都在接近排定时间时触发，并在 worker 与协调者故障时存活，不会重复执行、也不会静默漏掉 job。

设计一条内容审核管线，筛查用户提交的帖子/媒体是否违反政策，在平台规模下权衡发帖延迟与审核准确度。

设计一套 OpenTable 式的餐厅订位系统：食客在餐厅预订一个时段与人数，餐厅优化桌位分配，而爽约(no-show)则在订位时不收款的前提下处理。

设计一套企业支出管理平台，类似 Brex 或 Ramp——每一次刷卡都必须在两秒内由实时策略引擎完成授权或拒绝，而每一笔交易都必须流入会计系统，并匹配到对应的收据。

为一般入场(general admission)的活动设计 Ticketmaster——没有座位图，每个票档只有一个固定的容量计数，系统必须在极端的闪售争抢下正确售票，数千名买家同时抢同一个 counter。

设计票务系统。请覆盖Seat inventory model and seat-map representation for a venue/event, including seat status transitions, Reservation hold with TTL: reserve then confirm two-phase flow, and auto-release when...

设计网页爬虫。请覆盖URL frontier design: priority queues for scheduling and re-crawl ordering, Politeness: robots.txt compliance and per-domain rate limiting to avoid hammering one host, JavaScript rendering...

设计一个 webhook 投递平台(Stripe webhooks 那种)，在重试、顺序与安全的约束下，可靠地把事件通知送达数千个第三方消费端点。

设计 视频平台 的上传与处理管线——接收海量的用户上传视频，把它们转换成可播放的多分辨率视频库。

设计一套 LLM inference gateway，位于内部产品团队与多家模型供应商／后端之间，在公司规模下处理路由、流式、配额与安全管控。

为像 Uber 这样的公司设计一套 ML feature store，让同一份特征同时供给离线模型训练与低延迟的在线推理。涵盖离线/在线存储的拆分、point-in-time 正确的训练数据、训练/线上偏移(training-serving skew)、特征新鲜度与回填(backfill)、物化(materialization)管线，以及特征血缘(lineage)。

为一个要发布 LLM 功能的组织设计评测平台：管理一份带版本的 golden set（分层采样的生产样本、对抗性题库、人工构造的边界案例，以及真正上线过的失败案例的重放），在明确的偏差控制下用 LLM judge 为输出打分，在 CI 中依回归趋势对每一次 prompt／模型／检索的变更设关卡（gate），并跑生产反馈回路来让 golden set 保持鲜活。评测方法论就是新的系统设计：一次...

设计一套 Kafka 风格、可持久化、分区化的 log broker，能承接高吞吐的事件流。涵盖为了并行度而做的分区、配合 in-sync replica 的复制、consumer group 与 rebalancing、offset 管理、投递语义(at-least-once 对比 exactly-once)、retention 与 log compaction、backpressure，以及...

设计一套 LeetCode 风格的在线评测系统（Online Judge），能在大规模下安全运行不受信任的用户代码。内容涵盖提交队列、隔离的多语言运行器（容器／gVisor／Firecracker）、CPU／时间／内存限制、不受信任代码的安全防护、结果回传，以及应对竞赛峰值的自动扩缩容。