Storage, media & content delivery

19 题

  • 广告点击聚合系统

    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...

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  • 聊天系统

    设计一款 WhatsApp 风格移动即时通讯 App 的客户端架构——连接管理、消息状态、离线存储与加密,全都必须在不稳定的移动网络下扛得住。

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  • Chat Service

    为数亿同时在线用户设计一套聊天产品背后的后端基础设施——有状态的连接服务器、消息存储,以及群组扇出。重点在基础设施:连接机群、存储 schema,以及大规模下的扇出。

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  • 文件同步系统

    设计文件同步系统。请覆盖File chunking strategy and content-hash based deduplication across users, Delta sync: rsync-style block diffing instead of re-uploading whole files, Metadata service (file tree, versions)...

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  • 云盘系统

    把 云盘系统 设计成一套带权限管控的文件平台——文件夹层级、共享云端硬盘,以及能横跨数十亿文件与第三方集成的访问控制。

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  • Metric Monitoring and Alerting

    设计监控平台背后的指标管线——从部署在数千台主机上的 SDK 发出数值测量值开始,经过流式预聚合,写入持久的时序存储,让仪表盘能在超大规模下快速查询的整条路径。

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  • Monitoring and Alerting

    设计一套监控平台的告警与可观测性层——这套系统会用规则比对进来的信号、决定要呼叫谁,并在事故期间避免值班的人被噪声淹没。

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  • Netflix

    设计 Netflix 的视频分发系统——把一份取得授权、精选过的片库,以最少的缓冲与稳定的画质,流式传输给全球数千万名同时观看的用户。

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  • 推荐系统

    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。

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  • Search Bar Autocomplete

    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。

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  • TikTok

    设计 TikTok 的 For You 信息流——为每位用户排序并推送源源不断的个性化短视频流,完全不依赖他关注了谁。

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  • Top K Songs (Spotify)

    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...

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  • 网页爬虫

    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...

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  • 视频平台

    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。

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  • 短链接服务

    为 1 亿日活跃用户设计一套可扩展的短网址服务。涵盖重定向、自定义别名、点击分析、缓存,以及一致性权衡。

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  • LLM 推理网关

    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。

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  • Vector Database

    设计一套向量数据库的存储与查询引擎,为数十亿条 embedding 建立索引,支持近似最近邻(ANN)搜索。涵盖 ANN 索引设计(HNSW 图构建、IVF-PQ)、距离度量、十亿级向量分片、过滤/混合搜索、召回率与延迟的调优,以及增量 upsert。

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  • Fraud Detection

    设计一套实时的 ML 欺诈/风险评分系统,在 100 ms 内为支付交易评分。涵盖特征类型(velocity、graph、device)、流式特征计算、标签延迟与反馈回路、分数阈值与成本的权衡、模型加规则的混合架构,以及对抗性漂移。

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  • Object Storage

    设计一套类似 S3 的对象存储服务,以持久且低成本的方式存储数十亿个不可变 blob。涵盖 metadata 与数据分离、用 erasure coding(纠删码)达成 11 个 9 的持久性、后台清扫与修复、分段上传、强写入后即读一致性、quorum 写入(达到法定数量分片才确认),以及生命周期分层。

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