这次 Snowflake Backend SDE 的电面整体体验非常“工程向”。题目本身不追求花哨算法，但每一轮都在追问：如果这是你日常在写的后端系统，你会怎么设计？
下面是我当时在辅面阶段大概记录下来的内容，整理成一次完整复盘，供准备 Snowflake / 偏后端系统方向的同学参考。
Coding Round 1：支持事务的 Key-Value Store（常数复杂度）
题目本体：
实现一个简单的 key-value store，支持：
get(key)set(key, value)remove(key)
这一部分很基础，用 HashMap 就能快速完成。
Follow-up（真正的考点）：
在上述基础上，支持以下事务操作：
begin()commit()rollback()
并且要求操作的时间复杂度是 O(1)（至少是均摊意义）。
面试官真正关心什么？
这道题不是在考 API，而是在考：
- 你对 事务 / 回滚 / 状态隔离 有没有工程直觉
- 能不能想到 log / stack / shadow copy / 多版本 这些设计手段
- rollback 的成本你有没有提前考虑，而不是写完才发现很难退回
整个过程中，面试官会不断追问：
- 如果嵌套 begin 怎么办？
- commit 的语义是合并还是覆盖？
- rollback 时如何保证不扫描全量数据？
如果你只是写了一个“能跑”的实现，很容易被追问到卡住。
Coding Round 2：树的高度 + 结构修改下的最优解
基础题：
给定一棵树，计算树的高度。
这是一个非常标准的 DFS / BFS 题，几乎没有难度。
Follow-up（难度明显上升）：
给定一个目标 height，问最少需要删除多少个 node，才能让树的高度 ≤ height。
删除某个 node 后，它的所有子节点会直接变成该 node 父节点的子节点。
这题在考什么？
这道题非常 Snowflake 风格：
- 表面是树
- 实际是在考 结构变化后的全局最优策略
关键难点在于：
- 删除节点并不是“整棵子树没了”
- 而是子节点会上移，重新参与高度计算
所以这题不是简单的“砍最深的节点”，而是要你思考：
- 哪些节点的删除，对整体高度影响最大
- 如何自底向上做决策，而不是暴力模拟
面试官会重点看你的：
- 思路拆解能力
- 是否能清楚解释为什么这样删是最优
- 而不是代码有多漂亮
System Design：Quota Management Service（非常贴近真实后端）
题目：
设计一个 quota management 服务，支持：
- 申请 quota
- 归还 quota
- 每个用户有 quota 上限
- 需要考虑「申请了 quota 但没有使用」的情况
面试官的风格
这一轮面试官非常严谨，全程在抓你做 back-of-the-envelope：
- 并发用户有多少？
- quota 的粒度多细？
- 超时未使用的 quota 怎么回收？
- 是 push 回收，还是 lazy 回收？
明显不是要你画一个很“漂亮”的架构图，而是看：
- 你会不会从 真实业务约束 出发
- 有没有意识到资源浪费、锁竞争、延迟一致性这些问题
如果你只停留在“用 Redis + DB + API”这种层面，会被追问得很深。
Behavioral：不走套路，但本质仍是 STAR
这一轮几乎没有传统的行为面模板题（比如“和同事有分歧怎么办”那种）。
而是：
- 全程围绕你做过的项目
- 细抠设计决策、权衡、失败经验
印象最深的一道题
如果老板给你一个 business metric，让你负责提升公司在这个 metric 上的表现，你会怎么做？
如果目标是提升 20%，你怎么拆解？
这道题非常典型 Snowflake：
- 不考情绪管理
- 考的是 工程师如何对 business 负责
面试官关注点包括：
- 你会不会先定义 metric 的组成
- 能不能拆成可行动的子指标
- 如何评估哪些改动是“高 ROI”的
即使不是标准 STAR，但用 STAR 的结构去组织答案依然非常有用。
总结：Snowflake Backend SDE 在找什么样的人？
整体面下来，我最大的感受是：
- 不太吃“刷题型选手”
- 非常看重 工程思维 + 业务理解 + 设计拆解能力
如果你准备 Snowflake 或类似偏后端 / 数据系统的公司，建议重点准备：
- 带状态的系统设计（transaction、quota、resource management）
- 能被追问很深的数据结构题（不是一行写完那种）
- 如何把技术决策和 business metric 联系起来
写得出代码只是起点，解释得清楚“为什么这样设计”才是关键。
为什么工程型面试更需要实时面试辅助
如果你在准备 Snowflake 这类强工程、强追问的后端面试，其实很多人卡的并不是“不会写”，而是当场思路发散、被连续 follow-up 拉崩。我们做的 面试辅助服务 ，能帮你把工程思维稳住：在 Coding 轮协助你快速厘清数据结构与复杂度取舍，在 System Design 时实时提醒关键边界条件（并发、回收、超额、异常路径），在 Behavioral / Business Question 中帮你把零散经历迅速组织成有逻辑、有指标、有决策依据的表达。尤其像 Snowflake 这种爱深挖设计合理性的面试，有一个“站在你背后的工程视角校准器”，往往能决定你是被追问压垮，还是把面试节奏牢牢掌控在自己手里。
