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。
Snowflake Backend SDE 面试现场回顾
Coding Round 1：支持事务的 Key-Value Store（O(1) 级别）
第一道 Coding 题的表面非常简单，实现一个基础的 key-value store，支持 get、set、remove，用 HashMap 很快就能写完。但真正的考点并不在这里，而是在随后的 follow-up：要求在此基础上支持 begin、commit、rollback 这样的事务操作，并且时间复杂度需要做到 O(1)（至少是均摊意义上的常数）。
从这一刻开始，题目就彻底从“API 实现”切换到了“工程设计”。面试官并不关心你具体用的是哪种语言或语法，而是会不断确认你是否真的理解事务、回滚以及状态隔离这些概念。在交流过程中，对方会频繁追问一些关键语义，比如嵌套 begin 应该如何处理、commit 是整体合并还是覆盖当前状态、rollback 时如何避免扫描全量数据等。
如果只是写了一个“能跑”的实现，很快就会被这些追问卡住。这道题本质上是在看你有没有工程直觉，是否能自然联想到 log、stack、shadow copy 或多版本状态这样的设计思路，以及在一开始就意识到 rollback 成本问题，而不是写到一半才发现退不回去。
Coding Round 2：树高度与结构修改下的最优策略
给定一棵树，计算树的高度，这是一个几乎没有难度的 DFS 或 BFS 问题，更多是用来热身。
这道题真正的难点出现在 follow-up：给定一个目标高度，问最少需要删除多少个节点，才能让整棵树的高度不超过这个值。需要特别注意的是，删除某个节点后，它的子节点并不会消失，而是会直接挂到该节点的父节点下面，继续参与高度计算。
这道题乍一看是树题，但本质是在考结构变化下的全局最优决策。删除节点并不等于“砍掉一整棵子树”，所以直觉上去删最深的节点往往并不是最优解。真正需要思考的是，哪些节点的删除对整体高度影响最大，以及如何自底向上做决策，而不是靠暴力模拟各种可能性。
面试官在这一题中非常看重你对思路的拆解能力，是否能清楚地解释为什么这样删是最优，而不是代码写得有多漂亮。
System Design：Quota Management Service
系统设计题是一个配额管理服务，需要支持 quota 的申请和归还，每个用户有配额上限，并且要考虑申请了 quota 却长时间未使用的情况。
这一轮的面试官风格非常偏“实战”，几乎全程都在抓你做 back-of-the-envelope 的推演，比如并发用户规模有多大、quota 的粒度该如何设计、未使用的 quota 如何回收，是通过定时 push 回收还是 lazy 回收，以及不同方案在资源浪费、锁竞争和延迟一致性上的权衡。
这道题明显不是想让你画一个很“好看”的架构图，而是在看你能不能从真实业务约束出发，意识到系统中最容易被忽略但代价很高的问题。如果你的回答停留在“用 Redis + DB + API”这一层，很容易被追问得非常深。
Behavioral
Behavioral 这一轮几乎没有出现传统的模板题，比如“和同事产生分歧怎么办”之类的问题。面试官更多是围绕你真实做过的项目，反复深挖设计决策、权衡过程以及失败经验。
印象最深的一道问题是：如果老板给你一个 business metric，让你负责提升公司在这个指标上的表现，你会怎么做？如果目标是提升 20%，你会如何拆解？
这道题非常 Snowflake 风格，不考情绪管理，也不考话术，而是看工程师是否具备对业务结果负责的意识。面试官关注的点包括你是否会先定义 metric 的组成部分，能不能拆成可执行的子指标，以及如何判断哪些改动是高 ROI 的。虽然形式上不完全是标准 STAR，但用 STAR 的结构来组织答案依然非常有帮助。
总结：Snowflake Backend SDE 在找什么样的人？
整体面下来，最大的感受是 Snowflake 并不太偏爱纯刷题型选手，而是非常看重工程思维、业务理解以及对复杂问题的拆解能力。如果你在准备 Snowflake，或者类似偏后端、数据系统方向的公司，建议重点补强带状态的系统设计（比如 transaction、quota、resource management），以及那些可以被追问很深的数据结构题。
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，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。
