刚结束一场 TikTok 的系统设计 VO，这一轮给我的整体感受是题目不绕，但非常贴近真实业务。 TikTok VO 面试官关注的并不是架构画得多漂亮，而是方案是否真的能在高并发、海量数据的环境下长期稳定运行。整场面试节奏偏讨论型，很多时间都在围绕细节展开，而不是单向输出。
这场面试主要由三个部分组成：Behavioral Questions、系统设计加 coding、以及多轮 follow-up 深挖。
Behavioral Questions
TikTok 的 BQ 风格非常工程化，不是简单的 STAR 套路，而是通过真实场景判断候选人是否具备处理复杂系统问题的经验。
第一个问题是关于分布式系统中的数据一致性。面试官更关心的是在实时性要求较高的系统中，你如何在一致性和延迟之间做取舍，以及当数据出现短暂不一致时，是否有清晰的监控和修正机制。在 TikTok 的业务语境下，可解释、可修复的短暂不一致是可以接受的，但必须有明确边界。
第二个问题是当技术方案与产品需求发生分歧时如何沟通。面试官希望看到的不是一味妥协，而是你是否能够把技术风险和系统成本用产品和业务能够理解的方式表达出来，并提供多种可选方案，让产品在不同目标之间做权衡。
第三个问题围绕监控和告警展开。重点不在你用了什么工具，而在于你是否选对了核心指标，告警是否具备可执行性，以及在发现问题后是否有自动降级或限流等应急机制。
系统设计与 Coding 题目
系统设计加 coding 的题目是设计一个实时热门视频检测系统，热门的定义为在 5 分钟内视频播放量的增速超过 10 倍。这是一个典型的流式计算场景，考察点集中在时间窗口设计、状态管理以及系统扩展能力。
设计思路与实现方案
在流处理框架的选择上，我采用了 Flink 作为核心引擎。原因在于 Flink 对事件时间的支持更加成熟，滑动窗口和状态管理能力也更适合复杂的实时计算场景。
在窗口设计上，采用了 5 分钟窗口、1 分钟滑动的配置。这样可以做到每分钟重新评估一次视频是否进入热门状态，避免因为固定窗口切分导致的检测延迟。同时，滑动窗口可以平滑播放量变化，降低偶发峰值带来的误判风险。
在数据存储层面，引入 Redis 作为实时缓存，用于存储每个视频在不同时间窗口内的播放量数据。具体实现上，为每个视频维护一个时间序列，记录最近多个窗口的播放量，然后实时计算最近 5 分钟与前 5 分钟之间的增速比例，用于判断是否触发热门标记。
在这一部分，面试官重点追问了 Flink 内部状态与外部存储之间的职责划分，以及在高并发场景下如何避免状态无限增长。
Follow-up 深挖问题
第一个 follow-up 是当视频播放量数据规模极大时，如何优化整体性能。面试官关注的是是否会做合理的分区和 KeyBy 设计，是否考虑状态 TTL、热点视频分流，以及在必要时引入近似计算来换取吞吐量。
第二个 follow-up 围绕刷播放量的问题展开。这一问题非常贴近 TikTok 实际业务，常见思路包括基于用户、设备或 IP 的去重，对异常行为进行识别，并将风控系统的信号作为辅助输入参与热门判定，避免单一阈值带来的误判。
第三个 follow-up 是系统如何扩展到全球范围的数据处理。讨论重点包括多 Region 数据采集、本地预聚合与中心汇总的组合方式、跨地域延迟的影响，以及热门判定是否需要做区域级别的区分。
面试整体感受
这场 TikTok 系统设计 VO 给人的最大感受是面试官并不追求完美无缺的架构设计，而是不断追问方案在真实业务环境下是否可落地。很多问题并没有标准答案，但每一个选择都需要有清晰的取舍理由。
不少同学在系统设计环节容易卡住，并不是不会画架构图，而是对流处理、状态管理和监控体系缺乏足够深入的理解。在这种面试中，真正拉开差距的，往往是对细节的掌控能力以及面对追问时的应对思路。
如果你也在准备 TikTok 或字节系的系统设计面试，这类实时流处理题目一定要提前系统性地练习。相比模板化回答，基于真实工程经验的推导和权衡，更容易得到面试官的认可。
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