終於順利拿下 Google SDE Offer。在完整走完 Google 最新一輪招聘流程之後，一個非常明確的感受是：Google 的 SDE 面試，真的和幾年前不一樣了。如果你仍然用“老 Google 面經”的認知去準備，比如只刷 LeetCode、只背 System Design 模板，那在真實面試中很容易出現明顯落差。下面結合這次完整流程，系統性覆盤 Google SDE 面試的最新變化與考察重點。
面試概覽
Google 的 OA 仍然是 90 分鐘兩道演算法題，但題目不再是單純模板演算法，而是增加了業務約束和狀態限制，更強調候選人對演算法本身的理解，而不僅僅是會寫程式碼。
真題分享
帶約束的最短路徑問題
給定一個有向圖，每個節點有權值，從起點到終點找到最短路徑，同時路徑上所有節點權值的總和不能超過指定閾值。
這道題表面上看是 Dijkstra，但直接套模板會出錯，因為狀態不僅包含節點和距離，還需要把「已消耗的節點權值」納入狀態空間。根據輸入規模，可以選擇二維 Dijkstra、剪枝最佳化或狀態壓縮策略。Google 重點考察的，是你能否在經典演算法基礎上進行工程化改造，滿足現實約束，而不僅僅是會用演算法。
System Design
分散式檔案儲存系統設計
設計一個分散式檔案儲存系統，要求覆蓋完整的資料儲存與讀取流程，同時考慮系統的高可用性和高效能。需要設計多副本策略、資料備份與恢復機制，並在節點失效時保證系統的容錯能力。
首先需要合理拆分元件，將 Metadata Server 與 Storage Node 分開，分別負責後設資料管理和實際資料儲存。檔案儲存與讀取流程應保證高效，同時設計多副本策略來確保資料可靠性，在同步或非同步複製之間根據需求做權衡，以兼顧一致性與可用性。在節點失效的情況下，需要實現容錯機制，包括故障檢測、資料重平衡和自動恢復，保證系統持續可用。此外，透過負載均衡、快取和分割槽策略等手段最佳化效能，使系統在高吞吐量和低延遲下仍保持穩定。面試官重點關注的是你能否在經典系統設計框架下做出合理的工程化取捨，而不是僅照搬理論或模板。
實時訊息推送系統
另一道 System Design 是高併發實時訊息系統，考察點非常工程化：
- 大規模使用者併發線上
- 訊息如何做到不丟、不亂序、儘量實時
- 是否選擇 Kafka / RabbitMQ / Pub-Sub
- 訊息持久化、ACK、重試、失敗兜底如何設計
這類題已經非常接近 Google 內部真實業務場景，只背“System Design 模板”基本應付不了追問。
技術面：演算法之外，語言與底層理解是加分項
Google 技術面並不止於寫程式碼，還會深入你所使用語言的底層機制：
- Python：
- GIL 存在的原因
- 多執行緒與多程序的適用場景
- CPU 密集 vs IO 密集如何選擇
- Java：
- JVM 記憶體模型
- 垃圾回收（GC）的基本原理
- 常見 GC 演算法的差異
- 什麼情況下可能出現 OOM
這裡的關鍵不是“背定義”，而是：你是否真正理解這些機制在真實工程中的影響。
BQ 面
Behavioral Interview 依然是核心考察環節，但風格有所變化：面試官不再滿足於套用 STAR 模板，而是更關注你在複雜、不確定環境下的決策能力，同時強調技術判斷、溝通能力以及對結果的責任意識。
常見方向包括：
- 遇到過最複雜的技術問題是什麼？你是如何拆解的？
- 在方案存在爭議時，你如何推動決策？
- 如何與背景、經驗完全不同的同事協作？
為什麼越來越多候選人選擇 Programhelp 的 Google 面試助攻？
從近幾年的 Google 面試趨勢來看，單靠刷題已經很難覆蓋所有風險點。這也是為什麼越來越多 Google 候選人，在關鍵階段選擇 Programhelp 的核心原因：Google OA 實時遠端助攻，全程覆蓋高頻題型，關鍵狀態設計與邊界條件實時提醒。System Design 按真實追問邏輯深度訓練。技術面專項強化 Python/Java 高頻底層機制考點，用工程視角回答。BQ 定製化打磨，從真實專案出發。所有輔導與助攻均由 真實大廠背景工程師親自參與，不是模板，不是機器人流程。
