這次 Snowflake Backend SDE 的電面整體體驗非常“工程向”。題目本身不追求花哨演算法，但每一輪都在追問：如果這是你日常在寫的後端系統，你會怎麼設計？下面是我當時在輔面階段大概記錄下來的內容，整理成一次完整覆盤，供準備 Snowflake / 偏後端系統方向的同學參考。
Snowflake Backend SDE 面試現場回顧
Coding Round 1：支援事務的 Key-Value Store（O(1) 級別）
第一道 Coding 題的表面非常簡單，實現一個基礎的 key-value store，支援 get、set、remove，用 HashMap 很快就能寫完。但真正的考點並不在這裡，而是在隨後的 follow-up：要求在此基礎上支援 begin、commit、rollback 這樣的事務操作，並且時間複雜度需要做到 O(1)（至少是均攤意義上的常數）。
從這一刻開始，題目就徹底從“API 實現”切換到了“工程設計”。面試官並不關心你具體用的是哪種語言或語法，而是會不斷確認你是否真的理解事務、回滾以及狀態隔離這些概念。在交流過程中，對方會頻繁追問一些關鍵語義，比如巢狀 begin 應該如何處理、commit 是整體合併還是覆蓋當前狀態、rollback 時如何避免掃描全量資料等。
如果只是寫了一個“能跑”的實現，很快就會被這些追問卡住。這道題本質上是在看你有沒有工程直覺，是否能自然聯想到 log、stack、shadow copy 或多版本狀態這樣的設計思路，以及在一開始就意識到 rollback 成本問題，而不是寫到一半才發現退不回去。
Coding Round 2：樹高度與結構修改下的最優策略
給定一棵樹，計算樹的高度，這是一個幾乎沒有難度的 DFS 或 BFS 問題，更多是用來熱身。
這道題真正的難點出現在 follow-up：給定一個目標高度，問最少需要刪除多少個節點，才能讓整棵樹的高度不超過這個值。需要特別注意的是，刪除某個節點後，它的子節點並不會消失，而是會直接掛到該節點的父節點下面，繼續參與高度計算。
這道題乍一看是樹題，但本質是在考結構變化下的全域性最優決策。刪除節點並不等於“砍掉一整棵子樹”，所以直覺上去刪最深的節點往往並不是最優解。真正需要思考的是，哪些節點的刪除對整體高度影響最大，以及如何自底向上做決策，而不是靠暴力模擬各種可能性。
面試官在這一題中非常看重你對思路的拆解能力，是否能清楚地解釋為什麼這樣刪是最優，而不是程式碼寫得有多漂亮。
System Design：Quota Management Service
系統設計題是一個配額管理服務，需要支援 quota 的申請和歸還，每個使用者有配額上限，並且要考慮申請了 quota 卻長時間未使用的情況。
這一輪的面試官風格非常偏“實戰”，幾乎全程都在抓你做 back-of-the-envelope 的推演，比如併發使用者規模有多大、quota 的粒度該如何設計、未使用的 quota 如何回收，是透過定時 push 回收還是 lazy 回收，以及不同方案在資源浪費、鎖競爭和延遲一致性上的權衡。
這道題明顯不是想讓你畫一個很“好看”的架構圖，而是在看你能不能從真實業務約束出發，意識到系統中最容易被忽略但代價很高的問題。如果你的回答停留在“用 Redis + DB + API”這一層，很容易被追問得非常深。
Behavioral
Behavioral 這一輪幾乎沒有出現傳統的模板題，比如“和同事產生分歧怎麼辦”之類的問題。面試官更多是圍繞你真實做過的專案，反覆深挖設計決策、權衡過程以及失敗經驗。
印象最深的一道問題是：如果老闆給你一個 business metric，讓你負責提升公司在這個指標上的表現，你會怎麼做？如果目標是提升 20%，你會如何拆解？
這道題非常 Snowflake 風格，不考情緒管理，也不考話術，而是看工程師是否具備對業務結果負責的意識。面試官關注的點包括你是否會先定義 metric 的組成部分，能不能拆成可執行的子指標，以及如何判斷哪些改動是高 ROI 的。雖然形式上不完全是標準 STAR，但用 STAR 的結構來組織答案依然非常有幫助。
總結：Snowflake Backend SDE 在找什麼樣的人？
整體面下來，最大的感受是 Snowflake 並不太偏愛純刷題型選手，而是非常看重工程思維、業務理解以及對複雜問題的拆解能力。如果你在準備 Snowflake，或者類似偏後端、資料系統方向的公司，建議重點補強帶狀態的系統設計（比如 transaction、quota、resource management），以及那些可以被追問很深的資料結構題。
為什麼工程型面試更需要實時面試輔助
如果你在準備 Snowflake 這類強工程、強追問的後端面試，其實很多人卡的並不是“不會寫”，而是當場思路發散、被連續 follow-up 拉崩。我們做的 面試輔助服務 ，能幫你把工程思維穩住：在 Coding 輪協助你快速釐清資料結構與複雜度取捨，在 System Design 時實時提醒關鍵邊界條件（併發、回收、超額、異常路徑），在 Behavioral / Business Question 中幫你把零散經歷迅速組織成有邏輯、有指標、有決策依據的表達。尤其像 Snowflake 這種愛深挖設計合理性的面試，往往能決定你是被追問壓垮，還是把面試節奏牢牢掌控在自己手裡。
