剛結束一場 TikTok 的系統設計 VO，這一輪給我的整體感受是題目不繞，但非常貼近真實業務。 TikTok VO 面試官關注的並不是架構畫得多漂亮，而是方案是否真的能在高併發、海量資料的環境下長期穩定執行。整場面試節奏偏討論型，很多時間都在圍繞細節展開，而不是單向輸出。
這場面試主要由三個部分組成：Behavioral Questions、系統設計加 coding、以及多輪 follow-up 深挖。
Behavioral Questions
TikTok 的 BQ 風格非常工程化，不是簡單的 STAR 套路，而是透過真實場景判斷候選人是否具備處理複雜系統問題的經驗。
第一個問題是關於分散式系統中的資料一致性。面試官更關心的是在實時性要求較高的系統中，你如何在一致性和延遲之間做取捨，以及當資料出現短暫不一致時，是否有清晰的監控和修正機制。在 TikTok 的業務語境下，可解釋、可修復的短暫不一致是可以接受的，但必須有明確邊界。
第二個問題是當技術方案與產品需求發生分歧時如何溝通。面試官希望看到的不是一味妥協，而是你是否能夠把技術風險和系統成本用產品和業務能夠理解的方式表達出來，並提供多種可選方案，讓產品在不同目標之間做權衡。
第三個問題圍繞監控和告警展開。重點不在你用了什麼工具，而在於你是否選對了核心指標，告警是否具備可執行性，以及在發現問題後是否有自動降級或限流等應急機制。
系統設計與 Coding 題目
系統設計加 coding 的題目是設計一個實時熱門影片檢測系統，熱門的定義為在 5 分鐘內影片播放量的增速超過 10 倍。這是一個典型的流式計算場景，考察點集中在時間視窗設計、狀態管理以及系統擴充套件能力。
設計思路與實現方案
在流處理框架的選擇上，我採用了 Flink 作為核心引擎。原因在於 Flink 對事件時間的支援更加成熟，滑動視窗和狀態管理能力也更適合複雜的實時計算場景。
在視窗設計上，採用了 5 分鐘視窗、1 分鐘滑動的配置。這樣可以做到每分鐘重新評估一次影片是否進入熱門狀態，避免因為固定視窗切分導致的檢測延遲。同時，滑動視窗可以平滑播放量變化，降低偶發峰值帶來的誤判風險。
在資料儲存層面，引入 Redis 作為實時快取，用於儲存每個影片在不同時間視窗內的播放量資料。具體實現上，為每個影片維護一個時間序列，記錄最近多個視窗的播放量，然後實時計算最近 5 分鐘與前 5 分鐘之間的增速比例，用於判斷是否觸發熱門標記。
在這一部分，面試官重點追問了 Flink 內部狀態與外部儲存之間的職責劃分，以及在高併發場景下如何避免狀態無限增長。
Follow-up 深挖問題
第一個 follow-up 是當影片播放量資料規模極大時，如何最佳化整體效能。面試官關注的是是否會做合理的分割槽和 KeyBy 設計，是否考慮狀態 TTL、熱點影片分流，以及在必要時引入近似計算來換取吞吐量。
第二個 follow-up 圍繞刷播放量的問題展開。這一問題非常貼近 TikTok 實際業務，常見思路包括基於使用者、裝置或 IP 的去重，對異常行為進行識別，並將風控系統的訊號作為輔助輸入參與熱門判定，避免單一閾值帶來的誤判。
第三個 follow-up 是系統如何擴充套件到全球範圍的資料處理。討論重點包括多 Region 資料採集、本地預聚合與中心彙總的組合方式、跨地域延遲的影響，以及熱門判定是否需要做區域級別的區分。
面試整體感受
這場 TikTok 系統設計 VO 給人的最大感受是面試官並不追求完美無缺的架構設計，而是不斷追問方案在真實業務環境下是否可落地。很多問題並沒有標準答案，但每一個選擇都需要有清晰的取捨理由。
不少同學在系統設計環節容易卡住，並不是不會畫架構圖，而是對流處理、狀態管理和監控體系缺乏足夠深入的理解。在這種面試中，真正拉開差距的，往往是對細節的掌控能力以及面對追問時的應對思路。
如果你也在準備 TikTok 或位元組系的系統設計面試，這類實時流處理題目一定要提前系統性地練習。相比模板化回答，基於真實工程經驗的推導和權衡，更容易得到面試官的認可。
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