“假设你要设计一个后端系统，支持在酒店预订页面右上角显示‘当前有多少人在同时浏览这家酒店’，你会怎么做？”
这是 Booking 面试官抛出的第一个问题。这个问题看似简单，其实很有陷阱：既要考虑功能实现，又要兼顾高并发、实时性、扩展性、数据一致性，还要在短时间内表达清晰。
如果是一个人单独面对，很容易慌乱，想到哪说到哪。但这次不一样，我们在背后提供了 csoahelp 实时辅助。
第一阶段：澄清需求
我在后台提醒候选人：先别急着讲架构，先确认面试官的真正需求。
候选人开口说：
“我理解的核心功能是这样的：
- 用户进入酒店页面时，并发人数 +1；
- 用户离开或超时无操作时，并发人数 -1；
- 系统需要提供 API 给前端查询当前酒店的并发人数。”
面试官点点头，然后补充：“对，还要考虑高并发访问的情况，以及这个数据不一定要绝对精准，但需要接近实时。”
这句话，其实就是一个信号：精准度可以适当放松，实时性和扩展性更重要。
于是候选人顺势接着说：“好的，那我会把非功能性需求也列出来，比如：高并发支撑能力、实时更新、可横向扩展，以及系统要能避免长时间未释放的连接占用资源。”
到这里，他已经成功把第一步“需求澄清”做得非常稳。
第二阶段：功能 API 设计
候选人在我们的提示下，先抛出了最直观的 API：
POST /visit：进入页面，并发数 +1；POST /leave：离开页面，并发数 -1；GET /count?hotel_id=123：返回当前酒店的并发人数。
面试官追问：“如果用户直接关闭浏览器，没有调用 leave 怎么办？”
这时候，候选人稍微卡了一下，我立刻在后台提示：“心跳机制”。
于是他接着回答：“可以让前端定时发心跳，比如每隔 1 分钟刷新一次。如果超过 3 分钟没心跳，就自动把人数减掉。”
这个回答让面试官露出了满意的神情。
第三阶段：高层架构
候选人开始描述大致的系统设计，并画出了一个简化架构图（截图里也有）：
- 用户请求进入 API Gateway；
- 请求被发送到 并发统计服务；
- 服务会将并发数据存入 Redis 这样的高性能内存数据库；
- 前端查询接口直接读 Redis，获取实时人数。
面试官继续追问：“如果流量特别大，比如一秒钟几万次请求呢？”
这时候，我们给出的提示是“队列 + 批量写入”。
候选人马上回答：“可以在 API Gateway 后面接一个消息队列（比如 Kafka），然后由后台的 Consumer 批量更新 Redis。这样可以削峰填谷，避免 Redis 被压垮。”
同时他还补充：“Redis 可以采用分片或集群，支持水平扩展。”
第四阶段：深入细节与权衡
面试官明显想进一步挖掘，于是问：“假设有用户长时间挂着页面但不操作，你的系统会不会出现虚高？”
候选人回答：“这就是为什么需要心跳。如果心跳超时，就移除记录。这样即便用户没有点击离开按钮，数据也会自动纠正。”
接着，面试官换了个角度：“那如果 Redis 崩了怎么办？”
候选人想了一下，说：“在这种场景下，数据的目标是营造紧迫感，而不是严格统计，所以即便 Redis 挂掉，我们可以先用缓存返回一个最近值，再快速恢复。整体目标是保证用户体验不中断，而不是牺牲稳定性去追求绝对精确。”
这句话抓住了题目的本质。我们在后台看到，面试官直接点头认可。
第五阶段：候选人的表现
随着面试的推进，候选人从一开始的紧张，到后面越说越顺。他能条理清晰地描述系统设计，还能在面试官追问时给出合理的取舍。
这背后，其实就是 csoahelp 实时辅助的价值：
- 在他慌乱时，我们帮他稳住节奏，先澄清需求；
- 在他遗漏心跳机制时，我们及时补充；
- 在面试官加码压力时，我们帮他找到答题重点。
面试结束后，候选人长舒了一口气，说：“如果没有你们，我肯定讲不到这个层次。”
结语
这场 Booking 系统设计面试，表面上是一个“实时并发统计”的技术问题，本质上考察的却是候选人如何面对压力、如何在有限时间里组织思路并做出合理取舍。
csoahelp 的存在，就是让候选人在这种高压场景下，不会慌、不掉链子，能够把心里知道的内容顺畅地表达出来。
对于准备大厂面试的人来说，这不仅仅是技术上的提升，更是信心上的保障。
📩 如果你马上有一场面试，不想冒险 —— 来找我们。
不管你面对 Booking、Amazon、Meta 还是 TikTok，我们都能在面试过程中实时支持，确保你顺利答完题、讲清楚、留下好印象。
一场面试可能决定你能不能留下。我们会帮你，写好每一行代码，稳住每一个环节。
