OpenAI 岗位面经 | System Design + KV Store,在辅助下全程稳住 – openAI 面经 – 一亩三分地

面试原题如下:

System Design: Design a multi-tenant CI/CD system which schedules and executes user-defined workflows in response to git pushes. The system receives information about pushes via API calls from an internal service which contain the repository id and the current state of the repository (commit hash). Workflows are a sequence of jobs which are defined within a single YAML file in a static location for each repository. Users should be able to view the output and status of jobs as they are running.

Coding: KV store with save and restore.(实现 Map ↔ byte[] 的序列化与反序列化)

刚拿到题目时其实有点懵,特别是 System Design,这么多组件一下子很难抓住重点。当时幸好有 CSOAHelp 的老师 在全程辅助,帮我把思路迅速捋清。

第一步,老师提醒我别急着堆细节,先框住四个模块:Push API → Scheduler → Executor → Logging/Monitoring。然后提示我说出关键要求:多租户隔离工作流 YAML 配置解析任务调度与依赖关系实时日志与状态展示。这几句话说出来以后,面试官立刻点头,气氛就稳住了。

面试过程中,面试官追问并发 push 的情况。老师在旁边快速打字提示“fair queue + quota”,我顺势回答用公平队列加上 per-tenant 配额,Runner Pool 做反向信号调节,保证不会某个租户把资源吃光。这个细节明显加分,面试官追问就没再深挖。

Coding 部分题目看似简单,但其实坑不少。当时我在 ObjectOutputStreamObjectInputStream 上卡了一下,花了点时间查 API。老师马上提示我补充 协议设计:“先写 entry count,再写 keyLen/keyBytes/valueLen/valueBytes,最后加 CRC 校验”,这样能让答案更健壮。面试官一听就说 “that makes sense”,等于从原本的普通答案提升到了可扩展设计。

更关键的是,面试官接着抛出“如果 map 太大,一个文件放不下怎么办”。我一时没准备,老师快速提示 “分片存储 + manifest / snapshot + WAL”。我就顺势答:可以把 map 分片,每个分片一个文件,加索引文件;或者用 snapshot + WAL 的机制支持增量恢复。虽然没时间写代码,但回答的思路已经够用了。

回过头来看,这场面试要是靠自己,可能会因为卡在细节和时间紧张没能完整发挥。但有老师实时辅助,效果完全不一样:大框架有人帮忙抓重点,追问时有人提示切入点,细节有人帮忙提醒坑点,让我能更从容地展现出准备好的水平。

很多朋友可能觉得面试辅助只是写几行代码,其实最大的价值就是在高压场景下帮你“稳住节奏”。就像这次一样,如果没有 CSOAHelp 的老师,极可能一两个卡点就会掉链子,但有老师陪跑,就能顺利把重点信息传递给面试官。

所以如果你在准备大厂的 System Design、分布式存储或者复杂 coding 题,尤其担心临场紧张、思路断掉,CSOAHelp 的面试辅助服务真的值得了解。专业老师会提前带你演练题型,正式面试时还能实时引导,帮你最大化通过概率。

如果你也在准备大厂的BQ, 算法与系统设计面试,欢迎添加微信,即可领取北美面试求职通关秘诀。我们也有代面试,面试辅助,OA代写等服务助您早日上岸~

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *