Snapchat 面试经验分享：Rate Limiter 服务设计与 API 设计解析 | 技术面试辅导 系统设计 面试代面

面试概览

Snapchat 的技术面试聚焦于 服务设计、Rate Limiter、Kafka 处理、API 设计 以及 大规模流量优化，整体更偏向实际工程应用，适合有分布式系统开发经验的候选人。

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Coding：Rate Limiter 设计 | 分布式系统 代码代写 面试准备

本轮要求实现一个 Rate Limiter 服务，根据日志时间戳决定是否发送消息到某个 topic，具体逻辑如下：

1. 如果过去 5s 内已经发送了该 log，则不再发送
2. log 支持 string 和二维数组（2D array），如果两条 log 的 2D 数组内容相同，则在 5s 内不重复发送
3. 输入输出格式未定义，需由候选人自己设计
4. 需要支持高并发流量

面试官澄清：

• timestamp 没有乱序，无需处理 out-of-order 日志
• Kafka 处理 out of scope，可以改为 system print out

关键考察点

1. 数据结构选择

   • 哈希表 + 队列：存储过去 5s 内的日志，确保快速查找和删除过期数据
   • 双队列滑动窗口：高效处理时间窗口问题

2. 服务设计

   • 是否能高效支持大规模流量？
   • 如何设计 API，使得它更具扩展性？

3. 代码组织

   • API 设计清晰，支持不同的数据格式
   • 代码易读，可维护

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API 设计与面试官 Follow-Up | API 设计 RPC vs JSON

面试官希望候选人将 log 作为 API 服务来设计，并在此基础上进行深入讨论。

💡 候选人做法：

• 将 log 封装成一个 class，其中包含：
  • content（支持 string & 2D array）
  • timestamp
• 测试用例全面通过，代码逻辑清晰

但面试官追问：将 input wrap 成 class 有什么问题？
候选人回答：

取决于使用场景：

• 如果是 内部服务，使用 protobuf 定义 request 和 response 并通过 RPC 调用
• 如果是 外部服务，可能 JSON + HTTP 更合适

💡 面试官不满意答案，进一步提示：

大量创建 log class 可能导致内存泄漏（leakage）

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Follow-Up：Proto 的优缺点 | 分布式系统 面试技巧

面试官继续深入探讨 Proto vs JSON 的对比，考察候选人对 数据序列化与反序列化（serialization & deserialization） 的理解。

Proto 的优点：

• 高效 & 二进制格式：相比 JSON，序列化 & 反序列化速度更快
• 结构定义清晰：可以直接在 .proto 文件中定义 schema
• 更适合 gRPC / RPC 调用：比传统 HTTP 低延迟

Proto 的缺点：

• 可读性较差：不如 JSON 直观
• 客户端兼容性问题：需要额外的工具支持
• 维护复杂度高：对 schema 变更的管理要求更严格

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面试总结 | 面试经验分享 系统设计 面试技巧

Snapchat 技术面试强调 大规模分布式服务设计、API 设计、Rate Limiter 以及性能优化，适合有 Kafka、gRPC、分布式架构 经验的候选人。

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