उत्तर विश्लेषण के साथ इंटरव्यू प्रश्न — 52 में से पेज 49
तर्क, कार्यान्वयन विवरण, फॉलो-अप्स और सार्वजनिक स्रोतों के साथ Offer.cc इंटरव्यू प्रश्न और उत्तर विश्लेषण का पृष्ठ 49 ब्राउज़ करें।
आप एक स्टेबल कर्सर पेजिनेशन API कैसे डिज़ाइन करते हैं?
कंकरेंट राइट्स के तहत पेजिनेशन सिमेंटिक्स से शुरुआत करें, ऑफ़सेट और कर्सर पेजिनेशन की तुलना करें, फिर कंपाउंड कर्सर, मैचिंग इंडेक्स, बाईडायरेक्शनल क्वेरीज़, स्नैपशॉट बाउंड्री और एडवरसैरियल टेस्ट्स तैयार करें।
डेटा इंजीनियरिंग इंटरव्यू: एक SCD Type 2 डायमेंशन डिज़ाइन करें
सरोगेट कीज़ (surrogate keys), हाफ-ओपन वैलिडिटी इंटरवल्स, आइडम्पोटेंट लोड, डिलीट सेमेंटिक्स, लेट करेक्शन्स और इनवेरिएंट चेक्स के साथ एक पॉइंट-इन-टाइम-करेक्ट SCD Type 2 डायमेंशन डिज़ाइन करें।
कोडिंग इंटरव्यू: एक बाउंडेड SPSC लॉक-फ्री रिंग बफ़र लागू करें
एक निश्चित-क्षमता वाले सिंगल-प्रोड्यूसर सिंगल-कंज्यूमर रिंग बफ़र को लागू करें और इंडेक्स, फुल/एम्प्टी चेक, मेमोरी ऑर्डरिंग और एज टेस्ट की व्याख्या करें।
सिस्टम डिज़ाइन इंटरव्यू: एक रियल-टाइम कोलैबोरेटिव एडिटर डिज़ाइन करें
CRDT कन्वर्जेंस, डॉक्यूमेंट रूम्स, एक ड्यूरेबल अपडेट लॉग और स्टेट-वेक्टर सिंक के इर्द-गिर्द एक कोलैबोरेटिव एडिटर बनाएं, साथ ही इंस्टेंट लोकल एडिट्स, ऑफ़लाइन रीकनेक्ट्स, एफेमरल कर्सर, परमिशन रिवोकेशन और टेस्ट करने योग्य रिकवरी को संभालें।
आप एक धीमे PostgreSQL क्वेरी का निदान और अनुकूलन (Optimize) कैसे करते हैं?
वर्कलोड साक्ष्य, निष्पादन योजनाओं (execution plans), और कार्डिनैलिटी अनुमानों से एक मल्टी-कॉलम या आंशिक (partial) इंडेक्स तैयार करें, फिर राइट एम्प्लीफिकेशन (write amplification) और रोलआउट जोखिम के विरुद्ध रीड लाभों को मान्य करें।
डेटा इंजीनियरिंग इंटरव्यू: चेंज डेटा कैप्चर (CDC) पाइपलाइन डिज़ाइन करें
PostgreSQL WAL, शुरुआती स्नैपशॉट और सोर्स पोज़ीशन से गैप-मुक्त CDC पाइपलाइन तैयार करें, फिर एट-लीस्ट-वन्स डिलीवरी, डिलीट, स्कीमा इवोल्यूशन, रेप्लिकेशन-स्लॉट के जोखिम, रीप्ले और रिकॉन्सिलिएशन को हैंडल करें।
डायनामिक प्रीफिक्स योग और वेटेड सेलेक्शन के लिए Fenwick Tree कैसे लागू करें?
इंडेक्सिंग, जटिलता और नकारात्मक-वजन की सीमाओं को संभालते हुए एक कॉम्पैक्ट सिंगल-एरे संरचना के साथ पॉइंट अपडेट, प्रीफिक्स और रेंज योग, और रैंक-बाय-वेट सेलेक्शन लागू करें।
System Design Interview: एक सेंट्रलाइज़्ड लॉगिंग सिस्टम डिज़ाइन करें
लोकल बफरिंग, ड्यूरेबल स्ट्रीम, सेलेक्टिव इंडेक्सिंग और ऑब्जेक्ट-स्टोरेज आर्काइव्स के इर्द-गिर्द एक सेंट्रलाइज़्ड लॉगिंग प्लेटफ़ॉर्म डिज़ाइन करें ताकि यह लॉग स्टॉर्म्स, डाउनस्ट्रीम आउटेज, हाई-कार्डिनैलिटी फ़ील्ड्स और नॉइज़ी टेनेंट्स के बावजूद सुचारू रूप से काम करता रहे।
हॉट की (Hot Key) के एक्सपायर होने पर आप कैश स्टैम्पीड (Cache Stampede) को कैसे रोकते हैं?
सॉफ्ट एक्सपायरी, रिक्वेस्ट कोएलेसिंग और डिस्ट्रीब्यूटेड लीज के साथ एक ऐसा कैश रीड पाथ डिज़ाइन करें जो हॉट-की एक्सपायरी, रिफ्रेशर क्रैश, कैश विफलता और विलंबित राइट्स के बावजूद सुचारू रूप से कार्य करता रहे।
डेटा इंजीनियरिंग इंटरव्यू: हॉट Kafka पार्टीशन का निदान और समाधान कैसे करें?
प्रति-पार्टिशन लैग और की (key) के तिरछेपन (skew) से Kafka के हॉट पार्टीशन का निदान करें, बैकलॉग वृद्धि की गणना करें, फिर थ्रॉटलिंग, सुरक्षित इंट्रा-पार्टिशन समवर्तीता (concurrency), एक बेहतर की (key), और ऑर्डरिंग-सुरक्षित माइग्रेशन का चयन करें।
आप एक स्किप लिस्ट (skip list) को कैसे लागू करते हैं और इसके अपेक्षित O(log N) व्यवहार की व्याख्या कैसे करते हैं?
रैंडम लेवल्स (levels) के साथ एक खोजने योग्य, परिवर्तनीय क्रमित संरचना बनाएं, और फिर अपेक्षित जटिलता, सीमांत स्थितियों (edge cases) और मेमोरी के ट्रेड-ऑफ पर विचार करें।
सिस्टम डिज़ाइन इंटरव्यू: क्लाउड फ़ाइल स्टोरेज और सिंक सेवा डिज़ाइन करें
रिज्यूमेबल चंक अपलोड, इम्यूटैबल फ़ाइल वर्ज़न, कर्सर-आधारित डिवाइस सिंक, कॉन्फ़्लिक्ट कॉपी, वर्ज़न रिकवरी और सुरक्षित गारबेज कलेक्शन के साथ एक क्लाउड ड्राइव डिज़ाइन करें।
ट्रांज़ैक्शन आइसोलेशन के साथ राइट स्क्यू (Write Skew) को रोकें
Read Committed, Repeatable Read और Serializable के वास्तविक व्यवहार को समझने के लिए ऑन-कॉल रोस्टर इनवेरिएंट का उपयोग करें, फिर सीरियलाइज़ेबल रिट्राई, स्पष्ट लॉकिंग और सिंगल-रो कंडीशनल अपडेट की तुलना करें।
A/B टेस्ट में सैंपल रेशियो मिसमैच (Sample Ratio Mismatch) का निदान कैसे करें?
सैंपल रेशियो मिसमैच (SRM) की पुष्टि के लिए काई-स्क्वायर (chi-square) टेस्ट का उपयोग करें, फिर स्पष्ट रूप से महत्वपूर्ण दिख रहे प्रयोग के लिफ्ट (lift) पर भरोसा करने से पहले असाइनमेंट, निष्पादन (execution), लॉग प्रोसेसिंग और विश्लेषण फ़िल्टर की जांच करें।
O(1) वेटेड सैंपलिंग के लिए आप Vose's alias method को कैसे लागू करते हैं?
स्टैटिक डिस्क्रीट डिस्ट्रीब्यूशन से कॉन्स्टेंट-टाइम सैंपलिंग के लिए प्रोबेबिलिटी और एलियास टेबल की प्री-कंप्यूटिंग करें, जिसमें अपडेट्स, प्रिसिजन और वैलिडेशन शामिल हैं।
सिस्टम डिज़ाइन इंटरव्यू: एक डिस्ट्रीब्यूटेड लॉक सर्विस डिज़ाइन करें
स्ट्रॉन्गली कंसिस्टेंट स्टेट, लीज़ रिन्यूअल और फेंसिंग टोकन के आधार पर एक डिस्ट्रीब्यूटेड लॉक सर्विस डिज़ाइन करें ताकि यह प्रोसेस पॉज़, पार्टिशन, खोए हुए रिस्पॉन्स और लीडर फेलियर के दौरान भी सुरक्षित बनी रहे।
एक Idempotent Create-Order API डिज़ाइन करें
ऑर्डर निर्माण को पुनः प्रयास (retry) के लिए सुरक्षित बनाने के लिए idempotency-key स्कोप, अनुरोध फ़िंगरप्रिंट और डेटाबेस विशिष्टता बाधा (uniqueness constraint) से शुरुआत करें, जिसमें समवर्ती अनुरोध (concurrent requests), खोए हुए रिस्पॉन्स (lost responses), की (key) की समाप्ति और डाउनस्ट्रीम साइड इफ़ेक्ट शामिल हैं।
SQL इंटरव्यू: प्रति कैटेगरी शीर्ष तीन उत्पाद खोजें
ऑर्डर आइटम्स को उत्पाद ग्रेन पर एग्रीगेट करें, राजस्व के टाई को बनाए रखने के लिए DENSE_RANK का उपयोग करें, और विंडो-फ़ंक्शन क्रम, एज केस, सटीकता और वैलिडेशन को समझाएं।
स्ट्रीमिंग फ़्रीक्वेंसी अनुमानों के लिए आप Count-Min Sketch को कैसे लागू करते हैं?
त्रुटि सीमाओं, मर्ज और रीसेट सीमाओं सहित निश्चित मेमोरी में कुंजी आवृत्तियों का अनुमान लगाने के लिए दो-आयामी काउंटर ऐरे और स्वतंत्र हैश का उपयोग करें।
सिस्टम डिज़ाइन इंटरव्यू: बड़े पैमाने का वेब क्रॉलर डिज़ाइन करें
Crawl budget के आधार पर host-sharded URL frontier तैयार करें, फिर testable capacity और failure invariants के साथ robots.txt, politeness, deduplication, recrawling, और lease recovery को संभालें।
आप प्रोडक्शन में किसी ML मॉडल की निगरानी कैसे करते हैं?
सर्विंग हेल्थ, डेटा क्वालिटी, डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट और डिलेड-लेबल क्वालिटी के लिए लेयर्ड मॉनिटरिंग बनाने हेतु एक राइड-हेलिंग ETA रिग्रेसर का उपयोग करें, फिर प्रत्येक सिग्नल को कार्रवाई योग्य अलर्ट, रोलबैक या री-ट्रेनिंग निर्णय से मैप करें।
HyperLogLog किसी विशाल स्ट्रीम में डिस्टिंक्ट मानों का अनुमान कैसे लगा सकता है?
HyperLogLog रजिस्टर अपडेट्स, त्रुटि सुधार (error corrections), और डिस्ट्रीब्यूटेड मर्ज सीमाओं को समझकर फिक्स्ड मेमोरी के साथ स्ट्रीमिंग कार्डिनैलिटी का अनुमान लगाएं।
आप एक Feature Flag सिस्टम कैसे डिज़ाइन करेंगे?
इसके मैनेजमेंट कंट्रोल प्लेन को इन-प्रोसेस इवैल्यूएशन से अलग करके एक लो-लेटेंसी फ़ीचर फ़्लैग प्लेटफ़ॉर्म डिज़ाइन करें, फिर रोलआउट असाइनमेंट, बासी-डेटा (stale-data) व्यवहार, गवर्नेंस और फ़ेल्योर रिकवरी को स्पष्ट बनाएं।
आप किसी अनुशंसा प्रणाली (Recommendation System) का ऑफलाइन और ऑनलाइन मूल्यांकन कैसे करते हैं?
समय-बिंदु (point-in-time) लॉग किए गए डेटा, रैंकिंग और सटीकता से परे के मेट्रिक्स, एक्सपोज़र पूर्वाग्रह (exposure bias) और एक यादृच्छिक (randomized) ऑनलाइन प्रयोग से लॉन्च का निर्णय लें, फिर यह विश्लेषण करें कि ऑफ़लाइन जीतने वाला मॉडल ऑनलाइन क्यों विफल हो सकता है।