Google 数据工程师面试实录 2026：BigQuery + Dataflow + Beam 深度面完整复盘

公司：Google (Alphabet) 岗位：Data Engineer II (L4) 面试形式：Phone Screen + Virtual Onsite (4 轮) 结果：Pass → Offer

2026 年 4 月通过内推投递了 Google 的 Data Engineer 岗位。整个流程历时约 6 周，包括一轮电话面和四轮 Virtual Onsite。

Google 的 DE 面试风格很独特——不追求冷门的算法题，而是深入考察数据建模、SQL 优化、分布式计算和系统设计的综合能力。Google 内部大量使用 BigQuery、Dataflow、Pub/Sub 等自家产品，面试中也会围绕这些技术栈展开。

下面我按时间线完整复盘每一轮面试。

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Phone Screen：SQL 窗口函数 + BigQuery 优化

电话面由一位 Google 的 Senior DE 进行，45 分钟，纯 SQL 和 BigQuery 优化。

题目：用户活跃分析

给定一张用户行为表 user_events，包含以下字段：

• user_id：用户 ID
• event_type：事件类型（‘click’, ‘view’, ‘purchase’）
• event_time：事件时间
• product_id：商品 ID（可能为 NULL）

请写出 SQL 查询：

1. 统计每个用户最近 7 天的活跃天数
2. 找出连续 3 天以上活跃的用户
3. 计算每个用户的留存率（第 1 天注册，第 7 天是否回访）

我的解答：

-- 1. 每个用户最近 7 天的活跃天数
SELECT
    user_id,
    COUNT(DISTINCT DATE(event_time)) AS active_days_7d
FROM user_events
WHERE event_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY)
GROUP BY user_id;

-- 2. 连续 3 天以上活跃的用户（使用窗口函数 gap-and-island）
WITH daily_active AS (
    SELECT DISTINCT
        user_id,
        DATE(event_time) AS active_date
    FROM user_events
),
ranked AS (
    SELECT
        user_id,
        active_date,
        ROW_NUMBER() OVER (
            PARTITION BY user_id
            ORDER BY active_date
        ) AS rn
    FROM daily_active
),
groups AS (
    SELECT
        user_id,
        active_date,
        DATE_SUB(active_date, INTERVAL rn DAY) AS grp
    FROM ranked
)
SELECT user_id
FROM groups
GROUP BY user_id, grp
HAVING COUNT(*) >= 3;

-- 3. 用户留存率（第 7 天回访率）
WITH first_day AS (
    SELECT
        user_id,
        MIN(DATE(event_time)) AS first_active_date
    FROM user_events
    GROUP BY user_id
),
retained AS (
    SELECT DISTINCT
        f.user_id,
        f.first_active_date
    FROM first_day f
    INNER JOIN user_events e
        ON f.user_id = e.user_id
        AND DATE(e.event_time) = DATE_ADD(f.first_active_date, INTERVAL 7 DAY)
)
SELECT
    COUNT(DISTINCT f.user_id) AS total_users,
    COUNT(DISTINCT r.user_id) AS retained_users,
    ROUND(COUNT(DISTINCT r.user_id) * 100.0 / COUNT(DISTINCT f.user_id), 2) AS retention_rate_7d
FROM first_day f
LEFT JOIN retained r ON f.user_id = r.user_id;

面试官追问：

“如果数据量达到百亿级别，这个查询在 BigQuery 上会怎样？如何优化？”

我回答了以下几个优化方向：

1. 分区表优化：按 event_time 进行分区，减少扫描数据量
2. 聚类索引：对 user_id 进行聚类，加速 GROUP BY 操作
3. 物化视图：对高频查询创建物化视图，避免重复计算
4. Approximate 聚合：如果不需要精确值，使用 APPROX_QUANTILES 等近似函数

-- 创建分区聚类表
CREATE TABLE user_events_partitioned (
    user_id STRING,
    event_type STRING,
    event_time TIMESTAMP,
    product_id STRING
)
PARTITION BY DATE(event_time)
CLUSTER BY user_id;

-- 物化视图：自动刷新，避免重复计算
CREATE OR REPLACE MATERIALIZED VIEW daily_active_summary
OPTIONS(expiration_timestamp = TIMESTAMP_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 7 DAY))
AS
SELECT
    DATE(event_time) AS stat_date,
    user_id,
    COUNT(DISTINCT event_type) AS event_types
FROM user_events_partitioned
GROUP BY stat_date, user_id;

面试官进一步讨论了 BigQuery 的 slot 管理和成本控制策略——包括使用 reservation 和 capacity commit 来优化大规模查询的成本。

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VO Round 1：Python 编程 + Dataflow / Beam

这一轮由一位 Staff DE 进行，60 分钟，考察 Python 编程能力和 Google Cloud Dataflow 的使用。

题目 1：流式数据处理 — 用户行为序列

设计一个流式处理系统，从 Pub/Sub 读取用户点击事件，实时检测异常模式（比如短时间内大量点击）。

我的解答（Apache Beam + Dataflow）：

import apache_beam as beam
from apache_beam.transforms.window import FixedWindows, SlidingWindows
from apache_beam.transforms.trigger import AfterWatermark, AfterProcessingTime, Repeatedly
from apache_beam.metrics import Metrics
import json
from datetime import timedelta

class ParseEvent(beam.DoFn):
    """解析 JSON 事件"""
    def process(self, element):
        try:
            event = json.loads(element.decode('utf-8'))
            event['user_id'] = str(event.get('user_id', ''))
            event['timestamp'] = event.get('timestamp', '')
            yield event
        except Exception as e:
            logging.error(f"Failed to parse event: {e}")

class DetectAnomaly(beam.DoFn):
    """检测异常点击行为"""
    def __init__(self, threshold=100, window_seconds=60):
        self.threshold = threshold
        self.window_seconds = window_seconds
        self.alert_counter = Metrics.counter(self.__class__, 'alerts')

    def process(self, element):
        user_id, click_count = element
        if click_count >= self.threshold:
            self.alert_counter.inc()
            yield {
                'type': 'anomaly_alert',
                'user_id': user_id,
                'click_count': click_count,
                'window_seconds': self.window_seconds,
                'timestamp': beam.transforms.ptransform_fn.PTransformFn.timestamp_now()
            }

def run(input_topic, output_topic, project, region):
    options = beam.pipeline.PipelineOptions([
        f'--runner=DataflowRunner',
        f'--project={project}',
        f'--region={region}',
        f'--temp_location=gs://{project}-dataflow/temp',
        '--streaming',
        '--save_main_session'
    ])

    with beam.Pipeline(options=options) as p:
        (p
         | 'ReadFromPubSub' >> beam.io.ReadFromPubSub(topic=input_topic)
         | 'ParseEvent' >> beam.ParDo(ParseEvent())
         | 'AddTimestamp' >> beam.Map(lambda e: beam.window.TimestampedValue(
             e, int(e['timestamp']) / 1000.0))
         | 'WindowInto' >> beam.WindowInto(
             SlidingWindows(size=timedelta(seconds=60), offset=timedelta(seconds=10)))
         | 'GroupByUser' >> beam.CombinePerKey(sum)
         | 'DetectAnomaly' >> beam.ParDo(DetectAnomaly(threshold=100, window_seconds=60))
         | 'WriteToPubSub' >> beam.io.WriteToPubSub(topic=output_topic))

if __name__ == '__main__':
    run(
        input_topic='projects/my-project/topics/user_clicks',
        output_topic='projects/my-project/topics/anomaly_alerts',
        project='my-project',
        region='us-central1'
    )

面试官追问：

“Dataflow 的窗口模型有哪些？什么时候用哪种？”

我回答：

窗口类型	适用场景	特点
FixedWindows	固定时间段的聚合（如每分钟统计）	简单直接，不重叠
SlidingWindows	滑动窗口分析（如最近 5 分钟的平均值）	窗口重叠，计算量更大
SessionWindows	用户会话分析（如一次浏览行为的完整会话）	基于间隙自动合并
GlobalWindows	无边界的全局处理	需要配合 trigger 使用

# SessionWindows 示例：用户浏览会话分析
| 'SessionWindows' >> beam.WindowInto(
    SessionWindows_with_gap_size(timedelta(minutes=30)))

题目 2：BigQuery 复杂查询 — 推荐系统特征工程

设计一个 SQL 管道，为用户推荐系统提取特征：

1. 用户最近 7 天、30 天、90 天的浏览/购买行为统计
2. 用户偏好的品类分布
3. 用户与商品的协同过滤特征

-- 用户行为特征提取
WITH user_behavior AS (
    SELECT
        user_id,
        product_id,
        category,
        event_type,
        event_time,
        -- 计算相对天数
        DATE_DIFF(CURRENT_DATE(), DATE(event_time)) AS days_ago
    FROM user_events
    WHERE DATE(event_time) >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 90 DAY)
),
user_features AS (
    SELECT
        user_id,
        -- 7 天行为
        COUNTIF(days_ago <= 7 AND event_type = 'view') AS views_7d,
        COUNTIF(days_ago <= 7 AND event_type = 'purchase') AS purchases_7d,
        -- 30 天行为
        COUNTIF(days_ago <= 30 AND event_type = 'view') AS views_30d,
        COUNTIF(days_ago <= 30 AND event_type = 'purchase') AS purchases_30d,
        -- 90 天行为
        COUNTIF(days_ago <= 90 AND event_type = 'view') AS views_90d,
        COUNTIF(days_ago <= 90 AND event_type = 'purchase') AS purchases_90d,
        -- 活跃度衰减因子
        SAFE_DIVIDE(COUNTIF(days_ago <= 7), GREATEST(COUNTIF(days_ago <= 90), 1))
            AS recency_factor,
        -- 购买转化率
        SAFE_DIVIDE(COUNTIF(event_type = 'purchase'), COUNTIF(event_type = 'view'))
            AS purchase_conversion_rate
    FROM user_behavior
    GROUP BY user_id
),
category_preference AS (
    SELECT
        user_id,
        category,
        COUNT(*) AS category_count,
        RANK() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY COUNT(*) DESC) AS preference_rank
    FROM user_behavior
    WHERE event_type = 'purchase'
    GROUP BY user_id, category
)
SELECT
    uf.user_id,
    uf.views_7d, uf.purchases_7d,
    uf.views_30d, uf.purchases_30d,
    uf.views_90d, uf.purchases_90d,
    uf.recency_factor,
    uf.purchase_conversion_rate,
    -- 用户 Top 3 偏好品类
    ARRAY_AGG(
        STRUCT(cp.category, cp.category_count)
        ORDER BY cp.preference_rank
        LIMIT 3
    ) AS top_categories
FROM user_features uf
LEFT JOIN category_preference cp ON uf.user_id = cp.user_id AND cp.preference_rank <= 3
GROUP BY
    uf.user_id, uf.views_7d, uf.purchases_7d,
    uf.views_30d, uf.purchases_30d,
    uf.views_90d, uf.purchases_90d,
    uf.recency_factor, uf.purchase_conversion_rate;

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VO Round 2：数据建模 + System Design

这一轮由一位 Data Platform 团队的 DE 进行，60 分钟。

题目：设计 Google Ads 的实时分析数据管道

Google Ads 每天有数百亿次点击事件，需要设计一个数据管道支持：

1. 按广告主、广告系列、地域、时间维度统计点击量
2. 计算转化率（点击到转化的漏斗分析）
3. 实时追踪广告效果（延迟 < 1 分钟）
4. 支持即席查询（ad-hoc analysis）

我的架构设计：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Raw Layer (ODS)                           │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│  │  raw_click_events (partitioned by date)                  ││
│  │  - event_id, advertiser_id, campaign_id                  ││
│  │  - user_id, device_type, geo_location                    ││
│  │  - click_time, ad_content, bid_price                     ││
│  └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            │
                            ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Processed Layer (DWD)                      │
│  ┌──────────────────┐  ┌──────────────────────────────────┐ │
│  │  dwd_clicks      │  │  dwd_conversions                  │ │
│  │  (清洗后的点击)   │  │  (转化事件)                        │ │
│  └──────────────────┘  └──────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            │
                            ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Aggregate Layer (DWS)                      │
│  ┌──────────────────┐  ┌──────────────────┐  ┌───────────┐ │
│  │  dws_daily_stats  │  │  dws_hourly_stats │  │ dws_real  │ │
│  │  (日聚合)         │  │  (小时聚合)       │  │ _time     │ │
│  │                  │  │                  │  │ (分钟级)   │ │
│  └──────────────────┘  └──────────────────┘  └───────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            │
                            ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Application Layer (ADS)                    │
│  ┌──────────────────┐  ┌──────────────────┐  ┌───────────┐ │
│  │  ads_advertiser_ │  │  ads_campaign_   │  │  ads_funnel│ │
│  │  performance     │  │  performance     │  │  _analysis│ │
│  └──────────────────┘  └──────────────────┘  └───────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

BigQuery 表设计：

-- 原始事件表（分区 + 聚类）
CREATE TABLE raw_click_events (
    event_id STRING,
    advertiser_id STRING,
    campaign_id STRING,
    ad_group_id STRING,
    user_id STRING,
    device_type STRING,
    geo_location STRUCT<
        country STRING,
        region STRING,
        city STRING
    >,
    click_time TIMESTAMP,
    ad_content STRING,
    bid_price FLOAT64
)
PARTITION BY DATE(click_time)
CLUSTER BY advertiser_id, campaign_id;

-- 日聚合表
CREATE OR REPLACE TABLE dws_daily_stats AS
SELECT
    DATE(click_time) AS stat_date,
    advertiser_id,
    campaign_id,
    geo_location.country,
    device_type,
    COUNT(*) AS click_count,
    SUM(bid_price) AS total_spend,
    SAFE_DIVIDE(SUM(bid_price), COUNT(*)) AS avg_cpc
FROM raw_click_events
GROUP BY ALL;

-- 物化视图（自动刷新）
CREATE OR REPLACE MATERIALIZED VIEW ads_advertiser_performance
AS
SELECT
    advertiser_id,
    stat_date,
    SUM(click_count) AS total_clicks,
    SUM(total_spend) AS total_spend,
    SUM(conversions_7d) AS total_conversions,
    SAFE_DIVIDE(SUM(conversions_7d), SUM(click_count)) AS ctr
FROM dws_daily_stats
GROUP BY advertiser_id, stat_date;

-- 漏斗分析
WITH funnel AS (
    SELECT
        DATE(click_time) AS stat_date,
        advertiser_id,
        -- 漏斗各阶段
        COUNT(*) AS impressions,
        COUNTIF(device_type != 'bot') AS valid_clicks,
        COUNTIF(user_id IN (
            SELECT user_id FROM conversions
            WHERE conversion_time >= click_time
            AND conversion_time <= TIMESTAMP_ADD(click_time, INTERVAL 7 DAY)
        )) AS conversions_7d
    FROM raw_click_events
    GROUP BY stat_date, advertiser_id
)
SELECT
    stat_date,
    advertiser_id,
    impressions,
    valid_clicks,
    conversions_7d,
    SAFE_DIVIDE(valid_clicks, impressions) AS ctr,
    SAFE_DIVIDE(conversions_7d, valid_clicks) AS conversion_rate
FROM funnel
ORDER BY stat_date, advertiser_id;

面试官追问：

“如何保证数据一致性？如果原始数据需要修正怎么办？”

我回答使用 SCD Type 2 和 Delta 更新：

-- SCD Type 2: 缓慢变化维处理
CREATE TABLE dim_advertiser_scd (
    advertiser_id STRING,
    advertiser_name STRING,
    industry STRING,
    start_date DATE,
    end_date DATE,
    is_current BOOLEAN
);

-- 使用 MERGE 语句更新
MERGE dim_advertiser_scd tgt
USING (
    SELECT
        advertiser_id,
        advertiser_name,
        industry,
        CURRENT_DATE() AS update_date
    FROM daily_advertiser_updates
) src
ON tgt.advertiser_id = src.advertiser_id AND tgt.is_current = TRUE
WHEN MATCHED AND (
    tgt.advertiser_name != src.advertiser_name
    OR tgt.industry != src.industry
) THEN
    UPDATE SET
        tgt.end_date = src.update_date,
        tgt.is_current = FALSE
WHEN NOT MATCHED THEN
    INSERT VALUES (
        src.advertiser_id,
        src.advertiser_name,
        src.industry,
        src.update_date,
        DATE('9999-12-31'),
        TRUE
    );

---

VO Round 3：System Design — 实时数据管道

这一轮由一位 Staff Engineer 进行，60 分钟。

题目：设计一个支持百亿级日事件的实时数据管道

设计一个系统，处理以下需求：

1. 每天接收 100B+ 事件
2. 端到端延迟 < 1 分钟
3. 支持数据回溯和重放
4. 99.99% 可用性

我的架构设计：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        Producers                                │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────────┐   │
│  │ Web SDK  │  │ iOS SDK  │  │ Android  │  │ Server APIs  │   │
│  └────┬─────┘  └────┬─────┘  └────┬─────┘  └──────┬───────┘   │
│       └──────────────┴──────────────┴───────────────┘            │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     Pub/Sub (Event Bus)                          │
│  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐  ┌────────────────┐  │
│  │ Topic: events   │  │ Topic: alerts   │  │ Topic: metrics │  │
│  │ (100B+/day)     │  │ (anomalies)     │  │ (aggregates)   │  │
│  └────────┬────────┘  └─────────────────┘  └────────────────┘  │
└───────────┼─────────────────────────────────────────────────────┘
            │
            ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  Dataflow (Stream Processing)                    │
│  ┌──────────────────┐  ┌──────────────────┐  ┌──────────────┐  │
│  │ Validation &     │  │ Enrichment       │  │ Windowed     │  │
│  │ Deduplication    │→ │ (join dim tables)│→ │  Aggregation │  │
│  └──────────────────┘  └──────────────────┘  └──────┬───────┘  │
└──────────────────────────────────────────────────────┼──────────┘
               │                                       │
               ▼                                       ▼
┌──────────────────────┐              ┌──────────────────────────┐
│  BigQuery (Raw)      │              │  BigQuery (Aggregated)   │
│  (分区 + 聚类)        │              │  (物化视图)               │
└──────────────────────┘              └──────────────────────────┘
               │                               │
               ▼                               ▼
┌──────────────────────┐              ┌──────────────────────────┐
│  GCS (Cold Storage)   │              │  Looker / Data Studio   │
│  (归档 & 回溯)        │              │  (BI Dashboard)         │
└──────────────────────┘              └──────────────────────────┘

关键设计决策：

1. Pub/Sub 分区策略：按 user_id hash 分区，保证同一用户事件有序
2. Dataflow 窗口：使用 1 分钟固定窗口，5 秒触发间隔
3. Exactly-once 语义：Dataflow 的 checkpoint 机制 + BigQuery 的 upsert 能力
4. 数据回溯：所有原始事件保留在 BigQuery 分区表中，支持任意时间范围重放

# Dataflow 核心处理逻辑
import apache_beam as beam
from apache_beam.transforms.window import FixedWindows
from datetime import timedelta

class Deduplicate(beam.DoFn):
    """去重逻辑：基于 event_id + user_id"""
    def process(self, element):
        event_id = element.get('event_id')
        if event_id not in self.seen:
            self.seen.add(event_id)
            yield element

class EnrichEvent(beam.DoFn):
    """ enrichment：关联维度数据 """
    def __init__(self, bq_client):
        self.bq_client = bq_client
        self.dim_cache = {}

    def process(self, element):
        user_id = element.get('user_id')
        if user_id not in self.dim_cache:
            # 从 BigQuery 查询用户维度
            self.dim_cache[user_id] = self.bq_client.get_user_dim(user_id)

        enriched = element.copy()
        enriched.update(self.dim_cache.get(user_id, {}))
        yield enriched

# 处理管道
(p
 | 'Read' >> beam.io.ReadFromPubSub(topic=input_topic)
 | 'Dedup' >> beam.ParDo(Deduplicate())
 | 'Enrich' >> beam.ParDo(EnrichEvent(bq_client))
 | 'Window' >> beam.WindowInto(FixedWindows(size=timedelta(minutes=1)))
 | 'Aggregate' >> beam.combiners.Count.PerElement()
 | 'WriteToBigQuery' >> beam.io.WriteToBigQuery(
     table='project.dataset.aggregated_stats',
     schema='event_type:STRING, count:INTEGER, window_start:TIMESTAMP',
     method='STREAMING_INSERTS',
     write_disposition=beam.io.BigQueryDisposition.WRITE_APPEND))

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VO Round 4：Behavioral + Googleyness

面试官问：

“分享一次你和团队在技术方案上产生分歧的经历。你是怎么解决的？”

我的回答（STAR 框架）：

Situation：团队在选型数据处理框架时，一部分人主张用 Spark，另一部分人（包括我）主张用 Dataflow/Beam。

Task：作为 DE Lead，需要做出技术决策，并让两边都接受。

Action：

1. 先量化对比：我写了基准测试脚本，在相同数据集上比较 Spark 和 Dataflow 的性能、成本和运维复杂度
2. 明确决策标准：延迟要求、成本预算、团队熟悉度、可扩展性
3. 做出决策：选择 Dataflow，因为它原生支持 streaming/batch 统一处理，运维成本更低
4. 给反对者一个交代：保留 Spark 作为批处理补充，但核心实时管道用 Dataflow

# 基准测试脚本（简化版）
import time
from pyspark.sql import SparkSession
import apache_beam as beam

# Spark 基准
spark = SparkSession.builder.appName("benchmark").getOrCreate()
df = spark.read.parquet("gs://benchmark-data/events/")
start = time.time()
result = df.groupBy("user_id").count().collect()
spark_time = time.time() - start

# Dataflow 基准
import apache_beam as beam
with beam.Pipeline(runner=beam.runners.DirectRunner()) as p:
    start = time.time()
    result = (p
        | beam.io.ReadFromParquet("gs://benchmark-data/events/")
        | beam.combiners.Count.PerElement())
    dataflow_time = time.time() - start

print(f"Spark: {spark_time:.2f}s")
print(f"Dataflow: {dataflow_time:.2f}s")

Result：Dataflow 在流处理场景下延迟降低了 60%，运维成本降低了 40%。团队接受了这个决策，同时保留了 Spark 用于一些特定的批处理任务。

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面试总结

成功经验

1. BigQuery 优化是必考项：分区、聚类、物化视图、slot 管理、成本控制，这些是 Google DE 面试的核心考点。

2. Dataflow/Beam 流处理能力：窗口模型、trigger 机制、exactly-once 语义、checkpoint 恢复，要能熟练解释和编码。

3. Googleyness：Google 看重的是协作能力、用户导向思维、解决问题的创造性。Behavioral 面用 STAR 框架准备 5-8 个核心故事。

4. System Design 注重实用性：不要求你画出完美的架构图，而是考察你能否在 trade-off 中做出合理的技术决策。

面试注意事项

准备方向：

• SQL：窗口函数、CTE、分区优化、物化视图
• Python + Beam：窗口模型、trigger、stateful processing
• System Design：实时数据管道、事件溯源、数据分层
• Googleyness：团队协作、技术决策、用户导向

面试技巧：

• Google 的面试官很看重 clarity of thought — 思路清晰比代码完美更重要
• 对于 SQL 优化题，先说优化方向，再给具体代码
• 对于 System Design 题，先 clarify 需求，再逐步设计方案

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