今年早些时候走完了 Snowflake L5 senior SWE 的面试流程。system design 这一轮是大家准备最少的，同时在这个级别权重也最高。分享一下我学到的。
我拿到的题大概是这样："Design a query execution engine that can run analytical queries across hundreds of terabytes of data concurrently for thousands of tenants.（设计一个查询执行引擎，能让数千个租户并发在数百 TB 数据上运行分析查询。）"
对，就是很符合他们气质。
我观察到他们真正想看的点：
他们希望你概念上了解 Snowflake 的真实架构。 不是复读营销话术，而是核心理念：存储和计算分离，virtual warehouses 作为隔离的计算集群，cache 是按 warehouse 维度隔离的。如果你能用这些原则去落地你的设计，会显得你已经认真想过这个领域。
并发和隔离非常重要。 我花了不少时间讲 multi-tenancy：怎么防止一个重查询把另一个租户饿死。面试官在我提到资源排队和 auto-suspend 的时候明显很兴奋。
数据格式和压缩。 列式存储，为什么 Parquet/ORC 风格的格式有利于分析型工作负载，skip indexes。不需要深挖实现细节，但你要能说出这些概念，并解释为什么。
他们会追问规模。 题里出现了 "what breaks first（最先会坏掉的是什么？）"。我讲了当你有上百万个 micro-partitions 时的 metadata 开销，面试官确认这确实是他们在处理的真实问题。
我的准备：我读了 Snowflake whitepaper（2016 年的，但基础原理依然很相关），做了一些通用的分布式系统设计练习，然后专门花了一个下午思考 multi-tenant 的分析型数据库 vs. OLTP 系统。这个阶段，这可能比再刷更多 LeetCode 更值。
这一轮 60 分钟。大概 10 分钟澄清需求，35 分钟设计，15 分钟对某个组件深挖。进去要有结构化方法，但也要愿意根据面试官的兴趣点灵活转向。