Собеседования по system design — это ворота к senior инженерным позициям в топовых tech компаниях.
В 2026 году эти собеседования эволюционировали далеко за пределы "спроектируй Twitter" или "спроектируй Uber". Интервьюеры теперь ожидают, что вы обсудите масштабируемость ИИ-систем, edge computing и обработку данных в реальном времени наряду с традиционными концепциями.
Если вы собеседуетесь на позиции senior software engineer, staff engineer или архитектора — особенно в FAANG компаниях — вы столкнётесь как минимум с одним (часто двумя) раундами system design.
Это руководство покажет вам, как именно подготовиться.
Что Такое Собеседование по System Design?
Собеседование по system design проверяет вашу способность проектировать крупномасштабные распределённые системы с нуля.
Вам дают широкую задачу типа "Спроектируй YouTube" или "Спроектируй URL shortener" и 45-60 минут чтобы:
- Уточнить требования
- Спроектировать высокоуровневую архитектуру
- Обсудить компромиссы
- Углубиться в конкретные компоненты
- Рассмотреть масштабируемость, надёжность и производительность
Что интервьюеры на самом деле оценивают:
Техническая Глубина
Понимаете ли вы фундаментальные концепции распределённых систем: теорема CAP, шардирование, кэширование, балансировка нагрузки?
Можете ли объяснить компромиссы между SQL vs NoSQL? Синхронной vs асинхронной обработкой?
Подход к Решению Задач
Задаёте ли вы уточняющие вопросы перед тем как прыгнуть к решениям?
Начинаете ли просто и итерируете, или переусложняете с самого начала?
Навыки Коммуникации
Можете ли объяснить сложные системы понятно?
Используете ли диаграммы? Объясняете ли компромиссы?
Реальный Опыт
Строили ли вы распределённые системы раньше?
Ваши ответы показывают, действительно ли вы работали с масштабом, справлялись с инцидентами в продакшене и принимали архитектурные решения под давлением.
Топ Вопросов по System Design для 2026
Классические Вопросы (Всё Ещё Актуальны)
1. Спроектируй URL Shortener (как bit.ly)
Почему спрашивают: Проверяет понимание хэширования, дизайна БД и кэширования.
Ключевые концепции:
- Кодировка Base62 для коротких URL
- Обработка коллизий хэшей
- Схема базы данных (таблица маппинга URL)
- Кэширование Redis для популярных URL
- Rate limiting для предотвращения злоупотреблений
- Трекинг аналитики (клики, география)
Поворот 2026: Добавь дашборд аналитики в реальном времени и rate limiting API с защитой от DDoS.
2. Спроектируй Instagram / Платформу для Фото
Почему спрашивают: Проверяет знание blob storage, CDN и генерации ленты.
Ключевые концепции:
- Object storage (S3) для изображений
- CDN для глобальной доставки изображений
- Генерация newsfeed (fan-out on write vs read)
- Пайплайн обработки изображений (thumbnails, сжатие)
- Стратегия шардирования для данных пользователей
Поворот 2026: Включи модерацию контента на ИИ и персонализированный ранкинг ленты с ML.
3. Спроектируй YouTube / Платформу Стриминга Видео
Почему спрашивают: Проверяет понимание работы с большими файлами, адаптивного стриминга и CDN.
Ключевые концепции:
- Пайплайн загрузки и обработки видео
- Адаптивный стриминг по битрейту (HLS, DASH)
- Архитектура CDN для доставки видео
- Дизайн базы данных (видео, пользователи, комментарии)
- Движок рекомендаций
Поворот 2026: Добавь поддержку live streaming с ультра-низкой задержкой (WebRTC) и чат в реальном времени.
Вопросы по AI/ML (Новые в 2026)
4. Спроектируй Систему Рекомендаций в Реальном Времени
Почему спрашивают: Проверяет знание ML serving, feature stores и инференса в реальном времени.
Ключевые концепции:
- Пайплайн feature engineering
- Online vs offline feature stores
- Model serving (TensorFlow Serving, Seldon)
- Инфраструктура A/B тестирования
- Предсказания в реальном времени vs batch
- Мониторинг моделей и обнаружение drift
5. Спроектируй ChatGPT / Приложение на LLM
Почему спрашивают: Проверяет понимание инфраструктуры LLM, prompt caching и rate limiting.
Ключевые концепции:
- Интеграция LLM API (OpenAI, Anthropic)
- Prompt caching для снижения затрат
- Стриминг ответов (Server-Sent Events)
- Управление context window
- Rate limiting и контроль затрат
- Векторная база данных для RAG
6. Спроектируй Поисковик с Семантическим Поиском
Почему спрашивают: Проверяет знание vector embeddings, similarity search и гибридного поиска.
Ключевые концепции:
- Традиционный инвертированный индекс (keyword search)
- Vector embeddings для семантического поиска
- Векторные базы данных (Pinecone, Weaviate, pgvector)
- Гибридный поиск (комбинация keyword + семантика)
- Модели re-ranking
Пошаговый Framework
Каждое собеседование по system design должно следовать этой структуре:
Шаг 1: Уточни Требования (5-10 минут)
Никогда не начинай проектировать без вопросов.
Функциональные требования:
- Какие фичи должна поддерживать система?
- Каков основной пользовательский поток?
- Есть ли специфические ограничения?
Нефункциональные требования:
- Сколько пользователей? (Масштаб)
- Соотношение чтений vs записей?
- Требования к задержке?
- Компромиссы консистентность vs доступность?
Шаг 2: Оценки на Салфетке (5 минут)
Оцени масштаб для принятия проектных решений.
Пример расчётов:
- 500M ежедневных активных пользователей
- Каждый пользователь постит 2 твита/день = 1B твитов/день
- Средний размер твита: 200 байт
- Необходимое хранилище в день: 1B × 200 байт = 200 GB/день
Шаг 3: Высокоуровневый Дизайн (10-15 минут)
Нарисуй простую диаграмму архитектуры с основными компонентами.
Для большинства систем:
- Клиент (web/mobile приложение)
- Load Balancer (распределение трафика)
- Серверы Приложений (бизнес-логика)
- Слой Кэша (Redis/Memcached)
- База Данных (SQL/NoSQL)
- Blob Storage (S3 для медиа)
- CDN (доставка статического контента)
- Очередь Сообщений (async обработка)
Шаг 4: Углубление (15-20 минут)
Интервьюер попросит углубиться в 2-3 компонента.
Типичные области углубления:
- Дизайн схемы базы данных
- Дизайн API (REST endpoints)
- Стратегия кэширования
- Подход к масштабированию (горизонтальное vs вертикальное)
- Сценарии отказов и восстановление
Шаг 5: Рассмотри Узкие Места и Компромиссы (5-10 минут)
Обсуди потенциальные проблемы и как их решить.
Типичные узкие места:
- Единая точка отказа (добавь избыточность)
- Hot spots базы данных (шардирование, read replicas)
- Пропускная способность сети (сжатие, CDN)
- Ограничения памяти (распределённый кэш)
Компромиссы для обсуждения:
- Консистентность vs Доступность (теорема CAP)
- Задержка vs Пропускная способность
- Стоимость vs Производительность
- Сложность vs Поддерживаемость
Фундаментальные Концепции, Которые НУЖНО Знать
1. Load Balancing
Распределяет трафик между несколькими серверами.
Алгоритмы:
- Round Robin (простой, равномерное распределение)
- Least Connections (маршрут к наименее загруженному серверу)
- IP Hash (сохранение сессии)
Инструменты: Nginx, HAProxy, AWS ALB, Google Cloud Load Balancer
2. Кэширование
Хранит часто запрашиваемые данные в быстрой памяти.
Уровни кэша:
- Кэш браузера (статические ассеты)
- Кэш CDN (edge локации)
- Кэш приложения (Redis, Memcached)
- Кэш базы данных (кэш результатов запросов)
Стратегии:
- Cache-aside: Приложение проверяет кэш, затем БД при miss
- Write-through: Пишет в кэш и БД одновременно
- Write-behind: Пишет в кэш, async запись в БД
3. Дизайн Базы Данных
SQL vs NoSQL:
Используй SQL когда:
- Требуется строгая консистентность (финансовые транзакции)
- Сложные запросы и joins
- Нужны гарантии ACID
Используй NoSQL когда:
- Массивный масштаб (миллиарды записей)
- Требуется гибкость схемы
- Нужна высокая пропускная способность записи
- Eventual consistency приемлема
Шардирование:
Разделение данных между несколькими базами.
Стратегии шардирования:
- На основе хэша:
shard = hash(user_id) % num_shards - На основе диапазона:
user_id 1-1M → shard1, 1M-2M → shard2 - Географическое:
пользователи US → shard US, пользователи EU → shard EU
4. Content Delivery Network (CDN)
Раздаёт статический контент с edge локаций близко к пользователям.
Преимущества:
- Сниженная задержка (географически ближе)
- Снижение нагрузки на origin сервер
- Защита от DDoS
Инструменты: CloudFlare, Fastly, AWS CloudFront, Akamai
5. Очереди Сообщений
Разделяют сервисы асинхронной коммуникацией.
Случаи использования:
- Асинхронная отправка email
- Обработка загруженных изображений в фоне
- Event-driven архитектуры
- Обработка пиков трафика (очередь буферизирует запросы)
Инструменты: Apache Kafka, RabbitMQ, AWS SQS, Google Pub/Sub
6. Теорема CAP
Можно гарантировать только 2 из 3:
Консистентность: Все узлы видят одинаковые данные одновременно
Доступность: Система всегда отвечает (даже если данные устарели)
Устойчивость к Разделению: Система работает несмотря на сетевые сбои
Выбор в реальном мире:
- CP системы: Банкинг (консистентность важнее доступности)
- AP системы: Ленты соцсетей (доступность важнее консистентности)
Типичные Ошибки
1. Слишком Быстро Прыгать к Решениям
Не начинай проектировать до уточнения требований.
2. Переусложнение
Не проектируй для 1 миллиарда пользователей когда у тебя 1,000.
Начни просто. Масштабируй когда нужно.
3. Игнорирование Компромиссов
У каждого решения есть компромиссы. Признавай их.
4. Не Задавать Уточняющих Вопросов
Интервьюеры хотят видеть, что ты собираешь требования.
5. Плохая Коммуникация
Используй доску. Рисуй диаграммы. Объясняй мысли вслух.
6. Игнорирование Нефункциональных Требований
Не фокусируйся только на фичах. Обсуди:
- Масштабируемость
- Надёжность
- Безопасность
- Мониторинг
Как Готовиться
1. Изучи Фундаментальные Концепции (2-3 недели)
Ключевые темы:
- Алгоритмы балансировки нагрузки
- Стратегии кэширования
- Шардирование и репликация БД
- Теорема CAP
- Consistent hashing
- Очереди сообщений
- Архитектура CDN
Лучшие ресурсы:
- Designing Data-Intensive Applications Мартина Клеппмана
- System Design Primer (GitHub репозиторий)
- YouTube канал ByteByteGo
2. Практикуй Типичные Вопросы (3-4 недели)
Проработай 15-20 классических задач по system design.
Вопросы для практики:
- Спроектируй URL shortener
- Спроектируй Instagram
- Спроектируй YouTube
- Спроектируй Uber
- Спроектируй WhatsApp
- Спроектируй Netflix
- Спроектируй ленту Twitter
- Спроектируй Dropbox
3. Проводи Пробные Собеседования
Практикуйся с коллегами или используй ИИ-интервьюера Interview Whisper.
4. Изучай Архитектуры Реальных Систем
Читай инженерные блоги топовых компаний: Netflix, Uber, AirBnb, Meta, Google.
Начни Практиковаться Сегодня
Собеседования по system design — самая сложная часть технического процесса — но и самая благодарная для освоения.
С правильной подготовкой ты можешь прийти на любое собеседование FAANG уверенным, что можешь проектировать масштабируемые системы.
Готов освоить system design?
Практикуйся с ИИ-Интервьюером Interview Whisper →
Получай обратную связь в реальном времени по твоим проектам систем. Практикуй неограниченное количество вопросов. Построй уверенность перед собеседованием в FAANG.
Связанные Статьи:
