О канале

Карта канала

Собрались как то Staff Engineer из FIvetran, Senior Engineer из Yandex и VP of Engineering из Proximie и решили сделать новую платформу, где можно быстро подготовиться к собесу: NowInterview

Для тех, кто устал от шаблонных объяснений для каждой задачи

добавим балансировщик, кэш, шардирование

и хочет разобраться как действительно работают реальные системы и как в них решены самые сложные вопросы:

• как динамически конфигурировать правила через ZooKeeper для Rate Limiter?
• как избежать повторного показа профилей с помощью фильтров Блума в Tinder?
• как реализовать возобновляемую загрузку файлов по 50ГБ в Dropbox?
• как предотвратить назначение нескольких поездок одному водителю через распределенную блокировку в Uber?
• как реализовать совместное редактирование через CRDT+Websocket в Google Docs?
• как запускать 10k заданий в секунду точно в указанное время в Job Scheduler?

Кто не любит читать — можно глянуть видосы на их YouTube-канале.

Для тех, кто только вкатывается в тему - бесплатные материалы, которые объясняют на понятном языке с самых основ, что такое System Design, что ждет интервьюер и как не завалить собес - Кратко

Ну и если вы прошарены настолько, что готовы углубиться в реально серьезные темы, такие как паттерны масштабирования, обновления в реальном времени, управление конкуренцией и пройти практику System Design собеса по всем задачам выше, то для вас промокод на 25% на подписку Premium.

Промокод: TG (-25% на все планы, действует бессрочно)

Судя по реакциям на предыдущий пост, тут собрались только красавчики, которые уже все знают про System Design.

Поэтому запускаем канал и бота, где можно проверить свои знания по всем темам: кэширование, шардирование, проектирование API, индексирование БД, Redis, Kafka, Postgres и многим другим.

Канал @SystemDesignQuiz

Бот @nowinterviewbot

Можешь пройти тест и проверить, ты Cеньор только на бумажке или реально шаришь.
Не благодарите.

Как спроектировать сервис для поиска и оценки заведений, такой как Yelp, который выдержит 100 млн пользователей в день?

В подробном разборе - быстрый геопоиск, рейтинги без гонок данных, Elasticsearch vs Postgres и решения, которые ждут на интервью.
Бонусом идет видеоразбор для тех кто не любит читать.

Premium статья доступна бесплатно только для подписчиков этого канала: Проектируем Yelp

Воскресный подгон по System Design, я не знаю, как подогреть вас круче.

Представьте, вы проходите собес в OpenAI и на секции System Design вам дают задачу - спроектировать ChatGPT, но не с точки зрения обучения модели, а с точки зрения инфраструктуры необходимой для GPU-инференса и поддержки 200 млн пользователей ежедневно и 20 тыс запросов на генерацию в секунду.

В статье разберем, как:

• отдавать первый токен за 500 мс через SSE и не держать лишние соединения
• эффективно загружать GPU-воркеры с помощью очереди и непрерывной пакетной обработки (continuous batching)
• как проектировать квоты и приоритетные очереди для разных тарифов
• контролировать расходы на инференс в длинных диалогах с помощью KV-кэширования и скользящего окна

Скоро кончится лето... пора потихоньку готовиться к собесам.

Представьте, что вы проходите собес в Stripe (хотя, кого я обманываю, это будет Сбер и их ЮКасса) и на секции System Design вам дают задачу - спроектировать платежную систему, которая выдержит 10 тысяч транзакций в секунду, сохранит полный аудит каждой операции и не спишет платеж с клиента дважды.

В статье разберем, как:

• избегать попадания данных карты на серверы продавца, используя iframe и шифрование на клиенте
• строить неизменяемый аудиторский след через CDC и поток событий в Kafka
• не считать таймаут платежной сети сбоем и автоматически сверять спорные платежи
• шардировать базу по merchant_id и партиционировать Kafka по payment_intent_id, чтобы держать 10 тысяч TPS и не ломать порядок событий внутри одного платежа