技术面试手册（Tech Interview Handbook）是由前Meta资深工程师Yangshun编写的开源资源，专为忙碌的软件工程师量身定制，聚焦高效准备编码面试、系统设计和行为面试。它提炼了海量信息，直击要害，帮助用户避开无效刷题陷阱，转而掌握核心模式和策略。该手册已服务超过100万工程师，许多人据此拿到Google、Meta等顶级offer。
系统设计模式：从需求到高可用架构
系统设计面试考察候选人对大规模分布式系统的理解，通常针对中高级工程师。手册强调“先澄清需求，再逐步构建架构”的流程，避免盲目画图。核心观点：设计不是凭空想象，而是基于负载、延迟和容错的权衡。
步骤参数与清单：
- 需求澄清（5分钟）：明确功能、非功能需求。QPS（每秒查询数）设为初始1000，峰值10万；用户数日活1亿。问面试官：“支持多少并发？一致性要求强一致还是最终一致？”
- 高层次设计（10分钟）：客户端→负载均衡（Nginx或Envoy）→应用服务器（微服务，Kubernetes部署）→缓存（Redis，TTL 5-60分钟，命中率目标>80%）→数据库（MySQL分库分表，读写分离，主从复制延迟<100ms）。
- 瓶颈分析与优化：热点数据用布隆过滤器防穿透；消息队列（Kafka，分区数=主题数3，消费者组并行）；CDN加速静态资源，边缘缓存命中率>90%。容错：熔断器（Hystrix阈值错误率>50%、超时3s）、限流（令牌桶，QPS=预计峰值1.2）。
- 数据存储：NoSQL如Cassandra（最终一致，CAP中选AP）；分片键选高基数字段（如user_id hash）。备份：RPO<1小时，RTO<4小时。
常见案例参数：
- URL短链：base62编码（8字符支持10^14），Redis计数器防冲突，异步任务生成唯一ID（雪花算法，worker_id=机器IP%1024）。
- Twitter：粉丝数<1万用内存列表，>1万用set@服务查询；时间线用写扇出（热门用户）+读合并（冷门）。
- YouTube：视频分片存储（S3），转码队列（Celery），推荐用矩阵分解（offline batch，每日运行）。
这些参数源于真实系统实践，确保方案可落地。手册建议练习ByteByteGo课程，结合Grokking System Design，模拟45分钟全流程。
引用：手册指出，“系统设计面试评估设计真实软件系统的能力，涉及多组件交互”。
编码模式：算法挑战的模式识别
编码面试核心是模式而非孤题。手册提供按主题分类的备忘单（array、string、graph等），优先高频如数组（High）、图（High）。观点：掌握10大模式，覆盖80% LeetCode中题。
核心编码模式与清单（优先级高→低）：
- 滑动窗口（Sliding Window）：固定/可变窗口求子串。参数：left/right指针，条件while(right< n && !valid) right++；收缩while(valid && left<=right) left++。练习：Longest Substring Without Repeating (LC3)，Minimum Window Substring (LC76)。
- 双指针（Two Pointers）：快慢指针/左右夹逼。数组排序后left=0, right=n-1，sum>target right--。时间O(N)。练习：Two Sum II (LC167)，Container With Most Water (LC11)。
- 快速/慢速指针（Fast & Slow）：链表环检测，fast=fast.next.next, slow=slow.next，相遇后重置slow追fast。练习：Linked List Cycle (LC141)。
- 合并区间（Merge Intervals）：sort(start)，stack合并重叠。参数：if stack[-1].end >= interval.start, extend end。练习：Merge Intervals (LC56)。
- 循环排序（Cyclic Sort）：nums[i]==i+1位置交换。O(N)空间O(1)。练习：Find Missing Number (LC268)。
- BFS/DFS拓扑（Graph）：BFS用queue记录indegree=0入队，减邻居indegree。练习：Course Schedule (LC207)。
- 子集/组合（Backtracking）：for循环+递归，used数组防重复。剪枝：start=i+1。练习：Subsets (LC78)。
- Top K（Heap）：min-heap大小K，heapq.heappushpop。练习：K Closest Points (LC973)。
- 动态规划（DP）：状态转移，memo或table。参数：dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1] + grid[i][j])。练习：Unique Paths (LC62)。
手册的Grind 75是Blind 75升级版，可自定义75题计划，按模式分组，每周刷20题。结合AlgoMonster数据驱动模式学习。
面试通用清单：
- 沟通：Think aloud，时间/空间复杂度O标注。
- 边界：空输入、单元素、重复、最大/最小值。
- 优化：Brute→优解，空间换时间（如hashmap）。
- 测试：3-5例目测，面试官点头再码代码。
行为策略：STAR + 公司研究
行为面试用STAR（Situation-Task-Action-Result）框架。手册列顶级公司问题，如“Describe a challenging bug”。策略：准备5故事，量化结果（“优化20%延迟”）。研究公司价值观，问题反问：“团队工程水平如何定义？”
落地计划（4周）：
- 周1：系统设计2案例，画架构图。
- 周2：编码模式刷30题（NeetCode.io）。
- 周3：行为5故事+模拟mock。
- 周4：全流程练习，复盘。
这些模式非理论，而是可参数化工具，提升胜率。无论FAANG还是初创，都适用。
资料来源：
（正文约1250字）