今日固定时间表
08:30 wake 只保留起床；学习从 08:50 开始。三块窗口不互相挤占。
| 08:30 wake | 起床、早餐、准备白板；不安排预读或算法。 |
|---|---|
| 08:50—09:15 | 08:50—10:55 system design Bad/Good/Great 拆解 — 为三类 skew 各写一个 Bad、Good、Great，不用组件名糊弄。 |
| 09:15—09:50 | 08:50—10:55 system design 精确原文 — 读 News Feed potential deep dives 与 level expectation。 |
| 09:50—10:25 | 08:50—10:55 system design 机制化白板 — 画 async fan-out workers、celebrity pull merge、post cache replication、feed repair。 |
| 10:25—10:55 | 08:50—10:55 system design 指标和 failure window — 补 fan-out lag、duplicate item、cache stampede、celebrity merge p99。 |
| 14:30—16:15 | NeetCode Tag · Stack 三道题在下方独立算法表执行，避免系统设计表格挤压算法细节。 |
| 20:30—21:15 | 20:30—21:15 Staff 追问练习：celebrity 发帖、worker 重试、feed 重建、hot post 缓存雪崩。 |
算法模块
连续单一 NeetCode Stack tag；每天 3 题，14:30—16:15 完成。
| # | Problem | Invariant focus | 执行 |
|---|---|---|---|
| 4 | Generate Parentheses | 隐式栈 DFS：open/close 不变量。 | 35 分钟限时 + 5 分钟 invariant/bug risk |
| 5 | Daily Temperatures | 单调递减栈：等待更暖日期。 | 35 分钟限时 + 5 分钟 invariant/bug risk |
| 6 | Car Fleet | 按位置排序后的单调到达时间栈。 | 35 分钟限时 + 5 分钟 invariant/bug risk |
闭卷起手
先暴露自己的当前模型，再用 live headings 修正。
15 分钟闭卷回答：fan-out on read、fan-out on write、hybrid push/pull 分别在哪个用户分布下失败。
Hello Interview 精确目录
day 页面必须链接到具体 section anchors；周级 overview 不放小节链接。
| 项目 | 精确 section anchor | Disposition | 今天怎么用 |
|---|---|---|---|
| FB News Feed | Potential Deep Dives | deep dive | transition from HLD to scale questions |
| FB News Feed | 1) How do we handle users who are following a large number of users? | deep dive | fan-out on read and precomputed feed |
| FB News Feed | 2) How do we handle users with a large number of followers? | deep dive | fan-out on write, async workers, hybrid celebrity pull |
| FB News Feed | 3) How can we handle uneven reads of Posts? | deep dive | hot post cache and replicated hot-key reads |
| FB News Feed | What is Expected at Each Level? | level expectation | calibrate depth |
| FB News Feed | Mid-level | level expectation | basic flow |
| FB News Feed | Senior | level expectation | trade-offs, scale, failure |
| FB News Feed | Staff+ | level expectation | skew, operational rigor, principled simplification |
DDIA 精确决策卡
只读能改变今天设计决定的小节。
| 项目问题 | 精确 DDIA subsection | 改变的系统决定 |
|---|---|---|
| Feed table 是事实还是派生状态？ | Ch13 · 维护派生状态 | Post 与 Follow graph 是事实；per-user feed rows 是可重建派生状态，因此要有 lag、replay、repair 指标。 |
| fan-out worker 重试为什么必须幂等？ | Ch12 · 幂等性 | feed insert key 使用 (viewerId, postId)，重复事件只刷新位置/score，不产生重复 feed item。 |
| 如何看见派生 feed 已经落后？ | Ch13 · 观察派生数据状态 | 公开 per-shard fan-out lag、oldest unprocessed event、repair backlog，而不是只看 API p99。 |
今日产出与修复规则
| 课程角色 | CORE · all deep dives + Bad/Good/Great |
|---|---|
| 必须交付 | News Feed deep-dive matrix：large followees / large followers / uneven reads，各含 Bad-Good-Great、recovery 和指标。 |
| 修复规则 | 如果答案只是“用 Kafka + Redis”，必须补 event key、idempotent insert key、lag measurement 和 fallback read path。 |
Detailed lecture notes, audio, recall scripts, PDFs, Staff Q&A, and mock packs are archived locally and are intentionally not published on this site.