2023年神策数据秋招技术岗第三批笔试我是在十月中旬参加的。说实话当时投递的时候主要看中它在大数据分析和用户行为数据处理这块的技术积累毕竟做后端和数仓方向的人对神策的 SDK 采集链路和 ClickHouse 存储引擎多多少少都有耳闻。笔试安排在牛客网进行整体题量不算特别大但覆盖面相当广从基础数据结构到大数据组件原理都有涉及跟我之前预想的“纯后端算法题”的笔试风格很不一样。如果你正准备投递神策的技术岗或者对这类偏数据方向的技术笔试感兴趣这篇内容应该能帮你少走不少弯路。我会把第三批笔试的题型结构、核心考点、答题思路以及我踩过的坑都整理出来尽量还原当时的做题现场方便你针对性地准备。1. 笔试整体情况与投递背景1.1 为什么神策的笔试题值得认真对待先聊点背景。神策数据在国内做用户行为分析和数字化运营这块算是头部厂商之一它的技术栈很贴近工业界真实场景前端埋点 SDK、数据接入层、ETL 清洗、OLAP 存储ClickHouse 用得很多、数据可视化平台整套链路非常完整。笔试题目不是简单刷几道 LeetCode 就能应付的它明显想考察你对数据链路整体的理解而不是仅仅看你会不会写快排、会不会背八股文。我当时投递的是后端开发岗笔试里大概有 60% 的题目跟数据结构、算法、编程语言基础相关剩下 40% 围绕大数据组件、数仓建模、分布式系统这些方向展开。这个比例在互联网公司校招笔试里算比较独特的因为很多纯互联网公司更偏向算法题定生死而神策明显更看重候选人对数据系统的了解程度。这也意味着如果你完全没有接触过 Kafka、ClickHouse、HDFS 这类组件靠临时抱佛脚会非常吃力。面试流程从笔试到后续面试的效率也比较高笔试只要认真准备能进下一轮的概率其实比想象中大。1.2 第三批笔试的基本信息第三批笔试安排在一个周日的下午时长 90 分钟全程在牛客网线上完成需要开摄像头和屏幕共享。题型分布大致是单选 15 题覆盖数据结构、网络、操作系统、数据库基础多选 10 题集中在大数据组件场景题居多很容易漏选或错选编程题 3 题难度梯度比较明显前一题算热身后两题有区分度简答题 2 题一题偏系统设计一题偏数仓建模。笔试时间说实话不算宽裕尤其是多选和简答特别耗时当时我做完单选和多选已经过去了 45 分钟留给编程题的时间只有 30 分钟左右。编程题整体难度不算变态考的是比较经典的算法题比如带条件的 DFS、数组区间处理这类但时间紧张的情况下很容易因为边界条件写崩。后面我会把这几道编程题的思路拆开细说。1.3 岗位方向与题目侧重点的差异神策技术岗笔试虽然是同一场但不同方向之间题目侧重点会有差异。后端开发岗更侧重 Java/C 基础、进程线程、网络协议同时会搭几道大数据组件的题目进去大数据开发岗则反过来Kafka、Spark、Flink 相关的题量明显增加算法题相对简单数据分析师岗位的笔试题会更偏 SQL 和统计概率编程题少一些。所以准备的时候一定要先搞清楚自己投的具体岗位不要用一套后端八股文去面所有方向。我当时有个朋友投的大数据开发岗跟我考同一批他的试卷里光 Flink 的窗口机制就考了四道题而我这边只考了一道简单的概念题。这也是神策笔试的一个特点它不是完全统一的卷子而是按岗位方向微调过的。2. 题型分布与核心考点拆解2.1 单选题看似基础实则挖坑单选题整体难度中等偏上题干本身不长但选项之间经常有很强的干扰性。我记得有一道题是考察 Java 的 HashMap 在 JDK 7 和 JDK 8 之间的区别选项里面“JDK 8 引入了红黑树优化链表过长的问题”和“JDK 7 中 HashMap 并发 put 可能造成死循环”这两个都正确但要选出最准确的描述就得权衡哪个才是核心变化。还有一道网络相关的题目考察 TCP 四次挥手中 TIME_WAIT 状态问的是主动关闭连接的一方在进入 TIME_WAIT 后需要等待多久。选项给了 1MSL、2MSL、3MSL、4MSL这道题不算难但很多人会混淆 MSL 和 RTT 的概念容易选成 1MSL。实际上 TIME_WAIT 要等待 2MSL目的是确保最后一个 ACK 能被对方收到同时让旧连接中的报文在网络中自然消失。操作系统考了一道虚拟内存和页面置换算法的题给了一个页面访问序列要求计算使用 LRU 算法时的缺页次数。这种题本身不难但我在做的时候发现题目里有个小坑页面数给的是 3但给出的访问序列里面最小页面号是 2让人误以为页面号从 0 开始计数其实题目已经明确说明了页面号范围仔细读题就能避开。单选的另一个特点是会考察一些偏实战场景的知识点。例如有一道题问的是 Nginx 的负载均衡策略中ip_hash 方式无法保证什么。很多人只看过概念知道 ip_hash 会根据客户端 IP 做哈希但不知道它其实无法保证服务器之间的负载绝对均衡因为不同 IP 段的主机数量可能差异很大导致哈希结果集中到某台机器上。这类题目就是典型的“只看文档没问题一上生产出问题”。2.2 多选题大数据组件的重灾区多选是我觉得整张卷子最恶心的部分不仅仅是知识点覆盖广更重要的是少选、错选都不得分。这意味着你必须对每个选项都有十足的把握才能得分蒙对的概率非常低。我记得有一道关于 Kafka 的题目问的是 ISRIn-Sync Replicas机制的相关描述。选项有“ISR 中的副本都跟 leader 维持着同步状态”“当 follower 副本落后 leader 过多时会被踢出 ISR”“ISR 中的副本必须全部写入成功才能返回 ack 给生产者”“ISR 列表保存在 ZooKeeper 中”。前两个是正确的第三个是错的因为生产者 acks 参数设置为 -1 时只需要 ISR 中所有副本确认写入不一定要求全部同步副本写入第四个也是错的因为 ISR 列表实际上由 broker 在内存中维护并不是直接保存在 ZooKeeper 里Controller 只是通过心跳感知 broker 的状态变化。这种题光靠背八股文完全不够得真正理解 Kafka 副本同步的工作原理。当时我在这道题上纠结了很久最后选了两个答案幸好是对的。多选题里还考了 HDFS 的写入流程、Spark 的宽窄依赖判断、Flume 的拦截器作用等基本覆盖了主流大数据组件的核心机制。多选还有一个典型考法给出一个场景让你选出合适的解决方案。例如有一道场景题说某业务每天凌晨需要处理前一天的日志数据数据量在几十 GB 级别要求延迟尽量低、成本尽量低问哪些方案是合理的。选项里给了 Spark 批处理、Flink 实时流处理、Hive 离线批处理、Kafka Streams。答案是 Hive 离线批处理和 Spark 批处理因为数据是“前一天”的天然是批处理场景Flink 实时处理没必要Kafka Streams 也不适合这种大规模历史数据的批量清洗。2.3 简答题系统设计与数仓建模简答题一共两道分值占比不小建议留出至少 15 分钟来写。第一道题是系统设计题要求设计一个支持千万级日活用户的行为数据采集系统需要描述整体架构以及如何保证数据不丢失、如何做到实时与离线两条链路的数据一致性。这道题看起来很开放但实际考察的是你对数据采集链路的真实理解。我的大致思路是客户端通过埋点 SDK 将行为数据缓存到本地批量上报到接入层接入层用 Nginx 做负载均衡再转发到 Kafka实时链路从 Kafka 直接消费经过 ETL 清洗后写入 ClickHouse供实时看板查询离线链路从 Kafka 落一份数据到 HDFS通过 Spark 定时任务做批量加工写入 Hive 数仓。数据一致性的问题我当时写了两个方案一种是离线加工时重新读取 Kafka 原始数据保证实时和离线计算的原始输入一致避免因实时清洗逻辑和离线清洗逻辑不同而出现数据偏差另一种是通过比对 Kafka 的 offset 和 HDFS 上的文件记录数做定期对账补发缺失的数据。实际上神策内部的做法也类似这是业界比较成熟的双链路设计方式写出来一般不会有太大问题。第二道题是你设计一张用户行为分析主题的事实表需要说明粒度、维度、度量以及如何处理会话 session 的划分。这道题我认为是整张卷子里最贴合神策业务的一道因为神策的核心产品就是用户行为分析。我当时的回答是先确定粒度一行记录代表用户一次会话内的一个行为事件比如一次启动、一次点击、一次页面浏览。维度包括用户ID、设备ID、事件类型、发生时间、页面URL、来源渠道、App 版本、地理位置、会话ID等。度量方面可累加的事实有事件计数值、停留时长、交互次数等。会话划分这块我写了采用“间隔 30 分钟无新行为则视为一个新会话”的规则并提到这需要结合具体业务调整例如视频类 App 可能要考虑前后台切换的状态变化。最后我补充了一句说事实表通常还要保留事件原始属性字段的 JSON 串方便后续对事件自定义属性做扩展分析不必频繁改表结构。2.4 编程题时间紧边界条件容易翻车编程题是三道难度递增。第一题比较轻松给你一个整数数组和一个目标值要求返回数组中两个数的下标使得它们的和等于目标值。这就是经典的 two-sum 变体用哈希表一遍遍历就可以解出来时间复杂度 O(n)。这个题目本身没啥难度但要注意题目要求的是返回下标而不是具体值而且下标是 1-based 的还是 0-based 的要看清楚。第三批笔试里给的是 0-based我当时因为直接套以前写过的模板差点写成了 1-based 返回还好提交之前检查发现了。第二题开始有了区分度题目大意是有一个只包含 0 和 1 的二维网格1 代表岛屿0 代表海水要求计算岛屿的周长。岛屿内部没有湖泊所有 1 都是连通的。这道题最直接的想法就是遍历每个为 1 的格子检查它的四个邻居如果邻居是边界或者邻居是 0就把周长加 1。这个思路是 O(4 * n * m)完全够用。但这里有个容易出错的地方如果你用 DFS 的方式去遍历岛屿递归深度在网格特别大的情况下可能会栈溢出所以用遍历加条件判断会更好。我当时写的是双重 for 循环加四方向判断逻辑简单也不容易出错。第三题是一道带点难度的 DFS 题本质上是一个矩阵中的单词搜索问题给定一个二维字符网格和一个单词要求判断网格中是否存在一条路径可以组成这个单词路径上的格子必须是相邻的上下左右同一个格子不能重复使用。标准的解法是回溯 剪枝对每个格子作为起点尝试 DFS同时用一个 visited 数组记录已经走过的格子。这道题的关键在于剪枝当前格子字符不等于单词对应位置的字符时直接返回不需要继续往下走。另外回溯之后要把 visited 状态恢复不然会影响其他路径的搜索。如果网格比较小暴力遍历所有起点不会有性能问题但如果网格有 100x100 规模就需要考虑在递归过程中尽量提前剪枝。第三题其实还有个隐藏考点当网格中某个字符的出现次数小于单词中对应字符的出现次数时可以直接返回 false。这个预处理优化属于锦上添花但在时间复杂度敏感的题目中能起到明显的剪枝效果。我当时在最后几分钟才想到这个优化但已经来不及改了只提交了基础版本。3. 实操过程与核心环节的心得3.1 考前准备我是怎么刷题和补知识点的针对神策的笔试我大概提前两周开始系统准备。因为我已经知道神策的业务和技术背景所以把精力主要放在三个方向算法题保持手感、大数据组件原理深挖、数据仓库设计的常见套路。算法题方面我每天会在 LeetCode 上刷 3 到 5 道题重点放在数组、哈希表、DFS/BFS 和字符串处理这几类因为从往年笔试经验来看神策很少出特别偏的算法题比如线段树、树状数组这类竞赛题基本不会出现更多是考察代码实现的准确性和边界条件的处理能力。所以我刷题时更注重手写实现的速度而不是一味追求难题。大数据组件方面我花了不少时间梳理 Kafka、ClickHouse、Spark、HDFS 这几个核心组件的原理。特别是 Kafka 的消息可靠性机制这是神策这种数据采集场景绕不开的话题。我给自己整理了一套FAQ式的笔记比如“Kafka 如何保证消息不丢失”“生产者 acks 参数的三种级别有什么差别”“消费者 group 的 rebalance 机制是怎么触发的”。这种整理方式对应对多选题特别管用因为多选题就是要把概念抠到细节层面。数仓建模这块我专门看了一些关于用户行为分析数仓的案例重点理解事实表和维度表的设计原则、会话划分的常见规则、星型模型和雪花模型的区别等。虽然短期内不可能变成数仓专家但至少考试时遇到简答不至于脑子里一片空白。3.2 实战答题时的节奏控制90 分钟做 30 道题时间分配真的非常关键。我个人的策略是单选控制在 25 分钟内解决碰到不确定的题先标记不恋战多选控制在 20 分钟遇到没有十足把握的选项果断舍弃简答题留 15 分钟最后剩 30 分钟给编程题。这套节奏在我实际执行时大概偏差了 5 分钟左右。因为多选比想象中难我花了差不多 25 分钟才把十道多选做完导致最后编程题实际只有 25 分钟多一点。第一道 two-sum 花了 5 分钟第二道岛屿周长花了 8 分钟第三道单词搜索最后只剩 12 分钟写完核心逻辑后几乎没怎么测试就提交了。幸运的是第三题的思路写得比较清晰没有出编译错误最后也通过了。这里我想强调一个经验如果编程题时间不够宁可牺牲第二题的额外优化也要保证每题都能跑通基本用例。笔试系统是按通过用例的比例给分的一道题跑通 50% 的用例就能拿到一半分数三题各拿一半就是 15 分左右的编程题得分如果死磕难题导致简单题没有提交时间反而得不偿失。3.3 简答题的答题技巧先搭框架再补细节简答题最忌上来就写一大堆文字结果没有逻辑层次。我的习惯是新起一个草稿区先列出几个关键词比如“客户端埋点 - 接入层 - Kafka - 实时/离线链路 - 数据一致性”然后在这个框架下逐段展开阐述。例如系统设计那题我实际上只写了四个段落第一段总体架构第二段实时链路第三段离线链路第四段数据一致性方案。每段只写三四句话把关键组件和核心机制讲清楚就够了。面试官阅卷时看重的是你是否对数据链路有全局认识而不是看你写了多少字。用列点的方式组织内容比写一大段文字更容易让阅卷人抓到重点。数仓建模那题也是一样我用了“粒度-维度-度量-会话划分”这样的结构来组织答案每个部分单独一段方便阅卷人快速定位。简答题里如果能适当画一个 ASCII 架构图或者分层图效果更好。比如第一题我写了一个简单的分层示意接入层 - 消息队列 - 计算引擎 - 存储层然后每一层写对应的组件。这比纯文字描述直观很多。3.4 我踩过的坑与复盘这次笔试我有两个比较明显的失误。第一个失误在多选题上。我记得有一道关于 Spark RDD 的题目问哪些操作是宽依赖。我选了 groupByKey 和 reduceByKey但实际上 reduceByKey 在分区内会先做一次合并因此某些情况下会被视为窄依赖。这个细节在平时学习的时候不太会注意到但在笔试里就是致命的。这也让我意识到神策的多选题非常喜欢考“边界情况”和“特定条件下的例外”光记住“XXX 是什么”远远不够还要理解“XXX 在什么情况下会变成 YYY”。第二个失误是简答题第二题的会话划分。我当时只写了“30 分钟无新行为则切分新会话”这一种规则但其实神策这类产品在真实实现中还会考虑跨天逻辑、前后台切换状态、事件优先级等维度。如果当时我能多写一句“在实际实现中还需要结合具体业务场景调整间隔阈值并考虑前后台切换等状态变化”这道题的得分应该会更理想。这也提醒我简答题不要只答题目问的那个点适当往外围扩展一两个相关细节哪怕只是提一句都能向阅卷人展示你的思考深度。4. 数据结构与算法笔试的常见问题与排查技巧4.1 经典考点速查表根据这次笔试以及周围同学的反馈我整理了一份高频考点速查表覆盖了神策笔试中比较常见的算法相关考点。如果你准备时间不多优先看这些内容。考点常考形式实际踩坑点HashMap / HashSet单选JDK 7 与 JDK 8 的差异、并发场景下的行为TCP 连接管理单选TIME_WAIT 时长、半关闭状态、握手次数进程与线程单选协程是否属于线程的轻量级实现LRU 缓存单选/多选页面访问序列中页面号的起始边界Kafka 可靠性机制多选ISR、acks 参数、min.insync.replicas 的作用Spark 宽窄依赖多选reduceByKey 在分区内合并的边界情况DFS/BFS编程题递归爆栈、visited 数组的恢复前缀和/差分编程题区间开闭边界、索引偏移字符串处理编程题大小写转换、空格处理、KMP 边界大数据组件概念多选/简答组件原理不是官网文档的字面复述表里的前几项几乎每次大厂笔试都会碰到最后一项则是神策这类数据公司特有的考点。如果你前期准备的算法题已经比较扎实建议把更多时间放在这些偏工程和数据方向的考点上性价比会更高。4.2 编程题翻车场景边界条件、状态恢复、输入格式编程题里最常见的翻车原因有三个边界条件处理不当、DFS 状态恢复遗漏、输入格式解析出错。边界条件是最经典的坑。例如岛屿周长那道题如果你只检查了“邻居是否为 0”而没有检查“邻居是否越界”那么网格边界处的 1 统计时会漏掉外侧的边。正确的做法是先判断邻居是否越界如果越界则说明当前格子的这条边是外边界直接累加周长如果没越界再判断邻居是否是海水。很多人在做这道题时会先判断邻居是否为 0导致越界的地方没有计数后面发现结果不对还得重新排查。DFS 的状态恢复问题几乎是所有回溯类题目的通病。单词搜索那道题如果你在递归前把格子标记为 visited但是递归结束后没有恢复为未访问那么下一条搜索路径走到这个格子时会被误判为“已访问”导致漏掉合法路径。很多人在 LeetCode 上刷题时习惯了用二维 visited 数组但笔试为了省事可能会用位运算或者直接修改原数组来标记这时候就得特别注意恢复原值。我在笔试时因为没有恢复 visited 状态导致第三题在一开始跑测试用例时少了一个正确答案后来补上恢复逻辑才通过。输入格式解析在大厂笔试里也经常出问题尤其是用 Java 写代码时Scanner 的 nextLine 和 next 混用容易出现换行符残留导致读取错误。我建议在笔试前提前准备好自己常用的输入模板比如用 BufferedReader 一次性读取全部输入再按行解析这样可以避开很多麻烦。4.3 笔试系统的使用技巧与隐患牛客网的笔试系统整体还是比较稳定的但也存在一些小隐患。屏幕共享对网络带宽有一定要求如果家里 Wi-Fi 不稳定建议提前用有线网络连接。我自己当时用的无线网做到第三道编程题时出现了大概十几秒的卡顿吓出一身冷汗。另一个小技巧是牛客网编程题的输入输出是在线评测的不需要像本地 IDE 那样包含包名和类名但 Java 语言的类名必须是 Main否则会编译失败。C 代码的头文件如果写少了评测系统提供的编译器版本和本地不一致也可能会报编译错误。最好提前确认好自己使用语言的编译环境和标准库情况。对于简答题要注意答题框支持简单的 Markdown 语法但不是所有 Markdown 渲染都能识别。我建议用“小标题 短段落”的形式组织答案避免使用表格因为某些浏览器里表格可能无法正常渲染。保持答案结构的可读性让阅卷人一眼就能抓到重点比堆砌长篇大论更有效。4.4 复盘工具与学习资源推荐笔试结束后我整理了这次遇到的所有考点重新过了一遍自己的薄弱环节这里也分享几个我自己常用的学习资源。算法方面LeetCode 的 Top 100 高频题列表非常值得刷特别是数组、哈希表、链表、二叉树、DFS/BFS 这几类。先按照标签分类刷每道题写完后在评论区看别人的解法对比自己思路的差距。如果是为了应对笔试不必死磕困难题把中等题做熟练保证 20 分钟内能写出来就基本够用了。大数据组件方面官方文档是很宝贵的资源因为它对机制的描述最准确。Kafka 的官方文档中关于可靠性的章节、Spark 的官方文档中关于 RDD 依赖的章节我都反复看过很多遍。网上的博客虽然通俗易懂但有时代码细节已经被修改过和当前版本对不上反而不如文档可靠。数仓建模方面我推荐看《数据仓库工具箱》或者一些数仓搭建的实战博客。重点看事实表设计、维度建模方法论、会话识别等主题在笔试时遇到简答题可以直接用书里的框架来组织答案比自己临时想更有条理。5. 笔试中的综合经验与实用建议5.1 阅读题干的技巧笔试过程中很多人会因为时间紧张而忽略了题干中的细节导致明明会做的题也拿不到分。我在做单选和多选时习惯先把题目最后一句问的是什么看明白再回过头来读题干。比如“以下说法错误的是”“以下哪个选项与题目描述不符”这两种问法答案方向完全相反如果没看清就很容易选反。数据结构和算法题里的题干也要注意几个关键词“下标从 0 开始还是从 1 开始”“必须包含头尾节点”“是否可以重复选取元素”“是否有序”。这些条件直接影响解题方案。有一次我遇到一道跟数组相关的题题干明确说数组已经按升序排列这时可以直接用双指针法做但我一开始没注意到有序这个条件先是按哈希表写了一版后来发现题目有这个条件才换成双指针优化复杂度。简答题的题干里还经常隐藏着业务场景信息。比如“某 App 日活用户 1000 万需要支持实时查看用户行为漏斗同时需要离线分析用户留存”这句话至少包含三个关键信息实时链路、离线链路、用户行为分析场景。从这三个信息就可以推导出实时链路需要 Kafka 加流计算引擎加 OLAP 存储离线链路需要 HDFS 加批处理引擎加数仓最终的分析需求决定了事实表的设计方式。5.2 时间分配与心态管理我周围不少同学笔试失败不是因为不会做而是因为时间分配出了问题。比如有人在一道多选上纠结了十分钟最后还是没选对反而导致后面编程题没时间写。笔试的节奏核心原则是确保自己能力范围内的题都做对不擅长的题快速跳过去不要因为一道题破坏整体节奏。我自己的实际操作是单选和编程题优先多选和简答其次。因为单选考察的知识点比较直接编程题分值大多选和简答即使准备了也可能因为选项陷阱而失分。把时间花在有把握的题型上收益是最大的。心态方面笔试开始前可以先做两三次深呼吸告诉自己这只是一次阶段性的验证不会决定整个人生。遇到卡壳的题目时不要慌张先跳过等其他题做完再回头分析。很多看似复杂的题目冷静下来再看一眼往往就能发现突破口。5.3 跨方向投递的笔试准备差异神策除了后端开发岗同样招大数据开发、前端、客户端、算法和数据分析等方向。如果你在考虑投多个方向笔试准备上要有所侧重。大数据开发岗的笔试明显偏向大数据组件建议重点复习Kafka 的副本机制与消息可靠性、Spark 的宽窄依赖与 RDD 血缘、Flink 的窗口机制与状态管理、HDFS 的读写流程与容错机制。这些内容在牛客网上有大把的面经整理成笔记反复阅读笔试前再翻一遍就能有不错的短期记忆效果。数据分析师岗位的笔试更侧重 SQL 的能力和概率统计。SQL 题常见的有连续登录天数计算、用户留存率计算、分组 TopN、行列转换等这些在 LeetCode 的数据库题库里都有类似题目。概率统计方面常见的有贝叶斯公式、期望计算、假设检验的概念题难度不算高。算法研究岗的笔试会明显偏难可能涉及动态规划、图论高级算法、机器学习基础等。如果你不是算法科班出身建议不要轻易尝试如果确实想投至少要提前一个月刷算法题和熟读统计学习方法中的核心模型。5.4 笔试后的第一时间复盘技巧笔试结束后趁记忆还热乎立刻在手机备忘录里记下自己印象深刻的题目和考点特别是那些蒙对的和做错的知识点。这个动作非常重要因为后续面试很可能围绕笔试中暴露出来的薄弱环节展开追问。我当时就把 Kafka ISR 踢出机制的细节记了下来后来二面的时候面试官果然问了一个类似的问题我因为有复盘过回答得比较流畅。复盘时除了记录题目还要记录自己做题时的思考过程尤其是“为什么当时犹豫了”“是什么让我选错了选项”。这些记录能帮你在后续准备中精准地找到自己的知识盲区比盲目刷题高效得多。我还会把错题整理到自己的知识库中按照“知识点、题目描述、我的答案、正确答案、错误原因、正确思路”六个维度记录。这样一段时间后回头翻看很多曾经踩过的坑会变得非常清晰。6. 几个值得深入准备的技术方向6.1 数据链路与消息队列的底层原理神策的业务决定了它和消息队列、数据链路有着密不可分的关系。笔试中提到 Kafka 的频次很高单选题里可能会考 Kafka 的架构角色多选题里考 ISR 和 ack 机制简答题里的系统设计也要用到 Kafka。建议把这块的知识体系梳理通透。Kafka 的学习建议从生产者的写入流程开始。生产者发送消息到 broker 时首先要经过分区器的计算确定消息发往哪个分区然后写入对应分区的 leader 副本。follower 副本从 leader 拉取数据进行同步当所有 ISR 中的副本都同步完成后才向生产者返回 ack。把这条主流程理清楚涉及副本机制、acks 参数、重试机制、消息顺序性等问题就都能顺藤摸瓜地理解。另外一个比较容易忽略的点是消费者端的 rebalance。很多笔试题目不只考 Kafka 生产端还会考消费端的 group 管理和 offset 提交。比如问“消费者宕机后分区会如何重新分配”“offset 自动提交可能引起什么问题”。建议结合实际场景去理解比如一个消费者 group 内有三个消费者订阅了一个有五个分区的主题那么会有一个消费者处理三个分区另外两个消费者各处理一个分区这样就能理解分区分配和消费者数量的关系了。6.2 用户行为分析场景下的数据建模要点神策的产品核心是用户行为分析这类业务的数据建模方式与传统电商数仓有相似之处但也有明显的不同。传统电商数仓更关注订单、商品、用户维度的建模而用户行为分析需要处理的是海量、高基数的事件数据。在事实表设计上我倾向于采用近似“事件事实表”的建模思路每一行代表一个用户行为事件比如启动 App、浏览页面、点击按钮、支付订单等。核心字段包括事件 ID、用户 ID、设备 ID、事件时间戳、事件名称、事件属性如页面 URL、按钮名称、商品 ID、会话 ID 等。会话划分是用户行为分析的难点。简单场景可以用“间隔 30 分钟无操作则切分新会话”但真实业务中还要考虑如果用户前后台切换算不算同一个会话如果用户在凌晨 23:59 有点击、00:01 又有操作跨天的会话应该归属哪一天这些都是笔试题可能展开问的点。我当时准备的思路是会话 ID 由用户 ID 加首次事件时间戳生成每次判定会话所属日期时以会话的“首个事件时间”为准。这样既能处理跨天场景也能保持会话的完整性。维表方面要考虑用户维表、设备维表、渠道维表、页面维表等。关于缓慢变化维的处理比较常用的是拉链表或者保留历史字段的方式。笔试中如果出现这类问题能答出“保留历史”“用生效日期区分”这些要点基本就能拿到大部分分数。6.3 实时与离线链路的一致性方案神策这类数据平台实时链路和离线链路往往要并行存在。实时链路支撑实时看板、实时预警离线链路支撑深度分析、数据回刷、报表产出。两条链路如果数据口径不一致会给业务方带来很大困扰。笔试简答里的系统设计题本质上就是在考察你能否理解并解决这个问题。一个比较常见的方案是 Lambda 架构即实时链路和离线链路并行计算最终在服务层做一个合并。优点是实时性好缺点是两条链路的计算逻辑容易不一致维护成本高。Kappa 架构则是只用流计算引擎所有数据都通过流的方式处理减少了两套逻辑的维护成本但对流引擎的稳定性和状态管理要求很高。笔试时如果让你设计架构不必拘泥于某个固定的架构模式。优先保证实时链路能够提供秒级到分钟级的数据可见性离线链路能够对全量历史数据做精确计算可以覆盖实时链路的计算结果两条链路的最终输出要能够对账发现差异后进行离线修正。这个思路放在大多数数据平台设计题里都能得分。6.4 SQL 能力虽然没有单独设题但做题绕不开虽然神策技术岗笔试没有专门设 SQL 大题但在简答题的答案组织、编程题的数据处理逻辑里SQL 功底还是能间接体现出来的。比如数仓建模那题如果你能在答案里写出几句示例 SQL比如按用户、按天统计关键行为事件的查询语句会让阅卷人觉得你不仅有理论还能落地。SQL 练习的重点建议放在窗口函数上包括 row_number、rank、dense_rank、sum over、lag 和 lead 等。用户行为分析中常见的“次日留存率”“连续登录天数”“TopN 行为事件”都能用窗口函数解决。还有一些比较 tricky 的查询比如求每个用户相邻两次会话的间隔时间用 lag 或者 lead 很方便。如果笔试的编程题允许选择用 SQL 或代码实现遇到数据处理类题目时用 SQL 写可能反而更简洁。6.5 常见笔试软件环境问题线上笔试最怕的不是题目难而是环境出问题。以下几点是我个人的经验总结提前一天测试摄像头、麦克风、浏览器兼容性确保能正常打开牛客网的在线笔试链接。笔试当天至少提前 30 分钟进入候考页面把手机放在摄像头监控范围内保证不会因为环境检测不通过而无法进入考试。浏览器不要用 IE 或旧版本浏览器推荐使用 Chrome 或 Edge 的较新版本并且关闭所有不相关的标签页和插件避免意外弹出影响考试。编译环境方面笔试前确认自己使用的语言版本比如 Java 版本是 JDK 8 还是 JDK 11C 是 C14 还是 C17避免代码里用到高版本特性而导致编译失败。这些细节看似不起眼但在压力环境下真的会影响发挥。笔试前把自己能控制的因素都控制好剩下的就是专注答题了。7. 给下一届候选人的一些建议7.1 不要把大厂通用八股文当作全部虽然神策笔试中也包含常规的计算机基础题目但它的核心特色明显偏向数据链路和大数据组件。如果你只刷了 LeetCode 和常见的 Java 八股文没有接触过 Kafka、HDFS、数仓建模这些内容笔试成绩大概率不会太理想。反过来如果你对数据平台领域有一定了解即使算法题水平一般也有机会通过笔试进入下一轮。准备时我建议把 60% 的精力放在常规算法与基础八股上40% 的精力放在大数据与数仓知识上。这个比例可以根据你投的岗位微调投后端开发岗就把基础八股比例调高一点投大数据岗位就反过来。7.2 做一份自己的知识体系笔记不要直接背网上整理好的面经那只能帮你应付一时无法形成长期记忆。我之前说过把知识点按照“是什么、解决了什么问题、底层原理是什么、有什么局限性”四个维度去整理效果会好很多。这样做出来的笔记不是复制粘贴的面经而是自己消化后的体系面对笔试里变化的问法也能举一反三。比如学习 Kafka 时不要只记“ISR 是什么”而是问自己几个问题ISR 主要由谁维护ISR 收缩的触发条件是什么ISR 收缩后对消息可靠性有什么影响如果可以动手测试还可以通过修改参数观察 ISR 的变化这种动手实践带来的理解深度远胜于纯看文档。7.3 保持对业务和工程落地的敏感度最后想说一句可能比较“虚”但很重要的话笔试准备不应只是为了过题库更要思考“企业为什么出这道题”。神策关心你的算法能力是因为平台在数据处理和查询引擎侧确实需要高性能的代码神策关心你对 Kafka 和数仓的理解是因为采集链路和用户行为分析的核心业务就是这样搭建的神策关心你会不会写简答题里的系统设计是因为它的平台就是一个活生生的实时数据分析系统。保持对业务场景和工程落地的敏感度做题时多想想“这个知识点在真实系统中是怎么被触发的”。这种思维方式不仅能帮你在笔试中拿到更高的分也能在后面几轮面试中展现出真正的专业度。我记得在二面时面试官问我“线上频繁 OOM 该如何排查”我因为带着这种思路准备过直接按照从内存监控、GC 日志、堆转储分析到代码缺陷定位的路径回答对方明显反馈不错。笔试只是第一步它考察的思维方式和知识体系会在整个面试流程中持续发挥作用。