存储研发⼯程师（存储引擎⽅向）

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路径：深耕存储引擎技术，成为分布式存储领域的架构师或技术专家，引领核心技术方向
• 技术管理路径：在积累足够技术深度后，可向技术团队负责人或技术经理方向发展，负责团队管理和技术规划
• 设计和实现大规模分布式归档存储系统的核心模块，确保数据可靠存储与高效管理
• 参与存储引擎的关键能力建设，包括优化数据冗余机制、提升存储效率以及智能的冷热数据分层策略
• 深入分析和解决存储系统中的性能瓶颈与疑难问题，确保服务在低成本下保持高可用性
• 精通C/C++或Rust编程语言，并拥有扎实的Linux系统编程与内核交互经验
• 深入理解分布式系统理论，如CAP、一致性、副本协议等，并有PB级存储系统的实际架构或研发经验
• 具备出色的代码质量意识、模块化设计能力和复杂系统问题的分析与定位技巧

申请策略

• 深入研究vivo在存储技术领域的公开技术博客、论文或开源项目，了解其技术选型和关注点，在面试中能体现你的了解和思考
• 准备一个能完整体现你技术能力（从问题定义、方案设计、编码实现到性能验证）的存储相关项目案例
• 突出与分布式存储系统直接相关的项目经验，特别是涉及数据引擎、文件系统、分布式协议等方面的工作
• 强调在C/C++/Rust系统编程、Linux内核或性能优化方面的技术深度，可以列出具体解决过的复杂问题或优化的成果
• 列举处理过的大规模数据存储案例，说明数据规模（如PB级别）、系统架构和你负责的核心模块
• 复习和深化分布式系统核心理论（如Paxos/Raft、分片、一致性哈希），并结合开源存储系统（如Ceph、TiKV、MinIO）的源码进行学习
• 实践系统性能分析和调优工具（如perf、ftrace、火焰图），并尝试分析一些开源项目的性能瓶颈

面试指南

• 回答系统设计问题时，遵循“场景分析 -> 核心挑战 -> 高层架构 -> 关键组件 -> 权衡取舍”的逻辑进行阐述
• 回答技术深度问题时，结合具体项目或案例，从“问题现象 -> 分析工具与方法 -> 根因 -> 解决方案 -> 收获”展开
• 所有回答尽量使用STAR原则（情境、任务、行动、结果），并量化成果（如性能提升百分比、延迟降低数据）
• 请介绍一个你过去设计或优化的分布式存储系统，重点描述其架构和你在其中负责的核心工作
• 如果让你设计一个支持海量冷热数据分层的归档存储系统，你会考虑哪些关键因素和核心组件？
• 在Linux系统编程中，如何定位一个由并发或内存引起的复杂性能问题？请举例说明
• 你如何理解存储系统中‘数据冗余’与‘存储效率’之间的权衡？请结合具体技术（如Erasure Coding）谈谈
• 请解释一下你简历中提到的PB级存储系统经验，具体的数据规模、业务场景以及你遇到的最大挑战是什么