Фреймворк
Подходы к проведению интервью
Как структурировать решение задачи и отвечать по шагам.
Книги и курсы по System Design Interview помогают выстроить мышление, выучить архитектурные паттерны и подготовиться к формату интервью. Это не «заучивание ответов», а тренировка навыка: как собирать требования, выбирать компоненты и аргументировать trade-offs.
Зачем читать книги по System Design Interview
- Дают структуру: требования → архитектура → deep dive → trade-offs.
- Расширяют словарь решений: кэширование, шардирование, очереди, индексы.
- Показывают типовые ошибки и ожидания интервьюеров.
- Помогают натренировать темп и формат ответа.
Книги и материалы в этой части
Широкий обзор тем + практические задачи и чеклисты.
Подходит: Быстрый старт и навигация по базовым темам.
Чёткий фреймворк интервью и разбор классических задач.
Подходит: Системная подготовка к интервью уровня mid/senior.
Структурированный процесс решения + много практики.
Подходит: Тренировка пошагового мышления и шаблонов ответов.
Сжатый фреймворк + набор задач для тренировки.
Подходит: Экспресс-подготовка и отработка структуры ответа.
Фокус на distributed transactions и common services.
Подходит: Углубление и расширение кругозора после базовых книг.
ML-специфика: данные, метрики, MLOps, evaluation.
Подходит: ML/AI направление и специализированные интервью.
Как выбрать источник под себя
Новичкам подойдут обзорные материалы и системный фреймворк. Если вы уже уверенно решаете стандартные задачи, переходите к более глубоким книгам и специализации (например, ML).
Сравнительная таблица источников
| Источник | Фокус | Сильные стороны | Подходит для |
|---|---|---|---|
| System Design Primer | Общий обзор и задачи | Чеклисты, breadth, open-source | Старт, навигация по темам |
| Alex Xu | Классические задачи | Чёткий фреймворк интервью | Системная подготовка |
| Leetcode курс | Процесс решения | Пошаговая структура и практика | Тренировка формата ответа |
| Hacking SDI | Короткий фреймворк | Концентрат и быстрый охват | Экспресс-подготовка |
| Acing SDI | Глубже в distributed systems | Кейс-база и инфраструктурные сервисы | Продвинутый уровень |
| ML System Design | ML/AI задачи | Метрики, данные, ML pipeline | ML/AI интервью |