OfferForge 导师 Dr. W. — 博士毕业，前 FAANG Senior MLE。研究方向为大规模分布式机器学习系统，曾在顶级国际学术会议发表多篇论文。负责团队学术方向把控与 MLE 面试辅导。
OfferForge 导师 Dr. S. — 前大厂 Senior SDE，精通分布式系统与大规模数据处理。曾在顶级技术会议发表多篇技术报告，专注于系统可扩展性与可靠性。负责课程体系设计与 System Design 面试辅导。
OfferForge 导师 Dr. L. — 前大厂 Senior SDE，深耕分布式系统与微服务架构。在服务治理、事件驱动架构方面有丰富实战经验。负责求职策略制定与 SDE 面试辅导，已帮助多位候选人斩获 Senior 级别 Offer。
Databricks 的电面和很多公司常见的 45 分钟 phone screen 不太一样，完整占满了 60 分钟的时间。这也能看出 DB 在面试流程上的严谨。他们并没有设计成两道题，而是把所有时间都聚焦在一道核心题目以及相关的 follow-up 上。候选人需要在过程中持续沟通，澄清边界条件，并逐步优化解法，而不是在有限时间里被迫切换上下文。
题目的核心是实现一个类似 LeetCode 362 的 Hit Counter。目标是设计一个数据结构，能够在任意时刻返回过去五分钟内的总 hit 数。基本思路是使用 key-value pair 来存储，其中 key 是秒级时间戳，value 是该秒的 hit 次数。
为了保证查询效率，可以再配合一个队列，按时间顺序维护所有 hit 的时间戳。每当有新的 hit，就更新该秒的 value 并压入队列。在调用 getHits 时，先清理队列头部那些早于当前时间 300 秒的记录，再累加剩下的次数即可。这个思路实现简单直观，时间复杂度较低，能够应对一般场景下的请求。
真正的考点在 follow-up。当系统需要处理的请求量急剧上升时，比如一秒内可能有成千上万次 hit，如果仍然为每次请求单独存储一条记录，空间就会迅速膨胀，系统难以支撑。
优化方法是进行聚合，把相同秒内的请求合并，只保存时间戳和该秒的总次数。这样无论一秒内发生多少次 hit，都只会生成一条记录。存储空间始终控制在 300 条以内，也就是过去五分钟的窗口大小。查询时依然是清理过期数据，再把剩余计数累加。这样设计不仅节省内存，还能让 hit 和 get 操作保持常数复杂度，保证在高并发下的稳定性和可扩展性。