2025-02-01 約 2100 字預計閱讀 10 分鐘

05-3. 面試技巧與答題模板

本章提供實用的面試技巧、答題模板和模擬對話，幫助你在面試中脫穎而出。

1. 答題結構：STAR 方法

什麼是 STAR 方法？

STAR 是回答行為問題的經典框架：

S - Situation  （情境）：描述背景和問題
T - Task       （任務）：你的職責是什麼
A - Action     （行動）：你採取了什麼行動
R - Result     （結果）：產生了什麼結果

示例：遇到性能問題如何解決？

❌ 糟糕的回答：

“我優化了 Worker 配置，然後性能就變好了。”

問題：

沒有背景
沒有具體數據
沒有展示思考過程

✅ 優秀的回答（STAR）：

S - Situation（情境）

“在上一家公司，我們的電商平台在促銷活動期間遇到性能瓶頸。具體表現是：
響應時間從平時的 100ms 增加到 2-3 秒
用戶投訴大量超時
服務器 CPU 使用率達到 95%
流量從平時的 500 QPS 增加到 3000 QPS”

T - Task（任務）

“作為後端負責人，我需要在 24 小時內解決性能問題，確保接下來 3 天的促銷活動順利進行。”

A - Action（行動）

“我採取了以下行動：
1. 快速診斷（1 小時）
使用 py-spy 分析 Worker，發現大量時間在等待資料庫
檢查資料庫連接數，發現接近上限（95/100）
查看慢查詢日誌，發現商品列表頁有 N+1 查詢問題
2. 緊急修復（3 小時）
修復 N+1 查詢：添加 select_related 和 prefetch_related
增加 PostgreSQL max_connections 從 100 到 200
部署 PgBouncer 連接池中介層
3. 長期優化（3 天）
將 Worker 從 Sync 改為 Uvicorn（ASGI）
添加 Redis 快取層，快取熱門商品列表（TTL 5 分鐘）
配置 CDN 加速靜態資源
設置 Nginx 限流（每秒 100 請求）”

R - Result（結果）

“優化後的效果：
✅ 響應時間降低到 50-100ms（提升 95%）
✅ 可以穩定處理 5000 QPS（提升 167%）
✅ CPU 使用率降到 40-60%
✅ 促銷活動期間零故障
✅ 用戶投訴減少 90%
這次經驗讓我深刻理解了性能優化的重要性，也學會了如何在壓力下快速診斷和解決問題。”

為什麼這個回答好？

✅ 有具體數據（QPS、響應時間、CPU）
✅ 展示了完整的思考過程
✅ 說明了短期和長期解決方案
✅ 量化了優化效果
✅ 展示了學習和成長

2. 常見問題答題模板

模板 1：技術選型問題

問題類型： “為什麼選擇 X 而不是 Y？”

答題結構：

1. 理解需求（30 秒）
   - 應用類型（I/O 密集 / CPU 密集 / 混合）
   - 流量規模
   - 團隊技能棧

2. 列舉選項（30 秒）
   - 選項 A 的優缺點
   - 選項 B 的優缺點
   - 選項 C 的優缺點

3. 說明決策（30 秒）
   - 為什麼選擇 X
   - 具體的權衡考慮

4. 實際效果（30 秒）
   - 部署後的表現
   - 遇到的問題和解決方案

示例：為什麼選擇 Uvicorn Worker 而不是 Sync Worker？

1. 需求分析
我們的應用是一個社交媒體平台，特點是：
I/O 密集型（大量資料庫查詢、外部 API 呼叫）
高並發（5000 QPS）
Django 3.2（支援 ASGI）
2. 選項對比
Worker 優點缺點適用場景
Sync 穩定、簡單並發能力差 CPU 密集、舊專案
Gthread 並發較好 GIL 限制混合型
Uvicorn 高並發、現代需要 Django 3.0+ I/O 密集
3. 決策理由
選擇 Uvicorn Worker 因為：
✅ Django 3.2 原生支援 ASGI
✅ I/O 密集型，async 性能最好
✅ 單個 Worker 可以處理數百個並發連接
✅ 記憶體占用更低（相比開多個 Sync Workers）
4. 實際效果
部署後：
Worker 數量從 16 個降到 4 個
記憶體使用降低 60%（從 3.2GB 到 1.3GB）
P95 響應時間從 150ms 降到 80ms
可以穩定處理 7000 QPS（提升 40%）

Worker	優點	缺點	適用場景
Sync	穩定、簡單	並發能力差	CPU 密集、舊專案
Gthread	並發較好	GIL 限制	混合型
Uvicorn	高並發、現代	需要 Django 3.0+	I/O 密集

模板 2：問題排查問題

問題類型： “遇到 X 問題如何排查？”

答題結構：

1. 保持冷靜，收集信息（1 分鐘）
2. 檢查最可能的原因（按優先級）
3. 使用工具診斷
4. 快速恢復服務
5. 根本原因分析
6. 預防措施

示例：生產環境出現大量 502 錯誤，如何處理？

1. 收集信息（1 分鐘內）
# 快速檢查清單
✅ Gunicorn 進程是否運行？ ps aux | grep gunicorn
✅ 系統資源是否充足？ top, free -m
✅ 錯誤日誌顯示什麼？ tail -f /var/log/gunicorn/error.log
✅ 是否所有用戶受影響？ 檢查監控面板
2. 按優先級檢查（5 分鐘內定位）
優先級 1：Gunicorn 是否停止？
systemctl status gunicorn
# 如果停止 → 立即重啟
systemctl restart gunicorn
優先級 2：Worker 超時？
tail -f /var/log/gunicorn/error.log
# 看到：[CRITICAL] WORKER TIMEOUT
# → 有慢請求，需要優化或增加 timeout
優先級 3：記憶體不足？
dmesg | grep -i "out of memory"
# 如果是 OOM → 增加記憶體或減少 Worker 數量
優先級 4：資料庫連接數不足？
psql -c "SELECT count(*) FROM pg_stat_activity;"
# 如果接近 max_connections → 增加連接數或使用 PgBouncer
3. 快速恢復（立即執行）
# 重啟 Gunicorn（臨時解決）
systemctl restart gunicorn

# 驗證恢復
curl -I http://localhost:8000/health/
4. 根本原因分析（事後）
分析日誌找出慢請求
使用 py-spy 分析性能瓶頸
檢查最近的代碼變更
5. 預防措施
✅ 設置監控告警（CPU、記憶體、Worker 狀態）
✅ 配置健康檢查和自動重啟
✅ 定期壓力測試
✅ 實施灰度發布

模板 3：架構設計問題

問題類型： “設計一個支持 X QPS 的系統”

答題結構：

1. 澄清需求（2 分鐘）
   - 流量規模
   - 數據規模
   - 可用性要求
   - 預算限制

2. 設計架構（5 分鐘）
   - 畫出架構圖
   - 說明每層的作用

3. 容量規劃（3 分鐘）
   - 計算需要多少服務器
   - 資料庫配置
   - 快取策略

4. 高可用設計（2 分鐘）
   - 單點故障如何避免
   - 容災方案

5. 監控與運維（1 分鐘）

示例：設計一個支持 10,000 QPS 的新聞網站

1. 需求澄清

“我想先確認幾個問題：

10,000 QPS 是峰值還是平均值？
新聞文章有多少？更新頻率？
需要支援多少並發用戶？
可用性要求是多少？99.9% 還是 99.99%？
預算大概多少？”

假設面試官回答：

峰值 10,000 QPS，平均 3,000 QPS
100,000 篇文章，每天新增 500 篇
讀多寫少（95% 讀，5% 寫）
99.9% 可用性
中等預算

2. 架構設計

           用戶
            ↓
     ┌──────────────┐
     │  Cloudflare  │ ← CDN、DDoS 防護
     └──────────────┘
            ↓
     ┌──────────────┐
     │Load Balancer │ ← AWS ALB / Nginx
     └──────────────┘
         ↓       ↓
   ┌─────┴───────┴─────┐
   ↓                   ↓
┌──────┐            ┌──────┐
│ Web 1│            │ Web 2│
│Nginx │            │Nginx │
│Gunic.│            │Gunic.│
│Django│            │Django│
└──────┘            └──────┘
   ↓                   ↓
   └────────┬──────────┘
            ↓
     ┌──────────────┐
     │    Redis     │ ← 快取（熱門文章）
     │   Cluster    │
     └──────────────┘
            ↓
     ┌──────────────┐
     │ PostgreSQL   │ ← Master + 2 Replicas
     │  (讀寫分離)   │
     └──────────────┘

3. 容量規劃

服務器配置：

# 單台服務器性能：
# - 8 核 CPU
# - Gunicorn: 8 Uvicorn Workers
# - 每個 Worker 處理 1000 併發
# - 平均響應時間：50ms（因為大量快取命中）
# - QPS = 8 × 1000 / 0.05 = 160,000 QPS（理論值）

# 實際考慮快取命中率：
# - 熱門文章快取命中率：90%
# - 快取響應時間：5ms
# - 資料庫響應時間：50ms
# - 平均響應時間：0.9 × 5 + 0.1 × 50 = 9.5ms
# - QPS = 8 × 1000 / 0.0095 ≈ 84,000 QPS

# 需要服務器數量：
# 10,000 / 84,000 = 0.12 台
# 考慮冗餘：至少 2 台（N+1 原則）

Redis 快取策略：

# 快取熱門文章（TTL 5 分鐘）
# - 首頁：最新 50 篇文章
# - 分類頁：每個分類 Top 20
# - 熱門榜：Top 100
#
# 快取容量：
# - 每篇文章：10KB
# - 總共快取：5,000 篇
# - 記憶體需求：50MB
#
# Redis 配置：
# - 單機即可（記憶體需求小）
# - 或 Redis Cluster 提高可用性

資料庫配置：

-- PostgreSQL：
-- Master（寫入）：8 核，16GB 記憶體
-- Replica（讀取）：2 台，8 核，16GB 記憶體
-- max_connections = 200

-- 讀寫分離：
-- 95% 讀請求 → Replicas
-- 5% 寫請求 → Master

4. 高可用設計

單點故障預防：

✅ Web 服務器：至少 2 台（N+1）
✅ Load Balancer：雙機熱備
✅ Redis：Sentinel 或 Cluster
✅ PostgreSQL：主從複製 + 自動 Failover

容災方案：

# 降級策略（當資料庫故障）：
def get_article(article_id):
    try:
        # 1. 先檢查快取
        article = cache.get(f'article_{article_id}')
        if article:
            return article

        # 2. 查詢資料庫
        article = Article.objects.get(id=article_id)
        cache.set(f'article_{article_id}', article, timeout=300)
        return article

    except DatabaseError:
        # 3. 資料庫故障，返回靜態快取（TTL 更長）
        article = cache.get(f'static_article_{article_id}')
        if article:
            return article

        # 4. 完全失敗，返回友好錯誤頁面
        return {'error': '文章暫時無法訪問，請稍後重試'}

5. 監控與運維

# 監控指標：
# - QPS（每秒請求數）
# - 響應時間（P50, P95, P99）
# - 錯誤率（4xx, 5xx）
# - CPU、記憶體、磁碟使用率
# - 資料庫連接數、慢查詢
# - Redis 命中率

# 告警設置：
# - QPS > 8,000：預警（接近上限）
# - P95 響應時間 > 100ms：警告
# - 錯誤率 > 1%：緊急
# - CPU > 80%：警告
# - 記憶體 > 90%：緊急

總結：

這個架構可以：

✅ 支持 10,000 QPS（實際可達 84,000 QPS）
✅ 高可用（無單點故障）
✅ 成本適中（2 台 Web 服務器）
✅ 易於擴展（水平擴展 Web 服務器）

3. 模擬面試對話

場景 1：Junior 開發面試

面試官： “你有使用 Gunicorn 的經驗嗎？”

❌ 糟糕的回答：

“有，我在學校專案中用過。”

✅ 優秀的回答：

“有的，我在學校的畢業專案中使用 Gunicorn 部署了一個 Django 應用。
具體來說：
專案是一個校園二手交易平台
使用 Gunicorn + Nginx 部署在 AWS EC2 上
配置了 4 個 Sync Workers（因為當時用 Django 2.2）
設置了 Systemd 自動重啟
配置了 Nginx 反向代理和 SSL
在這個過程中我學到了：
Worker 數量如何計算（(2 × CPU) + 1）
timeout 參數的重要性（遇到過 Worker 超時問題）
如何查看日誌排查問題
雖然流量不大（大概 50 QPS），但這個經驗讓我對 Gunicorn 的基本原理有了扎實的理解。我也閱讀了官方文檔，了解了不同 Worker 類型的區別。”

面試官： “Gunicorn 的 Worker 有哪些類型？你會如何選擇？”

✅ 優秀的回答：

“Gunicorn 主要有 4 種 Worker 類型，我會根據應用特性選擇：
1. Sync Worker（同步）
適合：CPU 密集型、Django 2.x
原理：多進程，每個 Worker 一次處理一個請求
公式：workers = (2 × CPU) + 1
2. Gthread Worker（多線程）
適合：混合型應用（I/O + CPU）
配置：workers = CPU 核心數，threads = 4-10
優點：比 Sync 並發能力更好
3. Gevent Worker（協程）
適合：I/O 密集型（舊版本）
使用 greenlet 實現協程
現在不推薦（被 Uvicorn 取代）
4. Uvicorn Worker（異步）
適合：I/O 密集型、Django 3.0+
基於 asyncio 事件循環
單個 Worker 可以處理數百個並發
選擇流程：
Django 3.0+ → ✅ Uvicorn（推薦）
Django 2.x  →
  ├─ I/O 密集 → Gevent
  ├─ CPU 密集 → Sync
  └─ 混合型   → Gthread
在實際工作中，我會先了解應用特性（I/O 還是 CPU 密集），然後進行壓力測試，選擇性能最好的 Worker 類型。”

場景 2：Mid-level 開發面試

面試官： “你們的生產環境曾經遇到過什麼 Gunicorn 相關的問題？你是如何解決的？”

✅ 優秀的回答（STAR）：

S - Situation（情境）：
“在上一家公司，我們的 API 服務在某天早上突然出現大量 502 錯誤，影響了 30% 的用戶請求。這是在一次重要的產品發布後發生的，壓力很大。”
T - Task（任務）：
“作為後端團隊的成員，我需要快速定位問題並恢復服務。”
A - Action（行動）：
“我採取了以下步驟：
1. 快速診斷（5 分鐘）：
# 檢查 Gunicorn 進程
ps aux | grep gunicorn
# 發現所有 Worker 都在運行

# 檢查錯誤日誌
tail -f /var/log/gunicorn/error.log
# 看到大量：[CRITICAL] WORKER TIMEOUT (pid:12345)

# 使用 py-spy 分析
sudo py-spy top --pid 12345
# 發現 Worker 卡在資料庫查詢
2. 根本原因（15 分鐘）：
原來是最新部署的代碼中，有一個 API 端點出現了 N+1 查詢問題：
# 問題代碼：
def get_users(request):
    users = User.objects.all()  # 10,000 筆
    result = []
    for user in users:
        result.append({
            'name': user.name,
            'posts': user.posts.count(),  # N+1 查詢！
        })
    return JsonResponse({'users': result})
每個請求執行 10,001 次查詢，耗時 30 秒以上，超過 timeout（30 秒），Worker 被殺死。
3. 緊急修復（1 小時）：
# 修復代碼：
def get_users(request):
    users = User.objects.annotate(
        post_count=Count('posts')
    ).values('name', 'post_count')
    return JsonResponse({'users': list(users)})

# 查詢數：從 10,001 次降到 1 次
# 執行時間：從 30+ 秒降到 50ms
部署修復後，立即恢復正常。
4. 長期改進：
添加了 Django Silk 監控所有 API 的查詢數量
設置告警：查詢數 > 10 或執行時間 > 1 秒
代碼審查增加了性能檢查項
寫了文檔教育團隊關於 N+1 查詢問題”
R - Result（結果）：
“這次事件：
✅ 1 小時內恢復服務
✅ API 性能提升 600 倍（30 秒 → 50ms）
✅ 建立了完善的監控體系
✅ 之後 3 個月內沒有再出現類似問題
這次經驗讓我深刻理解了性能監控的重要性，也學會了如何在壓力下快速定位和解決問題。”

場景 3：Senior 開發面試

面試官： “如果讓你設計一個支持 100,000 QPS 的系統，你會如何設計？”

✅ 優秀的回答：

“這是一個很有挑戰性的問題。讓我先澄清一些需求，然後給出我的設計方案。

1. 需求澄清：

‘我想確認幾個關鍵問題：

100,000 QPS 是峰值還是持續流量？
應用類型是什麼？讀多寫多？
數據規模有多大？
可用性要求？（99.9% vs 99.99%）
預算限制？
地理分布？單一區域還是全球？’

假設面試官說：

峰值 100,000 QPS，平均 50,000 QPS
社交媒體平台（讀多寫少，95% 讀）
10 億用戶，1000 億條內容
99.99% 可用性（年停機時間 < 52 分鐘）
預算充足
全球用戶

2. 整體架構：

全球架構（Multi-Region）：

          用戶（亞洲）              用戶（美洲）
              ↓                       ↓
     ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
     │  CDN (亞洲節點)  │    │  CDN (美洲節點)  │
     └─────────────────┘    └─────────────────┘
              ↓                       ↓
     ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
     │  LB (Asia)      │    │  LB (America)   │
     └─────────────────┘    └─────────────────┘
              ↓                       ↓
     ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
     │ API Gateway     │    │ API Gateway     │
     │ + Rate Limiting │    │ + Rate Limiting │
     └─────────────────┘    └─────────────────┘
              ↓                       ↓
     ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
     │  100台 Web 服務器│    │  100台 Web 服務器│
     │  (Auto Scaling) │    │  (Auto Scaling) │
     └─────────────────┘    └─────────────────┘
              ↓                       ↓
              └──────────┬────────────┘
                         ↓
            ┌────────────────────────┐
            │   Redis Cluster        │
            │   (100 節點)           │
            │   - 熱數據快取          │
            │   - Session 存儲        │
            └────────────────────────┘
                         ↓
            ┌────────────────────────┐
            │  PostgreSQL Cluster    │
            │  (Citus 分片)          │
            │  - 1 Master            │
            │  - 10 Shards           │
            │  - 每個 Shard 2 副本    │
            └────────────────────────┘

3. 單區域詳細設計（亞洲區）：

Web 層（100 台服務器）：

# 單台服務器配置：
# - 16 核 CPU，32GB 記憶體
# - Gunicorn: 16 Uvicorn Workers
# - 每個 Worker 處理 1000 併發
# - 平均響應時間：20ms（90% 快取命中）
# - QPS = 16 × 1000 / 0.02 = 800,000 QPS（理論）

# 實際考慮：
# - 快取命中：90% × 5ms = 4.5ms
# - 資料庫查詢：10% × 50ms = 5ms
# - 平均：9.5ms
# - QPS = 16 × 1000 / 0.0095 ≈ 1,700 QPS（單台）

# 需要服務器數量：
# 50,000 QPS / 1,700 = 30 台
# 考慮冗餘和峰值：100 台（N+2 原則）

# gunicorn.conf.py
workers = 16
worker_class = 'uvicorn.workers.UvicornWorker'
worker_connections = 1000
preload_app = True
max_requests = 5000
max_requests_jitter = 500

快取層（Redis Cluster）：

# 快取策略（多層快取）：

# L1：本地快取（每台 Web 服務器）
# - 極熱數據（如熱門用戶資料）
# - TTL: 60 秒
# - 記憶體：1GB

# L2：Redis Cluster
# - 熱數據（如最近訪問的內容）
# - TTL: 5 分鐘
# - 容量：1TB（100 節點 × 10GB）

# L3：資料庫
# - 所有數據

# 快取命中率：
# L1: 50%（響應時間 1ms）
# L2: 40%（響應時間 5ms）
# L3: 10%（響應時間 50ms）
# 平均：0.5×1 + 0.4×5 + 0.1×50 = 7.5ms

資料庫層（PostgreSQL + Citus）：

# 使用 Citus 進行水平分片

# 分片策略：
# - 用戶表：按 user_id 分片（10 個 Shards）
# - 內容表：按 content_id 分片
# - 每個 Shard 有 2 個副本（主從）

# 配置：
# - 每個 Shard：32 核，128GB 記憶體
# - max_connections = 500（使用 PgBouncer）
# - 主從複製延遲 < 100ms

# 容量：
# - 10 Shards × 10TB = 100TB
# - 足夠存儲 1000 億條內容

4. 高可用設計：

# 消除所有單點故障：

# Web 層：
# - 多區域部署（亞洲、美洲、歐洲）
# - Auto Scaling（根據 CPU 和 QPS）
# - 健康檢查（每 5 秒）

# Load Balancer：
# - 使用 AWS ALB（自動高可用）
# - 跨可用區部署

# Redis：
# - Redis Cluster（自動故障轉移）
# - 每個節點 3 副本
# - 數據持久化（AOF）

# PostgreSQL：
# - 每個 Shard 有主從副本
# - 自動 Failover（pg_auto_failover）
# - 定時備份（每小時）

5. 性能優化：

# 1. 查詢優化
# - 使用 Connection Pooling（PgBouncer）
# - 索引優化（Bitmap Index、GIN Index）
# - 查詢計劃分析（EXPLAIN ANALYZE）

# 2. 異步處理
# - Celery 處理非即時任務
# - 100 個 Celery Workers
# - 消息隊列：RabbitMQ Cluster

# 3. 限流和熔斷
# - API Gateway 限流（每用戶 100 QPS）
# - 熔斷器（外部 API 超時自動降級）

# 4. 降級策略
def get_user_timeline(user_id):
    try:
        # 1. 嘗試快取
        timeline = cache.get(f'timeline_{user_id}')
        if timeline:
            return timeline

        # 2. 查詢資料庫
        timeline = query_database(user_id)
        cache.set(f'timeline_{user_id}', timeline, ttl=300)
        return timeline

    except DatabaseError:
        # 3. 資料庫故障，返回靜態快取
        return cache.get(f'static_timeline_{user_id}')

    except Exception:
        # 4. 完全失敗，返回空列表
        return []

6. 監控與告警：

# 監控指標（實時）：
# - QPS（每秒請求數）
# - P50, P95, P99 響應時間
# - 錯誤率（4xx, 5xx）
# - CPU、記憶體使用率
# - 資料庫連接數、慢查詢
# - Redis 命中率、記憶體使用
# - 網路流量（入站、出站）

# 告警設置：
# - QPS > 80,000：預警（接近上限）
# - P99 > 500ms：警告
# - 錯誤率 > 0.1%：緊急（99.99% 可用性）
# - CPU > 70%：觸發 Auto Scaling
# - 任何服務不可用：立即告警（PagerDuty）

7. 成本估算：

每個區域（以亞洲區為例）：
- Web 服務器：100台 × $200/月 = $20,000
- Redis Cluster：100節點 × $150/月 = $15,000
- PostgreSQL：10 Shards × 2副本 × $1,000/月 = $20,000
- Load Balancer：$500/月
- CDN：$5,000/月
- 監控（Datadog）：$2,000/月

單區域總計：$62,500/月
三個區域：$187,500/月

年成本：$2,250,000

總結：

這個架構可以：

✅ 支持 100,000 QPS（實際可達 170,000 QPS）
✅ 99.99% 可用性（年停機時間 < 52 分鐘）
✅ 全球低延遲（多區域部署）
✅ 無單點故障（所有層級都有冗餘）
✅ 易於擴展（Auto Scaling、水平分片）
✅ 成本可控（年成本 $225 萬）

關鍵設計原則：

多層快取（90% 快取命中率）
水平擴展（Web 層、快取層、資料庫層都可擴展）
異步處理（非即時任務交給 Celery）
降級策略（故障時仍能提供部分服務）
完善監控（及時發現和解決問題）”

4. 面試準備清單

技術準備

□ Gunicorn 基礎概念
  □ WSGI vs ASGI
  □ Master Process vs Worker Process
  □ 4 種 Worker 類型及適用場景

□ Worker 配置
  □ Worker 數量計算公式
  □ timeout 和 graceful_timeout
  □ preload_app 的作用
  □ max_requests 的作用

□ 性能優化
  □ 資料庫連接池配置
  □ Redis 快取策略
  □ N+1 查詢問題及解決
  □ 異步處理（Celery）

□ 故障排查
  □ 502 錯誤診斷流程
  □ Worker 超時問題
  □ 記憶體洩漏診斷
  □ 資料庫連接數不足

□ 生產環境部署
  □ Nginx + Gunicorn 配置
  □ Systemd 服務管理
  □ SSL 證書配置
  □ 監控和日誌

□ 實戰經驗
  □ 準備 2-3 個 STAR 故事
  □ 量化優化效果（QPS、響應時間）
  □ 遇到的問題和解決方案

行為準備

□ 準備自我介紹（1-2 分鐘）
□ 準備 STAR 故事（3-5 個）
  □ 解決性能問題的經驗
  □ 故障排查的經驗
  □ 架構設計的經驗
  □ 團隊協作的經驗
  □ 學習新技術的經驗

□ 準備問題問面試官
  □ 團隊使用的技術棧
  □ 系統的流量規模
  □ 遇到的技術挑戰
  □ 團隊文化和工作方式

模擬面試

□ 對著鏡子練習自我介紹
□ 錄音練習 STAR 故事
□ 找朋友模擬面試
□ 在白板上畫架構圖
□ 計時答題（每題 2-3 分鐘）

5. 最後的建議

面試當天

提前 15 分鐘到達（遠程面試提前 5 分鐘測試設備）
帶筆記本和筆（記錄要點、畫圖）
穿著得體（展現專業形象）
保持自信（相信自己的準備）

答題技巧

先理解問題（可以重複問題確認理解）
結構化回答（使用 STAR 或其他框架）
提供具體例子（不要只說理論）
量化結果（數據說話）
展示思考過程（不只是答案，還有推理）

不知道答案怎麼辦？

# ❌ 錯誤做法：
"我不知道。"

# ✅ 正確做法：
"這個問題我沒有直接經驗，但讓我嘗試推理一下：
1. 根據我的理解...
2. 我會這樣嘗試解決...
3. 我會查閱哪些資料...

請問我的思路是否正確？"

面試後

發送感謝郵件（24 小時內）
反思面試表現（哪裡做得好、哪裡可以改進）
繼續學習（無論結果如何，都要持續成長）

小結

成功的面試需要：

扎實的技術基礎（理解原理，不只是背答案）
實戰經驗（準備 STAR 故事，展示解決問題的能力）
結構化思維（使用框架回答，邏輯清晰）
溝通能力（清晰表達想法，展現團隊協作能力）
充分準備（模擬面試，熟能生巧）

記住：面試不只是展示你知道什麼，更是展示你如何思考、如何解決問題、如何學習成長！

祝你面試順利！🎉

Django 面試準備 05-3：面試技巧與答題模板

05-3. 面試技巧與答題模板

1. 答題結構：STAR 方法

什麼是 STAR 方法？

示例：遇到性能問題如何解決？

S - Situation（情境）

T - Task（任務）

A - Action（行動）

R - Result（結果）

2. 常見問題答題模板

模板 1：技術選型問題

模板 2：問題排查問題

模板 3：架構設計問題

3. 模擬面試對話

場景 1：Junior 開發面試

場景 2：Mid-level 開發面試

場景 3：Senior 開發面試

4. 面試準備清單

技術準備

行為準備

模擬面試

5. 最後的建議

面試當天

答題技巧

不知道答案怎麼辦？

面試後

小結