2026 Roblox Onsite 面试深度复盘：百万 QPS 系统设计与拓扑排序全解析
欢迎来到最新一期的硅谷技术专家面试复盘专栏。今天我们将深度拆解一份来自 Roblox（萝卜丝）的最新 Onsite 面试真题。在 2026 年竞争激烈的求职环境中，如何做好高效的面试准备，快速找工作并成功上岸？这不仅需要扎实的技术功底，更需要对大厂面试套路的精准把控。
目录
系统设计：百万 QPS Like/Unlike 系统
在本次面试的系统设计（System Design）环节，考察的是一个非常经典的高并发场景：设计一个 Like / Unlike（点赞/取消点赞）系统，要求支持 1M QPS。
需求拆解： 面试官明确缩小了业务范围，这是一个极其关键的降低难度信号：
- 不需要整合“我喜欢的游戏列表”（避免了复杂的联表查询和大规模分页拉取）。
- 核心功能仅为：查询“我是否喜欢过这个游戏”以及“这个游戏被多少人喜欢过”。
技术专家方案解析： 面对百万级 QPS，传统的直接写关系型数据库方案会瞬间引发雪崩。候选人非常聪明地提出了基于 Kafka + Flink 的流式处理架构。
写链路异步化： 用户的 Like/Unlike 请求不直接写库，而是作为 Event 写入 Kafka Topic，利用消息队列实现极高吞吐量的削峰填谷。随后采用 Flink 消费 Kafka 数据进行近实时（Near Real-time）的流式聚合计算。利用 Flink 的窗口函数（Window）计算每个游戏的点赞增量（Delta），然后再批量将聚合后的数据更新到底层存储（如 Cassandra 或 Redis）中。
读链路高并发支持： 对于“游戏总点赞数”，直接从 Redis 读取，这是一个简单的 Key-Value 查询，Redis 配合集群分片轻松扛住百万并发读请求。 对于“用户是否点赞过”，由于不需要拉取全量列表，可以使用 Redis 的 Set 或者布隆过滤器（Bloom Filter），高效判断
UserID + GameID的存在性即可完成极速响应。
算法编程：类拓扑排序避坑指南
本次编码面试（Coding）考察了一道类似拓扑排序（Topological Sort）的算法题。候选人反馈的一个核心痛点是：题目本身并不难，但需求非常模棱两可（Ambiguous），往往需要看测试用例（Test Case）才能完全理解面试官的真实意图。
技术专家建议： 在大厂面试中，遇到题意不清的情况极其普遍，这其实也是在暗中考察候选人的需求沟通与澄清能力。最佳策略是：先快速写出一个能够跑通基础流程的代码版本，确保核心逻辑无误，然后再根据失败的测试用例和面试官的提示去打补丁、做优化。
这里提供一份标准拓扑排序的 Python 实现模板，建议各位开发者务必形成肌肉记忆：
from collections import deque, defaultdict
def topological_sort(num_nodes, edges):
"""
经典的拓扑排序算法模板
"""
in_degree = {i: 0 for i in range(num_nodes)}
graph = defaultdict(list)
# 1. 构建邻接表和入度数组
for u, v in edges:
graph[u].append(v)
in_degree[v] += 1
# 2. 将所有初始入度为 0 的节点加入队列
queue = deque([node for node in range(num_nodes) if in_degree[node] == 0])
result = []
# 3. 广度优先搜索 (BFS) 遍历
while queue:
curr = queue.popleft()
result.append(curr)
for neighbor in graph[curr]:
in_degree[neighbor] -= 1
if in_degree[neighbor] == 0:
queue.append(neighbor)
# 4. 环检测：如果结果集的节点数等于总节点数，则无环，成功排序
if len(result) == num_nodes:
return result
else:
return [] # 图中存在环结构，拓扑排序失败如果在面试中像这位候选人一样遇到有两个隐藏测试用例没过的情况，一定要优先排查边界条件：图是否连通？是否有自环？节点编号是否是不连续的？
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