माइक्रोसर्विसेज़ इंटरव्यू सवाल

आपने पैटर्न के नाम पढ़ लिए हैं, आप बता सकते हैं कि सर्किट ब्रेकर क्या करता है, फिर भी आपको समझ नहीं आता कि पैनल असल में क्या सुनना चाहता है। यह सेक्शन उन चार क्षेत्रों के नाम बताता है जिन्हें इंटरव्यूअर आमतौर पर उसी क्रम में परखते हैं। हर एक सवाल शब्दावली के भेष में एक निर्णय-क्षमता का सवाल है।

• डीकंपोज़िशन। आप सिस्टम को कहाँ बाँटते हैं, और वहीं क्यों? इंटरव्यूअर चाहते हैं कि सीमा बिज़नेस कैपेबिलिटी या डेटा ओनरशिप के आधार पर खींची जाए, तकनीकी लेयर के आधार पर नहीं।
• कम्युनिकेशन। सिंक्रोनस रिक्वेस्ट/रिस्पॉन्स या असिंक्रोनस इवेंट्स, और हर एक में क्या टूट सकता है। वे ट्रेडऑफ़ सुनना चाहते हैं, पसंद नहीं।
• डेटा। हर सर्विस का अपना डेटाबेस होने का मतलब है कि क्रॉस-सर्विस जॉइन और डिस्ट्रिब्यूटेड ट्रांज़ैक्शन दोनों नहीं होते। फिर भी सिस्टम को सही कैसे रखें?
• ऑपरेशंस। डिप्लॉयमेंट, वर्जनिंग, ट्रेसिंग, और रात तीन बजे क्या होता है जब कोई सर्विस डाउन नहीं बल्कि धीमी हो जाए।

ध्यान दें कि इनमें से कोई भी किसी फ्रेमवर्क के बारे में नहीं है। जो कैंडिडेट यह समझा सके कि उसने चेकआउट को इन्वेंटरी से अलग क्यों किया, वह एनोटेशन गिनाने वाले कैंडिडेट से हर बार बेहतर स्कोर करता है।

ये वे सवाल हैं जिनसे ज़्यादातर माइक्रोसर्विसेज़ राउंड शुरू होते हैं, साथ में यह भी कि इंटरव्यूअर हर एक के पीछे असल में क्या परख रहा होता है।

• आप इस मोनोलिथ को सर्विसेज़ में कैसे बाँटेंगे? यह परखा जाता है कि आप बिज़नेस कैपेबिलिटी और डेटा ओनरशिप के आधार पर बाँटते हैं, या controller, service और repository लेयर के आधार पर। दूसरा जवाब एक डिस्ट्रिब्यूटेड मोनोलिथ बना देता है।
• दो सर्विसेज़ आपस में कैसे बात करती हैं? यह परखा जाता है कि क्या आप हर विकल्प की कीमत बता सकते हैं: सिंक्रोनस कॉल्स एक सीधा मेंटल मॉडल देते हैं पर एवेलेबिलिटी को आपस में जोड़ देते हैं, जबकि असिंक्रोनस इवेंट्स एवेलेबिलिटी को अलग करते हैं और आपको प्रोडक्ट ओनर को समझानी पड़ने वाली एवेंचुअल कंसिस्टेंसी देते हैं।
• डिस्ट्रिब्यूटेड मोनोलिथ क्या है और इससे कैसे बचें? यह परखा जाता है कि क्या आप जानते हैं कि जिन सर्विसेज़ को साथ डिप्लॉय करना ज़रूरी हो, वे असल में अलग नहीं हैं।
• एक सर्विस कितनी बड़ी होनी चाहिए? यह परखा जाता है कि आप किसी संख्या के जाल में न फँसें। साइज़ उस सीमा और उस टीम पर निर्भर करता है जो उसकी मालिक है।
• क्या आपको API गेटवे चाहिए, और यह क्या करता है? यह परखा जाता है कि क्या आप रूटिंग, ऑथेंटिकेशन और रेट लिमिटिंग को बिज़नेस लॉजिक से अलग रख सकते हैं।
• सर्विसेज़ एक-दूसरे को कैसे ढूँढती हैं? यह परखा जाता है कि सर्विस डिस्कवरी की बुनियादी समझ है या नहीं, और स्केल्ड एनवायरनमेंट में हार्डकोडेड होस्ट क्यों फेल होते हैं।

हर जवाब में ट्रेडऑफ़ ज़ोर से बोलें। जो तुलना आपने सिर्फ़ मन में की, उसके लिए पैनल अंक नहीं दे सकता।

यहीं पर इंटरव्यू जीते या हारे जाते हैं, क्योंकि इन सवालों का कोई साफ़-सुथरा जवाब नहीं होता और कैंडिडेट रटा हुआ जवाब देने की कोशिश करते हैं।

• आप सर्विसेज़ में डेटा को कंसिस्टेंट कैसे रखते हैं? सबसे पहले सीमा बताएँ: कोई क्रॉस-सर्विस ट्रांज़ैक्शन नहीं होता। फिर एक सागा का वर्णन करें, चाहे वह इवेंट्स के ज़रिए कोरियोग्राफ़ हो या किसी कोऑर्डिनेटर द्वारा ऑर्केस्ट्रेट हो, और साफ़ कहें कि सिस्टम एवेंचुअली कंसिस्टेंट है और इस बीच यूज़र को क्या दिखता है।
• जब कोई डाउनस्ट्रीम सर्विस धीमी हो जाए तो क्या होता है? टाइमआउट, बैकऑफ़ के साथ रिट्राई, और एक सर्किट ब्रेकर ताकि धीमी डिपेंडेंसी आपका थ्रेड पूल न खा जाए। धीमा होना डाउन होने से बुरा है, और यह कहना प्रोडक्शन अनुभव दिखाता है।
• आप रिट्राई को सेफ़ कैसे बनाते हैं? आइडेम्पोटेंसी। राइट पाथ पर एक आइडेम्पोटेंसी की, ताकि दोबारा भेजा गया पेमेंट सिर्फ़ एक बार चार्ज हो।
• मल्टी-स्टेप फ़्लो में आंशिक विफलता को कैसे संभालते हैं? कॉम्पेंसेटिंग एक्शन, रोलबैक नहीं। समझाएँ कि रिफंड करना या रिज़र्वेशन छोड़ना कैसा दिखता है।
• छह सर्विसेज़ से गुज़री किसी रिक्वेस्ट को आप कैसे डीबग करते हैं? हर हॉप में फैला एक करिलेशन ID वाला डिस्ट्रिब्यूटेड ट्रेसिंग, साथ में स्ट्रक्चर्ड लॉग्स और मेट्रिक्स।

किसी पब्लिक क्लाउड वेंडर में L5 प्लेटफ़ॉर्म रोल के लिए इंटरव्यू दे रहे एक बैकएंड इंजीनियर से सागा वाला सवाल पूछा गया, और उसने इसे एक ही बार में, पैटर्न की शब्दावली में जवाब दे दिया, बिना यह बताए कि ग्राहक को क्या दिखेगा। फॉलो-अप सवाल, कि इनकंसिस्टेंट विंडो के दौरान ऑर्डर पेज पर क्या दिखता है, वही सवाल है जो असल में राउंड तय करता है। पहला जवाब ही नहीं, दूसरा जवाब भी तैयार रखें।

भूमिका और विषय के हिसाब से और भी क्वेश्चन बैंक भूमिका अनुसार इंटरव्यू सवाल में मिल जाएँगे।

यह लिस्ट पढ़ने से पहचान बनती है, और वह पहचान तब गायब हो जाती है जब कोई अजनबी वही सवाल पूछकर जवाब का इंतज़ार करता है। किसी पैटर्न को जानने और हल्के दबाव में उसे समझाने के बीच का फ़र्क़ ही सिस्टम-डिज़ाइन राउंड की असली मुश्किल है, और यह फ़र्क़ सिर्फ़ बोलने से मिटता है।

कोई एक फ़्लो चुनें जिसे आप अच्छी तरह जानते हों, जैसे ऑर्डर प्लेसमेंट या साइनअप, और पूरा डीकंपोज़िशन ज़ोर से बोलकर बताएँ: सीमा, कम्युनिकेशन का चुनाव, कंसिस्टेंसी की कहानी, फेलियर की कहानी। तब तक करें जब तक वाक्य बार-बार शुरू करना बंद न हो जाए। इन प्रॉम्प्ट्स को आप एक ऐसे AI इंटरव्यूअर पर आज़मा सकते हैं जो फॉलो-अप सवाल पूछता है और आपको आवाज़ में जवाब देने देता है, मॉक इंटरव्यू मोड में, जो नोट्स दोबारा पढ़ने से कहीं ज़्यादा असली जैसा लगता है।

Aaron Cao, SubcueAI के फ़ाउंडर, ने प्रैक्टिस मोड को इसी फ़र्क़ के इर्द-गिर्द बनाया, न कि कंटेंट परोसने के इर्द-गिर्द। सवालों की लिस्टें हर जगह मुफ़्त में मिल जाती हैं; कैंडिडेट्स में जिस चीज़ की कमी होती है वह है किसी के इंतज़ार में जवाब बार-बार बोलने का अभ्यास। असली इंटरव्यू के दौरान डेस्कटॉप ऐप और ब्राउज़र एक्सटेंशन का साइड पैनल इंटरव्यूअर के बोलते ही स्ट्रक्चर्ड प्रॉम्प्ट्स दिखा सकते हैं, फिर भी रिहर्स की हुई एक्सप्लेनेशन हमेशा उस एक्सप्लेनेशन से बेहतर होती है जिसे आप पहली बार पढ़ रहे हों। असिस्टेंट क्या करता है और क्या नहीं करता, यह प्रोडक्ट ओवरव्यू पर बताया गया है।