在申请 Salesforce 的 Software Engineer 岗位时，我和Alpha团队合作，由其资深工程师代为完成了面试流程。这一过程帮助我全面了解 Salesforce 的技术面试要求。面试流程遵循 Salesforce 标准岗位流程，包括一次技术电话面试和四轮线上现场面试，涵盖算法、系统设计、代码深入讨论和行为问题应答。

在技术电话面试阶段，Alpha团队的工程师通过 CoderPad 进行实时编程，面对两道算法题。在第一道题中，要求实现一个函数，将一组字符串按变位词（Anagrams）进行分组。工程师采用对字符串进行排序作为哈希表键值，将逻辑抽象为 Map<String, List<String>> 结构，展示了对哈希表查找效率与空间复杂度的理解。第二题设计为 LRU 缓存的变体，要求支持自定义过期时间、懒清除策略与线程安全访问，工程师采用 LinkedHashMap 搭配时间戳管理策略，展示了对 Java 并发工具类（如 ConcurrentHashMap、ReentrantLock）的掌握，并详细分析了各操作的时间复杂度。

进入系统设计阶段，面试官要求设计一个多人实时协作的在线笔记平台（简化版 Google Docs）。工程师首先分层建模，划分为前端编辑器、同步层、持久化层与消息通道四大模块。同步层使用 Operational Transformation（OT）原理进行讲解，设计了基本的 edit 操作序列与冲突解决机制。系统架构方面，采用微服务架构（Spring Boot + Kafka + Redis）构建，前端与 WebSocket 通信，中间层通过 Kafka 做 edit event 的广播与排队，Redis 进行短期状态缓存，MongoDB 提供文档历史版本支持。还补充了服务发现与网关组件（如 Eureka / API Gateway），并说明了如何通过 JWT 实现用户权限管理。

在代码深入讨论环节，机构根据我提供的项目经历，选取了一个基于 Spring Cloud 的分布式日志系统进行讲解。面试官重点关注了日志收集与异步处理部分，工程师深入说明了如何使用 Kafka 对日志进行分区存储、批量写入 ElasticSearch 并结合 Filebeat 进行日志管道统一管理。在数据库结构设计上，解释了按时间与服务维度进行分表，以及如何通过索引与聚合查询实现秒级检索。此外，还讨论了系统在高峰期的表现与瓶颈排查方法，包括 Kafka topic 堆积监控、消费者延迟追踪、ES 写入吞吐优化等内容。

Salesforce 是基于其自研平台运行的企业云服务公司，因此面试过程中也涉及了平台相关的技术话题。机构工程师在多轮面试中主动引入了 Salesforce Apex 编程模型的概念，举例说明了如何在 Governor Limits 限制下进行批处理、异步任务处理（Queueable、Batchable、Future 方法）与数据库操作优化（如 SOQL for loop、Database.queryLocator）。此外，在讨论 REST API 设计时，针对 Salesforce 的 API 限流策略与复用机制，也做出了贴合平台特点的回答。

行为面试虽然属于非技术部分，但机构的工程师同样从技术管理角度做了专业应答。例如在讨论团队技术路线分歧时，工程师结合具体的微服务拆分决策、技术选型会议、压测数据分析结果进行描述，体现了技术判断力与协作能力。另一个典型问题关于“项目延期时如何沟通与调整优先级”，工程师回答涵盖了敏捷迭代计划的重排、关键路径识别与人力调度建议，展现了全面的工程管理意识。