Shopify OA 2026 完整攻略｜Backend / Full-Stack 真題、Cart 狀態機與 Webhook 冪等性

Shopify 自從 2022 大幅收緊 University Recruiting 後，2026 cycle 又把校招與 Early Career 通道重新開放——但 OA 也從過去的「一道 LC Medium」變成了一套業務導向極強的實戰題。本文基於一畝三分地、Reddit r/cscareerquestionsCAD 與 Glassdoor 上 2026-03 到 2026-05 的最新回饋，把 Shopify OA 的平台、題型、評分邏輯、Onsite 銜接講清楚。

Shopify OA 概覽

維度	細節
平台	CodeSubmit（Backend 主流）/ HackerRank（Full-Stack 偶爾）
時長	90-120 分鐘（Backend 90 / Full-Stack 120）
題量	1-2 道開放式程式題（不是 LC 風格）
難度	LC Medium 演算法 + 業務建模 + 測試覆蓋
通過線	全部 hidden test 過 + 程式碼 review 評分 ≥ 7/10
回饋週期	5-14 天
二面	Life Story 行為面 + Technical Pair Programming

Shopify 獨特之處：OA 不是純演算法題，而是模擬真實業務——你交付的程式碼會被 Senior Engineer 像 PR review 一樣打分：可讀性、錯誤處理、測試組織都計分。Lambda 一行流不會加分，反而扣分。

真題一：Cart Inventory State Machine（購物車庫存狀態機）

題目描述

實作一個最小化 Cart 類別，支援以下方法：

add_item(product_id, qty)：加入商品；若該 product 庫存不足回傳 "OUT_OF_STOCK"，否則回傳當前購物車總價
remove_item(product_id, qty)：移除商品；若購物車不存在該 product 回傳 "NOT_FOUND"
apply_discount(code)：套用折扣碼；折扣碼與購物車狀態有關——總價 ≥ $100 才能用 SAVE10
checkout()：原子性地扣減庫存並清空購物車；若任一商品在 checkout 時已不足，全部回滾並回傳 "INVENTORY_CHANGED"

庫存與單價以建構子注入：Cart(inventory: dict, prices: dict)。

解題思路

這道題不是演算法題，是軟體工程題。Shopify 評分維度：

狀態機清晰：購物車有「待結算 / 結算中 / 已完成」三態，checkout 之前不要扣庫存
錯誤碼 vs 例外：題目要求回傳字串 → 不要 raise
原子性：checkout 失敗必須回滾——乾淨的寫法是先校驗再提交，不是「先扣再補」
可測性：庫存與價格透過 DI 注入，方便 mock

Python 解法

from collections import defaultdict

class Cart:
    def __init__(self, inventory: dict, prices: dict):
        self.inventory = dict(inventory)
        self.prices = dict(prices)
        self.items = defaultdict(int)
        self.discount = 0.0

    def _subtotal(self) -> float:
        return sum(self.prices[p] * q for p, q in self.items.items())

    def add_item(self, product_id, qty):
        if self.inventory.get(product_id, 0) < self.items[product_id] + qty:
            return "OUT_OF_STOCK"
        self.items[product_id] += qty
        return round(self._subtotal() * (1 - self.discount), 2)

    def remove_item(self, product_id, qty):
        if product_id not in self.items:
            return "NOT_FOUND"
        self.items[product_id] -= qty
        if self.items[product_id] <= 0:
            del self.items[product_id]
        return round(self._subtotal() * (1 - self.discount), 2)

    def apply_discount(self, code):
        if code == "SAVE10" and self._subtotal() >= 100:
            self.discount = 0.10
            return "OK"
        return "INVALID"

    def checkout(self):
        # 先全量校驗，再提交——避免部分扣減
        for p, q in self.items.items():
            if self.inventory.get(p, 0) < q:
                return "INVENTORY_CHANGED"
        for p, q in self.items.items():
            self.inventory[p] -= q
        total = round(self._subtotal() * (1 - self.discount), 2)
        self.items.clear()
        self.discount = 0.0
        return total

時間複雜度：每次操作 O(k)，k = 購物車 SKU 數 評分關鍵：checkout 的兩階段（驗證 + 提交）幾乎是必拿分點。先扣後補的解法即使 hidden test 全過，code review 分也會被扣 2 分以上。

真題二：GraphQL Webhook Idempotency（訂單 webhook 去重）

題目描述

Shopify 給商家推送訂單 webhook（POST 請求），但同一事件可能因為重試重複發送 2-5 次。每個 webhook payload 包含：

{ "event_id": "evt_abc", "order_id": 1001, "amount": 250.0, "ts": 1715000000 }

實作 WebhookHandler：

handle(payload) -> str：第一次處理某 event_id 回傳 "PROCESSED"，重複回傳 "DUPLICATE"
revenue_total() -> float：累計真實訂單金額（去重後）
額外要求：記憶體只允許保留最近 24 小時的 event_id，超過的可以被遺忘

解題思路

經典「冪等性 + 滑動視窗」組合：

用 set 存活躍 event_id；用 deque 按時間視窗滑動淘汰
revenue_total 必須只統計未重複過的 event
不要用 dict[event_id] = ts 然後每次掃整個 dict 清理——O(n) per call 會在大資料量 hidden test 超時

Python 解法

from collections import deque

WINDOW = 24 * 60 * 60  # 24 hours in seconds

class WebhookHandler:
    def __init__(self):
        self.seen = set()
        self.queue = deque()  # (ts, event_id)
        self.total = 0.0

    def _evict(self, now):
        while self.queue and self.queue[0][0] < now - WINDOW:
            _, eid = self.queue.popleft()
            self.seen.discard(eid)

    def handle(self, payload):
        eid = payload["event_id"]
        ts = payload["ts"]
        self._evict(ts)
        if eid in self.seen:
            return "DUPLICATE"
        self.seen.add(eid)
        self.queue.append((ts, eid))
        self.total += payload["amount"]
        return "PROCESSED"

    def revenue_total(self):
        return round(self.total, 2)

時間複雜度：handle 均攤 O(1)（每個 event_id 最多被 push/pop 一次）陷阱：_evict 一定要用當前 payload 的 ts，而不是 time.time()——hidden test 會發送亂序時間戳來檢查這一點。

真題三：Product Tag Search（前綴 + 模糊比對）

題目描述

實作一個產品檢索服務，store 端會註冊大量商品標籤（如 ["organic", "vegan", "gluten-free"]），並支援：

index(product_id, tags: list[str])
search(query: str) -> list[int]：回傳所有標籤包含 query 作為前綴的 product_id（按 product_id 升序）
top_tags(k: int) -> list[str]：回傳出現次數 top-k 的 tag（出現次數相同按字典序）

解題思路

前綴檢索 → Trie（不要直接 substring 遍歷，hidden test 10w 商品會 TLE）
top-k → collections.Counter + heapq.nsmallest

Python 解法

from collections import Counter, defaultdict
import heapq

class TagSearch:
    def __init__(self):
        self.children = defaultdict(dict)
        self.tag_to_products = defaultdict(set)
        self.tag_count = Counter()

    def _insert(self, tag, pid):
        node = self.children
        for ch in tag:
            if ch not in node:
                node[ch] = {}
            node = node[ch]
        node.setdefault("$products", set()).add(pid)

    def _collect(self, node, out):
        if "$products" in node:
            out.update(node["$products"])
        for k, v in node.items():
            if k != "$products":
                self._collect(v, out)

    def index(self, pid, tags):
        for t in tags:
            self.tag_count[t] += 1
            self.tag_to_products[t].add(pid)
            self._insert(t, pid)

    def search(self, query):
        node = self.children
        for ch in query:
            if ch not in node:
                return []
            node = node[ch]
        result = set()
        self._collect(node, result)
        return sorted(result)

    def top_tags(self, k):
        return [t for t, _ in heapq.nsmallest(
            k, self.tag_count.items(), key=lambda x: (-x[1], x[0]))]

時間複雜度：index O(L)，search O(L + R)，L = 標籤長度，R = 命中商品數

備考策略

優先級	重點	推薦題號 / 資源
⭐⭐⭐	設計 / 狀態機	LC 146、LC 460、LC 1396、LC 355
⭐⭐⭐	Trie / 前綴樹	LC 208、LC 211、LC 642
⭐⭐	滑動視窗 / 雙端佇列	LC 239、LC 1438、LC 1004
⭐⭐	OOP / 測試組織	自練：寫測試覆蓋率 ≥ 80% 的 mini-cart
⭐	GraphQL 基礎	Shopify dev docs - GraphQL Admin API

時間分配：90 分鐘 = 讀題 5 + 類別設計 10 + 寫第一版 35 + 寫測試 20 + debug 20。寫測試不是可選項——Shopify 的評分明確包含「test coverage」。

FAQ

Q1：Shopify OA 平台到底是 CodeSubmit 還是 HackerRank？

2026 Backend 職缺主要走 CodeSubmit——這是一個讓你下載 repo、本地寫、git push 提交的平台，更像真實專案。Full-Stack 與 Front-End 偶爾走 HackerRank，但比例不到 20%。CodeSubmit 沒有 hidden test 進度條，提交後 5-14 天才出結果。

Q2：Shopify OA 沒有 hidden test 進度條，怎麼知道自己寫對了？

寫自己的單元測試。CodeSubmit 提交後的 README 通常會要求 npm test 或 pytest 能跑通。評分官會先看你的測試覆蓋率——這是 Shopify 工程文化的體現。建議至少覆蓋：normal path、edge case（空輸入）、error path（無效 ID）、並發或時序（如適用）。

Q3：Shopify 後端用 Ruby on Rails，OA 必須用 Ruby 嗎？

不需要。CodeSubmit 倉庫通常給出 Ruby / Python / JS / Go / Java 多個 starter，選你最熟的就行。Senior Engineer review 的是程式碼組織而不是語言慣用法。不過如果你的履歷上寫「精通 Ruby」，又選其他語言，建議 Onsite 時準備解釋一下。

Q4：Shopify OA 通過後多久 onsite？

通常 2-3 週進入 Recruiter Call → Life Story 行為面（45 min）→ Technical Pair Programming（60 min）→ Hiring Manager。Life Story 是 Shopify 的招牌環節，從你的整個職業生涯順著講一遍，每段經歷追問「為什麼離開 / 加入 / 轉向」——準備至少 3 個職業轉折點的清晰敘事。

Q5：Shopify 2026 Early Career 在加拿大和美國職缺有什麼區別？

加拿大（Ottawa / Toronto / Remote-CA）名額較多，遠端 OK。美國職缺近兩年招聘極少，遠端美國常被拒絕——除非已有 work authorization。薪資：CAD New Grad 約 100-115K + RSU，US 等級折算後實際略高。

Q6：Shopify OA 第一次沒過，多久能重投？

12 個月窗口期。建議在第二次投遞前主動準備一份「工程改進筆記」：列出第一次 OA 你認為沒做好的點（測試、錯誤處理、命名）。Shopify recruiter 偶爾會讓你解釋這段反思——他們更看重「成長性」。

聯絡方式

正在準備 Shopify、Square、Stripe 這類業務導向 OA 的 candidate，最缺的不是演算法題，而是怎麼組織程式碼 + 寫出 PR 級別的測試。我們整理了 2025-2026 cycle 的 Shopify CodeSubmit 真題包（含完整可執行的多語言 starter + 評分標尺），歡迎聯絡交流。

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