字节 剪映 一面

#牛客AI配图神器##字节##面经#
4.8一面
1.自我介绍

2.简单拷打项目
介绍一下项目有什么难点
(基于Cursor实现移动端应用....如何实现滚动分页查询....
首级评论类似mark功能....详情请移步Gittee个人主页https://gitee.com/yuwozai618

Cursor是怎么使用的
多级评论怎么实现
每次都展示所有评论内容吗
怎么优化(考虑前端添加展开功能)
ThreadLocal怎么用的
热点博客(开始吟唱缓存击穿)
Git是怎么使用的

3.八股开始
线程池的核心参数
拒绝策略
redis有哪些数据结构
Zset的底层原理
如何优化redis的性能
主从集群数据一致性问题
redis的持久化方式
rdb持久化fork子进程进行持久化
redis如何查询数据
项目合作开发分工
为什么会想着将项目开源
项目部署上线了吗(他还是来了!!!他还是来了!!他还是来了!!)
Mysql数据库一张表存多少数据合适
InnoDB存储引擎
http状态码:499???!
502
tcp和udp的区别
为什么需要三次握手

手撕LRU
许愿二面
最后宣传下个人开源项目:XDer点评(有详细的项目介绍文档以及前后端代码,并基于白马点评扩充更多细节功能,教你如何在面试中讲好“烂大街项目”,还有如何一步一步运行起来并部署上线的教程,狠狠告诉面试官上线了!是真的上线了上线了!)
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CSDN主页:https://blog.csdn.net/Sonderiou
全部评论
这个部门高java的吗
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发布于 04-23 12:12 广东
二面了吗
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发布于 04-14 22:04 四川
日常还是暑期
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发布于 04-09 18:13 陕西

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让ai总结了一下问题和回答,心累了,面试官一直问优化相关的问题,多少也回答了一些出来,最后反问的时候,问有什么能加强的,说是觉得项目没什么亮点,一、代码问题的主动发现与预防主动发现方式静态代码分析:使用 ESLint、TSLint 等工具在编码阶段检测语法错误、代码规范问题、潜在逻辑漏洞(如未处理的空值、死循环)。自动化测试:通过单元测试(Jest)、集成测试(Cypress)覆盖核心逻辑,结合 CI/CD 流程在提交 / 部署前触发测试,提前暴露问题。代码审查:制定 Code Review 规范,重点检查边界条件、性能风险、安全性(如 XSS、CSRF)。监控告警:线上通过 Sentry 等工具捕获运行时错误(如 TypeError、Promise 未捕获异常),结合日志分析高频异常点。预防措施制定开发规范:明确命名规则、代码结构、错误处理方式(如统一使用 try/catch 或全局异常捕获)。技术选型管控:避免引入低维护性依赖,优先选择成熟库并控制版本。定期重构:针对耦合度高、可维护性差的代码进行重构,降低后续迭代风险。二、To C 项目的监控设计To C 项目需重点关注用户体验与稳定性,监控设计可从以下层面展开:前端性能监控核心指标:首屏加载时间(FCP)、交互响应时间(TTI)、白屏时间,通过 Performance API 或第三方工具(如 Lighthouse、阿里云 ARMS)采集。资源加载:监控 JS/CSS 加载耗时、图片加载失败率,设置阈值告警(如某资源加载超时 >3s)。用户行为与异常监控错误监控:捕获 JS 运行时错误、接口错误(4xx/5xx)、资源加载失败,关联用户 ID、设备信息便于定位。行为轨迹:记录用户点击、滑动等操作,分析卡顿、崩溃场景的触发路径(如某按钮点击后高频报错)。业务指标监控核心流程转化:如注册、支付步骤的成功率,异常中断时触发告警。设备兼容性:统计不同浏览器 / 机型的报错率,优先修复高占比问题。实现方式埋点系统:通过 SDK 主动上报监控数据,后端存储后用 Grafana 等工具可视化。实时告警:配置短信 / 钉钉通知,针对严重错误(如大面积白屏、支付失败)即时响应。三、虚拟列表优化实现虚拟列表核心是只渲染可视区域内的 DOM 元素,减少渲染压力,实现思路:核心原理计算可视区域高度、单个 item 高度,确定可见项数量(如可视区高度 500px,item 高 50px → 可见 10 项)。监听滚动事件,动态计算滚动偏移量,确定当前需渲染的 item 起始索引。通过容器内的 “占位元素” 撑起列表总高度,避免滚动条异常,可视区项通过绝对定位展示。关键优化缓存已渲染项:避免滚动时频繁销毁 / 创建 DOM,仅更新位置和内容。预渲染缓冲区:在可视区上下额外渲染 1-2 项,减少快速滚动时的空白闪烁。动态高度支持:若 item 高度不固定,可通过预估高度 + 滚动时修正位置解决。库选型:优先使用成熟库(如 react-virtualized、vue-virtual-scroller),减少自研成本。四、列表滑动卡顿的排查与优化排查方向性能分析:用 Chrome DevTools 的 Performance 面板录制滑动过程,查看是否有长任务(>50ms)、频繁重排(Layout)/ 重绘(Paint)。DOM 数量:检查列表是否渲染了过多 DOM(如未做虚拟列表),导致渲染线程阻塞。事件处理:滑动时是否绑定了高频事件(如 scroll、touchmove)且未做节流 / 防抖,导致 JS 线程繁忙。样式问题:是否使用复杂样式(如阴影、渐变)或强制同步布局(如频繁读取 offsetHeight 后修改样式)。优化措施实现虚拟列表:减少 DOM 数量(见上文)。优化事件:对 scroll/touchmove 事件节流(如 100ms 触发一次),避免高频执行。减少重排 / 重绘:将固定样式抽离为 CSS 类,避免 inline 样式;使用 will-change: transform 让浏览器单独分层渲染。数据处理:若滑动时需加载数据,提前预加载并缓存,避免同步阻塞。五、白屏的检测与解决检测方式前端埋点:在页面关键节点(如 DOMContentLoaded、首屏元素渲染完成)设置时间戳,若超过阈值(如 5s 未渲染)则上报白屏事件。图片监控:在页面顶部放一个 1x1 像素的 “探针图片”,若加载成功则证明页面正常,否则判定为白屏。错误关联:结合 JS 错误日志(如关键脚本加载失败、语法错误)定位白屏原因。解决思路加载问题:优化资源加载(如 CDN 加速、代码分割、懒加载),处理脚本加载失败(如重试机制、备用 CDN)。渲染阻塞:避免 JS 阻塞 HTML 解析(如用 defer/async),减少首屏不必要的 CSS/JS。数据依赖:若白屏因接口延迟,增加骨架屏、加载动画,避免用户感知空白;接口失败时显示错误提示并提供重试。兼容性:修复特定浏览器的渲染 bug(如 CSS 前缀缺失、ES6+ 语法未转译)。六、ECharts 性能问题及优化常见性能问题大数据量渲染卡顿(如万级以上数据点)。频繁更新(如实时数据)导致内存泄漏或 CPU 占用过高。图表容器大小频繁变化时重绘异常。折线图(多日期筛选)的优化与后端方案前端优化:数据采样:根据日期范围动态调整精度(如日级展示 24 点,周级展示 24*7 点,月级按天采样而非小时,避免数据量过大)。节流重绘:筛选日期时,通过防抖(如 300ms 延迟)避免频繁调用 setOption。销毁旧实例:切换筛选条件前,调用 dispose () 销毁旧图表,释放内存。懒加载:非首屏图表延迟初始化,避免阻塞首屏渲染。与后端沟通方案:动态返回精度:后端根据筛选的时间范围(天 / 周 / 月)返回对应粒度的数据(如周级返回按小时聚合的平均值,而非每小时原始数据)。分页 / 分段加载:若需保留细粒度,后端支持按时间段分段返回,前端滚动时再加载后续数据。数据压缩:后端用二进制或精简格式(如仅返回 [x,y] 数组而非完整对象)减少传输量。ECharts 适配方案响应式容器:监听窗口 resize 事件,调用 resize () 方法调整图表大小,结合 CSS 媒体查询适配不同屏幕。移动端优化:简化图表样式(如隐藏次要网格线、缩小字体),触摸交互适配(如支持双击放大、手势缩放)。七、图片优化方向资源优化格式选择:优先使用 WebP/AVIF(比 JPEG 小 30%+),降级兼容旧浏览器;简单图形用 SVG 替代位图。压缩处理:通过工具(如 TinyPNG)或后端服务(如七牛云)压缩图片,平衡质量与体积。合理尺寸:根据展示容器大小提供多分辨率图片(如 srcset 属性),避免大图小用。加载优化懒加载:使用 IntersectionObserver 监听图片进入视口后再加载,减少首屏请求。预加载:对首屏或即将展示的图片(如轮播图下一张)用 link [rel="preload"] 预加载。缓存策略:设置合理的 Cache-Control 头,复用缓存减少重复请求。体验优化占位符:加载前显示低分辨率缩略图或纯色占位,减少布局偏移(CLS)。错误处理:图片加载失败时显示默认图,避免破图影响体验。八、图片加载时间的检测前端检测监听事件:通过 img.onload 记录加载完成时间,减去 img.src 赋值时间,得到加载耗时。Performance API:使用 performance.getEntriesByType ('resource') 获取图片资源的加载详情(如 startTime、responseEnd),计算耗时 = responseEnd - startTime。埋点上报:将检测到的耗时结合图片 URL、用户设备信息上报,分析慢加载图片。工具辅助浏览器 DevTools:Network 面板筛选 img 类型资源,查看各阶段耗时(如 DNS、TCP、下载)。第三方监控:通过 Lighthouse 或监控平台(如 Datadog)批量分析页面图片加载性能。
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