MetaAPP-北京-暑期前端实习生一、二面

面试日期:一面(女):2023.07.24 二面(男):2023.07.26

面试时长:一面:40min 二面:20min

面试工具:飞书

自我介绍(一有二无)

CSS:

  • CSS水平垂直居中
  • 移动端适配的方案?
  • px、em、rem、vm、vh、%单位区别?

JavaScript:

  • for in 和 for of 的区别?
  • 箭头函数和普通函数的区别?怎么获取箭头函数的arguments?
  • 对this的理解?setTimeout的this指向?改变this指向以及他们的区别?
  • 事件循环?常见的宏任务和微任务?浏览器事件循环机制?click事件属于宏任务还是微任务?

浏览器:

  • 跨域问题,有哪些处理方式?

Vue:

  • Vue2和Vue3的区别?
  • 组件通信方式有哪些?Vuex 中的模块?
  • data 为什么是一个函数的形式?(1、2)vue 每个组件是一个单独的实例吗?(2)vue会帮我们new一个实例吗?(2)
  • vue-router 中 route 和 router 的区别?history与hash路由的区别?(2)
  • 为什么要有computed?优点在哪儿?我用函数也可以写同样的方式啊?(2)
  • created声明周期可以访问到dom吗?(2)beforecreated呢?(2)
  • v-for同一个组件,key使用常量字符串,其生命周期会完整执行吗?还是就执行created之后的?(2)

反问:

  • 一面:问了技术栈是什么?做什么应用的?(和我说H5)
  • 二面:面试官问了离职情况、toB还是toC做的多,我问了做啥业务?

面试评价:

  • 一面:八股拷打,不会问太深的东西,看看其他面经准备一下即可,切换问题非常快。(开摄像头但只能看到额头)
  • 二面:其他面经有相似问题,问了ChatGPT都答得五花八门的(后期多看看原理吧),但是小哥哥嗓音很温柔。(没开摄像头)

全部评论
已挂,家人们
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发布于 2023-07-27 18:23 天津
感谢分享
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发布于 2023-07-26 23:51 广东
toB还是toC做的多
点赞 回复 分享
发布于 2023-07-26 18:17 北京

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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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