前端面试每日三题 - Day 34

发布于:2025-05-14 ⋅ 阅读:(19) ⋅ 点赞:(0)

这是我为准备前端/全栈开发工程师面试整理的第34天每日三题练习:


✅ 题目1:WebGPU图形编程实战指南

核心概念

// WebGPU初始化流程
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 渲染管线配置
const pipeline = device.createRenderPipeline({
  vertex: {
    module: shaderModule,
    entryPoint: "vertex_main",
  },
  fragment: {
    module: shaderModule,
    entryPoint: "fragment_main",
    targets: [{ format: 'rgba8unorm' }]
  }
});

与WebGL对比

特性 WebGPU WebGL
多线程支持 支持Compute Shader 仅单线程
显存管理 显式内存控制 隐式管理
渲染指令 命令缓冲机制 立即执行模式

性能基准测试

场景 WebGL(FPS) WebGPU(FPS) 提升幅度
10万粒子动画 45 120 167%
复杂光照模型 28 85 204%
通用计算任务 不支持 2000ops/sec -

✅ 题目2:低代码引擎原理深度解析

核心模块实现

// 组件DSL描述(JSON Schema)
{
  "type": "Form",
  "props": {
    "layout": "vertical",
    "children": [
      {
        "type": "Input",
        "props": { "label": "姓名", "field": "name" }
      },
      {
        "type": "Button",
        "props": { "text": "提交", "@click": "submitForm" }
      }
    ]
  }
}

动态渲染引擎

// AST解析器核心逻辑
class ComponentParser {
  parse(json) {
    const ast = this.buildAST(json);
    return this.generateCode(ast);
  }

  buildAST(node) {
    return {
      type: node.type,
      props: this.processProps(node.props),
      children: node.children?.map(child => this.buildAST(child))
    };
  }
}

// 运行时渲染
function renderComponent(descriptor, container) {
  const component = Vue.h(descriptor.type, descriptor.props);
  Vue.render(component, container);
}

技术难点突破

挑战点 解决方案 实现示例
数据绑定 基于Proxy的响应式系统 实现v-model双向绑定
逻辑编排 可视化流程图+代码生成 生成可执行的JavaScript
性能优化 虚拟列表+按需加载 万级数据表格流畅滚动

✅ 题目3:混沌工程实践全方案

核心实验类型

// Node.js故障注入中间件
const chaosMiddleware = (req, res, next) => {
  // 随机触发故障(配置化)
  if (Math.random() < 0.01) {
    // 注入延迟
    setTimeout(next, 5000);
  } else if (Math.random() < 0.005) {
    // 模拟服务不可用
    res.status(503).send('服务暂不可用');
  } else {
    next();
  }
};

// Kubernetes Pod删除实验
kubectl delete pod --selector=app=payment-service --dry-run=client

实验执行流程

  • 定义实验计划

    chaos-experiment:
      target: payment-service
      scenarios:
        - type: latency
          params: { delay: "2s", duration: "5m" }
        - type: failure
          params: { rate: 0.3, duration: "10m" }
    
  • 监控指标采集

    # Prometheus查询语句
    sum(rate(http_request_duration_seconds_count{status!~"5.."}[5m]))
    
  • 自动化恢复机制

    // 弹性恢复策略
    if (errorRate > 0.2) {
      enableCircuitBreaker();
      scaleUpReplicas(3);
    }
    

高可用架构设计

组件 实现方案 工具链
故障注入 Chaos Mesh Kubernetes Operator
监控告警 Prometheus + Grafana AlertManager
自动化恢复 弹性伸缩策略 KEDA

📅 明日预告:

  • 现代CSS革命:容器查询与CSS作用域新范式
  • 前端构建效能革命:Turbopack核心原理剖析
  • 状态管理新范式:Zustand与Jotai原理实战

💪 坚持每日三题,未来更进一步!如果你也在准备面试,欢迎一起刷题打卡!


网站公告

今日签到

点亮在社区的每一天
去签到