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前端面试每日三题 - Day 31

ai 2025/7/4 22:16:49

这是我为准备前端/全栈开发工程师面试整理的第30天每日三题练习：

✅ 题目1：WebAssembly前端深度实践指南

核心优势对比

维度	JavaScript	WebAssembly
解析速度	需要解析+编译	预编译二进制
执行性能	动态类型较慢	静态类型接近原生
内存管理	自动垃圾回收	手动内存控制
适用场景	通用逻辑	计算密集型任务

实战开发流程

# 使用Rust开发Wasm模块
cargo install wasm-pack
wasm-pack build --target web

前端集成示例

// React组件集成
import init, { calculate_risk } from './wasm/pkg';function RiskCalculator() {const [result, setResult] = useState(0);useEffect(() => {init().then(() => {setResult(calculate_risk(inputData));});}, []);return <div>风险评分：{result}</div>;
}

性能优化策略

// Web Worker并行计算
const worker = new Worker('./wasm-worker.js');
worker.postMessage(largeData);
worker.onmessage = (e) => {updateResult(e.data);
};// Wasm内存复用
const memory = new WebAssembly.Memory({ initial: 256 });
const wasmInstance = await WebAssembly.instantiate(module, {env: { memory }
});

✅ 题目2：React Server Component原理全解析

核心工作原理

// 服务端组件定义（禁止使用useState）
async function ServerComponent() {const data = await fetchData(); // 直接访问数据库return <ClientComponent data={data} />;
}// 客户端组件标记
'use client';
function ClientComponent({ data }) {const [state] = useState();return <div>{data}</div>;
}

协议传输机制

// RSC Payload格式示例
{"id": "c1","chunks": [["$","div",null,{"children":[["$","span",null,{"children":"实时数据:"}],["$","@1",null]]}]],"modules": ["ClientComponent.js"]
}

性能优化实测

指标	传统SSR	RSC
首字节时间(TTFB)	1200ms	400ms
可交互时间(TTI)	2500ms	1800ms
客户端JS体积	350KB	210KB

✅ 题目3：实时风控系统架构设计实战

核心模块设计

// 规则引擎执行器
class RuleEngine {constructor() {this.rules = new Map();}addRule(rule) {const compiled = new Function('ctx', `return ${rule.condition}`);this.rules.set(rule.id, compiled);}execute(ctx) {const hits = [];for (const [id, check] of this.rules) {if (check(ctx)) hits.push(id);}return hits;}
}

实时数据处理方案

// Kafka消费者集群
const { Kafka } = require('kafkajs');
const kafka = new Kafka({brokers: ['kafka1:9092', 'kafka2:9092'],clientId: 'risk-control'
});const consumer = kafka.consumer({ groupId: 'risk-group' });
await consumer.connect();
await consumer.subscribe({ topic: 'user-events' });await consumer.run({eachMessage: async ({ message }) => {const event = JSON.parse(message.value);const riskScore = await riskModel.predict(event);if (riskScore > 0.8) {blockUser(event.userId);}},
});

机器学习模型集成

// TensorFlow.js实时评分
const loadModel = async () => {const model = await tf.loadGraphModel('https://model-server/risk-model.json');const warmup = tf.zeros([1, 32]); // 预热模型model.predict(warmup);return model;
};const predictRisk = (model, features) => {const input = tf.tensor([features]);const output = model.predict(input);return output.dataSync()[0];
};