腾讯音乐前端实习二面

一、面试基本情况

本次面试主要围绕 React 相关技术、流式传输以及算法与 React Hook 实现展开,包含技术原理问答和两道代码实现题。

二、技术问题回顾与解答

1. React Router 的实现机制
React Router 基于 HTML5 的 history API 实现单页面应用的路由功能。它通过监听浏览器的 popstate 事件(当用户点击浏览器的前进、后退按钮时触发)以及手动调用 history.pushState()、history.replaceState() 方法来更新 URL 地址,同时不触发页面刷新。在 React 组件中,通过 BrowserRouter(基于 history API)、HashRouter(基于 URL 的 hash 部分,兼容性更好)等组件包裹应用,结合 Route 组件定义不同路径对应的渲染组件。当 URL 变化时,React Router 会根据当前路径匹配相应的 Route 并重新渲染对应的组件,从而实现页面内容的更新 。不过在本次面试中,我对这块知识掌握不够扎实,未能完整清晰作答。

2. React memo 是做了什么
React.memo 是一个高阶组件,用于对函数式组件进行性能优化。它会对组件的 props 进行浅比较,如果前后两次传入的 props 浅比较结果相同,就直接复用之前渲染的结果,不再重新执行组件函数,从而避免不必要的重复渲染。但需要注意,它仅对 props 变化进行比较,当组件内部状态(如通过 useState 创建的状态)变化时,即使 props 未变,组件仍会重新渲染。

3. React Suspense 怎么实现的
React Suspense 用于处理组件的异步加载情况,让开发者可以指定在异步操作(如数据获取、动态导入组件)进行时显示的加载状态。它通过在组件树中标记一个“等待”区域,当子组件中有异步操作未完成时,会先渲染 Suspense 组件指定的 fallback 内容(如加载动画),直到异步操作完成,再渲染实际的子组件内容。内部实现依赖于 React 的 Fiber 架构,利用 Fiber 的可中断、可恢复特性,在等待异步操作完成期间释放 CPU 资源,不阻塞主线程,提高应用的响应性能 。

4. 流式传输相关讨论
在讨论流式传输时,我提出可以在前端利用 Server-Sent Events(SSE)实现。SSE 是一种单向的、由服务器向客户端推送数据的技术,适合用于实时数据传输场景。同时,对于 JSON 数据的处理,采用流式解析会更加高效,比如在处理阶乘等数据量较大且逐步生成的场景下,流式解析无需一次性将所有数据加载到内存中,而是边接收数据边解析处理,减少内存占用,提升数据处理效率。

三、代码题实现

1. 大数相减(考虑负数结果)
function subtractLargeNumbers(num1, num2) {
    function compare(num1, num2) {
        if (num1.length > num2.length) return 1;
        if (num1.length < num2.length) return -1;
        for (let i = 0; i < num1.length; i++) {
            if (num1[i] > num2[i]) return 1;
            if (num1[i] < num2[i]) return -1;
        }
        return 0;
    }

    const sign = compare(num1.split(''), num2.split(''));
    let larger = sign >= 0? num1 : num2;
    let smaller = sign >= 0? num2 : num1;
    let result = '';
    let carry = 0;

    for (let i = 0; i < larger.length; i++) {
        let diff = parseInt(larger[larger.length - 1 - i]) - (parseInt(smaller[smaller.length - 1 - i]) || 0) - carry;
        if (diff < 0) {
            diff += 10;
            carry = 1;
        } else {
            carry = 0;
        }
        result = diff + result;
    }

    while (result[0] === '0' && result.length > 1) {
        result = result.slice(1);
    }

    return sign < 0? '-' + result : result;
}
2. 实现一个可暂停、继续的倒计时 React Hook
import { useState, useEffect } from'react';

function useCountdown(initialTime) {
    const [time, setTime] = useState(initialTime);
    const [isRunning, setIsRunning] = useState(true);
    let intervalId;

    useEffect(() => {
        if (isRunning && time > 0) {
            intervalId = setInterval(() => {
                setTime(prevTime => prevTime - 1);
            }, 1000);
        } else {
            clearInterval(intervalId);
        }
        return () => clearInterval(intervalId);
    }, [isRunning, time]);

    const start = () => {
        setIsRunning(true);
    };

    const pause = () => {
        setIsRunning(false);
    };

    return {
        time,
        start,
        pause
    };
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哪个部门
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发布于 2025-06-13 17:03 重庆
已挂
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发布于 2025-06-13 16:16 北京
我感觉你写的面经特别好,有利于菜鸡学习(
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发布于 2025-06-05 14:09 辽宁
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发布于 2025-06-05 00:56 湖北

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AI替代不了体力劳动。这话放在程序员身上,其实能延伸出更具体的体感 ——AI 替代不了那些需要「人肉踩坑」的体力式技术活。就拿线上故障排查来说,服务器突然雪崩,监控面板红一片,日志里几千行报错信息滚屏。AI 确实能帮你检索报错关键词,列出常见的内存泄漏、数据库锁等待解决方案,但它没法像你一样,顶着凌晨三点的困意,跑到机房看服务器指示灯是否正常,没法蹲在现场排查是不是网线松动导致的网络丢包,更没法凭经验判断是这次上线的代码有问题,还是运维那边调整了防火墙规则。这些看似「体力活」的操作,藏着太多 AI 摸不着的现场变量和经验沉淀。再比如做性能压测,AI 能生成 JMeter 脚本,能帮你分析压测报告里的 TPS 和响应时间数据,但它没法替你扛着笔记本去客户现场,在满是噪音的机房里调试压测环境,没法手动模拟上万用户并发的极端场景,更没法在压测过程中,根据服务器 CPU、内存的实时波动,灵活调整压测参数。那些对着监控大屏盯到眼睛发酸,反复重启服务、调整配置的「体力付出」,是 AI 永远学不会的实战直觉。还有咱们日常的代码重构,AI 能帮你优化代码格式,甚至提出重构建议,但它没法替你逐行梳理遗留系统里的「祖传代码」,没法理解那些没有注释、逻辑混乱的函数背后,藏着的是前同事为了兼容老系统的无奈妥协。你得耐着性子一行行读、一遍遍测,这个过程就像在废墟里寻宝,耗的是体力,拼的是耐心,这些都是 AI 替代不了的「技术体力活」。说到底,AI 能替代的是标准化的脑力输出,却替代不了那些需要现场感知、经验判断、体力付出的技术劳动。毕竟代码是死的,但系统是活的,那些藏在机房噪音里、日志堆里、代码细节里的「体力活」,才是程序员真正的护城河。
AI替代不了什么?
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03-25 14:47
已编辑
门头沟学院 Java
实习项目拷问实习期间项目挑一两个重点说一下如何定位慢sql这是一个什么联合索引为什么不给中间的status的填进去?好问题表的数据量有没有分表,怎么分表?按月分表,那么分页查询怎么查?前端有传时间范围单表查询时长?10ms到50ms深分页怎么处理?缓存优化怎么做的?主动更新缓存失败?主动更新的并发问题?用的是什么消息队列?消息丢失怎么处理?这个系统可用性如何考虑的?定时脚本:解决入队失败,以及消费这个回调失败 ,缓存降级缓存命中率?基础知识服务器如何识别http的请求头和请求体的?cookie在http中如何传输 ?如何实现一个线程安全的任务队列?数据库为什么要有连接池?刚才你说到数据库连接池为了防止链接频繁的创建销毁,那么像http服务器,rpc服务器他们的连接就是频繁创建和销毁没有连接池,那为什么数据库需要连接池呢?答:因为数据库连接是昂贵、有状态、数量有限的资源,而 HTTP/RPC 是轻量、无状态、可快速销毁的,所以数据库必须用连接池来复用,HTTP 不需要。1. 连接成本完全不一样HTTP 连接:只是一个 TCP 短连接,用完就断,没有状态、没有认证、没有会话上下文,创建销毁非常轻。就算用 HTTP 长连接,也是复用 TCP,不是复用业务状态。数据库连接:是有状态的重量级连接:TCP 握手 + 用户名密码验证 + 权限检查 + 会话初始化(事务、锁、缓存区)。这个成本是 HTTP 的 几十倍上百倍。2. 生命周期完全不同HTTP 请求:一次请求一次连接,用完即丢,非常短暂。数据库连接:一旦建立,可以持续复用很久,完全没必要每次执行 SQL 都重新建连接。3. 数据库对连接数量极其敏感数据库有严格连接上限(MySQL 默认 151)。连接多了,数据库会:内存暴涨、线程爆炸、锁冲突、直接夯死。而 HTTP 服务器扛几万连接都没事,因为它是非阻塞、IO 多路复用,不占很重的资源。算法题:数组平方后的不同数
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