八股文

React

Fiber

以前react的DOM修改是一个不可中断任务，，会阻塞进程，出了fiber之后，就被拆成了异步执行的小任务，在dom中执行，每次执行完小任务，看有没有优先级更高的

生命周期

• 挂载
• 更新
• 卸载

类组件有生命周期函数

函数组件通过effect模拟生命周期

hook

• useref：可变值不造成重新渲染
• Usestate：管理一种状态，简单变量
• useReducer：管理状态，函数更新
• uselayouteffect：浏览器渲染前执行
• Useeffect：浏览器渲染后执行
• Usememo：缓存计算数据
• Usefunction：缓存函数

上下文传递

创建一个上下文对象，用上下文组件包裹需要接收的组件，接收值

diff

类似于一个嵌套字典，每个节点都有key,每次触发更新了，就会看新旧节点的key更新不一样的地方，增加或删除增增加的key或者是减少的key

函数

• 纯函数:相同输入相同输出
• 箭头函数：简洁,没有this，prototype （原型，可以共享方法，和向上查找上级对象的共享方法）,arguments（接收未定义的传递值）,没有自己的this，继承外层的this
• 普通函数
• 闭包：函数内部引用了外部变量

”…”在react的用处

展开数组和字典之类的

什么是react

• 组件化
• 虚拟dom
• 单向数据流：向子组件传递数据只能自上而下，不能反着修改数据，可以保证数据流的清晰
• jsx写法

类组件和函数组件的区别

类组件：需要集成react的父类，手动调用render渲染

函数组件：直接用函数写

Javascript

事件循环

同步代码 > 微任务（加急） > 宏任务（异步数组）

前端请求方式

• axios：第三方库，自动序列化，错误处理
• fetch：原生自带

异步发展

版本控制

请求类型

常规HTTP请求

轮询：需要不断建立新的连接并销毁服务器，压力大，实时性较低

sse：基于http协议标准请求类型，只需要建立一次连接，服务器到客户端单向通道，浏览器会自动管理状态

websocket：WS协议，原生需要手动管理状态

webpack

构建，打包，分割，压缩

Vite

开箱即用的脚手架，高效热加载和构建

Threejs

3d库

创建场景->创建相机->创建渲染器->创建几何体_使用材质或使用外部模型->将模型添加到场景中->设计模型动画

ECharts

数据可视化库

初始化->创建一个option对象->渲染

swup

监听站内跳转，拉取目标HTML，解析出规则配置需要替换的容器,通过实现局部跳转和动画

esm和commonjs

都是模块化系统

• esm：编译时确定,静态加载
• commonjs:运行时确实，动态加载

Dom

• 真实：由浏览器维护的一个文档对象，由于渲染引擎所以更新代价高，document对象
• 虚拟：由内存维护的一个js对象
• bom：浏览器操作,window对象

mvvm

数据变化自动更新ui

react

state更新 -> 虚拟dom diff 对 ->局部更新

包管理器

• npm：扁平化的 node_modules
• pnpm：全局储存，其他项目通过硬链接，只链接显示声明的直接依赖，避免幽灵依赖
• bun：类似于PNPM，增加了缓存字节码依赖库文件

渲染方式

CSR 客户端渲染：返回一个HTML空壳加js，在客户端生成dom

SSR 服务端渲染：在服务器上构建渲染好了html，返回客户端，在客户端进行水合（html匹配+事件监听+客户端需要执行的js代码）

SSG：在构建的时候生成静态的HTML文件

CSS

Tailwind CSS

定义了很多原始类方便快速开发

响应式布局

媒体查询器可以实现不同的布局

类选择器可以实现不同配色

计算机基础概念

异步和多线程

异步：先执行后面的任务

多线程：多个线程同时进行

并发和并行

并发：任务切片交替执行

并行：任务同时执行

函数式编程和命令式编程

函数式编程是组合，不同功能的函数为主，命令式编程是写清楚流程为主

垃圾回收机制

• 引用计数：给每一个对象都分配一个计数，到零就回收
• GC：就是从根集（栈，堆，寄存器）出现标记存活对象，回收不可达对象

组件化

拆分为可复用对象

序列化和反序列化

数组，字典等和Json，套接字等转换

微服务

就是无状态的单服务，不会让局部影响全局

消息队列

分为生产者 队列 消费者

Socket

实现tcp和udp较为底层的编程方式

Nginx

反向代理：配置好了自动转发网络请求

正向代理：要指定转发后的目标

• 负载均衡：

  upstream（后端服务组）

  • 负载均衡：根据实际连接的错误数量

  网关

  Docker

  容器管理

• docker compose：多个容器编排

• dockerfile：定义怎么构建容器

  蓝绿发布

• 部署双服务，新服没问题的时候通过nginx和dns切换

  BFF层

  为不同的前端层适配具体的后端

  Git

  版本控制

  分布式管理：多人修改智能合并检测冲突

  去中心：每个电脑都有存档

  ci/cd

  自动构建/部署

  RPC

  http协议，实现的远程调用函数协议，强调函数

  cros

• cros响应头

• 后端代理

• nginx反向代理

• 改浏览器参数，关闭这个

  计算机性能优化

• 微服务架构：所有前端页面设计为无状态服务，部署在多台服务器上

• 数据分库

• 读写分离：设计数据库多重架构

• 热点缓存：利用Redis这种将热点数据缓存到内容中实现快速读写，cdn缓存

• 消息队列

• 事件驱动：类似于钩子

• 异步+等待动画

• dns负载均衡

• 流量转发

• nginx负载均衡

  Restful api

  http协议，利用请求协议和状态码表达语义，强调资料

  TCP

  syn丢失

  服务端没响应或丢失syn，客户端会重发

  大量重连高并发下会导致雪崩效应

  Nodejs

  中间件的原理是什么

  洋葱模型，可以利用next语法提前执行后面的中间件

  Nextjs

  文件路由机制

• App Router：新

• Pages Router ：旧

  sql

  流程

  链接/权限-> 语法检测 - >优化器 ->执行器 ->返回

  行：具体的数据，单向链表

  页：双向链接，记录了最大值和最小值

  叶子节点：叶子的末端,实际储存了数据

  非叶子节点：非叶子节点，存储后面的地址

  聚集索引：索引和数据一块

  非聚集索引：索引和数据分开

  联合索引：最左前缀原则，中间不能跳过，（a,b,c）可以a或a+b,不能b或a+c；创建索引虽然读快了，但是写入会因为维护索引变慢

  视图：创建了虚拟表格，包装了查询命令，实际没有优化性呢

  子查询：操作语句嵌套一个查询语句

  链接：把多个表关联起来

  慢日志：记录了超过执行时间的SQL语句的日志

  索引

  b树：分层索引结构，通过比较分层，每层节点既存了数据，也存了下一层的索引

  b+树：动态平衡分层，非叶子节点不存储数据，所有叶子位于同一层，自动平衡

  红黑树：是二叉树，通过动态调整维持数的大致平衡

  hash索引：hash计算直接定位

  事务

  保证了多条SQL语句的一致性，修改前会先把修改记录和数据 记录进undolog，如果需要回滚，通过undolog回滚

  四大特性

• 原子性：要不全成功要不全失败

• 持久性：磁盘储存

• 隔离性：类似git的分支和快照，不影响真正的数据

• 一致性：其他三个保证这个

  隔离级别

• 读未提交：会读取其他事务改未提交，回滚导致数据不一致

• 读已提交：会读取最新数据，会多次更新，导致一个事务内的数据不一致

• 可重复读：innerdb默认，同一个事务内读的时候是基于undolog的快照读到的一致性

• 串行读：强制事务顺序执行

Redis

传统数据都是储存在硬盘中的，所以速度处理较慢，Redis是储存在内存中的，所以说读写速度快，可以同时处理更多的数据，它也提供了快照和追加日志两种持续性机制

缓存雪崩：加随机tts，避免大量缓存同时失效

一致性：用缓存肯定要接受一部分的误差，用TTS可以保证一个合理的误差

Supabase

提供了数据库和边缘函数，通过rls实现行级安全策略，每次访问数据时，会自动校验身份信息（JWT），Supabase会将校验好的用户身份传递给postgresql，（RLS）权限校验，在数据库层面校验某个用户可以对哪些数据进行哪些操作

rust

堆栈

栈：后进先出，所有数据都有固定大小和固定,编译器自动管理

堆：在堆区找到一块区域，把它标记为已使用，并返回该区域地址,需要手动管理

数据类型

• 数字

• 字符和字符串

• 布尔

• 占位符()

• 数组类型

  类型	可变长度	同一类型
  array	否	是
  vec	是	是
  Tuple	否	是

• kv类型

  • hashmap

• 函数

• 结构体

• 枚举

• 迭代器：有点像数组，链式组合只能一个一个取出来

• 泛型：其他任意的一种数据类型，在rust中可以施加约束

  特征

  鸭子接口的感觉

  Trait：可以定义它有什么特征，比如定义生物会呼吸 impl：实现具体特征，比如一些是靠的肺，一些是靠的腮，一些是靠的皮肤

  孤儿规则不能为外部的库实现特征

  不过可以用一个结构体包装，绕过这个规则

  RUST生命周期

  类似于作用域，决定了他活多久，不标注可以默认推断，也可以通过标注显示告诉编译器不同引用的约

  所有权

• 一个变量（堆数据）只有一个所有者

• 离开了作用域，就会被丢弃

  借用

  变量默认不可变

• 可变引用：只能一个，可以修改

• 不可变引用：可以多个只读

  模式匹配

• If-else

• match

  错误处理

• panic：直接终结整个程序

• option：这个数据结构只会返回数据或空

• result：这个数据结构返回正确或错误

  智能指针

• Box<T>：Rust流行的智能指针可以分配堆对象

• Rc<T>，Arc<T>：两者都是实现引用技术，后者具有原子性

• cell<T>，Recell<T>:保持数据的可变性，把借用检查推从编译期迟到了运行期，前者只能用于栈的简单变量，后者一般用于堆的复杂变量

  其他

• 变量解构：可以把数组，字典这种类型的变量一个表达式赋值到多个变量

• 变量遮蔽：后面的变量会把前面相同的变量名覆盖

• 忽略变量：前面加一个短横线代表不使用

  Agent应用

  Transformer

  分词：根据词典

  权重：

  训练学习出来的

  一开始随机数

  反向传播：计算本次要变化的方向（类似于多了就减少，少了就增多）

  梯度下降：应用反向传播的计算的的方向

  每个词和另外的词有多种权重

graph LR
    A[分词] --> B[词嵌入
  每个词的向量]
    B --> C[位置编码
  调整向量，类似于增加点随机数]
    C --> D[多头注意力]
    subgraph D [多头注意力]
        D1[将分词按照多种关系
  权重多次分别计算]
    end
    D --> E[残差+归一化<
  把前面的多种权重结果
    按照算法修正为一个]
    E --> F[前馈网络
  升维降维，类似于
    中译英译中]
    F --> G[输出]
    A[分词] --> B[词嵌入
  每个词的向量]
    B --> C[位置编码
  调整向量，类似于增加点随机数]
    C --> D[多头注意力]
    subgraph D [多头注意力盒子]
        D1[将分词按照多种关系
  权重多次分别计算]
    end
    D --> E[残差+归一化
  把前面的多种权重结果
    按照算法修正为一个]
    E --> F[前馈网络
  升维降维
  类似于中译英译中]
    F --> G[输出]

rag

加上外部知识库先检索

ReAct 模式

思考+行动交替执行

Function Calling / Tool Use

工具函数不同平台名称不同

MCP

一套ai上下文协议

Embedding

将数据向量的过程

skill

提示词+可选脚本

workflow

有点像命令式编程，定义了一套工作流程

如何降低首字节

• 缓存

• 多个LLM并发返回最先返回的

• 通过服务器组件构成比较快的网络服务，减少QOS的影响

• 流式回复

  如何评估Agent的效果

  任务的成功率和Agent的幻觉率

  Linux

  如何检测网络问题

  查看现在带宽使用情况

  cpu使用情况

  dns配置

  Vibecoding

  在建立好文档库

• 项目技术选型

• 功能模块

• 功能实现决策

  在agents.md写好项目级的Agent约束和行为规范

1. 需求对齐和约束

   • 功能需求
   • 性能
   • 可扩展性
   • 持久性
   • 成本
   • 根据已有架构和用户，实现的风险分析
   • 时间
   • 异常处理
   • 安全
   • 验收标准

2. 确定架构选择和技术选型和接口功能等具体细节

3. 设计接口，写测试用例

4. 实现代码和检测

   • 代码规范检测
   • 类型检测
   • 单元检测（写好的单个模块测试）
   • 集成检测（多个模块联动测试）
   • E2E 测试（用自动化工具运，提前写好用户操作路径的检测）

5. 新Agent 代码审查+探测测试（可能能找到一些，异常问题）

6. 代码格式化

7. 人工代码审查+复测

8. 部署验证

9. 人工复测