面试主观题

当然可以！作为一名有 7 年经验的前端工程师，一个月的时间足以让你做好充分的准备。以下是一个详细的面试规划，帮助你在有限的时间内高效地准备面试： 第 1 周：自我评估与市场调研

1. 自我评估 技能盘点：列出你掌握的所有前端技术（HTML、CSS、JavaScript、框架如 React、Vue、Angular 等）、工具（如 Webpack、Babel、Git 等）和开发流程（如敏捷开发、代码规范等）。 项目经验：整理过去 7 年中你参与过的重要项目，包括项目背景、你的角色、技术栈、遇到的挑战及解决方案等。 优势与不足：分析自己的优势和需要提升的技能点。

2. 市场调研 行业动态：关注前端开发领域的最新趋势，如新的框架、工具、性能优化技术等。 目标公司：确定你想投递的公司，了解它们的产品、技术栈、企业文化等。 职位要求：查看目标公司的职位描述，明确它们对前端工程师的要求。 第 2 周：技术复习与项目准备

3. 技术复习 基础知识：复习 HTML、CSS 和 JavaScript 的基础知识，包括 DOM 操作、事件处理、闭包、原型链等。 框架复习：重点复习你最熟悉的前端框架（如 React、Vue 或 Angular），包括生命周期、组件通信、状态管理等。 工具与流程：复习常用的开发工具和流程，如 Webpack、Babel、ESLint、版本控制（Git）等。 算法与数据结构：复习基本的算法和数据结构，如数组、链表、栈、队列、排序算法等，虽然前端面试中算法题较少，但掌握这些知识有助于解决复杂问题。

4. 项目准备 项目整理：选择 2-3 个最具代表性的项目，准备详细的项目介绍，包括项目背景、技术栈、你的贡献、遇到的挑战及解决方案。 代码优化：检查这些项目的代码，确保代码规范、可读性强，可以作为面试中的代码展示。 项目演示：准备项目演示的 PPT 或文档，重点展示项目的亮点和你的技术能力。 第 3 周：模拟面试与问题准备

5. 模拟面试 自我介绍：准备一段简洁明了的自我介绍，突出你的工作经验、技术能力和职业目标。 常见问题：准备回答常见的面试问题，如“为什么离开上一家公司”“你的职业规划是什么”等。 技术问题：准备回答常见的技术问题，如“如何优化前端性能”“如何实现响应式设计”等。 行为面试：准备回答行为面试问题，如“请举例说明你如何解决一个技术难题”“你如何与团队合作”等。 提问环节：准备一些问题向面试官提问，如“公司的技术栈有哪些”“团队的开发流程是怎样的”等。

6. 模拟面试实践 找朋友帮忙：找有经验的朋友或同事进行模拟面试，让他们提出问题并给出反馈。 自我评估：录制自己的模拟面试过程，事后观看并分析自己的表现，找出不足之处并改进。 第 4 周：投递简历与面试准备

7. 简历优化 简历精简：确保简历简洁明了，突出重点，控制在 1-2 页。 项目描述：详细描述你的项目经验，突出你的技术能力和解决问题的能力。 技能清单：列出你掌握的所有技能，包括编程语言、框架、工具等。 个人成就：如果有，可以添加一些个人成就，如获得的证书、奖项等。

8. 面试准备 面试材料：准备好面试所需的材料，如简历、项目代码、证书等。 面试环境：如果是远程面试，确保你的网络稳定，设备正常，环境安静。 心态调整：保持积极的心态，相信自己的能力，不要过于紧张。 持续行动 每日学习：每天安排时间复习技术知识，保持学习的状态。 关注动态：持续关注前端领域的最新动态，确保你的知识是最新的。 积极投递：根据目标公司和职位要求，积极投递简历，争取更多的面试机会。 总结 通过以上规划，你可以系统地准备面试，提升自己的竞争力。记住，面试不仅是一个展示你技术能力的机会，也是一个了解公司和团队的机会。祝你面试顺利，找到心仪的工作！

自我介绍

我叫沈君鸿，刚从编程猫离职，在编程猫就职期间就任前端开发岗位，主要负责的项目有 kn 编辑器。

在职过程中，主要参与开发了 kn 编辑器中的控制台、录音编辑功能、用户反馈以及认知 ai 等功能。

其中我在 kn 编辑器的控制台功能是帮助用户调试积木的关键工具。用户可以通过控制台查看代码执行过程中的变量值、输出结果和错误信息。由于我们的目标用户包括编程初学者和儿童，控制台的性能和用户体验尤为重要。

我还在 kn 编辑器中开发了音频相关的功能， 例如录制、裁剪、加速等功能。在裁剪音频的时候，我通过 audioContext 的 createBufferSource 创建一个音频源，通过 createBuffer 创建一个音频缓冲区，通过 decodeAudioData 解码音频数据，通过 connect 连接音频源和音频目的地，通过 start 和 stop 控制音频播放的开始和结束。

最近做的比较有意思的一个项目是 AI 相关的，摄像头人脸识别结合 AI，通过摄像头拍摄人脸，然后通过 AI 识别人脸的表情，然后根据表情的不同，展示喜怒哀乐。这个项目中我主要负责的是前端部分，通过 getUserMedia 获取摄像头的视频流，然后通过 canvas 将视频流渲染到页面上，然后在 web-worker 通过 face-api.js 这个库识别人脸，然后根据人脸的表情，展示喜怒哀乐。

控制台功能具体实现

这个功能在初期实现时遇到了一些性能问题:在运行的时候，如果放入了重复执行这块积木，则添加数据到控制台的函数会被频繁调用，导致页面出现明显的卡顿，尤其在数据量比较大的时候。特别是在低端设备上，这种情况会导致明显的界面卡顿，影响用户体验。

我主要用 Chrome DevTools 的 Performance 面板 来分析性能瓶颈。比如在控制台功能中，我发现滚动卡顿时，FPS 掉到 20 左右。通过火焰图，我看到主线程被 updateTerminalCount 和 DOM 重绘占满，每帧耗时 30-40ms。我还用了 Memory 面板，发现 DOM 节点数达到 5000+，内存占用很高。

为了更细致地分析，我用 performance.now() 测量了 updateTerminalCount 的执行时间，发现单次调用就 20ms，高频触发下问题更严重。另外，我用 React Profiler 检查了组件渲染，发现虚拟列表的 rowRenderer 有不必要重渲染。

基于这些数据，我用 requestAnimationFrame 优化了更新频率，引入 react-virtualized 减少 DOM 节点，优化后 FPS 回到 50-60，内存占用降了 70% 左右。如果是整体性能评估，我还会用 Lighthouse 看看 TBT 或 CLS，确保用户体验全面提升。”

优化方案：

基于以上数据，我采取了以下优化措施：

1. 减少主线程阻塞

我发现每次频繁更新数据都会堵塞主线程，于是我引入了 requestIdleCallback 将更新逻辑绑定到浏览器的空闲时段执行。这样可以避免高频操作堆积，确保任务在浏览器有余力时分片处理。我还设置了 2 秒的超时（timeout: 2000），防止任务被无限推迟。

1. 分片处理与性能监控

我设计了一个缓冲机制，将更新任务暂存到 pendingUpdates 数组中，通过 requestIdleCallback 在空闲时间内分片执行。同时，我加入了性能监控：如果单次执行时间超过 50ms，就记录问题次数，并在达到一定阈值（10 次）后启用降级策略，以进一步减少性能损耗。

1. 减少 DOM 操作 为解决 DOM 节点过多的问题，我引入了 react-virtualized，显著减少实际渲染的节点数。优化后，FPS 提升到 50-60，内存占用降低了约 70%。

2. 整体性能评估 除了针对控制台的优化，我还会使用 Lighthouse 检查整体性能指标（如 TBT 和 CLS），确保用户体验全面提升。

class ConsoleStore {
  constructor() {
    this.consoleData = new Map(); // 存储控制台数据
    this.pendingUpdates = []; // 待处理更新队列
    this.isUpdateScheduled = false; // 是否已调度更新
    this.rAFErrorCount = 0; // 性能问题计数，用于降级
  }

  addConsoleItem(item) {
    this.pendingUpdates.push(item);

    if (!this.isUpdateScheduled) {
      this.isUpdateScheduled = true;
      this.scheduleUpdate();
    }
  }

  // 分片处理更新
  processPendingUpdatesChunk() {
    const item = this.pendingUpdates.shift();
    this.consoleData.set(item.id || Date.now(), item); // 使用 id 或时间戳作为 key
  }

  // 调度更新任务
  scheduleUpdate() {
    requestIdleCallback(
      (deadline) => {
        const start = performance.now();

        // 在空闲时间内处理队列
        while (deadline.timeRemaining() > 0 && this.pendingUpdates.length > 0) {
          this.processPendingUpdatesChunk();
        }

        const end = performance.now();
        const executionTime = end - start;

        // 性能监控：超过 50ms 记录问题
        if (this.rAFErrorCount < 20 && executionTime > 50) {
          this.rAFErrorCount++;
          if (this.rAFErrorCount >= 10) {
            this.enableLowPerformanceMode();
          }
        }

        // 如果仍有任务，继续调度
        if (this.pendingUpdates.length > 0) {
          this.scheduleUpdate();
        } else {
          this.isUpdateScheduled = false;
        }
      },
      { timeout: 2000 } // 2 秒超时
    );
  }

  // 降级策略
  enableLowPerformanceMode() {
    console.warn("性能模式降级：减少更新频率或简化逻辑");
    // 示例：切换到 setTimeout 或减少批量处理大小
  }
}

// 使用示例
const consoleStore = new ConsoleStore();
consoleStore.addConsoleItem({ id: '1', content: 'Test 1' });
consoleStore.addConsoleItem({ id: '2', content: 'Test 2' });

因为数据量可能达到几千条甚至更多，我选用了 react-virtualized 来实现虚拟列表。只渲染可视区域内的单元格，并通过 CellMeasurerCache 预计算每个单元格的高度，避免重复测量和计算。这样不仅减少了 DOM 操作，还显著提升了滚动时的流畅度。最终，这个优化让控制台在高负载场景下的渲染性能提升了大约 30%，用户反馈卡顿问题基本消失。

人脸识别功能的技术选型

我选择了 face-api.js。它基于 tensorflow.js，直接在浏览器里跑深度学习模型，不需要后端支持，这非常符合我的需求。它提供了开箱即用的功能，比如人脸检测、68 个关键点定位和人脸识别，而且预训练模型已经内置，我可以直接加载使用，开发效率很高。比如，我用它的 detectAllFaces 方法就能快速检测视频流中的人脸，再结合 withFaceLandmarks 提取特征，整个过程几行代码就搞定。

它的性能也不错，虽然在低端设备上可能稍微慢一点，但通过调整模型大小（比如用 tinyFaceDetector）

我其实也考虑过其他选项，比如 tracking.js 或自己基于 OpenCV.js 实现。tracking.js 更轻量，但功能有限，只能做基本的检测，不支持人脸识别或表情分析。OpenCV.js 很强大，但需要自己训练模型，开发周期会拉长，而且前端运行效率不如 face-api.js 优化得好。所以综合来看，face-api.js 是最适合我项目需求的。

人脸识别功能的具体实现

import { useCallback, useEffect, useRef, useState } from "react";
import * as faceapi from "face-api.js";

type CameraStatus = "TURN_OFF" | "TURN_ON" | "PAUSED";

const translateExpression = (expression: string): string => {
  const expressionMap: Record<string, string> = {
    neutral: "平静",
    happy: "开心",
    sad: "伤心",
    angry: "生气",
    fearful: "害怕",
    disgusted: "厌恶",
    surprised: "惊讶",
  };

  return expressionMap[expression] || expression;
};

export const useCamera = (
  videoRef: React.RefObject<HTMLVideoElement>,
  canvasRef: React.RefObject<HTMLCanvasElement>,
  setDetectionInfo: (info: string) => void
) => {
  const [status, setStatus] = useState < CameraStatus > "TURN_OFF";
  const streamRef = (useRef < MediaStream) | (null > null);
  const animationFrameId = (useRef < number) | (null > null);

  const processFrame = useCallback(async () => {
    if (status !== "TURN_ON" || !videoRef.current || !canvasRef.current) return;
    try {
      const options = new faceapi.TinyFaceDetectorOptions({
        inputSize: 320,
        scoreThreshold: 0.5,
      });
      const detection = await faceapi.detectSingleFace(
        videoRef.current,
        options
      );

      const ctx = canvasRef.current.getContext("2d");
      if (!ctx) return;

      ctx.clearRect(0, 0, canvasRef.current.width, canvasRef.current.height);
      if (detection) {
        const detections = await faceapi
          .detectAllFaces(videoRef.current, options)
          .withFaceLandmarks()
          .withFaceExpressions()
          .withAgeAndGender();

        if (detections.length > 0) {
          const detection = detections[0];

          const dims = faceapi.matchDimensions(
            canvasRef.current,
            videoRef.current,
            true
          );
          const resizedResults = faceapi.resizeResults(detection, dims);

          faceapi.draw.drawDetections(canvasRef.current, resizedResults);
          faceapi.draw.drawFaceLandmarks(canvasRef.current, resizedResults);

          const expressions = detection.expressions;
          const maxExpression = Object.entries(expressions).reduce((a, b) =>
            a[1] > b[1] ? a : b
          );

          const info = `
            年龄: ${Math.round(detection.age)}
            性别: ${detection.gender}
            表情: ${translateExpression(maxExpression[0])}
            置信度: ${Math.round(maxExpression[1] * 100)}%
          `;

          setDetectionInfo(info);
        }
      } else {
        setDetectionInfo("未检测到人脸");
      }
    } catch (error) {
      console.error("Error processing frame:", error);
    }

    animationFrameId.current = requestAnimationFrame(processFrame);
  }, [status, setDetectionInfo]);

  const startCamera = async () => {
    try {
      const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({
        video: {
          width: { ideal: 640 },
          height: { ideal: 480 },
          facingMode: "user",
        },
      });

      if (videoRef.current && canvasRef.current) {
        videoRef.current.srcObject = stream;
        await videoRef.current.play();

        canvasRef.current.width = videoRef.current.videoWidth;
        canvasRef.current.height = videoRef.current.videoHeight;

        streamRef.current = stream;
        setStatus("TURN_ON");
        processFrame();
      }
    } catch (error) {
      console.error("Failed to start camera:", error);
    }
  };

  const stopCamera = () => {
    if (streamRef.current) {
      streamRef.current.getTracks().forEach((track) => track.stop());
      streamRef.current = null;
    }

    if (videoRef.current) {
      videoRef.current.srcObject = null;
    }

    if (animationFrameId.current) {
      cancelAnimationFrame(animationFrameId.current);
      animationFrameId.current = null;
    }

    if (canvasRef.current) {
      const ctx = canvasRef.current.getContext("2d");
      ctx?.clearRect(0, 0, canvasRef.current.width, canvasRef.current.height);
    }

    setStatus("TURN_OFF");
    setDetectionInfo("未检测");
  };

  const pauseCamera = () => {
    if (status === "TURN_ON" && videoRef.current) {
      videoRef.current.pause();
      setStatus("PAUSED");

      if (animationFrameId.current) {
        cancelAnimationFrame(animationFrameId.current);
        animationFrameId.current = null;
      }
    }
  };

  const resumeCamera = async () => {
    if (status === "PAUSED" && videoRef.current) {
      try {
        await videoRef.current.play();
        setStatus("TURN_ON");
        processFrame();
      } catch (error) {
        console.error("Failed to resume camera:", error);
        stopCamera();
      }
    }
  };

  useEffect(() => {
    return () => {
      stopCamera();
    };
  }, []);

  return {
    status,
    startCamera,
    stopCamera,
    pauseCamera,
    resumeCamera,
  };
};

face-api.js 遇到的问题以及解决方法

1. 性能问题

问题描述：减少图像分辨率：降低输入图像的分辨率可以显著提高处理速度。

const resized = faceapi.resizeResults(detections, { width: 320, height: 240 });

1. 使用 Web Worker：将图像处理任务放在 Web Worker 中，避免主线程阻塞。

const worker = new Worker("worker.js");
worker.postMessage(imageData);
worker.onmessage = (event) => {
  const result = event.data;
  // 处理结果
};

问题: 在项目中，我遇到了 face-api 在低端设备上性能不佳的问题。

解决方法:

1. 性能优化: 我通过减少检测频率和使用 Web Workers 来处理计算密集型任务，从而减轻主线程的负担。

2. 降采样处理: 我对视频流进行了降采样处理，以减少计算量。

3. 模型优化: 我选择了更适合移动设备的轻量级模型，并优化了模型的加载时间。

问题: face-api 在某些复杂场景下的识别精度不高。

解决方法:

1. 置信度阈值: 我设置了置信度阈值，过滤掉低置信度的识别结果。

2. 多帧平均法: 我使用了多帧平均法来提高识别的稳定性，减少单帧识别错误的影响。

// 多帧平均算法实现
class ExpressionSmoother {
  constructor(frameCount = 5) {
    this.frameCount = frameCount;
    this.expressionHistory = [];
    this.weights = this.generateWeights(frameCount);
  }

  // 生成递增权重，越新的帧权重越大
  generateWeights(count) {
    const weights = [];
    let sum = 0;
    for (let i = 1; i <= count; i++) {
      const weight = i * i; // 平方增长权重
      weights.push(weight);
      sum += weight;
    }
    // 归一化权重
    return weights.map((w) => w / sum);
  }

  // 添加新的表情识别结果
  addFrame(expressions) {
    this.expressionHistory.push(expressions);
    if (this.expressionHistory.length > this.frameCount) {
      this.expressionHistory.shift();
    }
    return this.getSmoothedResult();
  }

  // 计算加权平均结果
  getSmoothedResult() {
    if (this.expressionHistory.length === 0) return null;

    const result = {};
    const expressionTypes = Object.keys(this.expressionHistory[0]);

    expressionTypes.forEach((type) => {
      let weightedSum = 0;
      let weightSum = 0;

      for (let i = 0; i < this.expressionHistory.length; i++) {
        const weight = this.weights[i] || 0;
        weightedSum += this.expressionHistory[i][type] * weight;
        weightSum += weight;
      }

      result[type] = weightedSum / weightSum;
    });

    return result;
  }
}
// 在人脸识别流程中应用多帧平均
const expressionSmoother = new ExpressionSmoother(8); // 使用8帧平均

async function processFrame() {
  if (!videoRef.current || status !== "TURN_ON") return;

  try {
    const detections = await faceapi
      .detectAllFaces(videoRef.current, options)
      .withFaceExpressions();

    if (detections.length > 0) {
      // 获取原始表情识别结果
      const rawExpressions = detections[0].expressions;

      // 应用多帧平均算法
      const smoothedExpressions = expressionSmoother.addFrame(rawExpressions);

      // 获取最高置信度的表情
      const maxExpression = Object.entries(smoothedExpressions).reduce((a, b) =>
        a[1] > b[1] ? a : b
      );

      // 更新UI显示
      setDetectionInfo(`表情: ${translateExpression(maxExpression[0])}
                        置信度: ${Math.round(maxExpression[1] * 100)}%`);
    }
  } catch (error) {
    console.error("Error in face detection:", error);
  }

  requestAnimationFrame(processFrame);
}

1. 用户反馈: 我在界面上提供了反馈，让用户知道识别结果可能不准确，并提示用户调整环境或姿势。

2. 性能优化：减少检测频率和使用 Web Workers 问题背景 在实时人脸检测中，如果每一帧都进行检测，可能会导致主线程负担过重，尤其是在低端设备上，页面会出现卡顿或延迟。

解决方法 减少检测频率：通过设置时间间隔（例如每 200ms 检测一次），而不是每一帧都检测。

使用 Web Workers：将计算密集型任务（如人脸检测）放到 Web Workers 中执行，避免阻塞主线程。

// 设置检测频率
let lastDetectionTime = 0;
const detectionInterval = 200; // 每200ms检测一次

async function detectFaces() {
  const now = Date.now();
  if (now - lastDetectionTime > detectionInterval) {
    lastDetectionTime = now;
    const detections = await faceapi.detectAllFaces(videoElement, options);
    // 处理检测结果
    updateUI(detections);
  }
  requestAnimationFrame(detectFaces); // 继续循环
}

// 使用 Web Workers
const worker = new Worker("face-detection-worker.js");
worker.onmessage = (event) => {
  const detections = event.data;
  updateUI(detections);
};

videoElement.addEventListener("play", () => {
  const canvas = document.createElement("canvas");
  const context = canvas.getContext("2d");
  setInterval(() => {
    context.drawImage(videoElement, 0, 0, canvas.width, canvas.height);
    const imageData = context.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);
    worker.postMessage(imageData);
  }, detectionInterval);
});

1. 降采样处理：减少计算量 问题背景 高分辨率的视频流会显著增加计算量，尤其是在移动设备上，可能导致检测速度变慢。

解决方法 降采样处理：将视频流的分辨率降低（例如从 1080p 降到 480p），以减少输入图像的大小，从而减少计算量。

// 创建降采样后的 canvas
const canvas = document.createElement('canvas');
canvas.width = 640; // 降低分辨率
canvas.height = 480;
const context = canvas.getContext('2d');

// 将视频帧绘制到降采样后的 canvas
videoElement.addEventListener('play', () => {
    setInterval(() => {
        context.drawImage(videoElement, 0, 0, canvas.width, canvas.height);
        const imageData = context.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);
        const detections = await faceapi.detectAllFaces(canvas, options);
        updateUI(detections);
    }, detectionInterval);
});

1. 模型优化：选择轻量级模型并优化加载时间 问题背景 face-api 提供了多种预训练模型，有些模型较大，加载时间较长，尤其是在网络较慢的情况下。

解决方法 选择轻量级模型：使用 tinyFaceDetector 或 ssdMobilenetv1 这类轻量级模型，而不是较大的 mtcnn 模型。

优化模型加载：通过 CDN 加速模型加载，或使用本地缓存。

// 加载轻量级模型
Promise.all([
  faceapi.nets.tinyFaceDetector.loadFromUri("/models"),
  faceapi.nets.faceLandmark68Net.loadFromUri("/models"),
  faceapi.nets.faceExpressionNet.loadFromUri("/models"),
]).then(startDetection);

// 使用本地缓存
if (localStorage.getItem("face-api-models")) {
  const models = JSON.parse(localStorage.getItem("face-api-models"));
  faceapi.nets.tinyFaceDetector.loadFromDisk(models);
} else {
  faceapi.nets.tinyFaceDetector.loadFromUri("/models").then(() => {
    localStorage.setItem("face-api-models", JSON.stringify("/models"));
  });
}

场景 在移动设备上，轻量级模型可以显著减少加载时间和内存占用。

在网络较慢的情况下，使用本地缓存可以避免每次加载模型的延迟。

音频编辑功能具体实现

// 创建音频上下文
const audioContext = new (window.AudioContext || window.webkitAudioContext)();

// 创建音频处理图
const source = audioContext.createBufferSource(); // 音源节点
const gainNode = audioContext.createGain(); // 音量控制节点
const analyser = audioContext.createAnalyser(); // 分析节点

// 连接节点
source.connect(gainNode);
gainNode.connect(analyser);
analyser.connect(audioContext.destination);

• 功能模块

声音录制：通过 WebRTC 的 getUserMedia API 获取用户的麦克风输入，实现声音的录制功能。

• 录制：用 MediaRecorder 捕获麦克风音频，保存为 MP3 Blob。

• 解码：用 decodeAudioData 转为 AudioBuffer。在转为 wav 格式时，用 WavEncoder 编码。

• 播放：用 createBufferSource 创建音频源，连接到扬声器播放。

// 使用 Web Audio API 解码音频
const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true });
recorder = new MediaRecorder(stream);
const chunks = [];
recorder.ondataavailable = (e) => chunks.push(e.data);
recorder.onstop = async () => {
  audioBlob = new Blob(chunks, { type: "audio/mp3" });
  const arrayBuffer = await audioBlob.arrayBuffer();
  audioBuffer = await audioContext.decodeAudioData(arrayBuffer);
  visualizeAudio(audioBuffer);
};
recorder.start();

• 音频编辑：借助 Web Audio API 提供的音频处理节点（如 AudioBufferSourceNode、GainNode、WaveShaperNode 等），实现了音频的剪辑、添加音效等功能。用户可以对录制的音频进行自由编辑，裁剪掉不需要的部分。

const source = audioContext.createBufferSource();
source.buffer = audioBuffer;
source.playbackRate.value = 1.5; // 实时加速
source.connect(audioContext.destination);
source.start();

实时音频处理：通过 Web Audio API 的实时音频处理能力，实现了音频的实时加速、减速加减音量等功能。用户可以在录制或播放过程中实时调整音频的音调和速度，创造出独特的音频效果，增加了音频编辑的趣味性和灵活性。

// 加速音频
function speedUpAudio(speed) {
  if (!audioBuffer) return alert("请先录音");
  const pcmData = audioBuffer.getChannelData(0);
  audioWorker.postMessage(
    {
      action: "speedUp",
      pcmData: pcmData.buffer,
      sampleRate: audioBuffer.sampleRate,
      speed: speed,
    },
    [pcmData.buffer]
  );
}

// 加速：重采样
const newLength = Math.floor(audioData.length / speed);
processedData = new Float32Array(newLength);
for (let i = 0; i < newLength; i++) {
    const srcIndex = i * speed;
    const floorIndex = Math.floor(srcIndex);
    const fraction = srcIndex - floorIndex;
    const nextIndex = Math.min(floorIndex + 1, audioData.length - 1);
    processedData[i] = audioData[floorIndex] * (1 - fraction) + audioData[nextIndex] * fraction;
}
break;


// 调整音量
function adjustVolume(gainValue) {
    if (!audioBuffer) return alert('请先录音');
    const pcmData = audioBuffer.getChannelData(0);
    audioWorker.postMessage({
        action: 'adjustVolume',
        pcmData: pcmData.buffer,
        sampleRate: audioBuffer.sampleRate,
        gain: gainValue
    }, [pcmData.buffer]);
}

// 调整音量
processedData = new Float32Array(audioData.length);
for (let i = 0; i < audioData.length; i++) {
    processedData[i] = audioData[i] * gain;
}
break;

音频可视化：利用 Web Audio API 的音频分析功能，实现了音频的可视化效果。将音频的波形、频谱等信息实时展示给用户，帮助用户更直观地了解音频的特性，辅助音频编辑操作，提升了用户体验。

function visualizeAudio(buffer) {
  const canvas = document.getElementById("waveform");
  const ctx = canvas.getContext("2d");
  const width = canvas.width;
  const height = canvas.height;
  const data = buffer.getChannelData(0);
  const step = Math.floor(data.length / width);

  ctx.clearRect(0, 0, width, height);
  ctx.beginPath();
  ctx.strokeStyle = "blue";

  for (let i = 0; i < width; i++) {
    let sum = 0;
    for (let j = 0; j < step; j++) {
      sum += Math.abs(data[i * step + j] || 0);
    }
    const avg = sum / step;
    const y = height / 2 - avg * height;
    if (i === 0) ctx.moveTo(i, y);
    else ctx.lineTo(i, y);
  }
  ctx.stroke();
}

音频编辑遇到的问题以及解决方法

音频编辑性能优化我用了 Web Worker，把处理逻辑放到独立线程，避免主线程卡顿。比如，我用 FileReader 读音频文件为 ArrayBuffer，分段传给 Worker，Worker 处理后返回结果，主线程只负责播放。数据分段用了 1024 字节一块，减少内存压力，还可以用 IndexedDB 缓存原始数据，优化重复加载。

问题背景：

音频编辑（如裁剪、混音）涉及大量数据处理，可能阻塞主线程，导致页面卡顿。

1. 降级处理。在不支持 AudioWorklet 的浏览器或设备上，可以降级为 Web Worker 处理音频数据。

const DISABLE_WORKLET =
  chromeLowerThan(66) ||
  typeof AudioWorkletNode === "undefined" ||
  (isIos() && getIosFullVersion() === "15.4");

1. 降级处理。 mp3 不支持的情况下，可以降级为 wav 格式。

  private async handleTranscodeError(task: ITranscodingTask) {
    if (this.transcodeTaskQueue.length) {
      const firstTask = this.transcodeTaskQueue[0];
      if (firstTask.audioId === task.audioId) {
        // 降级处理为wav
        try {
          const wavBlob = await audioBufferToWav(task.sourceBuffer);
          task.resolve({ transcodeBlob: wavBlob, type: ETranscodeType.WAV });
        } catch (error) {
          task.reject('This audio transcoding failed(WAV)');
        }
        this.transcodeTaskQueue.shift();
        this.isProcessing = false;
        this.processTask();
      }
    }
  }

export const audioBufferToWav = async (audioBuffer: AudioBuffer) => {
  const anotherArray: Float32Array[] = [];
  for (let channel = 0; channel < audioBuffer.numberOfChannels; channel++) {
    anotherArray.push(audioBuffer.getChannelData(channel));
  }
  const data = {
    sampleRate: audioBuffer.sampleRate,
    channelData: anotherArray,
  };
  const buffer = await WavEncoder.encode(data);
  return new Blob([buffer], { type: 'audio/wav' });
};

1. 数据缓存与分段处理：减少重复加载和计算。

reader.onload = function (e) {
  const audioData = e.target.result; // ArrayBuffer
  // 分段缓存示例：假设每段处理 1024 字节
  const chunkSize = 1024;
  const chunks = [];
  for (let i = 0; i < audioData.byteLength; i += chunkSize) {
    chunks.push(audioData.slice(i, i + chunkSize));
  }
  // 发送分段数据给 Worker
  audioWorker.postMessage({ audioData: chunks });
};

// audioWorker.js
const { audioData } = e.data; // 接收分段音频数据
const processedData = new Uint8Array(
  audioData.reduce((total, chunk) => total + chunk.byteLength, 0)
);

// 示例处理：加速音频
for (let i = 0; i < audioData.length; i++) {
  const chunk = new Float32Array(audioData[i]);
  // 处理 chunk
  processedData.set(new Uint8Array(chunk.buffer), i * chunk.byteLength);
}

ffmpeg.js 底层技术实现

webAssembly

ffmpeg.js 是通过 Emscripten 将 FFmpeg 的 C/C++ 源码编译为 WebAssembly 的产物。WebAssembly 是一种高效的二进制指令格式，运行在浏览器或 Node.js 的虚拟机中，接近原生性能。

Web Worker： 为避免阻塞主线程，ffmpeg.js 提供 Web Worker 封装，将计算密集型任务（如视频转码）放到独立线程中运行。

依赖： 依赖浏览器的 WebAssembly 支持（现代浏览器普遍支持）。

部分功能（如 H.264 编码）可能需要 WebGL 或特定编译选项。

实现流程

1. 编译 FFmpeg 源码通过 Emscripten 编译为 WASM，生成 .js 和 .wasm 文件。

2. 加载：JavaScript 加载 WASM 模块，初始化 FFmpeg 环境。

3. 文件操作：通过 FS 接口将输入数据写入 MEMFS，调用 FFmpeg 处理。

4. 处理：处理结果从 MEMFS 读取，返回给 JavaScript。

face-api.js 底层技术实现

tensorflow.js face-api.js 基于 TensorFlow.js，一个在浏览器中运行机器学习的 JavaScript 库。TensorFlow.js 使用 WebGL 加速神经网络计算。

人脸检测和识别模型（如 SSD MobileNet、Tiny Face Detector）是预训练的深度学习模型，权重文件通过 .json 和分片文件加载。

WebGL： 通过 WebGL API，TensorFlow.js 将矩阵运算映射到 GPU，提升推理速度。

Web Worker： 支持将模型推理放到 Web Worker 中，避免阻塞 UI 线程。

实现流程：

1. 模型加载：从服务器加载预训练模型权重（如 ssd_mobilenetv1_model）。

2. 输入处理：通过 或 获取图像数据，转换为 TensorFlow.js 的张量（Tensor）。

3. 推理：调用模型（如 detectAllFaces），利用 WebGL 在 GPU 上执行计算。

4. 输出：返回检测结果（人脸框、关键点、表情等），绘制到 canvas 或供后续逻辑使用。

针对 kn 的移动端优化策略

1. 图片压缩：对上传的图片进行压缩处理，减小图片大小，降低网络传输和渲染成本。

2. 代码分割： 用 Webpack splitChunks 或 React lazy + Suspense，只加载当前页面所需 JS。

3. 懒加载：图片和视频用 loading="lazy" 或 Intersection Observer。

4. CDN：静态资源通过内容分发网络加速。

减少渲染堵塞

1. css 优化： 关键 css 内联，非关键 css 异步加载

2. js 执行： 用 defer 或 async 加载脚本，避免堵塞 html 解析。

降低 cpu/gpu 负担

1. 动画优化：用 CSS 动画代替 JS 动画，避免频繁重绘。

2. 节流/防抖：高频事件（如滚动、输入）用 requestAnimationFrame 或 lodash 优化。

适配性优化

1. 屏幕适配： 响应式设计： 用 rem、 vw 等相对单位，结合媒体查询（@media）

2. 窗口设置： 。

3. 动态适配：用 postcss-px-to-viewport 将 px 转为 vw，适配不同屏幕。

浏览器兼容：

1. 用@support 或者 Modernizr 检测浏览器特性，提供兼容性方案。

2. polyfill：用 babel-polyfill 或 core-js 提供 ES6+ 特性支持。

设备差异

1. 针对低端设备减少负责计算（ 降低帧率、减少动画、减少复杂计算）。

2. 分辨率适配（如用 srcset 提供多倍图）

网络优化

1. 弱网环境

缓存策略：

针对 kn 的监控体系

1. 在用户登录后，讲用户的信息上报到神策和 sentry，用于用户行为分析和异常监控。

2. 前端代码给图片 img 元素加上 onerror 事件，在图片失败的时候，就会自动上报异常日志

。针对未登录的会在访问的时候生成一个指纹 id，然后上报到后端，后端会进行记录，用于后续的统计和分析。

您好，我叫沈君鸿，最近刚从编程猫离职，在那里担任前端开发工程师，主要负责 kn 编辑器项目的开发。我在职期间参与了控制台、音频编辑和 AI 表情识别等功能的开发，目标是为编程初学者和儿童提供流畅且易用的编程体验。

1. 控制台模块

在 kn 编辑器中，我开发了控制台功能，帮助用户调试积木代码，查看变量值和错误信息。因为目标用户是初学者，性能和体验特别重要。初期遇到高频日志更新导致页面卡顿的问题，尤其在低端设备上。我用 Chrome DevTools 分析发现主线程被频繁的 DOM 更新阻塞，于是引入了 requestAnimationFrame 控制更新频率，并用 react-virtualized 实现虚拟列表，只渲染可视区域。最终，渲染性能提升了 30%，FPS 从 20 提高到 50-60，用户反馈卡顿问题基本解决。

1. 音频编辑模块：

我还开发了音频编辑功能，包括录音、裁剪和变速。基于 Web Audio API，我用 getUserMedia 捕获音频，AudioContext 处理裁剪和加速。为了避免主线程卡顿，我把音频数据处理放到 Web Worker 中，分段传输数据，减少内存压力。还加了音频可视化，让用户直观看到波形，提升编辑体验。最终实现了实时处理，用户可以流畅调整音频效果。

1. AI 表情识别模块：

最近一个有趣的项目是 AI 表情识别，通过摄像头识别人脸表情，展示喜怒哀乐。我负责前端部分，用 getUserMedia 获取视频流，canvas 渲染画面，再用 face-api.js 在 Web Worker 中识别人脸。在低端设备上性能不足时，我通过降采样视频流和降低检测频率优化，结合多帧平均算法提升了识别稳定性。结果在多数设备上都能实时运行，用户体验很好。

这些功能都针对我们的目标用户（编程初学者和儿童）进行了特别优化，注重性能和用户体验。通过这些优化，显著提升了产品的用户满意度。

你还有什么想问我的：（诚恳反思+求反馈+表达热情，展现了你的韧性和潜力）

1. 想问一下团队的技术栈，以及您平时的工作流程是怎样的？

2. 我特别想问一下，在抖音的用户激励体系或增长活动中，前端工程师是如何通过技术优化支持业务指标的提升？

3. 非常感谢您给我这个面试机会，坦白说，今天有些紧张，可能有些问题没发挥到最好。如果方便的话，能否请您给我一些建议，比如在技术深度或表达方式上，我还可以改进哪些地方？ 但这次交流让我对抖音的增长团队和技术挑战特别感兴趣。如果有机会加入，我很希望把这些经验应用到产品上，同时跟团队学习跨平台和动态化渲染的技术。