三月九次前端面试复盘：当场景题成为通关密钥

三月初集中面了包括字节、美团、滴滴在内的9家公司，经历7场技术面+2场Leader面后，发现如今的面试逻辑已发生根本转变。这里分享真实经历与题目，供近期求职者参考。

一、面试形态变化：从理论背诵到实战推演

1. 八股文边缘化：

被问及事件循环、原型链等基础理论的频率不足20%

仅阿里二面要求手写Promise.all，但随后立即追问“如何优化该方法的错误处理机制？”

2. 场景题占比激增：

所有面试均涉及真实业务场景推演

高频题型：性能优化、技术选型、异常排查

二、真实场景题案例与应对思路

案例1：性能优化（美团外卖H5页）

题目：

“某城市页首屏加载3秒，如何优化至1秒内？需考虑弱网环境与低端机型。”

回答要点：

1. 诊断方向：

Lighthouse分析阻塞资源（发现未压缩的商家logo图集）

Performance录制Long Tasks（定位到第三方SDY执行耗时）

2. 优化策略：

图片转WebP并配置CDN自适应分辨率

使用动态导入延迟加载非核心SDY

植入骨架屏提升感知速度

面试官追问：

“如何验证优化方案的有效性？”

→ 接入内部监控平台对比优化前后核心指标（LCP、FID）

案例2：技术债务处理（滴滴祖传代码重构）

题目：

“现有React Class组件项目含500+文件，如何设计渐进式迁移至Hooks方案？”

技术方案：

1. 渐进策略：

新组件强制使用Hooks，旧组件通过HOC封装

使用jscodeshift自动化转换基础组件

2. 质量保障：

配置ESLint规则集限制Class语法新增

建立Code Review Checklist审查关键模式

3. 风险控制：

新旧方案AB测试对比渲染性能

Sentry异常监控专项看板

案例3：前沿技术融合（字节直播场景）

题目：

“直播间礼物特效导致部分安卓机闪退，如何快速定位并解决？”

排查路径：

1. 现象分析：

通过用户行为埋点锁定崩溃机型（集中在骁龙888+Chrome 90）

使用Charles重放请求复现问题

2. 技术手段：

开启WebGL调试扩展捕捉渲染异常

使用Perfetto分析GPU指令流

3. 解决方案：

特效分级：低端机禁用粒子系统

内存控制：植入WebAssembly内存预警机制

三、场景题备战建议

1. 构建案例库：

整理过往项目的技术决策文档（含利弊分析）

收集大厂技术博客中的事故复盘（如《B站容灾方案设计》）

2. 模拟推演训练：

用真实线上问题练习（如“某页面iOS滚动卡顿”）

尝试从多维度拆解：技术方案、数据验证、风险评估

3. 技术表达升级：

使用STAR法则结构化表达（Situation-Task-Action-Result）

关键指标量化：“通过懒加载节省带宽30%”优于“性能提升明显”

四、可分享资源说明

在准备过程中，我整理了高频场景题集（含解题