ShowMeBug字节级回放在线笔面试过程实现思路

强化学习与行为树的融合在游戏编程中的应用 在游戏中,我们可以将游戏的状态作为智能体的状态,将游戏的奖励作为强化学习中的奖励信号,从而训练智能体在游戏中做出最佳决策。强化学习通过试错学习来优化角色的决策策略,而行为树提供了一种灵活的方式来组合和调整不同的行为。行为树可以灵活地调整和组合不同的行为,以适应游戏中不同的情境和目标。在游戏开发中,强化学习和行为树是两种常见的技术,它们被广泛应用于游戏智能的实现。接下来,我们可以定义一个具体的行为树(BehaviorTree),该行为树由一系列节点组成,每个节点代表一个特定的行为或决策。 阅读详情

为一个数字化驱动的可记录、可分析、可复盘的技术评估与在线 Coding 面试平台,ShowMeBug 的字节级回放在线笔面试过程特别为面试官和 HR 们所看重。

那么 ShowMeBug 是怎么做到让面试官和 HR 像看电影一样,回看候选人的在线笔面试过程呢?今天小编就和大家一起来看看,Web 端实现回放功能的方案都有哪些。

方案一:MediaRecorder 录屏

MediaRecorder 是最新的 Web 标准(仍处于工作草案状态),目的是方便用户进行媒体录制,不过也正因为该标准非常新,故浏览器兼容性不是很好,对于 ShowMeBug 这种需要适配诸多设备类型的场景而言,不是很合适。

方案二:Canvas 截图

这一方案主要是利用了 canvas.captureStream() 这个接口,将 canvas 中获取到的截图以流的方式传给上面提到的 MediaRecorder 接口,从而生成视频。

let allChunks=[];
let canvas=document.getElementById("canvasId");
let stream=canvas.captureStream(60); // 60 帧每秒
let recorder=newMediaRecorder(stream, {
  mimeType: 'video/webm;codecs=vp9',
});
// canvas 录制回调
recorder.ondataavailable=(e)=>{
   allChunks.push(e.data);
}
recorder.start(10);

这一方案的问题主要是要生成流畅的视频需要消耗非常大的带宽,且只适用于 canvas 录屏,虽然有 html2canvas 这种库,但也没到可应用于生产环境的程度。

方案三:基于用户操作记录还原

那我们是否可以收集用户的操作序列,然后按照操作的先后顺序,将操作应用到需要录屏的页面DOM上呢?这样不就能还原用户的所有操作过程了吗?

要做到这一点,我们需要:

  1. 在前端用 MutationObserver API 监听 DOM 变更,比如节点增减、属性变化、文本内容变动等;
  2. 监听用户鼠标的 mouseover 事件,并将其变动时的坐标和时间记录下来;
  3. 将上述两步的记录按照时间先后顺序放入队列并上传到服务器;
  4. 后端将事件队列应用到初始页面上,生成图片再拼接成视频;
  5. 最后将视频链接发送给用户即可。

这个方案网络开销小,且兼容性好,非常适合录屏回放的场景。知名录屏回放工具 rrweb 就是这么实现的。

rrweb 是 ‘record and replay the web’(录制并回放互联网) 的简写,旨在利用现代浏览器所提供的强大 API 录制并回放任意 web 界面中的用户操作。

rrweb 主要由 3 部分组成:

rrweb-snapshot,包含 snapshot 和 rebuild 两个功能。snapshot 用于将 DOM 及其状态转化为可序列化的数据结构并添加唯一标识;rebuild 则是将 snapshot 记录的数据结构重建为对应的 DOM。

rrweb,包含 record 和 replay 两个功能。record 用于记录 DOM 中的所有变更(mutation);replay 则是将记录的变更按照对应的时间一一重放。

rrweb-player,为 rrweb 提供一套 UI 控件,提供基于 GUI 的暂停、快进、拖拽至任意时间点播放等功能。

可以看出,rrweb 就是第三个方案的实现,不过 ShowMeBug 并没有使用 rrweb,而是投入了大量精力,基于第三个方案自研了字节级回放技术。让笔面试过程都有存档,方便面试官和 HR 回溯笔面试过程每一秒。

因为用心,所以专业,如果您有在线笔面试需求,欢迎试用 ShowMeBug 哦~

技术评估与在线 Coding 面试平台ShowMeBug

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