这是我为准备前端/全栈开发工程师面试整理的第34天每日三题练习：

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✅ 题目1：WebGPU图形编程实战指南

核心概念

// WebGPU初始化流程
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
const device = await adapter.requestDevice();

// 渲染管线配置
const pipeline = device.createRenderPipeline({
  vertex: {
    module: shaderModule,
    entryPoint: "vertex_main",
  },
  fragment: {
    module: shaderModule,
    entryPoint: "fragment_main",
    targets: [{ format: 'rgba8unorm' }]
  }
});

与WebGL对比

特性	WebGPU	WebGL
多线程支持	支持Compute Shader	仅单线程
显存管理	显式内存控制	隐式管理
渲染指令	命令缓冲机制	立即执行模式

性能基准测试

场景	WebGL(FPS)	WebGPU(FPS)	提升幅度
10万粒子动画	45	120	167%
复杂光照模型	28	85	204%
通用计算任务	不支持	2000ops/sec	-

✅ 题目2：低代码引擎原理深度解析

核心模块实现

// 组件DSL描述（JSON Schema）
{
  "type": "Form",
  "props": {
    "layout": "vertical",
    "children": [
      {
        "type": "Input",
        "props": { "label": "姓名", "field": "name" }
      },
      {
        "type": "Button",
        "props": { "text": "提交", "@click": "submitForm" }
      }
    ]
  }
}

动态渲染引擎

// AST解析器核心逻辑
class ComponentParser {
  parse(json) {
    const ast = this.buildAST(json);
    return this.generateCode(ast);
  }

  buildAST(node) {
    return {
      type: node.type,
      props: this.processProps(node.props),
      children: node.children?.map(child => this.buildAST(child))
    };
  }
}

// 运行时渲染
function renderComponent(descriptor, container) {
  const component = Vue.h(descriptor.type, descriptor.props);
  Vue.render(component, container);
}

技术难点突破

挑战点	解决方案	实现示例
数据绑定	基于Proxy的响应式系统	实现v-model双向绑定
逻辑编排	可视化流程图+代码生成	生成可执行的JavaScript
性能优化	虚拟列表+按需加载	万级数据表格流畅滚动

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✅ 题目3：混沌工程实践全方案

核心实验类型

// Node.js故障注入中间件
const chaosMiddleware = (req, res, next) => {
  // 随机触发故障（配置化）
  if (Math.random() < 0.01) {
    // 注入延迟
    setTimeout(next, 5000);
  } else if (Math.random() < 0.005) {
    // 模拟服务不可用
    res.status(503).send('服务暂不可用');
  } else {
    next();
  }
};

// Kubernetes Pod删除实验
kubectl delete pod --selector=app=payment-service --dry-run=client

实验执行流程

• 定义实验计划

  chaos-experiment:
    target: payment-service
    scenarios:
      - type: latency
        params: { delay: "2s", duration: "5m" }
      - type: failure
        params: { rate: 0.3, duration: "10m" }
  

• 监控指标采集

  # Prometheus查询语句
  sum(rate(http_request_duration_seconds_count{status!~"5.."}[5m]))
  

• 自动化恢复机制

  // 弹性恢复策略
  if (errorRate > 0.2) {
    enableCircuitBreaker();
    scaleUpReplicas(3);
  }
  

高可用架构设计

组件	实现方案	工具链
故障注入	Chaos Mesh	Kubernetes Operator
监控告警	Prometheus + Grafana	AlertManager
自动化恢复	弹性伸缩策略	KEDA

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📅 明日预告：

• 现代CSS革命：容器查询与CSS作用域新范式
• 前端构建效能革命：Turbopack核心原理剖析
• 状态管理新范式：Zustand与Jotai原理实战

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