✅ 9.1 Node.js 的性能瓶颈一般出在哪？如何排查？
Node.js 单线程 + 异步模型，瓶颈常出现在：
-
阻塞操作（如：同步 I/O、CPU 密集型计算）
-
数据库慢查询 / 索引失效
-
外部接口慢响应
-
大量并发请求导致内存泄漏、事件堆积
🔍 排查工具：
| 工具/命令 | 用途 |
|---|---|
| Chrome DevTools | 分析 V8 的 CPU/内存使用 |
clinic / 0x | 分析 event loop 阻塞点 |
pm2 monit | 监控 Node 应用性能（内存/CPU） |
| APM 工具（如SkyWalking） | 服务调用链追踪 |
✅ 9.2 如何避免主线程阻塞？哪些操作容易阻塞线程？
Node.js 的主线程负责处理事件循环，一旦被阻塞，所有请求都会卡住。
🚫 易阻塞的操作：
-
文件同步 I/O（如
fs.readFileSync） -
压缩/加密计算
-
图片处理（如 sharp）
-
JSON 大对象解析
-
无限循环 / 大型 for 循环
✅ 避免方案：
-
异步处理（如
fs.promises） -
使用
worker_threads或子进程处理 CPU 密集型任务 -
使用消息队列进行任务拆分
-
限流、分批、延迟处理（如 setImmediate）
✅ 9.3 说说你对 Stream 的理解，什么时候用它来提升性能？
Stream 是 Node.js 的核心模块，适用于处理大文件或连续数据流，可极大降低内存占用。
🧠 Stream 四种类型：
-
Readable（可读流）→ 如
fs.createReadStream() -
Writable（可写流）→ 如
fs.createWriteStream() -
Duplex（双工流）
-
Transform（转换流）
📌 用法场景：
-
文件上传/下载
-
视频转码
-
日志写入
-
大 JSON 文件处理
fs.createReadStream('input.txt')
.pipe(transform)
.pipe(fs.createWriteStream('output.txt'));
✅ 9.4 如何用 cluster 或 worker_threads 实现多核并发？
Node.js 是单线程，但服务器有多核，我们可以利用 cluster 或 worker_threads 实现并发处理。
🔧 cluster 模块（常用于 HTTP 服务多进程）
if (cluster.isMaster) {
for (let i = 0; i < os.cpus().length; i++) cluster.fork();
} else {
app.listen(3000);
}
缺点：内存独立、无法共享数据
🔧 worker_threads（适合 CPU 密集型计算）
new Worker('./heavy-task.js', { workerData: { n: 100000 } });
适合拆分密码加密、图像处理、复杂循环等任务
✅ 9.5 如何对接口进行性能监控和报警？用过什么工具？
✅ 方法：
-
接口响应时间统计（可打 log / 中间件埋点）
-
异常监控（如 5xx 报错、耗时超过阈值）
-
服务健康监控（/healthz）
-
报警机制（钉钉机器人/飞书 webhook）
🧰 工具：
| 类型 | 工具名 |
|---|---|
| 日志监控 | Winston、Pino + ELK |
| 性能/APM | SkyWalking、Jaeger、Zipkin |
| 监控平台 | Prometheus + Grafana |
| 告警集成 | Sentry / OpenTelemetry |
✅ 9.6 如何做数据库性能优化？举几个具体手段。
✅ 优化点：
-
建索引
-
为
WHERE,JOIN,ORDER BY常用字段建索引 -
覆盖索引，避免回表
-
-
慢查询优化
-
分析执行计划
EXPLAIN -
拆分大查询（LIMIT 分页 + 子查询）
-
-
缓存热点数据
-
查询 Redis 缓存，命中即返回
-
-
字段优化
-
避免 SELECT *，控制字段数量
-
精简 JSON 类型字段
-
✅ 9.7 静态资源 / CDN 如何优化访问性能？
✅ 优化手段：
-
静态资源部署到 CDN 节点（如：Cloudflare、阿里 CDN）
-
利用 HTTP 缓存：
-
Cache-Control: max-age -
ETag/Last-Modified
-
-
图片压缩（WebP）、字体子集化
-
按需加载 + 懒加载
✅ 9.8 如何实现缓存机制？本地缓存 vs Redis 缓存？
| 类型 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| 本地缓存（Map/LRU） | 快速、0延迟 | 多进程不共享、易失效 |
| Redis 缓存 | 跨服务共享、高容量 | 需要维护 Redis 服务、网络延迟 |
🧩 典型使用场景：
-
本地缓存：接口幂等性缓存（短时）、配置缓存
-
Redis 缓存：用户数据缓存、热门文章、排行榜等
const val = await redis.get(`post:${id}`);
if (val) return JSON.parse(val);
✅ 9.9 如何处理高并发下的“缓存击穿 / 雪崩 / 穿透”？
| 类型 | 说明 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 缓存穿透 | 请求的 key 在缓存和数据库都不存在（如 user:-1） | 设置空值缓存 / 使用布隆过滤器 |
| 缓存击穿 | 某个热点 key 突然过期，瞬间大量请求打到 DB | 加锁（互斥锁）+ 预加载 |
| 缓存雪崩 | 大量缓存同时过期 | 随机过期时间 / 分批加载 / 限流 |
✅ 9.10 前后端性能联调你做过哪些？前端也会影响响应时间吗？
是的，前端性能直接影响首屏加载时间、交互速度等用户体验。
✅ 联调优化经验：
-
用 Chrome DevTools + Network 面板分析接口时间
-
后端压缩响应（gzip）
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减少接口数量（合并请求）
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异步加载不影响首屏的数据
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数据分页 / 虚拟滚动
✅ 前端常见性能问题：
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不必要的 re-render（React）
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Vue 的 computed 缓存未用好
-
图表 / 表格渲染数据量过大
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图片未压缩、未懒加载
✅ 总结一图
| 编号 | 关键点 | 涉及知识 |
|---|---|---|
| 9.1 | 性能瓶颈排查 | Chrome DevTools / APM |
| 9.2 | 主线程阻塞来源 | 文件同步、CPU 任务、JSON大对象等 |
| 9.3 | Stream 用法 | 文件处理、内存控制 |
| 9.4 | 多核并发方案 | cluster + worker_threads |
| 9.5 | 接口监控与报警 | Prometheus、Grafana、Sentry |
| 9.6 | 数据库优化 | 索引、分页、缓存 |
| 9.7 | 静态资源优化 | CDN、缓存、压缩 |
| 9.8 | 缓存策略 | 本地缓存 vs Redis |
| 9.9 | 缓存三难问题 | 击穿、雪崩、穿透 |
| 9.10 | 前后端性能联调 | 接口压缩、延迟分析、懒加载等 |
