又到了每年的面试季,一些换工作的朋友最近也正在加紧复习中,在这里呢作者整理了十道前端面试中的精选问题和答案,希望对想要换工作的朋友有所帮助,同时如果在阅读的过程中发现文章的问题,也请在评论区告知我。
React和Vue的区别?
- 数据流: React是单项数据流(props从父组件到子组件单向,数据到视图单向),Vue则是双向绑定(props在父子组件可以双向绑定,数据和视图双向绑定)
-
数据监听:React是在setState后比较数据引用的方式监听,Vue通过Es5的数据劫持方法
defineProperty
监听数据变化。 -
模板渲染:React是在js中通过原生的语法如if, map等方法动态渲染模板,Vue是通过
指令
来动态渲染模板。
为什么Vue数据频繁变化但dom只会更新一次?
考虑以下场景:
export default {
data () {
return {
number: 0
};
},
mounted () {
var i = 0;
for(var i = 0; i < 1000; i++) {
this.number++;
}
}
}
当我们在一个同步任务中执行1000次number++操作,按照set -> 订阅器(dep) -> 订阅者(watcher) -> update的过程,dom应该会频繁更新,按理说这会很消耗性能,但实际上这个过程中dom只会更新一次。
这是因为vue的dom更新是一个异步操作,在数据更新后会首先被set
钩子监听到,但是不会马上执行dom更新,而是在下一轮循环
中执行更新。
具体实现是vue中实现了一个queue
队列用于存放本次事件循环
中的所有watcher
更新,并且同一个watcher
的更新只会被推入队列一次,并在本轮事件循环的微任务
执行结束后执行此更新(UI Render
阶段),这就是dom只会更新一次的原因。
js中的异步任务会进入任务队列
在下一轮的事件循环中执行,更多事件循环的内容请参考Javascript运行机制之Event Loop。
如何理解React Fiber?
在React 16前,组件的更新是递归组件树的方式实现的,这个递归更新的过程是同步的,如果组件树过于庞大,实际更新过程会造成一些性能上的问题。
在React 16中发布了React Fiber,React Fiber是一种能将递归更新组件树的任务分片
(time-slicing
)执行的算法。它将组件树的更新拆分为多个子任务,在子任务的执行过程中,允许暂存当前进度然后执行其他优先级较高的任务
,如在更新过程中用户产生了交互,那么会优先去处理用户交互,然后在回归更新任务继续执行。更多相关React Fiber
你要如何设计一个报警系统?
从以下角度出发设计
1、项目错误信息采集
- 组件生命周期运行错误
- 事件中的错误
2、代码埋点
- 在window.onerror、componentDidCatch、try catch等收集错误
- 在具体事件中埋点收集
3、上报时机
- 实时上传埋点数据,适用于对错误收集的实时性有一定要求项目
- 定时上传埋点数据。
考虑到服务器压力因素,合理使用以上两种上报方案,(答到服务器压力点)
4、上报数据
- 错误详细信息
- 用户的环境数据采集(方便测试还原)
5、错误信息存储
- 以时间命名的.log文件收集错误的详细信息
- 在数据库中存储错误的统计信息用于错误的可视化展示
服务器上的日志存储方案有兴趣可以自己了解,要是再讲一讲GFS
和HDFS
等分布式文件系统应该有加分。
6、错误的统计和报警
- 以图表的方式分类并按时间展示错误信息。
- 设定一个峰值为报警值并邮件通知管理员
关于峰值的设定需要考虑到应用使用的高峰段和低谷段,并且此峰值需要在各个场景下不断调优。
require和import的区别?
- require是运行时调用,import是编译时调用(静态加载)
- require是CommonJs规范,import是Es6的标准
- require的一个模块就是一个文件,一个文件只能一个输出。import的一个文件可以有多个输出,并且在导入时可以选择部分导入。
import在编译时加载的特点使得其效率更高,也让静态分析和优化成为了可能。webpack的tree shaking优化的基础就是import的静态导入。
require加载过程?
在node中使用require
和exports
时我们发现不管是在模块中还是在全局对象上,都不存在这两个方法,那么这两个方法是从何而来呢?
其实require方法本身是定义在Module中的,node在编译阶段将js文件包装在函数将其包装成模块:
(function (exports, require, module, __filename, __dirname) {
file_content...
})
使用require加载模块的过程
- 根据require的参数计算绝对路径
path
- 根据
path
查找是否有缓存var cache = Module._cache[path]
,如果有缓存直接return
- 判断是否是内置模块如
http
,如果是直接return
- 生成模块实例,并缓存
var module = new Module(path, parent);
Module._cache[path] = module;
- 加载模块
module.load(path);
你知道哪些前端安全问题,如何避免?
1、XSS攻击
- 反射型XSS
攻击步骤
- 攻击者构造出带有恶意代码的URL,诱导用户点击
- 服务端取出恶意代码并拼接在
html
中返回给浏览器 - 浏览器执行恶意代码,攻击者获取用户信息或冒充用户行为进行攻击
eg:
//恶意URL: http://xxx.com?key=<script>document.cookie</script>
//服务端拼接
<div>@{{params.key}}</div>
//最终浏览器执行了此恶意代码获取到用户cookie
<div>
<script>document.cookie</script>
</div>
- 存储型XSS
攻击步骤
- 攻击者在商品评论页提交了恶意代码到目标数据库
- 用于访问该商品,服务端将商品评论从数据库取出并拼接在
HTML
中返回给浏览器 - 浏览器执行恶意代码,攻击者获取用户信息或冒充用户行为进行攻击
存储型XSS会将恶意代码保存在数据库中,会影响到所有使用的用户,相比于反射型XSS造成后果更严重。
- DOM型XSS
DOM型XSS针对的主要是前端JS代码的漏洞
攻击步骤
- 攻击者提供带有恶意代码的URL,或者已经存在于数据库的恶意代码
- 浏览器从URL中获取恶意代码,或者从后端接口中获取到恶意代码
- 前端
Javascript
直接执行了这些恶意代码,造成DOM型XSS攻击
eg:
//恶意URL: http://xxx.com?key=document.cookie
//前端取出key字段并执行
evel(location.key)
防范存储和反射型XSS
- 前端渲染HTML,数据从接口中获取
- 在服务端拼接HTML时转义
防范DOM型XSS
- 小心innerHTML,outerHTML、eval等方法
- 小心setTimeout等能将字符串直接执行的方法
2、CSRF攻击
CSRF攻击实际上是利用了浏览器在向A域名发起请求前,会cookie
列表中查询是否存在A域名的cookie。若是存在,则会将cookie添加至请求头中的机制。
这个机制不在乎请求具体是从哪个域名发出,它只是关心目标路由。
攻击步骤
- 用户访问正规网站
WebA
,浏览器保存下WebA
为此用户设置的cookie
- 攻击者诱导用户点击不安全的网站
WebB
,此时从恶意网站WebB
向WebA
发送的请求中已经带上了用户的cookie
防范CSRF攻击
- 如果是
Ajax
跨域请求,在Access-Control-Allow-Origin中设置安全的域名,如WebA
的域名。 - 如果是
form
表单请求,后端需要验证http的Referer字段,确保来源是安全的。 - 推荐使用token验证
3、自动化脚本攻击
羊毛党
通常使用脚本攻击我们的线上活动,获得非法利润,他们通常使用刷API
接口,自动刷单
等方式获取利润。
通常来说,我们需要人机识别来防范脚本攻击,在web前端
和服务端
之间,添加一层风控系统,用于鉴别终端是否是机器。
但前端依然可以为羊毛党
增加一些收入难度,想要薅羊毛
先得过前端这一关(纸老虎
)。
- token校验,前端通过加密算法生成
token
,由风控系统校验token
,攻击者必须破解js生成token
的算法才能进行下一步。 - 代码压缩和混淆,这里根据实际情设置混淆级别,太高级别的混淆可能会影响JS本身的执行效率。高级混淆后的代码能防止攻击者
断点调试
- 收集用户行为,记录用户进入页面中行为,加密后交给风控系统(风控系统通过大数据分析地理位置、ip地址、行为数据等进行人机识别分析)
tips:在前端的加密过程中,我们可以使用一些DOM、BOM,API,因为攻击者通过API
攻击无法直接模拟出真实浏览器的环境,就算模拟也需要费一番功夫,加大攻击者破解算法难度。
HTTPS如何实现安全加密传输?
- 客户端发起请求,链接到服务器443端口
- 服务端的证书(自己制作或向三方机构申请),自己制作的证书需要客户端验证通过(用户点一下)。证书中包含了两个密钥,一个公钥一个私钥。
- 服务端将公钥返回到客户端,公钥中包含了证书颁发机构,证书过期时间等信息。
- 客户端收到公钥后,通过SSl/TSL层首先对公钥信息进行验证,如颁发机构过期时间等,如果发现异常,则会弹出一个警告框,提示证书存在问题。否则就生成一个随机值,然后使用公钥对此随机值进行加密,此加密信息只能通过服务端的私钥才能解密获取生成的随机值。
- 服务端获取到加密信息后使用私钥解密获得随机值,以后服务端和客户端的通讯都会使用此随机值进行加密,而这个时候,只有服务端和客户端才知道这个随机值(私钥),服务端将要返回给客户端的数据通过随机值加密后返回。
- 客户端用之前生成的随机值解密服务段传过来的信息,于是获取了解密后的内容,整个过程第三方即使监听到了数据,也束手无策。
HTTP/2如果实现首部压缩?
HTTP/2通过维护静态字典和动态字典的方式来压缩首部
- 静态字典中包含了常见的头部名称或者头部名称和值的组合,如method:GET
- 动态字典中包含了每个请求特有的键值对,如自定义的头信息,针对每个TCP connection,都需要维护一份动态字典。
- 对于静态字典中匹配的头部名称或头部名称和值的组合,可以使用一个字符表示,如建立连接时:
method:GET 可以使用 1表示 (完全匹配)
cookeie: xxx 可以使用 2:xxx表示 (头部匹配) - 同时将cookeie: xxx加入动态字典中,这样后续的整个cookie键值对都可以使用一个字符表示:
cookeie: xxx 可以使用 3表示 (加入到动态字典)
- 对于静态字典和动态字典中都不存在的内容,使用了哈夫曼(霍夫曼)编码来压缩体积。
更多相关内容请查看详情HTTP/2新特性
如何优化递归?
在Js代码执行时,会产生一个调用栈,执行某个函数时会将其压入栈,当它 return 后就会出栈。
而从某个函数调用另外一个函数时,就会为被调用的函数建立一个新的栈帧,并且进入这个栈帧,这个栈帧称为当前栈,而调用函数的栈帧称为调用栈。
function A(){
return 1;
}
function B(){
A();
}
function C(){
B();
}
C();
Js执行栈中除了当前执行函数的栈帧,还保存着调用其函数的栈帧,在A释放前,执行栈中保存了A、B、C的栈帧,过长的调用栈帧在Js中会导致一个栈溢出
的错误。
栈溢出
的错误常常出现在递归中。
当递归层次较深影响到代码运行效率,甚至出错后我们应该如何优化呢?
function fibonacci (n) {
if ( n <= 1 ) {
return 1
};
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
}
fibonacci(100) //卡死
1、尾递归优化
仔细观察上述调用过程C -> B -> A,行程此调用栈的主要原因是在A执行完成后会将执行权返回B,此时B才能释放,B释放完成后继续讲执行权返回C,最后C释放。
尾调用
尾调用(Tail Call)是函数式编程的一个重要概念,是指某个函数的最后一步是调用另一个函数。
尾调用由于是函数的最后一步操作,所以不需要保留外层函数的调用帧,所以在C调用B后就会释放。
尾递归
函数调用自身,称为递归。如果尾调用自身,就称为尾递归。
将fibonacci函数使用尾递归优化
// 尾递归的优化往往是通过修改函数参数完成的
function fibonacci2 (n , ac1 = 1 , ac2 = 1) {
if( n <= 1 ) {return ac2};
return fibonacci2 (n - 1, ac2, ac1 + ac2);
}
面试官:尾调用是ES6的新功能吧,而且只有严格模式才能生效,因为在非严格模式下,可以通过function.caller
追踪到调用栈,还有其他方法吗?
2、循环代替递归
使用蹦床函数将递归转为循环执行
function trampoline(fn) {
while (fn && fn instanceof Function) {
fn = fn();
}
return fn;
}
function fibonacci3 (n , ac1 = 1 , ac2 = 1) {
if( n <= 1 ) {return ac2};
return fibonacci3.bind(null, n - 1, ac2, ac1 + ac2);
}
trampoline(fibonacci3(100)) //573147844013817200000
面试官:嗯,这样确实可以避免栈溢出的错误问题,那你能尝试下不使用递归思想实现求斐波那契数列的和呢?
3、使用动态规划思想实现
function dp(n) {
if(n <= 1){
return 1
}
var a = 1;
var b = 2;
var temp = 0;
for(let i = 2; i < n; i++){
temp = a + b;
a = b;
b = temp;
}
return temp
}
最终我们对递归的优化就是放弃了使用递归😃
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