腾讯面试题 · 性能优化
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共 3056 道真题 · 当前筛选命中 228 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：性能优化
考察点
技术栈
第 21 题请介绍SQL优化的常用方法。 考察对SQL性能优化方法和数据库原理的理解第 22 题Node.js高并发场景下的性能优化策略有哪些？ 考察Node.js高并发场景下的性能优化方案和原理理解第 23 题压测后提升QPS的处理流程 考察性能测试后的瓶颈定位与优化迭代能力第 24 题请说明常见的 GC 算法，以及老年代通常采用哪种垃圾回收算法？ 考察垃圾回收算法的基础理解及老年代回收策略的选择第 25 题请谈谈你对 Redis 单线程模型的理解，以及它为什么能保持高性能。 考察对 Redis 单线程事件循环模型及性能来源的理解第 26 题当接到一个需要快速迭代的特效需求时,你会优先使用哪些工具或模板提高效率? 考察特效制作中工具链与模板化思维第 27 题Linux进程的虚拟地址空间是如何布局的？ 考察操作系统内存管理基础与地址空间结构理解第 28 题请对比LoRA微调与全参数微调Qwen模型在性能和效果上的差异。 考察对微调方法的理解、性能对比分析及适用场景选择第 29 题在本地部署 vLLM 时，是否使用过量化技术来降低显存占用？ 考察对模型量化技术实际应用的掌握第 30 题如何定位慢查询？ 考察数据库慢查询的发现、分析与优化能力第 31 题Kafka为什么比较快？请解释其零拷贝机制。 考察对Kafka高性能设计原理及零拷贝实现的理解第 32 题MySQL单库单表数据量超过2000万行时，索引是否依然有效？ 考察对MySQL大表场景下索引有效性与性能瓶颈的理解第 33 题讲一下MySQL索引的原理。 考察对索引数据结构、查询优化及适用场景的理解第 34 题请分析SPH算法的主要性能瓶颈，并说明你在哪些环节引入多线程优化，优化前后性能有多大提升？ 考察SPH算法性能理解与多线程并行优化的实践与量化能力第 35 题在长列表或流式内容中，用户快速回跳到较早位置（如从第100项回到第5项）时，如何处理已加载内容的保留与重建？有哪些好的调度策略？ 考察长列表数据加载、缓存与调度的工程实现能力第 36 题请对比 Vue 2 与 Vue 3 在响应式系统、性能优化和组合式 API 方面的主要区别。 考察对 Vue 框架版本演进核心差异的理解第 37 题你会如何使用工具来提高 Claude 模型的测试效率？ 考察测试工具化思维与效率优化能力第 38 题LoRA 微调中，rank 值应该如何设置？有哪些实践技巧？ 考察对 LoRA 超参数 rank 的理解及折中权衡第 39 题GCD如何利用CPU的多核？ 考察对GCD多核并行机制的理解与应用第 40 题什么是CPU的NUMA架构?对程序性能有什么影响? 考察对CPU多核内存架构原理及其对程序性能影响的理解