钉钉信息面试题 · 性能优化
钉钉信息相关面试题，按最终去重题目聚合。
共 561 道真题 · 当前筛选命中 46 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：性能优化
考察点
技术栈
第 21 题当同一模型在训练和推理使用不同精度（如训练用 BF16、推理用 FP16）时，会遇到哪些问题？如何保证一致性？ 考察精度失配的风险与规避策略第 22 题请介绍MySQL语句优化的常用方法。 考察对MySQL查询优化手段的系统理解与实操经验第 23 题一张数据量很大的单表，如何快速的遍历一遍？ 考察大数据量场景下表遍历的优化策略与工程实践经验第 24 题请讲一下 Redis 的 SDS 是什么，以及它是如何扩容的？ 考察对 Redis 字符串底层数据结构及动态扩容机制的理解第 25 题请说明虚拟滚动列表组件的核心实现思路与关键优化点。 考察前端性能优化、渲染机制理解及工程实现能力第 26 题推理时选择 FP16、BF16 或 FP32 精度有何考量？如何做取舍？ 考察对推理阶段精度选择与效果、延迟、成本平衡的把握第 27 题HTTPS的加密协议实现中，具体使用了哪些加密算法？为什么用对称加密而不是非对称加密？ 考察HTTPS协议栈、加密算法选型及性能与安全权衡第 28 题请用JavaScript实现一个基础轮播图，并说明关键实现要点。 考察前端基础实现能力、DOM操作与事件处理第 29 题epoll效率高的原因是什么？请对比select的遍历机制，并解释epoll红黑树的效率优势。 考察对Linux IO多路复用机制的理解，尤其是epoll与select的差异及数据结构的效率第 30 题请谈谈你在前端性能优化方面有哪些实践经验，并说明如何衡量与验证优化效果。 考察前端性能优化的广度、实践深度以及效果度量能力第 31 题在你的项目中，Kafka主要解决了哪些核心问题？为什么消费者端的处理时间能够保持相对固定？是否存在性能瓶颈？ 考察候选人基于实际项目对Kafka应用价值、消费时间稳定性和性能瓶颈的分析能力第 32 题请介绍浏览器缓存主要有哪些类型，并说明各自的机制和适用场景。 考察对浏览器缓存体系的理解与对比第 33 题Vue 为什么要引入虚拟 DOM？与原生 JS 直接操作 DOM 相比有哪些优势？ 考察对虚拟 DOM 原理、性能优化和设计动机的理解第 34 题大模型推理成本高，主要消耗在哪些地方？ 考察对大模型推理资源消耗构成的理解与成本优化意识第 35 题如果用户询问了几千次,列表特别长,如何优化渲染性能 考察长列表渲染性能优化策略及实现细节第 36 题训练时选择 FP32、BF16 和 FP16 精度的依据是什么？它们各有何优劣？ 考察对训练阶段数值精度差异及其适用场景的理解第 37 题讲一下浏览器的重排和重绘？ 考察浏览器渲染机制、性能优化意识及对两者区别的理解第 38 题看你使用了图片懒加载和虚拟列表，怎么实现的？ 考察前端性能优化手段的实现细节与原理理解第 39 题如果给你一张32B参数量、未量化的模型，你觉得跑起来大概需要多少显存？ 考察对模型显存占用的估算能力和对推理过程的系统理解第 40 题请介绍你的项目中一个具体的性能优化细节，包括问题发现、分析方法和最终方案。 考察候选人的项目经验深度、问题定位能力和具体执行细节