百度面试题 · 性能优化
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共 3071 道真题 · 当前筛选命中 262 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：性能优化
考察点
技术栈
第 201 题父组件A里有一个子组件B，子组件B使用useMemo缓存值，如果A重新渲染，会导致B中useMemo重新计算吗？ 考察对React渲染机制和useMemo依赖项工作原理的理解第 202 题设计一个支持海量订单存储并能高效按用户ID查询的系统，你会如何实现？ 考察大规模数据存储与索引设计能力第 203 题MySQL的覆盖索引、前缀索引、索引下推分别是什么？ 考察MySQL索引机制及优化原理的掌握第 204 题解释 IO 上下文（I/O Context）在单线程和多线程环境下分别如何工作。 考察对 IO 模型及并发模式下上下文调度机制的理解第 205 题在性能优化工作中，你会如何设计和对比性能指标的提升效果？请说明你选择指标、采集数据和对比结果的方法。 考察性能优化中指标设定、数据采集与对比分析的科学性和严谨性第 206 题怎么保证线程池的稳定运行？ 考察线程池配置、监控、降级及故障处理能力第 207 题KV Cache 有哪些改进方案？ 考察对大模型推理中 KV Cache 优化技术的理解与权衡第 208 题请解释从redo log为何能引申出WAL（Write-Ahead Logging）技术，并说明WAL的核心思想及其在数据库中的作用。 考察对WAL思想的理解及其与redo log的关系第 209 题请解释G1垃圾回收器的原理及其优势。 考察对G1垃圾回收器内部机制和优势的理解第 210 题MySQL出现慢查询时如何处理？若加了索引仍扫描大量行，该如何优化？ 考察慢查询排查流程、索引失效场景及进一步的优化策略第 211 题如何进行图片压缩？ 考察对图片压缩原理、算法选型及端到端实现的掌握第 212 题决策树的深度如何控制？如果树太深导致过拟合，有哪些常用处理方法？ 考察决策树的超参数控制与过拟合缓解策略第 213 题假如让你测类似于小红书、抖音这样系统的点赞功能，你会怎么设计测试？ 考察对高并发点赞功能的测试设计能力，涵盖功能、性能、可靠性等方面第 214 题请举例说明在哪些具体场景下应该使用 useCallback？ 考察对 React 中 useCallback 适用场景的理解，强调实际应用而非概念功能第 215 题缓存商家信息和图片时，Redis内存占用过高，有哪些解决办法？ 考察对Redis内存管理、数据结构和缓存策略的理解第 216 题并发与压力测试（batch/并发规模）如何设置的？ 考察性能测试设计中对业务建模、并发规模推算和压测方法的理解第 217 题请说明你如何确定和评估Elasticsearch集群的资源配置，例如CPU和节点数。 考察对ES集群容量规划与资源配置的理解第 218 题用一个固定长度的字符串做索引会有什么问题吗 考察对索引选择性与存储开销的理解及应用场景权衡第 219 题输入URL到页面展示的过程 考察网络请求链路、浏览器渲染流程及各环节关键机制第 220 题如何训练一个大模型，使其能够精确地提取文档摘要？ 考察大模型训练方法与摘要提取任务的结合应用