在技术面试准备领域，Tech Interview Handbook 作为一款备受推崇的开源资源，已惠及超过 100 万工程师，提供从算法题库如 Grind 75 到行为面试问题的全面指南。然而，静态内容难以满足个性化与协作需求。为此，我们设计一个可扩展的 TypeScript 平台，将其深度集成，支持动态题目生成、用户进度实时同步以及同伴审查队列，实现高效、协作化的面试准备流程。
平台整体架构设计
平台采用前后端分离架构，确保高可扩展性。前端使用 Next.js 13+（TypeScript），结合 Tailwind CSS 实现响应式 UI，支持 PWA 离线访问。服务端选用 NestJS（全 TypeScript），模块化设计便于微服务拆分。数据库采用 PostgreSQL + Prisma ORM，实现类型安全的 Schema 管理。实时功能通过 Supabase Realtime（基于 WebSocket）处理进度同步，队列系统使用 BullMQ + Redis 管理 peer review。
部署上，使用 Docker 容器化，Kubernetes orchestration，支持水平扩展。CDN 如 Cloudflare 加速静态资源，监控集成 Prometheus + Grafana。核心原则：零信任安全（Clerk 认证）、数据一致性（Saga 模式事务）、性能优先（懒加载 + 虚拟滚动）。
可落地参数：
- Pod 资源：CPU 1core/512Mi，内存 1Gi/2Gi（根据负载 autoscaling）。
- DB 连接池：max 20，idle 10，timeout 30s。
- Redis：TTL 24h for sessions，内存上限 4GB。
集成 Tech Interview Handbook
Handbook 的 Markdown 内容通过 GitHub API 动态拉取并解析（使用 marked + DOMPurify 防 XSS）。平台不复刻内容，而是构建索引树：算法（数组、树等）、系统设计、行为问题。用户浏览时，嵌入 iframe 指向官方站点 https://www.techinterviewhandbook.org/，或缓存解析后的 HTML 片段。
证据显示，手册强调“实践优先、最小知识点”，平台据此设计“每日一练”模块，直接链接 Grind 75 题目，并注入用户进度标签。
落地清单：
- GitHub API token 轮询（cron 每 6h 更新）。
- 内容分层缓存：Redis L1 (5min)，S3 L2 (1d)。
- 类型定义：
interface HandbookSection { id: string; title: string; url: string; topics: string[]; }。
动态题目生成
利用 LLM（如 OpenAI GPT-4o-mini）生成个性化题目，避免 LeetCode 刷题疲劳。用户输入难度（Easy/Medium/Hard）、主题（DP/Graph），系统 prompt：“基于 Tech Interview Handbook 的 [topic]，生成 3 道原创题，包括输入输出样例和解法提示。”
规模化关键：API 限流（每用户 10/min），队列化请求（BullMQ），Fallback 到预生成题库（10k+ 条，Prisma 存储）。
参数配置：
- Prompt tokens：max 4k，temperature 0.7（创意平衡）。
- Retry policy：3 次，backoff 2s * attempt。
- 成本监控：阈值 $0.01/用户/月，超支切换 OSS 模型如 Llama3。
示例代码（NestJS service）：
async generateQuestions(userId: string, topic: string, difficulty: Difficulty): Promise<Question[]> {
const prompt = `Generate ${difficulty} questions on ${topic} from Tech Interview Handbook style.`;
const queue = this.bullQueue.add('generate', { prompt, userId });
return queue.waitUntilFinished();
}
进度同步机制
用户刷题/学习进度实时同步，支持多设备。Supabase Realtime 订阅 user_progress 表变更，客户端 WebSocket onUpdate 触发 UI 刷新。防抖优化：本地 3s debounce，上报 batch。
证据：Handbook 推荐“一致练习”，平台量化进度（完成率、弱点热图），生成周报。
落地参数：
- Sync interval：1s heartbeat，batch size 50。
- Conflict resolution：Last-write-wins + 版本号。
- Offline support：IndexedDB 暂存，网络恢复 sync（Service Worker）。
同伴审查队列
Peer review 是协作核心：用户提交代码/答案，进入 Redis BullMQ 队列，按技能匹配（Elo rating 系统）。匹配算法：余弦相似度（用户标签向量），超时 30min 自动 fallback AI 审查。
队列流程：enqueue → match → notify（Web Push） → review → score → feedback loop（更新 Elo）。
规模化要点：
- Workers：4 cores/实例，concurrency 10。
- Queue TTL：2h，dead letter queue 重试 3 次。
- 匹配阈值：相似度 > 0.8，rating diff < 200。
示例队列 job：
this.reviewQueue.add('match-review', {
submitterId: user.id,
code: submission.code,
tags: ['array', 'medium']
}, { delay: 1000, attempts: 3 });
规模化与监控
支持 10w+ DAU：K8s HPA（CPU>70% scale up），数据库读写分离，主从复制 lag <100ms。AB 测试新功能（LaunchDarkly）。回滚策略：蓝绿部署，Canary 10% 流量。
监控清单：
- Metrics：QPS、延迟 P95<200ms、错误率<0.1%。
- Alerts：队列积压>1000，LLM 成本>阈值。
- 成本优化：Spot 实例 30%，Serverless 函数 for gen。
此平台将 Tech Interview Handbook 从静态手册升级为活的生态，助力工程师高效备战。实际部署中，起步单节点（VPS $20/月），迭代扩展。
资料来源：
[1] Tech Interview Handbook GitHub 仓库：https://github.com/yangshun/tech-interview-handbook （“Over 1,000,000 people have benefitted from this handbook!”）。
[2] 官方站点：https://www.techinterviewhandbook.org/。
（正文字数：约 1250 字）