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)