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技术决策情景题 🔧

技术选型、架构设计、技术债务的高分回答指南

目录


场景一:选型 React 还是 Vue

📌 场景描述

新项目启动,你作为技术负责人,需要决定用 React 还是 Vue。你怎么做这个决策?

🎯 面试官考察点

  • 技术判断力
  • 决策依据是否充分
  • 是否考虑团队因素
  • 能否推动落地

✅ 高分回答

结构化总览:

我会分四步来做决策:明确评估维度 → 对比分析 → 结合团队情况 → 推动落地


第一步:明确评估维度

不要上来就说"我觉得 React 好",先建立评估标准:

评估维度考量点
业务场景项目类型、复杂度、交互丰富程度
团队因素团队技术栈熟悉度、学习成本
生态支持组件库、工具链、社区活跃度
招聘市场人才储备、招聘难度
长期维护框架稳定性、升级成本
现有资产是否有可复用的代码/组件

第二步:对比分析

React vs Vue 核心差异(前端视角):

维度ReactVue
学习曲线较陡(JSX、Hooks 概念多)较平缓(模板直观)
灵活性高(自由度大,但规范靠团队)中(官方提供全家桶)
生态最丰富(组件库、状态管理多)成熟(官方生态统一)
类型支持TS 支持优秀Vue3 TS 支持改善很多
大型项目更常见于大厂复杂项目中小型项目更快启动
国内生态很好非常好(国内社区活跃)

面试加分点:

两个框架从能力上讲都能满足绝大多数场景,差异更多在于团队和生态,而不是技术本身。


第三步:结合团队情况决策

实际决策往往取决于:

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## 优先选 React 的情况
- 团队已有 React 经验
- 项目需要对接大量 React 生态(如 Ant Design)
- 追求最大灵活性和可控性
- 招聘市场 React 人才更多

## 优先选 Vue 的情况
- 团队 Vue 经验更丰富
- 快速启动、快速交付
- 需要完整官方解决方案
- 团队新人多,学习成本要低

示例话术:

从技术上看两者都能满足需求。但考虑到我们团队 80% 的人更熟悉 React,而且我们有沉淀的 React 组件库可以复用,选 React 可以减少学习成本和开发周期。


第四步:推动落地

做完选型不是结束:

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## 落地步骤
1. **文档输出**:写选型决策文档,记录选择理由
2. **规范建立**:目录结构、代码规范、组件规范
3. **基础设施**:脚手架、CI/CD、Lint 配置
4. **培训支持**:对不熟悉的成员提供学习资源

💡 收尾金句

技术选型没有绝对的对错,关键是选择有依据、考虑了团队因素、能够落地执行。选择后坚定执行,比反复纠结更重要。


场景二:项目有大量技术债务什么时候还

📌 场景描述

项目积累了大量技术债务,代码质量差、扩展困难。领导问你要不要还债、什么时候还。

🎯 面试官考察点

  • 技术债务认知
  • 长短期权衡能力
  • ROI 思维
  • 沟通能力(技术话题用业务语言)

✅ 高分回答

结构化总览:

我会分三步处理:评估债务影响 → 制定还债策略 → 推动执行


第一步:评估技术债务影响

先搞清楚债务的严重程度:

评估维度问题
开发效率改一个功能要改多少地方?
线上稳定性是否频繁出 Bug?
新人上手新人要多久才能独立开发?
扩展成本新需求实现难度有多大?
安全风险是否有安全隐患?

债务分类:

类型例子影响
高危债务安全漏洞、数据风险必须立即处理
阻塞债务每次开发都受影响尽快处理
累积债务代码风格混乱、缺少注释渐进处理
可接受债务不影响开发、暂时 work暂时搁置

第二步:制定还债策略

常见策略对比:

策略适用场景风险
大重构债务严重、有重构窗口期周期长、风险高
渐进重构业务持续迭代、无专门时间周期长但可控
随需求还每次开发时顺手优化覆盖面有限
技术专项专门排期处理某类债务需要资源支持

推荐策略:渐进重构 + 技术专项结合

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## 渐进重构原则
- **Boy Scout Rule**:每次提交让代码比之前更好一点
- **随需求重构**:做到哪里就优化到哪里
- **不做无关重构**:只重构和当前需求相关的部分

## 技术专项处理
- 识别影响最大的债务(用数据说话)
- 单独立项,明确收益和验收标准
- 和业务需求一起排期

第三步:如何说服领导给资源

关键:用业务语言讲技术问题

错误示范:

  • ❌ "代码写得太烂了,必须重构"
  • ❌ "技术债务很多,需要时间还"

正确示范:

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## 用数据说话

1. **效率数据**
   "同样的需求,以前 3 天,现在要 7 天,因为要处理历史包袱"

2. **稳定性数据**
   "过去一个月 5 次线上问题,3 次和老代码有关"

3. **人力成本**
   "新人上手要 2 个月,是行业平均的 2 倍"

4. **给出 ROI**
   "投入 2 周重构 XX 模块,后续每个需求可以节省 2 天"

示例话术:

目前技术债务主要影响开发效率,同类需求的开发时间比半年前多了 50%。我建议用 2 周时间做一次核心模块重构,预期可以把这类需求的开发时间降低 40%。后续用渐进方式持续优化。


💡 收尾金句

技术债务就像信用卡,借的时候爽,利息会越滚越多。我会用数据让领导看到"不还债"的成本,推动合理排期。


场景三:是否要引入新框架或工具

📌 场景描述

团队有人提议引入新框架/工具(如 TailwindCSS、Zustand、TanStack Query),你怎么评估?

🎯 面试官考察点

  • 技术评估能力
  • 收益风险判断
  • 团队视角

✅ 高分回答

结构化总览:

我会从四个维度评估:解决什么问题 → 收益评估 → 风险评估 → 落地成本


第一步:明确要解决什么问题

先问"为什么":

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## 引入新工具的常见原因
- 现有方案有明确痛点
- 新工具效率更高
- 社区/行业趋势
- 技术尝鲜(要警惕这个)

## 要回答的问题
- 现有方案的痛点是什么?
- 不引入能否解决?
- 解决这个问题的价值有多大?

示例话术:

这个提议挺好,我想先了解一下:你觉得现在的方案最大的痛点是什么?引入这个能解决什么问题?


第二步:收益评估

收益维度评估点
开发效率能提升多少效率?可量化吗?
代码质量能减少 bug?提升可维护性?
开发体验团队是否认可?
生态适配和现有技术栈是否兼容?

第三步:风险评估

风险维度评估点
学习成本团队需要多久掌握?
迁移成本现有代码要改多少?
稳定性框架成熟度?社区活跃度?
锁定风险如果后续不维护了怎么办?
招聘影响新人是否容易上手?

第四步:落地建议

评估完后:

结论建议
收益大 + 风险可控小范围试点 → 推广
收益大 + 风险高做 POC 验证 → 再决定
收益小 + 风险低可选引入,不强推
收益小 + 风险高不引入

示例话术:

我的建议是先在一个新项目上试点,跑 2-3 个迭代后看效果。如果效果好、团队认可,再推广到其他项目。


💡 收尾金句

引入新工具不是为了"技术先进",而是为了解决实际问题。我会用收益/风险评估来做决策,而不是跟风。


场景四:自研还是用开源方案

📌 场景描述

某个能力(如组件库、低代码平台、监控系统)需要决定是自研还是用开源/商业方案。

🎯 面试官考察点

  • 成本考量能力
  • 长期 vs 短期思维
  • 技术判断力

✅ 高分回答

结构化总览:

我会从四个维度评估:场景匹配度 → 成本对比 → 维护能力 → 长期演进


评估维度对比

维度自研开源/商业
定制化完全满足需求可能有取舍
启动成本高(从零开始)低(开箱即用)
维护成本持续投入社区维护(开源)/ 付费(商业)
技术债自己扛社区扛(开源)
升级迭代自主可控跟随版本升级
人员依赖依赖核心人员知识更通用

决策矩阵

条件建议
核心竞争力、高度定制需求自研
通用需求、有成熟方案开源/商业
资源有限、时间紧张开源/商业
有专门团队维护可考虑自研
安全/合规要求高倾向自研

常见场景建议

场景建议
组件库基于 Ant Design/Element 二次封装
脚手架基于 CRA/Vite 定制
监控系统Sentry + 自定义上报
低代码除非核心业务,否则用商业方案
埋点系统取决于数据敏感度

示例话术:

对于组件库,我建议基于 Ant Design 做二次封装,而不是完全自研。理由是:组件库的基础能力已经很成熟,我们投入资源在"轮子"上性价比不高。但业务组件需要根据我们的设计规范封装,这部分要自己做。


💡 收尾金句

自研还是用开源,核心看"这个事情是不是我们的核心竞争力"。如果不是,就用成熟方案,把资源投入到真正有差异化的地方。


场景五:如何推动技术方案落地

📌 场景描述

你设计了一个好的技术方案,但团队执行时总是走样或者落地不了。

🎯 面试官考察点

  • 方案推动能力
  • 团队影响力
  • 执行力

✅ 高分回答

结构化总览:

我会从四个层面保障落地:共识对齐 → 标准制定 → 工具支撑 → 持续跟进


第一步:共识对齐

方案不是我说了算:

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## 对齐方式
- 充分的技术评审(让大家参与讨论)
- 解释"为什么"比"是什么"更重要
- 听取反对意见,合理的要吸收
- 最终方案大家认可,而不是强推

常见落地困难原因:

原因对策
不理解为什么多解释背景和收益
觉得太复杂简化方案或分阶段
惯性思维从新项目开始,逐步推广
没时间纳入正式排期

第二步:标准制定

把方案变成可执行的规范:

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## 规范文档
- [ ] 方案设计文档
- [ ] 代码规范文档
- [ ] 目录结构规范
- [ ] 最佳实践示例
- [ ] FAQ 常见问题

## 模板和示例
- [ ] 代码模板
- [ ] 参考项目

第三步:工具支撑

靠工具约束,而不是靠自觉:

层面工具化手段
代码规范ESLint + Prettier 强制
目录结构脚手架生成
组件规范Storybook 文档化
Commit 规范Commitlint
代码质量SonarQube + Code Review

第四步:持续跟进

落地不是一次性的事:

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## 跟进机制
- [ ] 定期检查执行情况
- [ ] 收集反馈,持续优化
- [ ] 新人培训包含规范内容
- [ ] Code Review 时关注规范执行

💡 收尾金句

技术方案落地 = 共识 + 规范 + 工具 + 跟进。好方案不是设计出来就完了,能落地执行才是真的好。


面试追问准备

追问要点
如果团队不认可你的方案怎么办?倾听反对意见、用数据说话、小范围试点验证
如何平衡技术追求和业务需求?业务优先但技术也要规划,找合适时机还债
遇到过选型失败的经历吗?诚实分享、重点讲学到了什么
如何让团队接受新技术?培训、结对编程、渐进推广

前端面试知识库