[经验攻略] 前端架构面试指南：如何设计可扩展的大型Web应用架构

原文链接：https://medium.com/interview-series/the-frontend-architecture-guide-you-need-before-your-frontend-interviews-22f815a3f981

翻译：谢杰

审校：谢杰

如何构建大型应用的前端架构？

你带着对组件的十足信心走进了面试。你熟悉 React hooks，理解组件的生命周期，也能清楚地说明什么时候应该拆分组件，什么时候该将它们保留在一起。但就在这时，面试官靠在椅背上，问了你一句：

“你会如何构建一个大型应用的前端架构？”

突然之间，你意识到组件只是冰山一角。

前端架构涵盖了一系列高层次的决策，这些决策决定了你的应用如何运行、如何扩展，以及如何随着时间演进。可以把组件看作是一座房子里的各个房间，而架构则是那张蓝图，决定了这些房间如何连接、水管如何铺设，以及整个结构如何经受住几十年的考验。

状态管理：组织你的应用内存

状态管理往往是从“你会写代码”过渡到“你能构建架构”的关键环节。问题的核心不只是选择 Redux 还是 Context，更在于理解你的应用需要管理哪些类型的 state，以及每种 state 应该存放在哪里。

设想你正在构建一个 dashboard 应用，你需要处理用户偏好设置、实时通知、缓存的 API 数据和表单 state。与其把所有的 state 一视同仁，从架构角度出发，应该意识到每种 state 都有不同的特性，适合存放在不同的位置。

下面是对状态层级的理解方式，分为 4 个状态层级：

第 1 层：服务器状态（API Data）

• 特点：可缓存，可能过期，需要刷新
• 存储方式：React Query、SWR、Apollo
• 示例：用户资料、产品目录
• 模式：拉取一次，全局缓存，自动刷新

第 2 层：全局 UI 状态

• 特点：多个功能共享，同步更新
• 存储方式：Context API、Zustand、Redux
• 示例：主题、语言、弹窗打开状态
• 模式：单一数据源，全局可访问

第 3 层：本地组件状态

• 特点：临时性，仅作用于组件内部
• 存储方式：useState、useReducer
• 示例：表单输入、开关状态、悬停效果
• 模式：随组件创建和销毁而存在

第 4 层：URL 状态

• 特点：可分享、可收藏、持久化
• 存储方式：URL 参数、路由路径
• 示例：搜索筛选条件、分页信息、选中的标签页
• 模式：使视图可被链接的状态

这里的架构原则是 按特性分层。服务器 state 需要缓存和同步，全局 state 需要全局访问，本地 state 需要封装性，而 URL state 则需要可共享性。只有将每种 state 放在正确的层级上，它们才能自然而然地具备各自应有的行为特征。

数据流：构建可预测的路径

架构中一个非常关键的问题是：“你的应用中数据是如何流动的？”很多开发者在这里会感到迷茫，因为他们从未真正去可视化整个数据流。架构上的挑战在于：让数据流动变得 可预测，从而让你能够清晰地理解和掌控整个应用。

反面示例：双向混乱

在这种模式下，数据在各个方向流动。组件可以直接修改共享对象，其他组件则读取这些变化，而你根本无法确定这些操作的执行顺序。Component B 可能读取的是过时的数据，Component C 可能会覆盖 Component A 的修改，一切都变得混乱不堪。

架构模式：单向数据流

这种架构模式构建了一个清晰的数据回路：数据从 store 向下通过 props 传递给组件，用户事件向上传递为 action，action 流向 reducer，reducer 更新 store，然后这个循环再次开始。你可以追踪任意一份数据在这个循环中的流动路径，准确地理解它是如何变化的。

关键点在于：数据永远不会在组件之间横向流动。如果 Component B 需要 Component A 的数据，它们都会从同一个 store 中获取。这使得整个应用变得可预测，因为数据总是沿着一条清晰的路径流动。

模块边界：划分归属权

这往往是面试中开始变得有趣的地方。面试官可能会给你看一个不断扩展的代码库，并问你：“你会如何组织这些代码？”他们问的不是文件夹的命名方式，而是架构层面的边界划分。

想象一座城市。建筑物不是随意摆放的，而是划分为住宅区、商业区和工业区。每个区域都有各自的规则，规定了可以建设什么、以及各个区域之间如何交互。你的代码库同样需要这种“分区管理”。

扁平无序的结构

src/components/
├── Button.jsx
├── Input.jsx
├── UserProfile.jsx
├── ProductCard.jsx
├── ShoppingCart.jsx
├── AdminDashboard.jsx
├── PaymentForm.jsx
├── LoginModal.jsx
└── （还有 200 个文件……）

所有内容都堆在一个大文件夹中。购物车模块引入了后台管理组件，登录弹窗依赖了支付表单......

整个项目变成了架构上的“意大利面”，模块之间相互依赖，混乱不堪。

架构模式：限界上下文

src/
├── core/                    （领域逻辑层）
│   ├── entities/           ← 纯业务对象
│   └── services/           ← 业务逻辑
│       ↑
│       │（core 永远不依赖上层模块）
│       │
├── features/               （功能层）
│   ├── auth/              ← 登录认证功能
│   │   ├── components/
│   │   ├── hooks/
│   │   └── state/
│   │
│   ├── products/          ← 商品目录功能
│   │   ├── components/
│   │   └── hooks/
│   │
│   └── cart/              ← 购物车功能
│       ├── components/
│       └── hooks/
│       ↑
│       │（功能模块可依赖 core 和 shared）
│       │（功能模块之间不得相互依赖）
│       │
└── shared/                 （共享 UI 层）
    ├── components/        ← 通用 UI 组件
    ├── hooks/             ← 可复用 hooks
    └── utils/             ← 工具函数

架构规则明确了依赖的方向，依赖流向如下：

• Features → Core（允许）
• Features → Shared（允许）
• Features → 其他 Features（禁止）
• Shared → Core（允许）
• Core → 无（完全自包含）

这些边界带来了极大的灵活性：你可以将购物车功能提取为独立的包，单独测试某个功能模块，或者将其迁移到另一个应用中。清晰的边界造就了灵活的架构设计。

如何保持功能模块的独立性

当 Feature A 需要使用 Feature B 的某些内容时：

错误做法：

Feature A → 直接 import → Feature B  
（导致模块强耦合）

正确做法：

Feature A ← 通过 props 接收 ← 父组件  
                     ↓  
            父组件同时渲染两个模块  
                     ↓  
        Feature B → 通过接口暴露 → 父组件  
（功能模块保持独立，由父组件负责协调）

这种方式确保了功能模块之间不会直接依赖，而是通过上层组件进行解耦和协调，从而保持架构的清晰与可维护性。

性能架构：分层设计

当面试官提问有关性能的问题时，他们想了解的是你是否具备从架构层面思考 render 表现的能力，而不仅仅是一些优化技巧。真正的问题是：你是否能设计出默认情况下就具备良好性能的系统。

性能金字塔

                    ┌─────────────┐
                    │   Static    │ ← 渲染一次，永不更新
                    │   Content   │    （配置、布局等）
                    └─────────────┘
                  ┌─────────────────┐
                  │  Slow-Changing  │ ← 每几分钟更新一次
                  │      Data       │    （聚合统计、总数等）
                  └─────────────────┘
              ┌───────────────────────┐
              │  Medium-Speed Updates │ ← 每 10–30 秒更新一次
              │    （用户操作）         │    （用户资料、设置等）
              └───────────────────────┘
          ┌───────────────────────────────┐
          │    High-Frequency Updates     │ ← 每 1–3 秒更新一次
          │     （实时数据）                │    （实时指标、通知等）
          └───────────────────────────────┘

架构上的原则是：按更新频率分离关注点。高频数据更新频繁，但只影响 UI 的局部；低频数据更新较少，但可能触发较大的 render；静态内容则永远不更新。

对高开销组件的隔离模式

┌─────────────── Dashboard ───────────────┐
│                                         │
│  ┌─── Live Metrics ───┐                 │
│  │ 更新频率：1 秒       │ ← 小组件，快速更新 │
│  │ 渲染开销：低         │                 │
│  └────────────────────┘                 │
│                                         │
│  ┌── Expensive Chart ──┐                │
│  │ 更新频率：60 秒       │ ← 大组件，更新慢 │
│  │ 渲染开销：高          │                │
│  │ 已使用 memo 缓存      │                │
│  └─────────────────────┘                │
│                                         │
│  ┌─── Static Config ───┐                │
│  │ 更新频率：从不更新     │ ← 永远不变      │
│  │ 渲染开销：为零        │                │
│  └─────────────────────┘                │
│                                         │
└─────────────────────────────────────────┘

当实时指标组件每秒更新时，只有这一个小组件会重新渲染；高开销的图表组件因已 memo 化而不会重新计算；静态配置部分则完全不会重新渲染。这样的架构设计确保即使在实时数据频繁更新的场景下，整个 dashboard 依然流畅运行。

Error Boundaries：为异常而设计

一个更高级的架构面试问题是：“当系统出错时会发生什么？”这个问题考察的是你是否考虑了 失败场景，而不仅仅是理想路径（happy path）。

没有架构保护：级联故障

┌─────────────── Application ───────────────┐
│                                           │
│  ┌──────── Feature A ───────┐             │
│  │        正常工作           │             │
│  └──────────────────────────┘             │
│                                           │
│  ┌──────── Feature B ───────┐             │
│  │         出错了！          │             │
│  └──────────────────────────┘             │
│                ↓                          │
│          【整个应用崩溃】                   │
│                ↓                          │
│       所有内容都无法显示，即使是正常模块       │
│                                           │
└───────────────────────────────────────────┘

一个错误会导致整个应用崩溃。用户失去对所有功能的访问，哪怕其中一些模块原本运行正常。

架构模式

每个功能模块都被包裹在独立的 error boundary 中，就像船只上的防水舱隔。当 Feature B 出现故障时，它只会显示一个备用 UI，而 Feature A 和 Feature C 依然正常运行。导航栏和页脚始终保持渲染。整个应用实现了 优雅降级，而不是完全崩溃。

可扩展性：为多团队协作而设计

架构面试中的终极问题通常是某种形式的：“你会如何扩展这个系统？”这里说的并不是服务器扩容，而是考察你是否能够设计一个前端架构，让今天一个团队能高效开发，而明年五个团队仍能协同合作。

Monorepo架构的问题

单一代码仓库
        ↓
┌────────────────────────────────────┐
│     Team A、B、C 全部在此开发         │
│                                    │
│     面临的问题：                     │
│     • 合并冲突频繁                   │
│     • 部署相互阻塞                   │
│     • 共用构建流水线                 │
│     • 团队之间无法独立作业            │
└────────────────────────────────────┘

当多个团队共用同一个代码库时，彼此之间频繁“踩脚”：Team A 的 bug 修复无法上线，因为 Team B 的新功能导致构建失败；Team C 无法开始开发，因为还在等 Team A 的代码评审通过。

架构模式：联邦式应用

┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Shell Application                   │
│                  （由平台团队维护）                       │
│                                                        │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐   ┌─────────────┐    │
│  │   Module A  │  │   Module B  │   │   Module C  │    │
│  │   （Team A） │  │   （Team B） │  │   （Team C） │    │
│  │             │  │             │   │             │    │
│  │ • 独立代码仓库│  │ • 独立代码仓库 │  │ • 独立代码仓库 │   │
│  │ • 独立部署   │  │ • 独立部署     │  │ • 独立部署   │    │
│  │ • 独立测试体系│  │ • 独立测试体系 │  │ • 独立测试体系 │   │
│  └─────────────┘  └─────────────┘   └─────────────┘    │
│                                                        │
│       每个团队独立开发，通过 Shell 应用集成                 │
└────────────────────────────────────────────────────────┘

Shared Packages（可选）：

• Design System（由设计团队维护）
• API Client（由平台团队维护）
• Common Utils（由平台团队维护）

每个团队负责一个功能模块，边界清晰。可以独立部署、使用不同的发布节奏，甚至在需要时使用 不同版本的依赖库。Shell 应用负责协调和集成，但不包含具体业务逻辑。这种微前端架构模式是处理大型、多团队协作项目的有效解决方案。

更高的视角：架构为何重要

当面试官问你关于前端架构的问题时，他们是在考察你是否能跳脱出当前正在编写的代码，去思考更长远的系统设计。组件只是表层——是用户能看到的部分。而架构则是隐藏在底层的支撑结构，它决定了你的应用能否增长、扩展、演进，并在未来依然稳定运行。

这就像城市规划。任何人都可以盖一栋房子，但城市规划师要考虑的是成千上万栋房屋如何连接到道路、基础设施和服务网络上。他们为城市的增长做规划，预判基础设施故障时的影响，并设计能运行数十年的系统。

这正是前端架构的本质：在做出每一个决策时都深思其长期影响。你今天选择的状态管理模式，将决定明年添加新功能的难易程度；你画下的模块边界，将影响团队之间是能独立开发还是相互阻塞；你实现的错误处理策略，将决定一个 bug 是否会导致整个应用崩溃，或只是被用户轻描淡写地忽略。

这些面试真正想考察的，并不是你是否掌握某个具体模式或技术，而是你是否具备 系统性地思考、构建可持续软件的能力。这正是“写代码”和“设计系统”之间的本质区别。如果你想查看更多关于如何准备前端面试的资料和讨论，可以访问云栈社区的面试求职板块。