1、配置方面，Element Plus 引入了全局配置管理组件 config-provider，以替代原有的 Vue.prototype.$ELEMENT 全局配置方式。用户可以通过此组件实现全局配置，增强项目的灵活性和可维护性。正式版中新增了 Space、Skeleton、Empty 和 Affix 四个全新组件，丰富了开发者的选项。
2、优化组件渲染：确保组件内的元素只在必要的时候渲染，避免不必要的重复渲染导致的性能问题。这可以通过使用Vue的`key`属性来实现，确保每个元素都有唯一标识符。 使用虚拟滚动：如果页面包含大量数据或元素，考虑使用虚拟滚动技术。
3、是。vxe-table的触发编辑时的滚动条是会自动动是研发者设定的。vxe-table是一个基于Vue的表格框架，支持增删改查、虚拟滚动、懒加载、快捷菜单、数据校验、树形结构、打印导出、表单渲染。
4、自定义中间层方案，即通过nodejs构建中间层，获取并拆分数据，再由前端对接。该方案虽然能有效减轻前端压力，但成本较高。虚拟列表方案则是只渲染可视区域的DOM，隐藏区域不显示，利用div撑起高度，随着滚动创建和销毁DOM。
5、说到Web前端组件库，OpenTiny其实是个非常不错的选择，具体说起来，首先想到的就是组件丰富：主要有70+基础组件，1500+组件API，接口、功能和细节配置都是非常丰富的，同时Table、Tree、Select等高频组件均内置虚拟滚动，在10万大数据场景下保持丝滑体验，性能是非常高的。
6、OpenTiny的组件库TinyVue集成了丰富的组件，包括80多个PC端组件和30多个移动端组件，支持Table、Tree、Select等高频组件的虚拟滚动，确保在大数据场景下的流畅体验。除了常见的组件，TinyVue还提供了Angular组件库TinyNG，支持国际化、主题定制，并内置虚拟滚动，保证了组件在大数据场景下的稳定性和性能。
1、以下是关于Apache Flink面试中可能会被问到的一些关键问题，涉及任务管理、状态管理、提交方式、运行模式、性能优化以及架构理解等。
2、使用 Flink Web UI（localhost：8081） 监控可视化，背压问题可通过优化 sink 操作符，如将写入 ElasticSearch 改为批量写入，调整 ElasticSearch 队列大小，减小最大延迟时间，或使用 RocksDB 状态后端等策略解决。
3、Flink通过容错机制处理迟到数据。它利用watermark和Checkpoint来检测数据延迟。对于迟到数据，Flink可以通过检查点恢复的机制来重新处理，确保数据处理的完整性和一致性。同时，Flink支持基于时间戳的容错策略，允许系统在数据延迟时重新处理数据，确保Exactly-Once语义的实现。
4、资源管理：与 Flink 的资源管理器（如 YARN 或 Mesos）进行协作，确保作业所需资源的合理分配。容错与状态管理：负责控制作业的执行流程，包括实现容错机制。JobManager 负责设置检查点（checkpoints），用于保存作业状态，以便在发生故障时能够重新启动作业。
5、Flink的时间分类包括事件时间、摄入时间与处理时间，处理时间默认为Flink中使用的时间属性。水印用于解决实时计算中的数据乱序问题，它是Data Stream中带有时间戳的元素，用于判断数据是否已到达，触发窗口计算。Flink中的窗口类型主要有滚动窗口、滑动窗口和会话窗口，分别适用于不同场景的数据划分和处理需求。
react-virtualized-list性能对比测试显示，采用Intersection Observer API的实现方式，在相同环境和数据集下，相比传统滚动监听方式，性能更优。性能测试代码分析显示，Intersection Observer API的回调函数触发更高效，避免了传统方法中的计算阻塞主线程问题。
1、现在不再那么幻想了，但是还是喜欢雨，喜欢下雨的时候，一个人坐在窗前，数雨滴。
2、晚上一个人坐公交，插着耳机听歌，有理由不做任何事情，可以说是一天中最放松的一段时间了。为期三十天左右的第一阶段结束，去超市买了打包东西，听歌放松一下，缓缓心情。又是一个雨夜，听歌放松一下心情：不仅仅是喜欢。劳逸结合吧，如果累了也可以出门逛逛，缓解一下疲劳，或者听歌放松心情。
3、一直不喜欢雨，可那讨厌的雨却偏偏下个不停，打着伞独自站在雨中，手却无力地下垂。 2被风吹散的云，说他爱的不深被雨淋湿的人，说他不会冷喜欢这片天空呀。 2下雨了，你的伞在她的头上。而我，一个人孤单的淋雨你也不曾知道。
1、Flink 几道经典编程场景 1： 分组TOPN 通过定义 UserBehavior 和 ItemViewCount 类来解析 JSON 字符串，执行 map 操作，提取 EventTime 并转换成 Timestamp 格式，生成 WaterMark。
2、对于具有一定数据分析背景的用户，Oceanus提供了Flink SQL界面。Flink SQL尽可能遵循SQL标准来描述流数据的计算语义，因此曾经使用数据仓库进行脱机数据分析的用户可以快速迁移到Flink SQL并使用Flink SQL分析实时数据流。为了进一步降低用户开发成本，Oceanus在平台上还提供了许多常见的SQL函数。
3、Apache RocketMQ 阿里开源的消息中间件，经过双11大促的考验，稳定性与性能得到充分验证。适用于构建高效、可扩展的消息系统。Apache Flink Flink，流处理框架，支持批处理与流处理程序的执行，提供高吞吐量、低延迟的数据处理能力。适用于实时数据处理与分析场景。
4、**Scala语言与Spark**：学习Scala语言，了解其面向对象编程和函数式编程思想，以及Spark框架的使用。通过Spark实战项目进一步提升技能。 **实时处理框架Flink**：掌握Flink的使用，以及其在实时处理场景下的应用。以上技能与资源将助你搭建起大数据开发所需的知识体系，为进入开发岗位奠定坚实基础。
