分享一道 Node.js 的面试题，考察 JS 相关的最基本的掌握程度，代码完全来自官方文档

哈哈，这不是几年前我校招的时候面试官最“喜欢”的面试题嘛

看我随手出一道，console.log 1234 才是味道最足的

console.log(1);
setTimeout(() => console.log(2), 0);
process.nextTick(() => {
console.log(3);
queueMicrotask(() => console.log(4));
});

queueMicrotask(() => {
console.log(5);
process.nextTick(() => console.log(6));
});
new Promise(resolve => {
console.log(7);
resolve();
console.log(8);
}).then(() => {
console.log(9);
process.nextTick(() => console.log(10));
queueMicrotask(() => console.log(11));
});

new Promise(resolve => {
console.log(12);
setTimeout(() => {
console.log(13);
resolve();
}, 0);
}).then(() => {
console.log(14);
});

(async () => {
console.log(15);
await void 0;
console.log(16);
process.nextTick(() => console.log(17));
queueMicrotask(() => console.log(18));
})();

console.log(19);

@Zhuzhuchenyan 🆘啊

AI 既然清清楚楚，那怎么会堆出类似错误的屎山

既然 AI 可以解释清楚
1. 不会 Vibe Coding 出来屎山
2. 如果有 Vibe Coding 出来的屎山，继续让 AI 修复即可

@Zhuzhuchenyan 这个玩意儿我寻思着真的有人能分析出来吗？

@Zhuzhuchenyan 太经典了

典典典 前些年面试就喜欢问这个
但是随着 AI 的到来，感觉看这些都没意义了

哥们你这题目出的有问题，你这程序但凡要能运行的下去，就必须先打印 42 ，然后后面就能推出来了。
如果不先打印 42 ，await 那里就卡住了。

我面试的时候从来不会问这些。一个合格的开发应当知道一些会引发典型的回调/异步等时序难以确定的场景，然后在正常的开发过程中，别这么用他们

我说个暴论，凡是用得上 EventEmitter 的项目，99%是屎山

能出现这种代码的公司还有必要去？

import { once, EventEmitter } from 'node:events';
import process from 'node:process';
//定义一个 事件喇叭
const ee = new EventEmitter();

process.nextTick(() => {
//在异步队列里 喇叭发消息
ee.emit('myevent', 42);
});

// 只处理一次的监听器，在主流程执行完后，会听到这个消息
const [value] = await once(ee, 'myevent');
console.log(value);

const err = new Error('kaboom');
process.nextTick(() => {
// 在异步队列里 喇叭发消息，但这次发的是一个 nodejs bug 设计，'error'是 nodejs hardcode 的 key ，你发这个消息相当于抛异常
ee.emit('error', err);
});

try {
//虽然你没有监听'error'， 但是 nodejs 内部强迫你监听了
await once(ee, 'myevent');
} catch (err) {
//虽然只是发了个消息，但是确抛了个异常
console.error('error happened', err);
}



这个是大傻逼设计，消息是消息，异常是异常，违反 solid 原则，后来的 bunjs 运行时 不鼓励使用这种方式控制流程，
一般会使用 promise ，在异步方法里 throw 异常，然后使用 Controller ，控制异步任务的退出，也可以。

另外 现代化运行时框架 认为，用事件做控制流是反模式 是 anti pattern ，会把代码搞得很乱，不可追溯，一般采用 回调 来响应事件，更符合函数式编程


这样可以过面试吗？

@Zhuzhuchenyan 太可怕了……

@lqm
@tearnarry 只要 AI 不能做到 100% 准确，就需要最终由人来把关，前提是你真的有能力做到这点。

@wuxilaoshiren 确实没必要纠结八股，但基础还是要有的。

@ssssiiiirren 顺序也许好推，但解释原理呢？

@chenluo0429 也许有更好的方式考察这些基础，想问一下都有哪些“会引发典型的回调/异步等时序难以确定的场景”

@Ketteiron 为什么呢？我的理解是 Node 中的很多类都基于 EventEmitter ，比如 Stream ，所以是很有必要去了解的。

@woodytang 受教了，“用事件做控制流是反模式 是 anti pattern ，会把代码搞得很乱，不可追溯，一般采用 回调 来响应事件，更符合函数式编程”，可以再深入解释一下这段话吗？回调响应事件，不就是 emitter.on 吗？

@superhot

事件是这样的，emit("xxx"，'咕咕咕'), listen('xxx',(text)=>{console.log("通知":text)})
回调是这样的
async fn(handle){
handle('咕咕咕')
}

handle(text){
console.log("通知":text)
}

await fn(handle)

--------

它们本质都是 解决异步情况下，也就是在不确定什么时候的情况下，A 给 B 发消息的问题，，
事件是发出去不管的，它和监听者没有绑定关系

回调是是绑定的，可以追踪，可以测试的

但是事件可以批量订阅，你要发广播可以使用事件，

如果你只是要链式执行，使用回调

EventEmitter 和 process 都是 node 独有的，所以这个问题与其说是考察 JS 相关，不如说是考察 Node.js 实现...

更不用说 Node 项目八百年都用不上这些玩意。

浏览器环境下的事件循环就那几个 API ，根本没这么麻烦。

--------------

再提一点，当初 Ryan 搞出 node:events 纯粹是因为当时的 JS 还没有 Promise ，observable ，stream 。只有回调、setTimeout 和 polling 。

EventEmitter 就是蛮荒时代不成熟的造物而已，现在面试还问这个，跟问 IE 浏览器兼容没什么区别，怕不是喝大了。

@songray 看大家的说法，似乎现在没必要再去了解 EventEmitter 了？

> 最后，这真的不算八股，AI 当然可以解释清楚，但这么一段简单清晰的代码，你还不知所以然的话，那对着 Vibe Coding 出来的屎山，最后只能束手无策了。

确实不算八股，这算 NodeJS 实现细节；但既然 AI 可以解释清楚，为啥还会不知所以然？

我的一个感受是，现在 LLM 的知识广度已经远远超过人类了，考察一个人是否了解一项技术细节意义确实没以前那么重要。

> 只要 AI 不能做到 100% 准确，就需要最终由人来把关，前提是你真的有能力做到这点。

人也做不到 100% 准确，要不然就不会有 QA 团队了。之所以我们需要人类开发者，是因为人类开发者拥有一些 LLM 不具备的优势。

我觉得的人相对于 AI 的一个优势就是读不懂一些晦涩的代码，现在 LLM 读混淆后的 JS 都能把业务逻辑还原得八九不离十，这对于绝大多数人类来说是非常艰巨的任务。但也正是因为这点，人厌恶读起来不舒服的代码，在代码出现坏味道的时候，人的潜意识中就会产生抗拒情绪，这种情绪又会反过来让人避免编写有坏味道的代码：

> 一个合格的开发应当知道一些会引发典型的回调/异步等时序难以确定的场景，然后在正常的开发过程中，别这么用他们

因此，只要 AI 生成的代码还需要人类参与维护，就需要有品味好的开发者充当 AI 代码的质检员，要么拒绝晦涩的代码进入代码库，要么在代码库出现坏味道的时候，能够自己动手或者指挥 AI 去重构、重写。

setTimeout(() => {
console.log('a')
setTimeout(() => console.log('b'), 1)
}, 1)
setTimeout(() => {
console.log('c')
}, 15)

@GiantHard 我个人理解是，只要 AI 无法消除幻觉，做到 100% 准确，就始终需要使用者具备判断 AI 是否准确的能力，而非照单全收。在这个例子里面，能断定 AI 可以解释清楚的前提是，你能完全理解以上提及的知识点。否则 AI 自圆其说，也许会把你说服，但却是在扯谎，那就非常糟糕了。

> 我的一个感受是，现在 LLM 的知识广度已经远远超过人类了，考察一个人是否了解一项技术细节意义确实没以前那么重要。

说实话，确实如此，但还是会有所顾虑，无法做到完全信任。另一方面，在 AI 的知识深度与广度都远超人类的今天，我们这些技术人员应该把精力放在哪里呢？有些迷茫。

典中典，麻烦 OP 报一下你公司名，以后避开你司合作

非常不喜欢使用发布订阅这种方式，维护非常难受。永远不清楚哪里发布了，哪里订阅了。

> 我个人理解是，只要 AI 无法消除幻觉，做到 100% 准确，就始终需要使用者具备判断 AI 是否准确的能力，而非照单全收。在这个例子里面，能断定 AI 可以解释清楚的前提是，你能完全理解以上提及的知识点。否则 AI 自圆其说，也许会把你说服，但却是在扯谎，那就非常糟糕了。

我感觉你这里已经提到了一个比知识面广更重要的特质了，就是不轻易被 AI 说服，或者说，要具有批判性思维。

> 另一方面，在 AI 的知识深度与广度都远超人类的今天，我们这些技术人员应该把精力放在哪里呢？有些迷茫。

如果是为了工资而编程，那么不管有没有 AI ，技术人员是不是都应该把精力放在搞钱上？卖时间的就应该想办法让单位时间更值钱，卖体力的就应该想办法让劳动产出更值钱。