视频流是TikTok的核心用户体验。字节跳动的前端工程师必须深入理解视频渲染性能、资源受限移动设备上的内存管理，以及流畅滑动与视频预加载之间的平衡。性能不好直接影响用户留存。
讲解虚拟列表方案：只渲染当前位置附近的少量视频元素，用户滚动时回收复用DOM节点。
描述视频预加载策略：在当前视频播放时预加载下1-2个视频，通过缓冲区管理控制内存。
覆盖内存管理：对离屏元素积极释放视频资源、管理WebGL/canvas上下文、回收缩略图。
讨论度量和监控：首帧时间、滚动卡顿率和内存使用模式等关键性能指标。
我会实施三层优化策略。第一，DOM虚拟化：无论滚动位置如何，DOM中只保持3-5个视频容器元素。用户滑动时将顶部容器回收到底部并替换视频源，保持DOM节点数恒定，防止累积导致内存增长。第二，智能预加载：当前视频播放期间预加载下一个视频的前2秒到缓冲区。用Intersection Observer API在视频进入可视区域阈值时触发预加载。视频元素本身使用HTMLVideoElement共享池——重新绑定源而非创建新元素。第三，积极清理：当视频滚动超过2个位置后释放其视频缓冲区、撤销Object URL并替换为轻量缩略图占位符。通过Performance API监控内存压力，内存紧张时降低预加载激进度。同时实现自适应画质：检测网络状况和设备能力调整视频分辨率，先以低画质起播再逐步提升。
强调移动端特有约束：有限内存、不稳定网络和电量消耗。
讨论预加载激进度和内存占用之间的权衡——预加载越多体感越好但内存压力越大。
提到不同平台的差异：WebView、iOS Safari和Android Chrome在视频处理上的行为不同。
用CSS transform做滑动动画而非布局变化，保持在合成线程上执行。预解码下一个视频的首帧，滑动完成时立即显示。应用吸附式滚动行为确保每次滑动后视频精确对齐。
追踪每个视频的首帧时间、滚动帧率（目标60fps）、内存使用分位数、视频卡顿率和用户可感知的加载指示。用RUM真实用户监控采集不同设备和网络条件下的现场数据。