前端如何处理大数据

本文探讨了在前端渲染大量数据时如何优化性能,主要介绍了使用createDocumentFragment创建虚拟DOM片段和requestAnimationFrame来避免卡顿。通过分批加载数据,减少实际DOM操作次数,并利用浏览器的动画帧同步更新,确保流畅的用户体验。
部署运行你感兴趣的模型镜像

(理论就是分割后台数据 然后通过定时器将数据加载到虚拟dom上  加载完成后渲染一部分)

在项目中经常会碰到大量数据需要在前端页面渲染,很多时候会使用分页的功能,但是数据量过大的时候比如10万条这种的,一直滑动列表后面会出现卡顿,滑不动的现象,这时候就需要前端来做些优化

1.createDocumentFragment()碎片节点

渲染大数据时,将数据分成一段一段执行,createDocumentFragment()创建一个虚拟节点对象,将一部分数据先添加到DocumentFragment中,再统一将DocumentFragment添加到页面,会减少页面渲染DOM的次数,效率会明显提升

<body>
   <ul></ul>
   <script>
      const total = 100000; // 插入十万条数据
      const onceCount = 50; // 每次插入50条数据
      const sumCount = Math.ceil(total/onceCount); // 插入数据需要的次数
      var renderCount = 0; // 渲染次数
      var ul = document.querySelector("ul"); // 获取要插入数据的父节点
      function add(){ // 添加数据方法
         var fragment = document.createDocumentFragment(); // 创建虚拟节点
         for( let i=0; i<onceCount; i++){
            var li = document.createElement("li");
            li.innerHTML = Math.floor(Math.random()*100000);
            fragment.appendChild(li); // 插入虚拟节点不消耗性能
         }
         ul.appendChild(fragment);
         renderCount++;
         loop();
      }
      function loop(){
         if(renderCount<sumCount){
            window.requestAnimationFrame(add)
         }
      }
      loop();
   </script>
</body>

2.requestAnimationFrame()
上面的代码中使用到了requestAnimationFrame(), 实现动画效果的方法比较多,javascript中可以通过定时器setTimeout来实现,css3可以使用transition和animation来实现,html5中的canvas也可以实现。除此之外html5还提供一个专门用于请求动画的API, 即requestAnimationFrame(rAF), 直译就是 “请求动画帧”

requestAnimationFrame比起setTimeout,setInterval的优势主要是两点:
requestAnimationFrame会把每一帧中的所有dom操作集中起来,在一次重绘和回流中完成,并且重绘或回流的时间间隔紧紧会随浏览器的刷新频率,一般来说频率为每帧60秒 在隐藏不可见元素中,requestAnimationFrame将不会进行重绘或回流.有更少的cpu,gpu和内存使用量.
那就是说,rAF的执行步伐跟着系统的绘制频率走, 它能保证回调函数在屏幕每一次的绘制间隔中只被执行一次, 这样就不会引起丢帧现象,也不会导致动画出现卡顿的问题

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

Stable-Diffusion-3.5

图片生成
Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

### 前端处理大数据请求的最佳实践与优化方法 在前端处理大数据请求时,需要综合考虑性能、用户体验和代码可维护性。以下是一些最佳实践和技术方案: #### 1. 使用分页加载或无限滚动 对于大数据量的请求,一次性加载所有数据可能会导致页面卡顿或崩溃。通过分页加载或无限滚动的方式,可以有效减少每次请求的数据量,提升用户体验[^2]。例如: ```javascript function loadMoreData(page) { fetch(`/api/data?page=${page}`) .then(response => response.json()) .then(data => { // 将新数据追加到现有数据中 document.getElementById('data-container').innerHTML += data.map(item => `<div>${item}</div>`).join(''); }); } ``` #### 2. 数据压缩与懒加载 在传输大数据时,可以通过压缩技术(如 Gzip 或 Brotli)减少网络传输的时间[^4]。同时,采用懒加载技术,仅在用户需要时加载数据,避免不必要的资源消耗。 ```javascript function lazyLoadImage(imageUrl) { const img = new Image(); img.src = imageUrl; img.onload = () => { document.body.appendChild(img); }; } ``` #### 3. 利用 GPU 进行并行计算 对于需要量计算的大数据场景,可以利用 GPU 的并行计算能力加速数据处理[^3]。例如,使用 `gpu.js` 库进行矩阵运算: ```javascript import GPU from 'gpu.js'; const gpu = new GPU(); const multiplyMatrix = gpu.createKernel(function (a, b) { let sum = 0; for (let i = 0; i < 512; i++) { sum += a[this.thread.y][i] * b[i][this.thread.x]; } return sum; }).setOutput([512, 512]); const result = multiplyMatrix(matrixA, matrixB); ``` #### 4. 减少响应式开销 在使用 Vue 等框架时,型数据结构可能会带来额外的响应式开销。可以通过 `shallowRef` 或 `shallowReactive` 来减少深度侦听带来的性能问题[^5]。 ```javascript import { shallowRef } from 'vue'; const largeData = shallowRef([]); // 替换整个列表以触发更新 largeData.value = newData; ``` #### 5. 优化缓存策略 合理使用浏览器缓存可以显著减少重复请求的时间。通过设置 HTTP 缓存头(如 `Cache-Control` 和 `ETag`),可以让浏览器复用已有的资源[^4]。 ```http Cache-Control: max-age=3600 ETag: "abc123" ``` ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值