12、全栈Angular与服务器渲染:从挑战到解决方案

全栈Angular与服务器渲染:从挑战到解决方案

在Web开发领域,如何将客户端JavaScript应用与SEO友好、高性能的网站相结合,一直是开发者面临的重要挑战。下面将深入探讨相关技术和解决方案。

性能优化与沃尔玛的下一步计划

在服务器处理工作时,无论同步还是异步执行,所需时间基本相同,因为要完成的工作量是相等的。不过,组件记忆化和模板化能减少后续重新渲染相同组件的CPU总时间。这些渲染优化可以与异步渲染等其他性能增强手段结合使用。

沃尔玛接下来的计划包括:
1. 持续识别并解决性能瓶颈问题。
2. 准备好后,启用同构开关,利用单页应用(SPA)模型进行后续“页面”渲染。
3. 最终将所有成果开源。

全栈Angular开发的挑战与探索

2012年12月,作者加入GetHuman,面临构建一个丰富、实时版本的旗舰网站GetHuman.com的任务。挑战在于将客户端JavaScript应用与SEO友好、高性能的网站结合起来,而当时常见的解决方案都存在明显缺点。

  • Rails方法 :构建服务器端网站,在各页面添加少量JavaScript。该方法对SEO和性能有较好表现,但无法利用高级客户端功能,用户体验类似传统网站,并非理想选择。
  • 无头浏览器方法 :使用如PhantomJS的无头浏览器缓存客户端应用视图快照,以确保客户端应用在搜索引擎中可见。然而,无头浏览器运行时速度慢,且对于像GetHuman这样拥有数十万页面的网站,资源消耗过大。
同构Ja
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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