前端性能优化：细说浏览器渲染的重排与重绘

最新推荐文章于 2025-05-03 18:39:16 发布
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深度解析ZGC：高效垃圾回收的应用与优化
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
04-07 176万+
随着现代应用对性能的要求不断提高，ZGC（Z Garbage Collector）作为一种低暂停时间的垃圾回收器，已成为处理大规模堆内存的理想选择。本文介绍了 ZGC 的基本原理与技术架构，重点分析了其在 JDK11 中的应用与优化策略。通过对 ZGC 性能特点的探索，本文旨在帮助开发者深入理解其在高并发、大数据场景下的表现，以及如何通过合理调优提升系统的内存管理效率和稳定性。
工作中最实用的React-Native性能优化总结
qq_29896351的博客
01-03 2518
，如果不使用 getItemLayout，那么所有的 Cell 的高度，都要调用 View 的 onLayout 动态计算高度，这个运算是需要消耗时间的；React Native 因为它的特殊性，做一些性能分析和调试时，需要用到 RN/iOS/Android 三端的工具，下面我就列举一下我平常用到的工具，具体的使用方法不是本文的重点，如有需要可根据关键词自行搜索。在实际开发中，经过一些数据对比，因绑定事件方式的不同引起的性能消耗基本上是可以忽略不计的，re-render 次数过多才是性能杀手。
js 浏览器重绘、重排
wyh的博客
05-19 1953
页面加载渲染过程1. 解析HTML代码并生产一个DOM树2. 解析CSS文件，顺序为：浏览器默认样式 => 自定义样式 => 页面内样式3. 生产渲染树。与DOM树不同的是渲染树受样式影响，不包括不可见节点4. 根据渲染树，浏览器就会在屏幕上绘制出渲染树上的所有节点什么是重绘重绘是一个节点的外观发生改变的行为，例如改变color、outline等属性。浏览器会根据节点的新属性重新绘制，...
CSS重排与重绘总结
张木期的博客
08-09 4650
昨天面试被问到了什么是重排和重绘，回答的并不是很好，下面来总结一下：关于CSS重排和重绘的概念，在制作中考虑浏览器的性能，减少重排能够节省浏览器对其子元素及父类元素的重新渲染；避免过分的重绘也能节省浏览器性能；优化动画，使用3D启用GPU硬件加速；慎重选择高消耗的样式，如box-shadow、border-radius、transform、css filters等。 浏览器的渲染机制 浏览器渲染展...
性能优化：细说浏览器渲染的重排与重绘
liuarmyliu的博客
07-23 1872
前端性能优化：细说浏览器渲染的重排与重绘 前端性能优化因为涉及到计算机网络、数据算法、图形图像处理、浏览器渲染等多方面计算机知识，常作为前端工程师乐此不疲的技术讨论话题，也正因如此，它也是面试时容易被问及的面试题之一。 缘起 本篇文章缘起一次偶然的面试问答所引申出的思考整理，着笔于浏览器渲染的角度，探讨前端性能优化的思路和实践建议，当然，浏览器渲染是一个复杂的过程，本文笔者将围绕重排和重绘两个关键词开始行文。 目录结构 文章大致行文思路如下： URL从输入到页面展示的过程 DOM和JavaScript的
ajax渲染页面点击事件失效的解决方法
zhenghaohan1999的博客
11-13 5088
问题所在： 最近在学习使用JQ中ajax方法来渲染页面数据，填充表格，附上ajax获取数据填充表格的代码： $.ajax({ //请求方式 type:'GET', //发送请求的地址以及传输的数据 url:"https://www.easy-mock.com/mock/5bd5c6b982302f7129...
前端性能优化之减少重排，对比重排与重绘
cjFrontEnd的博客
03-03 1360
在前端开发的过程中，性能优化是一个最常见的问题，重绘与重排也是提到优化时不可忽视的一块。 那么什么是重绘与重排呢，在解释重绘与重排之前，我们首先需要先了解清楚浏览器的渲染过程， 下面先上一张比较常见的渲染过程图： 根据上图我们可以看到和总结出浏览器的渲染大致分为以下五个步骤： DOM Tree： 浏览器根据HTML解析出DOM Tree Style Rules：根据C...
前端性能优化之减少重排和重绘
CC_Together的博客
04-13 2674
首先需要了解一下浏览器渲染HTML的大致过程： （1）HTML被HTML解析器解析成DOM Tree, css则被css解析器解析成CSSOM Tree（并行解析）。 （2）DOM Tree和CSSOM Tree解析完成后，被合并到一起，形成渲染树（render Tree）。 （3）重排：节点信息计算，即根据渲染树计算每个节点的几何信息（大小及位置）。 （4）重绘：渲染绘制，即根据计算好的信息绘制...
前端性能优化之懒加载技术：图片、脚本与组件的按需加载
数字魔方操控师的博客
05-03 1122
懒加载，也称为延迟加载，是一种将资源加载推迟到真正需要时才进行的技术。在网页或应用加载初期，只加载关键资源，如页面的基本结构、样式和必要的脚本，而对于那些用户暂时看不到或不急需的资源，如屏幕下方的图片、非首屏所需的脚本以及未使用的组件，延迟到用户滚动到相应位置或触发特定事件时再进行加载。这种方式可以减少页面初始加载的资源量，缩短首屏加载时间，提升用户的使用体验。懒加载技术作为前端性能优化的重要手段，在图片、脚本和组件的加载优化方面发挥着关键作用。
【001】浏览器渲染过程/重绘与回流
weixin_42460304的博客
03-13 321
前言 js知识点查漏补缺，一天一个知识点。今天的主题重绘与回流，之前简单的了解过但是用的少没复习就忘得快，自己复习一遍希望也给你带来一些思考与收获。 浏览器的渲染过程 重绘 触发重绘的场景 回流 触发回流的场景 重绘回流的区别 如何避免 ldc https://juejin.im/post/5ca0c0abe51d4553a942c17d#heading-3 ...
【前端性能优化】 --- 一次总结明白
qq_53061847的博客
08-01 1336
一次Http请求通常包含很多工作，如记录日志、ip过滤、查询字符串、请求体解析、Cookie处理、权限验证、参数验证、异常处理等，但对于Web应用而言，并不希望接触到这么多细节性的处理，因此引入中间件来简化和隔离这些基础设施与业务逻辑之间的细节，让我们能够关注在业务的开发上，以达到提升开发效率的目的。页面的展示主体是文章展示，如果文章展示的请求靠后了，那么渲染文章出来的时间必然靠后，因为有可能因为请求阻塞等情况，影响请求响应情况，如果超过一次并发的情况的话，会更加的慢。与3.2的分包不同。...
高级架构师必备莲花宝典：细说系统架构
09-24
高级架构师必备莲花宝典：细说系统架构
mamba-ssm-2.2.2-cp310-cp310-win-amd64.whl+安装环境+测试脚本.7z
12-15
编译环境： vs2022 win10 x64 anaconda3+python3.10 torch==2.3.1+cu118 cuda11.8.0+cudnn8.9.7 triton==2.1.0 causal_conv1d==1.4.0 mamba==2.2.2 RTX2070显卡 注意编译的whl是不能用于RTX50显卡的，可以用于RTX20-RTX40系列显卡，安装时候尽量和模块一致
toplus1s_calculator_32040_1765656584703.zip
12-15
toplus1s_calculator_32040_1765656584703.zip
【创新无忧】基于多元宇宙优化算法MVO优化相关向量机RVM实现数据多输入单输出回归预测附matlab代码.zip
12-15
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）
12-15
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”，介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计，通过模拟系统元件的故障与修复过程，评估配电网的关键可靠性指标，如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性，提升评估精度，适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析，便于复现和扩展应用。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员，尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员； 使用场景及目标：①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程；②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟；③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行，理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式，同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
基于控制李雅普诺夫-屏障函数(CLBF)与分布式模型预测控制（DMPC）研究（Matlab代码实现）
12-15
基于控制李雅普诺夫-屏障函数(CLBF)与分布式模型预测控制（DMPC）研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于控制李雅普诺夫-屏障函数（CLBF）与分布式模型预测控制（DMPC）的电力系统优化控制研究，并提供了相应的Matlab代码实现。该研究聚焦于提升含光热电站电力系统的安全性与稳定性，特别计及N-k安全约束，通过结合CLBF的稳定性保证能力和DMPC的分布式协同优化优势，实现对复杂电力系统的高效、可靠控制。文中还展示了多个相关
基于Spring Boot的流浪宠物救助系统的设计与实现源码.zip
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12-15
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StyleGAN：细说解决ProGAN局限与特征控制的深度模型
StyleGAN的主要创新在于其对生成器网络的结构优化，尤其是引入了映射网络。映射网络的作用是将输入向量转换为中间向量，每个中间向量元素对应于图像的不同视觉特征。这种设计允许对图像特征进行更精确的控制，减少了...
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