【前端调试】- 借助Performance分析并优化性能

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介绍

首先简单过一下Performance的使用,打开网页点击控制台Performance,录制5s的数据

【前端调试】- 借助Performance分析并优化性能

其中 Main 这部分就是网页的主线程,也就是执行 Event Loop 的部分:

【前端调试】- 借助Performance分析并优化性能

灰色就代表宏任务 task(这里带了红色是因为在 Performance 中宽度代表时间,超过 50ms 就被认为是 Long Task,会被标红。)
橙色:浏览器内部的 JS
蓝色:html parse
紫色:reflow、repaint
绿色:渲染
宽度代表了执行的时间,超过 50ms 就被任务是长任务,需要优化。
长度代表了调用栈深度,一般特别长的都是有递归在。

性能分析

下面这段代码在Performance中会显示如下

  useEffect(() => {     function a() {       b();     }     function b() {       let total = 0;       for (let i = 0; i < 10 * 10000 * 10000; i++) {         total += i;       }       console.log("b:", total);     }      a();   }); 

【前端调试】- 借助Performance分析并优化性能

点击可以跳转带代码位置,显示对应耗时

【前端调试】- 借助Performance分析并优化性能

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这段代码在Performance中显示可以看到b函数的运行导致了耗时太高了,因为渲染和 JS 执行都在主线程,在一个 Event Loop 中,会相互阻塞,如果 JS 有长时间执行的 Task,就会阻塞渲染,导致页面卡顿。所以,性能分析主要的目的是找到 long task,之后消除它。

性能优化

我们优化的目标是把两个 long task 中的耗时逻辑(循环累加)给去掉或者拆分成多个 task。

但明显我们这里的逻辑没啥好拆分的,它就是一个大循环。

那么能不能不放在主线程跑,放到其他线程跑呢?浏览器的 web worker 好像就是做耗时计算的性能优化的。
创建worker.js

// worker const workercode = () => {     const compute = (num) => {         let total = 0;         for (let i = 0; i < num; i++) {             total += i;         }         return total     }     this.onmessage = function (e) {         const reslut = compute(e.data)         this.postMessage(reslut);     } };  let code = workercode.toString(); code = code.substring(code.indexOf("{") + 1, code.lastIndexOf("}"));  const blob = new Blob(, { type: "application/javascript" }); const worker_script = URL.createObjectURL(blob);  module.exports = worker_script; 

需要使用的页面引入

import worker_script from "./worker";   useEffect(() => {     const myWorker = new Worker(worker_script);     myWorker.postMessage(10 * 10000 * 10000);     myWorker.onmessage = (m) => {       console.log("msg from worker: ", m.data);     };   }); 

【前端调试】- 借助Performance分析并优化性能
可以看到计算被转移到worker,虽然还是long task,但是不阻塞主线程,计算量也在那里没办法优化

这样,我们通过把计算量拆分到 worker 线程,充分利用了多核 cpu 的能力,解决了主线程的 long task 问题,界面交互会很流畅。