前端开发中如何高效渲染大数据量

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所属分类:Web前端
摘要

我们是袋鼠云数栈 UED 团队,致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神,探索前端道路,为社区积累并传播经验价值。


我们是袋鼠云数栈 UED 团队,致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神,探索前端道路,为社区积累并传播经验价值。

本文作者:琉易 liuxianyu.cn

  在日常工作中,较少的能遇到一次性往页面中插入大量数据的场景,数栈的离线开发(以下简称离线)产品中,就有类似的场景。本文将分享一个实际场景中的前端开发思路,实现高效的数据渲染,提升页面性能和用户体验。

一、场景介绍

  在离线的数据开发模块,用户可以在 sql 编辑器中编写 sql,再通过 整段运行/分段运行 来执行 sql。在点击 整段运行 后,运行成功日志打印后到展示结果的过程中,有一段时间页面很卡顿,主要表现为编辑器编写卡顿。

前端开发中如何高效渲染大数据量

二、性能问题

  我们是在解决 sql 最大运行行数 问题时,发现了上述需要进行性能优化的场景。
先来梳理下当前代码的设计逻辑:
前端开发中如何高效渲染大数据量

  • 前端将选中的 sql 传递给服务端,服务端返回一个调度运行的 jobId;
  • 前端接着以该 jobId 轮询服务端,查询任务的执行状态;
  • 当轮询到任务已完成时,选中的 sql 中如果有查询语句,服务端则会按 select 语句的顺序返回一个 sqlId 的数组集合;
  • 前端基于 n 个 sqlId 的集合,并发 n 个 selectData 的请求;
  • 所有的 selectData 请求完成后渲染数据;

为了保证结果最终的展示顺序和 select 语句顺序一致,我们为单纯的 sqlIdList 循环方法加上了 Promise.allsettled 的方法,使得 n 个 selectData 的请求顺序和 select 语句顺序一致。

前端开发中如何高效渲染大数据量

  由上述逻辑可以看出,问题可能出现在如果选中的 sql 中有大量 select 语句的话,会在「整段运行」完成后大批量请求 selectData 接口,再等待所有 selectData 请求完成后,集中进行渲染。此时,就会出现一次性往页面中插入大量数据的场景。那么,我们怎么解决上述问题呢?

三、解决思路

  可以看出,上述逻辑主要有两个问题:

  • 1、大批量请求 selectData 接口;
  • 2、集中性数据渲染。

1、任务分组

  依旧通过 Promise.allsettled 拿到所有 selectData 接口返回的结果,将原先集中渲染看作是一个大任务,我们将任务拆分成单个的 selectData 结果渲染任务;再根据实际情况,对单个任务进行分组,比如两个一组,渲染完一组再渲染下一组。
拆分完任务,就涉及到了任务的优先级问题,优先级决定了哪个任务先执行。这里采用最原始的“抢占式轮转”,按 sqlIdList 的顺序保留编辑器中的 sql 顺序。

Promise.allSettled(promiseList).then((results = []) => {     const renderOnce = 2; // 每组渲染的结果 tab 数量     const loop = (idx) => {         if (promiseList.length <= idx) return;         results.slice(idx, idx + renderOnce).forEach((item, idx) => {             if (item.status === 'fulfilled') {                 handleResultData(item?.value || {}, sqlIdList[idx]?.sqlId);             } else {                 console.error(                     'selectExecResultDataList Promise.allSettled rejected',                     item.reason                 );             }         });         setTimeout(() => {             loop(idx + renderOnce);         }, 100);     };     loop(0); }); 

2、请求分组 + 任务分组

  问题1 中的大批量请求 selectData 接口,也是一个突破点。我们可以将请求进行分组,每次以固定数量的 sqlId 去请求 selectData 接口,比如每组请求 6 个 sqlId 的结果,当前组的请求全部结束后再进行渲染;为了保证效果最优,这里也引入任务分组的思路。

const requestOnce = 6; // 每组请求的数量 // 将一维数组转换成二维数组 const sqlIdList2D = convertTo2DArray(sqlIdList, requestOnce); const idx2D = 0; // sqlIdList2D 的索引  const requestLoop = (index) => {     if (!sqlIdList2D[index]) return;     const promiseList = sqlIdList2D[index].map((item) =>         selectExecResultData(item?.sqlId)                                               );     Promise.allSettled(promiseList)         .then((results = []) => {             const renderOnce = 2; // 每组渲染的结果 tab 数量              const loop = (idx) => {                 if (promiseList.length <= idx) return;                 results.slice(idx, idx + renderOnce).forEach((item, idx) => {                     if (item.status === 'fulfilled') {                         handleResultData(item?.value || {}, sqlIdList[idx]?.sqlId);                     } else {                         console.error(                             'selectExecResultDataList Promise.allSettled rejected',                             item.reason                         );                     }                 });                 setTimeout(() => {                     loop(idx + renderOnce);                 }, 100);             };             loop(0);         })         .finally(() => {             requestLoop(index + 1);         }); }; requestLoop(idx2D); 

3、请求分组

  上一种方案的代码写出来太难以理解了,属于上午写,下午忘的逻辑,注释也不好写,不利于维护。基于实际情况,我们尝试下仅对请求作分组处理,看看效果。

const requestOnce = 3; // 每组请求的数量 // 将一维数组转换成二维数组 const sqlIdList2D = convertTo2DArray(sqlIdList, requestOnce); const idx2D = 0; // sqlIdList2D 的索引  const requestLoop = (index) => {     if (!sqlIdList2D[index]) return;     const promiseList = sqlIdList2D[index].map((item) =>         selectExecResultData(item?.sqlId)                                               );     Promise.allSettled(promiseList)         .then((results = []) => {             results.forEach((item, idx) => {                 if (item.status === 'fulfilled') {                     handleResultData(item?.value || {}, sqlIdList[idx]?.sqlId);                 } else {                     console.error(                         'selectExecResultDataList Promise.allSettled rejected',                         item.reason                     );                 }             });         })         .finally(() => {             requestLoop(index + 1);         }); }; requestLoop(idx2D); 

前端开发中如何高效渲染大数据量

四、思路理解

1、解决大数据量渲染的问题,常见方法有:时间分片、虚拟列表等;
2、解决同步阻塞的问题,常见方法有:任务分解、异步等;
3、如果某个任务执行时间较长的话,从优化的角度,我们通常会考虑将该任务分解成一系列的子任务。

  在任务分组一节,我们将 setTimeout 的时间间隔设置为 100ms,也就是我认为最快在 100ms 内能完成渲染;但假设不到 100ms 就完成了渲染,那么就需要白白等待一段时间,这是没有必要的。这时可以考虑window.requestAnimationFrame 方法。

- setTimeout(() => { + window.requestAnimationFrame(() => {       loop(idx + renderOnce); - }, 100); + }); 

  第三节的请求分组,实际上达到了渲染任务分组的效果。本文更多的是提供一个解决思路,上述方式也是基于对时间分片的理解实践。

五、写在最后

  在软件开发中,性能优化是一个重要的方面,但并不是唯一追求,往往还需要考虑多个因素,包括功能需求、可维护性、安全性等等。根据具体情况,综合使用多种技术和策略,以找到最佳的解决方案。


最后

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