有的时候可能会涉及大量数据的同步处理,但是我们知道同步处理的一个很严重的问题就是阻碍进程,就是卡顿,比如下面的这段代码:
data.map(val=>{
console.log(val * 2);
})
如果数据量只有几千、几万的时候或许还好,但是如果数据量过大,那么就会造成很明显的卡顿。不但会阻碍渲染,还会阻碍用户的交互事件。
可以做一个时间的测试:
function handleData(data){
data.map(val=>{
// 可能会有很多东西在这里
return val * 2;
})
}
var data = Array(10000000); data.fill(1);
console.time("Timer");
handleData(data);
console.timeEnd("Timer")
在我的台式上测试结果为1s以上,如果在手机端或者低性能的设备上,可能会更久。意思就是当处理器到达timeEnd
这个地方的时候,已经经过了至少1s
时间。
那么就可以考虑使用异步分割处理的方式,确保不会阻碍渲染和用户事件。
直接修改上面的例子:
function handleData(data){
var chunk = data.splice(0, 1000);
chunk.map(val=>val*2);
if(data.length > 0) {
setTimeout(()=>{
handleData(data);
}, 0);
}
}
var data = Array(10000000); data.fill(1);
console.time("Timer");
handleData(data);
console.timeEnd("Timer")
我本地测试结果是25ms
左右,虽然处理所有数据的总时间可能更长了,但是好处就是这是一连串的异步处理,并不会影响其他的流程。不会造成页面卡顿的问题。
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