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问题描述

  • 面试官:后端一次性返回10万条数据给你,你如何处理?
  • 我:歪嘴一笑,what the f**k!

问题考察点

看似无厘头的问题,实际上考查候选人知识的广度和深度,虽然在工作中这种情况很少遇到...

  • 考察前端如何处理大量数据
  • 考察候选人对于大量数据的性能优化
  • 考察候选人处理问题的思考方式(关于这一点,文末会说到,大家继续阅读)
  • ......

文末会提供完整代码,供大家更好的理解

使用express创建一个十万条数据的接口

若是道友对express相关不太熟悉的话,有空可以看看笔者的这一篇全栈文章(还有完整代码哦):《Vue+Express+Mysql全栈项目之增删改查、分页排序导出表格功能》
route.get("/bigData", (req, res) => {
  res.header('Access-Control-Allow-Origin', '*'); // 允许跨域
  let arr = [] // 定义数组,存放十万条数据
  for (let i = 0; i < 100000; i++) { // 循环添加十万条数据
    arr.push({
      id: i + 1,
      name: '名字' + (i + 1),
      value: i + 1,
    })
  }
  res.send({ code: 0, msg: '成功', data: arr }) // 将十万条数据返回之
})

点击按钮,发请求,获取数据,渲染到表格上

html结构如下:

<el-button :loading="loading" @click="plan">点击请求加载</el-button>

<el-table :data="arr">
  <el-table-column type="index" label="序" />
  <el-table-column prop="id" label="ID" />
  <el-table-column prop="name" label="名字" />
  <el-table-column prop="value" label="对应值" />
</el-table>

data() {
    return {
      arr: [],
      loading: false,
    };
},

async plan() {
    // 发请求,拿数据,赋值给arr
}

方案一 直接渲染所有数据

如果请求到10万条数据直接渲染,页面会卡死的,很显然,这种方式是不可取的

 async plan() {
      this.loading = true;
      const res = await axios.get("http://ashuai.work:10000/bigData");
      this.arr = res.data.data;
      this.loading = false;
}

方案二 使用定时器分组分批分堆依次渲染(定时加载、分堆思想)

  • 正常来说,十万条数据请求,需要2秒到10秒之间(有可能更长,取决于数据具体内容)
  • 而这种方式就是,前端请求到10万条数据以后,先不着急渲染,先将10万条数据分堆分批次
  • 比如一堆存放10条数据,那么十万条数据就有一万堆
  • 使用定时器,一次渲染一堆,渲染一万次即可
  • 这样做的话,页面就不会卡死了

用户所看到的效果图是如下

效果图

分组分批分堆函数

  • 我们先写一个函数,用于将10万条数据进行分堆
  • 所谓的分堆其实思想就是一次截取一定长度的数据
  • 比如一次截取10条数据,头一次截取0~9,第二次截取10~19等固定长度的截取
  • 举例原来的数据是:[1,2,3,4,5,6,7]
  • 假设我们分堆以后,一堆分3个,那么得到的结果就是二维数组了
  • 即:[ [1,2,3], [4,5,6], [7]]
  • 然后就遍历这个二维数组,得到每一项的数据,即为每一堆的数据
  • 进而使用定时器一点点、一堆堆赋值渲染即可

分组分批分堆函数(一堆分10个)

function averageFn(arr) {
  let i = 0; // 1. 从第0个开始截取
  let result = []; // 2. 定义结果,结果是二维数组
  while (i < arr.length) { // 6. 当索引等于或者大于总长度时,即截取完毕
    // 3. 从原始数组的第一项开始遍历
    result.push(arr.slice(i, i + 10)); // 4. 在原有十万条数据上,一次截取10个用于分堆
    i = i + 10; // 5. 这10条数据截取完,再截取下十条数据,以此类推
  }
  return result; // 7. 最后把结果丢出去即可
}

创建定时器去依次赋值渲染

比如我们每隔一秒钟去赋值渲染一次

  async plan() {
      this.loading = true;
      const res = await axios.get("http://ashuai.work:10000/bigData");
      this.loading = false;
      let twoDArr = averageFn(res.data.data);
      for (let i = 0; i < twoDArr.length; i++) {
        // 相当于在很短的时间内创建许多个定时任务去处理
        setTimeout(() => {
          this.arr = [...this.arr, ...twoDArr[i]]; // 赋值渲染
        }, 1000 * i); // 17 * i // 注意设定的时间间隔... 17 = 1000 / 60
      }
    },

这种方式,相当于在很短的时间内创建许多个定时任务去处理,定时任务太多了,也耗费资源啊。

实际上,这种方式就有了大数据量分页的思想

方案三 使用requestAnimationFrame替代定时器去做渲染

关于requestAnimationFrame定时器优点,道友们可以看笔者的这篇文章:《性能优化之通俗易懂学习requestAnimationFrame和使用场景举例

反正大家遇到定时器的时候,就可以考虑一下,是否可以使用请求动画帧进行优化执行渲染?

如果使用请求动画帧的话,就要修改一下代码写法了,前面的不变化,plan方法中的写法变一下即可,注意注释:

async plan() {
  this.loading = true;
  const res = await axios.get("http://ashuai.work:10000/bigData");
  this.loading = false;
  // 1. 将大数据量分堆
  let twoDArr = averageFn(res.data.data);
  // 2. 定义一个函数,专门用来做赋值渲染(使用二维数组中的每一项)
  const use2DArrItem = (page) => {
    // 4. 从第一项,取到最后一项
    if (page > twoDArr.length - 1) {
      console.log("每一项都获取完了");
      return;
    }
    // 5. 使用请求动画帧的方式
    requestAnimationFrame(() => {
      // 6. 取出一项,就拼接一项(concat也行)
      this.arr = [...this.arr, ...twoDArr[page]];
      // 7. 这一项搞定,继续下一项
      page = page + 1;
      // 8. 直至完毕(递归调用,注意结束条件)
      use2DArrItem(page);
    });
  };
  // 3. 从二维数组中的第一项,第一堆开始获取并渲染(数组的第一项即索引为0)
  use2DArrItem(0); 
},

方案四 搭配分页组件,前端进行分页(每页展示一堆,分堆思想)

这种方式,笔者曾经遇到过,当时的对应场景是数据量也就几十条,后端直接把几十条数据丢给前端,让前端去分页

后端不做分页的原因是。他当时临时有事情请假了,所以就前端去做分页了。
  • 数据量大的情况下,这种方式,也是一种解决方案
  • 思路也是在所有数据的基础上进行截取
  • 简要代码如下:
getShowTableData() { 
    // 获取截取开始索引 
    let begin = (this.pageIndex - 1) * this.pageSize; 
    // 获取截取结束索引
     let end = this.pageIndex * this.pageSize; 
    // 通过索引去截取,从而展示
    this.showTableData = this.allTableData.slice(begin, end); 
}

完整案例代码,请看笔者的这篇文章:《后端一次性返回所有的数据,让前端截取展示做分页

实际上,这种大任务拆分成许多小任务,这种方式,做法,应用的思想就是分片的方式(时间),在别的场景,比如大文件上传的时候,也有这种思想,比如一个500MB的大文件,拆分成50个小文件,一个是10MB这样...至于大文件上传的文章,那就等笔者有空了再写呗...

方案五 表格滚动触底加载(滚动到底,再加载一堆)

这里重点就是我们需要去判断,何时滚动条触底。判断方式主要有两种

  • scrollTop + clientHeight >= innerHeight
  • new MutationObserver()去观测

目前市面上主流的一些插件的原理,大致是这两种。

笔者举例的这是,是使用的插件v-el-table-infinite-scroll,本质上这个插件是一个自定义指令。对应npm地址:https://www.npmjs.com/package...

当然也有别的插件,如vue-scroller 等:一个意思,不赘述

注意,触底加载也是要分堆的,将发请求获取到的十万条数据,进行分好堆,然后每触底一次,就加载一堆即可

在el-table中使用el-table-infinite-scroll指令步骤

安装,注意版本号(区分vue2和vue3)

cnpm install --save el-table-infinite-scroll@1.0.10

注册使用指令插件

// 使用无限滚动插件
import elTableInfiniteScroll from 'el-table-infinite-scroll';
Vue.use(elTableInfiniteScroll);

因为是一个自定义指令,所以直接写在el-table标签上即可

<el-table
  v-el-table-infinite-scroll="load"
  :data="tableData"
>
  <el-table-column prop="id" label="ID"></el-table-column>
  <el-table-column prop="name" label="名字"></el-table-column>
</el-table>

async load() {
    // 触底加载,展示数据...
},

案例代码

为了方便大家演示,这里笔者直接附上一个案例代码,注意看其中的步骤注释即可

<template>
  <div class="box">
    <el-table
      v-el-table-infinite-scroll="load"
      height="600"
      :data="tableData"
      border
      style="width: 80%"
      v-loading="loading"
      element-loading-text="数据量太大啦,客官稍后..."
      element-loading-spinner="el-icon-loading"
      element-loading-background="rgba(255, 255, 255, 0.5)"
      :header-cell-style="{
        height: '24px',
        lineHeight: '24px',
        color: '#606266',
        background: '#F5F5F5',
        fontWeight: 'bold',
      }"
    >
      <el-table-column type="index" label="序"></el-table-column>
      <el-table-column prop="id" label="ID"></el-table-column>
      <el-table-column prop="name" label="名字"></el-table-column>
      <el-table-column prop="value" label="对应值"></el-table-column>
    </el-table>
  </div>
</template>

<script>
// 分堆函数
function averageFn(arr) {
  let i = 0;
  let result = [];
  while (i < arr.length) {
    result.push(arr.slice(i, i + 10)); // 一次截取10个用于分堆
    i = i + 10; // 这10个截取完,再准备截取下10个
  }
  return result;
}
import axios from "axios";
export default {
  data() {
    return {
      allTableData: [], // 初始发请求获取所有的数据
      tableData: [], // 要展示的数据
      loading: false
    };
  },
  // 第一步,发请求,获取大量数据,并转成二维数组,分堆分组分块存储
  async created() {
    this.loading = true;
    const res = await axios.get("http://ashuai.work:10000/bigData");
    this.allTableData = averageFn(res.data.data); // 使用分堆函数,存放二维数组
    // this.originalAllTableData = this.allTableData // 也可以存一份原始值,留作备用,都行的
    this.loading = false;
    // 第二步,操作完毕以后,执行触底加载方法
    this.load(); 
  },
  methods: {
    // 初始会执行一次,当然也可以配置,使其不执行
    async load() {
      console.log("自动多次执行之,首次执行会根据高度去计算要执行几次合适");
      // 第五步,触底加载相当于把二维数组的每一项取出来用,取完用完时return停止即可
      if (this.allTableData.length == 0) {
        console.log("没数据啦");
        return;
      }
      // 第三步,加载的时候,把二维数组的第一项取出来,拼接到要展示的表格数据中去
      let arr = this.allTableData[0];
      this.tableData = this.tableData.concat(arr);
      // 第四步,拼接展示以后,再把二维数组的第一项的数据删除即可
      this.allTableData.shift();
    },
  },
};
</script>

效果图

方案六 使用无限加载/虚拟列表进行展示

什么是虚拟列表?

  • 所谓的虚拟列表实际上是前端障眼法的一种表现形式。
  • 看到的好像所有的数据都渲染了,实际上只渲染可视区域的部分罢了
  • 有点像我们看电影,我们看的话,是在一块电影屏幕上,一秒一秒的看(不停的放映)
  • 但是实际上电影有俩小时,如果把两个小时的电影都铺开的话,那得需要多少块电影屏幕呢?
  • 同理,如果10万条数据都渲染,那得需要多少dom节点元素呢?
  • 所以我们只给用户看,他当下能看到的
  • 如果用户要快进或快退(下拉滚动条或者上拉滚动条)
  • 再把对应的内容呈现在电影屏幕上(呈现在可视区域内)
  • 这样就实现了看着像是所有的dom元素每一条数据都有渲染的障眼法效果了
关于前端障眼法,在具体工作中,如果能够巧妙使用,会大大提升我们的开发效率的

写一个简单的虚拟列表

效果图

这里笔者直接上代码,大家复制粘贴即可使用,笔者写了一些注释,以便于大家理解。当然也可以去笔者的仓库中去瞅瞅哦,GitHub仓库在文末

代码

<template>
  <!-- 虚拟列表容器,类似“窗口”,窗口的高度取决于一次展示几条数据
            比如窗口只能看到10条数据,一条40像素,10条400像素
            故,窗口的高度为400像素,注意要开定位和滚动条 -->
  <div
    class="virtualListWrap"
    ref="virtualListWrap"
    @scroll="handleScroll"
    :style="{ height: itemHeight * count + 'px' }"
  >
    <!-- 占位dom元素,其高度为所有的数据的总高度 -->
    <div
      class="placeholderDom"
      :style="{ height: allListData.length * itemHeight + 'px' }"
    ></div>
    <!-- 内容区,展示10条数据,注意其定位的top值是变化的 -->
    <div class="contentList" :style="{ top: topVal }">
      <!-- 每一条(项)数据 -->
      <div
        v-for="(item, index) in showListData"
        :key="index"
        class="itemClass"
        :style="{ height: itemHeight + 'px' }"
      >
        {{ item.name }}
      </div>
    </div>
    <!-- 加载中部分 -->
    <div class="loadingBox" v-show="loading">
      <i class="el-icon-loading"></i>
      &nbsp;&nbsp;<span>loading...</span>
    </div>
  </div>
</template>
<script>
import axios from "axios";
export default {
  data() {
    return {
      allListData: [], // 所有的数据,比如这个数组存放了十万条数据
      itemHeight: 40, // 每一条(项)的高度,比如40像素
      count: 10, // 一屏展示几条数据
      start: 0, // 开始位置的索引
      end: 10, // 结束位置的索引
      topVal: 0, // 父元素滚动条滚动,更改子元素对应top定位的值,确保联动
      loading: false,
    };
  },
  computed: {
    // 从所有的数据allListData中截取需要展示的数据showListData
    showListData: function () {
      return this.allListData.slice(this.start, this.end);
    },
  },
  async created() {
    this.loading = true;
    const res = await axios.get("http://ashuai.work:10000/bigData");
    this.allListData = res.data.data;
    this.loading = false;
  },
  methods: {
    // 滚动这里可以加上节流,减少触发频次
    handleScroll() {
      /**
       * 获取在垂直方向上,滚动条滚动了多少像素距离Element.scrollTop
       *
       * 滚动的距离除以每一项的高度,即为滚动到了多少项,当然,要取个整数
       * 例:滚动4米,一步长0.8米,滚动到第几步,4/0.8 = 第5步(取整好计算)
       *
       * 又因为我们一次要展示10项,所以知道了起始位置项,再加上结束位置项,
       * 就能得出区间了【起始位置, 起始位置 + size项数】==【起始位置, 结束位置】
       * */
      const scrollTop = this.$refs.virtualListWrap.scrollTop;
      this.start = Math.floor(scrollTop / this.itemHeight);
      this.end = this.start + this.count;
      /**
       * 动态更改定位的top值,确保联动,动态展示相应内容
       * */
      this.topVal = this.$refs.virtualListWrap.scrollTop + "px";
    },
  },
};
</script>
<style scoped lang="less">
// 虚拟列表容器盒子
.virtualListWrap {
  box-sizing: border-box;
  width: 240px;
  border: solid 1px #000000;
  // 开启滚动条
  overflow-y: auto;
  // 开启相对定位
  position: relative;
  .contentList {
    width: 100%;
    height: auto;
    // 搭配使用绝对定位
    position: absolute;
    top: 0;
    left: 0;
    .itemClass {
      box-sizing: border-box;
      width: 100%;
      height: 40px;
      line-height: 40px;
      text-align: center;
    }
    // 奇偶行改一个颜色
    .itemClass:nth-child(even) {
      background: #c7edcc;
    }
    .itemClass:nth-child(odd) {
      background: pink;
    }
  }
  .loadingBox {
    position: absolute;
    top: 0;
    left: 0;
    right: 0;
    bottom: 0;
    width: 100%;
    height: 100%;
    background-color: rgba(255, 255, 255, 0.64);
    color: green;
    display: flex;
    justify-content: center;
    align-items: center;
  }
}
</style>

使用vxetable插件实现虚拟列表

如果不是列表,是table表格的话,笔者这里推荐一个好用的UI组件,vxetable,看名字就知道做的是表格相关的业务。其中就包括虚拟列表。

vue2vue3版本都支持,性能比较好,官方说:虚拟滚动(最大可以支撑 5w 列、30w 行)

强大!

官方网站地址:https://vxetable.cn/v3/#/tabl...

效果图

效果很丝滑

安装使用代码

注意安装版本,笔者使用的版本如下:

cnpm i xe-utils vxe-table@3.6.11 --save

main.js

// 使用VXETable
import VXETable from 'vxe-table'
import 'vxe-table/lib/style.css'
Vue.use(VXETable)

代码方面也很简单,如下:

<template>
  <div class="box">
    <vxe-table
      border
      show-overflow
      ref="xTable1"
      height="300"
      :row-config="{ isHover: true }"
      :loading="loading"
    >
      <vxe-column type="seq"></vxe-column>
      <vxe-column field="id" title="ID"></vxe-column>
      <vxe-column field="name" title="名字"></vxe-column>
      <vxe-column field="value" title="对应值"></vxe-column>
    </vxe-table>
  </div>
</template>

<script>
import axios from "axios";
export default {
  data() {
    return {
      loading: false,
    };
  },
  async created() {
    this.loading = true;
    const res = await axios.get("http://ashuai.work:10000/bigData");
    this.loading = false;
    this.render(res.data.data);
  },
  methods: {
    render(data) {
      this.$nextTick(() => {
        const $table = this.$refs.xTable1;
        $table.loadData(data);
      });
    },
  },
};
</script>

方案七 开启多线程Web Worker进行操作

本案例中,使用Web Worker另外开启一个线程去操作代码逻辑,收益并不是特别大(假如使用虚拟滚动列表插件的情况下)

不过也算是一个拓展的思路吧,面试的时候,倒是可以说一说,提一提。

Web Worker不熟悉的道友们,可以看看笔者之前的这篇文章:《性能优化之使用vue-worker插件(基于Web Worker)开启多线程运算提高效率

方案八 未雨绸缪,防患于未然

以下为笔者愚见,仅供参考...

  • 在上述解决方案都说完以后,并没有结束。
  • 实际上本题目在考查候选人知识的广度和深度以外,更是考查了候选人的处理问题的思考方式,这一点尤其重要!
  • 笔者曾做过候选人去求职,也曾做过面试官去面试。就程序员开发工作而言,技术知识点不熟悉,可以快速学习,如文档、谷歌、百度、技术交流群,相关同事都可提供一定的支持
  • 更重要的是看中候选人的思考方式,思维模式
  • 试想,两个候选人实力水平差不多,但是一个只知道埋头苦干,有活就干,不去斟酌;而另外一个却是在用心工作的时候,也会仰望星空,会分析如何干活能够高性价比地完成任务,注重过程与结果
  • 这样的话,哪个更加受欢迎一些呢?

如果笔者是候选人,笔者在说了上述7种方案以后,会再补充第八种方案:未雨绸缪,防患于未然


场景模拟

面试官随意打量着其手中我的简历,抚须怪叫一声:“小子,后端要一次性返回10万条数据给你,你如何处理?”

我眉毛一挑,歪嘴一笑:“在上述7种方案陈述完以后,我想类似的问题,我们可以从根本上去解决。即第八种方案,要未雨绸缪,防患于未然。”

“哦?”面试官心中疑惑,缓缓放下我的简历:“愿闻其详。”

我不紧不慢地答道:“在具体开发工作中,我们在接到一个需求时,在技术评审期间,我们就要和后端去商量比较合适的技术解决方案。这个问题是后端要一次性返回我10万条数据,重点并不在10万条这么多数据,而在于后端为什么要这样做?”

面试官抬头,认真听了起来。

我一字一顿地说道:“除去业务真正需要这种方案的话,后端这样做的原因大致有两种,第一种他不太懂sql的limit语句,但这基本不可能,第二种就是他有事情,随便敷衍写了一下。所以,就是要和他沟通,从大数据量接口请求时长过长,以及过多的dom元素渲染导致性能变差,以及项目的可维护性等角度去沟通,我相信只要正确的沟通,就能从根源上去避免这种不太合理的情况发生。”

面试官又突然狡黠地发问:“要是沟通以后,后端死活不给你分页呢?你咋办?你的沟通无效果!你如何处理!人家不听你的!”似乎是觉得这个问题很刁钻,他双臂抱在胸前,靠在椅背上,等待着我脸上即将绽放的的回答不上来地尴尬笑容。

我内心冷哼一声:雕虫小技...

我盯着面试官的眼睛,认真说道:“如果工作中沟通无效果,要么是我自己沟通语言表达的问题,这一点我会注意,不断提升自己的沟通技巧和说话方式,要么就是...”

我声音扬起了三分:“我沟通的这个人有问题!他工作摸鱼偷懒耍滑!固执己见!为难他人!高高在上!自以为是!这种情况下,我会找到我的直属领导去介入,因为这已经不是项目的需求问题了,而是员工的基本素养问题!”

停顿了一秒,我声音又柔和了几分:“但是,但是我相信咱们公司员工中是绝对没有这样的人存在的,各个都是能力强悍,态度端正的优秀员工。毕竟咱们公司在行业中久负盛名,我也是因此慕名而来的。您说对吧?”

面试官眼中闪过震惊之色,他没有想到我居然把皮球又踢给他了,不过他为了维持形象,旋即恢复了镇定,只是面部肌肉在止不住的微微颤抖。

我又补充道:“实际上在工作中,前端作为比较贴近用户的角色而言,需要和各个岗位的同事进行沟通,比如后端、产品、UI、测试等。我们需要通过合理的沟通方式,去提升工作效率,完成项目,实现自己的价值,为公司创造收益,我想这是每一个员工需要做的,也是必须要做到的。”

面试官又抚须怪叫一声:“小子表现还行,你被录用了!一个月工资2200,自带电脑,无社无金,007工作制,不能偷吃公司零食,以及...”

我:阿哒...

总结

有效的沟通,源自于解决问题的思维模式,在多数情况下,重要性,大于当下所掌握的技术知识点

如果觉得文章帮到了您,欢迎不吝star哦 ^_^

水冗水孚
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每一个不曾起舞的日子,都是对生命的辜负