vue渲染大量数据如何优化_大数据量场景下的Vue性能优化
性能优化最常见的落脚点是在网络和dom上，但是在大数据量的场景下，由于Vue本身的特性，可能会造成js运行层面的性能问题，这篇文章讨论的就是针对这一部分的性能优化方案。
模拟一个大数据量的场景
// App.vue
It's {{ firstUser.name }}'s show time
let i = 0
while (i++ < 50000) {
user.push({
id: i,
age: 18,
name: `kunkun_${i}`,
alais: 'Irving',
gender: 'female',
education: 'senior high school',
height: 'xxx',
weight: 'xxx',
hobby: 'xxx',
tag: 'xxx',
skill: {
sing: 0,
dance: 0,
rap: 0,
basketball: 100,
},
})
}
export default {
data: {
userList: user,
},
computed: {
firstUser() {
const userList = this.userList
return userList.length ? userList[0] : {}
},
total() {
return this.userList.length
},
},
}复制代码
如以上代码所示，模拟了5万个用户，每一个用户拥有id, name, age等等字段。 jsfiddle
打开chrome devtool的Performance工具，可以看到，渲染这个组件的过程中，Observer这个阶段耗时2.19s(测试机器配置为桌面端i7，16g内存)。
接下来，我会一步一步的把这一段耗时减少到10ms。
分析原因
众所周知，Vue在渲染组件的时候，会对data对象进行改造，遍历data的key，调用defineProperty方法定义它的setter和getter。如果某个字段是Object，或者Array，还会递归的对这个字段进行上诉操作。
通常情况下，这个操作耗时是很短的，但是当数据量非常大的时候，对每一个数据项的每一个字段都进行defineProperty的操作就是一个昂贵的操作，所以性能优化的出发点就是减少defineProperty的次数。
Step 1, 减少无用字段
在这个模拟的例子当中，其实我只需要2个字段，一个是name，一个是id(id甚至也可以不要)，所以我把多余的字段都去掉，一共减少了8个String类型的字段，和一个Object类型的字段，可以减少 (8 + 4) * n次defineProperty操作和n次递归调用。看看结果如何。
Observer这个操作从2.2s减少到了515ms，提升还是比较大的。
Step2，数据扁平化
在当前版本(2.x)的Vue当中，对于数据变动的检测有许多限制，比如不能检测对象属性的添加和删除；不能检测到通过数据索引直接设置数据项等等。
所以，当一个数组的数据项都是基本数据类型的时候，Vue不会进行任何操作。
首先，把user数据拍扁
const user = []
let i = 0
while (i++ < 50000) {
user.push(`kun_${i}`, i) // 通过index为基数还是偶数分辨是name还是id
}复制代码
然后，相应的改变computed的计算方法，不影响渲染逻辑和业务逻辑
...
computed: {
firstUser() {
const userList = this.userList
return userList.length ? { name: userList[0], id: userList[1] } : {}
},
total() {
return this.userList.length / 2
},
}
...
复制代码
看看结果如何
从上图可以看出，结果非常的明显，从515ms直接减少到了7ms，几乎完全避免了性能损耗。
Step3，利用computed
到此为止，性能上的问题已经解决了，但是扁平的数据会影响业务代码的开发效率和可读性，同时数据和它的index产生了深耦合，如果我们需要添加一个字段使用或者改变下顺序，很容易出问题。
不过，我们可以利用computed计算属性把已经被拍扁的数据重新组装起来。由于Vue的响应式数据改造只针对data选项和props选项，不包括computed，所以只会产生很少的函数运行耗时。
export default {
data() {
return {
// 扁平的数据存起来
originSserList: user,
}
},
computed: {
firstUser() {
const userList = this.userList
return userList.length ? userList[0] : {}
},
total() {
return this.userList.length
},
// 重新'组装'便于使用的计算属性，不影响原本的渲染和业务逻辑
userList() {
const result = []
const user = this.originSserList
for(let i = 0; i < user.length; i += 2) {
const name = user[i]
const id = user[i + 1]
result.push({ name, id })
}
return result
},
},
}
复制代码
看看这种情况下的Performance。
仅仅只是多出了10ms的函数运行时间。
到这里，在无需改动任何的渲染逻辑和业务逻辑的情况下，将js的运行时间从2.2s减少到了10ms左右，提升了200倍。并且这些数据是在桌面端i7处理器下得到的，大大超越了绝大部分的用户的机器性能，更不用说移动端了，所以在实际的大数据量场景下，能取得更加明显的用户可感知的性能提升。
Step4，数据静态化
没想到吧，还有Step4？已经没有优化空间了呀。
在这个模拟的场景里面，确实没有优化的空间了，不过，并不是所有的数据都可以很好的进行扁平化处理，这可能涉及到方方面面的原因与权衡。那么这种情况下，如何进行优化呢？
通常在Vue组件当中，都是把数据放在data选项当中，Vue会对data选项中的数据进行响应式改造，我称之"动态数据"或者"响应式"数据，但是并不是所有的数据都是会发生变化的，很多时候，特别是大数据量场景下的数据是不会或者很少发生变化的，这种情况下，就没有必要把它放到data选项中去，而是在beforeCreated当中进行数据初始化，也不会影响数据的使用。
beforeCreated() {
this.userList = xxx // 记得把data当中的userList删掉
}
复制代码
这种处理方式，我称之为数据静态化，这种数据，我称之为"静态数据"。
但是，有一点需要特别的注意，静态数据并不在Vue的响应式系统当中，也就是说当你进行this.userList = newUserList时，视图不会重新渲染，对应的computed计算属性也不会重新计算。没有了Vue提供的响应式系统，如果数据变动的时候，我们需要手动的去计算对应的数据，可能还需要配合$forceUpdate这个api去重新渲染视图。此时，需要在性能和代码可读性与开发效率上进行取舍与权衡。
总结
由于Vue的响应式系统，大数据量场景下可能会造成js运行层面的性能问题，可以通过3个方法去解决
减少无用字段
数据扁平化
数据静态化
这3个方法相互并不冲突，可以根据实际情况选择其中的1种或多种方法进行组合。