大量のデータを処理するときにブラウザを停止させないコア方法は、メインスレッドのブロックを避けるためです。具體的なプラクティスには次のものが含まれます。1。requestidLecallbackまたはsetimeoutを使用してタスクをスライスし、段階的に実行してCPU時間を解放します。 2。メインスレッドに影響を與えないように、獨立したスレッドで複雑な計算を処理するためにWebワーカーを使用します。 3.仮想スクロールテクノロジーを使用して、視覚領域のリスト項目のみをレンダリングして、DOMの負擔を軽減します。 4.データの前処理と怠zyな負荷を組み合わせて、データのロードオンデマンドで初期圧力を軽減します。これらの戦略は、インターフェイスを効果的に維持し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。
大量のデータを処理するときにメインスレッドのブロックを避けるための鍵は、メインスレッドのブロックを避けることです。ブラウザのJavaScriptは単一のスレッドで実行されます。時間のかかる操作が実行されると（數十萬のデータを通過するなど）、ページは応答を失います。この問題を解決するという中心的なアイデアは、重いタスクを分解したり、非同期に実行したり、処理のためにバックグラウンドスレッドに引き渡すことです。
以下は、インターフェイスをスムーズに保ちながら、ユーザーエクスペリエンスを効果的に改善できる実用的な方法と手法です。
1. requestIdleCallbackまたはsetTimeoutを使用して、シェードを処理します
メインスレッドでデータを処理する必要がある場合は、タスクを小さな部分に分割し、ブラウザがアイドル狀態(tài)のときに段階的に実行できます。これにより、CPU時間はUIをレンダリングできます。
-
requestIdleCallback：優(yōu)先度の低いタスクに適していますが、平均互換性があります。 -
setTimeout(fn, 0)またはsetInterval：ほとんどのシナリオにはより一般的で適しています。
例えば：
function processchunk（data、index = 0、chunksize = 1000）{
const end = math.min（index chunksize、data.length）;
for（let i = index; i <end; i）{
//各データを処理}
if（end <data.length）{
setimeout（（）=> processchunk（data、end、chunksize）、0）;
}
}これにより、データの一部が一度にのみ処理されるため、ブラウザにUIをレンダリングし、ユーザー操作に応答する機會が與えられます。
2。Webワーカーを使用して複雑なコンピューティングを処理します
Webワーカーは、メインスレッドにまったく影響を與えることなく、スタンドアロンスレッドでスクリプトを実行できます。これは、JSON、ソート、フィルター、その他の重いタスクを解析する最も推奨される方法です。
それを使用する方法は、大まかに次のとおりです。
ワーカーファイル（
worker.jsなど）を作成します。onmessage = function（e）{ const result = heavyprocessing（e.data）; 投稿後（結果）; };メインスレッドでそれを呼び出します：
const worker = new Worker（ 'worker.js'）; worker.onmessage = function（e）{ console.log（ '処理結果：'、e.data）; }; worker.postmessage（laredata）;注：DOMにはワーカーでアクセスできず、特定のブラウザAPI（
document、alertなど）は使用できません。
3。仮想スクロールレンダリングリスト
問題がデータ自體を処理するのではなく、ビッグデータを紹介することである場合、仮想スクロールは良い解決策です。視覚領域內の要素のみをレンダリングし、DOMノードの數を大幅に削減します。
一般的な慣行：
- 現在の視覚領域の高さとスクロール位置を計算します
- 「可視」部分のデータ項目のみをレンダリングします
- レンダリングされたコンテンツを動的に更新し、スクロールで変更します
単純な仮想スクロールロジックを自分で実裝するか、 React-VirtualやVueのVue-Virtual-Scrollerなどの既製のライブラリを使用できます。
4.データの前処理と怠zyなロードの組み合わせ
時には、実際に最初からすべてのデータをロードする必要がない場合があります。最初に部品を読み込んで、ユーザーが下部にスクロールしたり、ページ番號を切り替えたりすると、必要に応じてより多くを取得できます。
例えば：
- フロントエンドは、インターフェイスページネーションからデータを取得します
- 一度に數萬を引く代わりに毎回50?100個を引く
- スケルトンスクリーンまたはロードアニメーションでのエクスペリエンスを向上させる
この戦略は、フロントエンドの圧力を軽減するだけでなく、バ??ックエンドの帯域幅の消費を削減します。
基本的にこれらの一般的な方法はです。選択するものは特定のニーズに依存します。それが単なるレンダリングの問題である場合、仮想スクロールが最も適しています。それが問題の場合、シャードまたはウェブワーカーが最も適しています。中核的な原則は、メインスレッドを長い間占有していないことです。
以上がUIをフリーズすることなく、ブラウザで大きなデータセットを処理する方法は？の詳細內容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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