摘要：之所以在遍历的时候被卡住，就是因为我们遍历的时候，占用主线程，导致其他程序无法进行。因此，将主线程中一个可能需要用到的计算移到另外一个线程中，主线程程序可以无缝继续执行，通过来接收线程返回的数据，做到无缝对接。
最近在给公司的grid组件进行性能测试和改善，其中非常重要的一个点就是grid加载100k级别的数据时，竟然出现的状况是，渲染不是问题，初始化的时候遍历数据才是问题。
之所以渲染不是问题，是因为组件采用了特殊的渲染方式，它并没有把所有数据一次性渲染到可视区域中，而是通过滚动条的计算，找出对应应该显示的那些条目，仅仅渲染了部分数据，所以加入的DOM节点就少到可怜，自然快很多。
现在的问题，完全放在了初始化的时候，要对这么大的数据量进行遍历，并且对每一个cell的数据执行format操作，可想而知，在不同的机器上，性能自然受到很大的影响。
我所采用的解决方案，是利用HTML5的新特性web worker来解决。worker的应用场景本来就是在backend进行大规模或持久化计算，用在这里正好。之所以在遍历的时候被卡住，就是因为我们遍历的时候，占用js主线程，导致其他程序无法进行。就算使用Promise优化，也会因为排队造成排队之后的操作被卡住。worker是在主线程之外另外开了一个线程，和主线程完全隔离，因此在内存分配上和进程占用上都不一样，worker线程中的程序执行完全不影响主线程中的执行。因此，将主线程中一个可能需要用到500+ms的计算移到另外一个线程中，主线程程序可以无缝继续执行，通过Promise来接收worker线程返回的数据，做到无缝对接。
下面来看具体实现：
1 获取quicker-worker源码
quicker-worker是我在结合了自己对其他开发者的代码阅读之后撰写的两个函数，站在前人的肩膀上倍感愉悦～
你可以通过 https://github.com/tangshuang... 获取源码。
2 使用run函数
在quicker-worker的readme中我详细阐述了它的使用方法，这里就不具体介绍，为了解决上面的grid的问题，我们使用run函数来实现对grid组件的改造。
在grid组件中，有一个遍历，在遍历过程中，对每一个元素进行format。我们如下进行操作：
// .. 其他初始化
run(`function(data, formatter) {
data.forEach(function(item) {
formatter(item)
})
return data
}`, [data, formatter])
.then(data => {
this.set(data)
// .. 后续操作
})
就是这么简单，没有任何拖泥带水的操作，就像一个promise一样。
使用quicker-worker还可以实现非常漂亮的后台监控，每隔一段时间去查询数据是否变化。
let wk = create(`function(data, compare) {
return $xhr.get("/api/books").then(function(res) {
if (compare(data, res)) return res
})
}`, {
interval: 60*1000,
xhr: true,
})
wk.invoke([data, compare]).then(newdata => {
if (newdata) updateData(newdata)
})
就是这么简单。如果你有什么疑问，可以在github上给我提issue。关注我的博客 www.tangshuang.net 给我留言。
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