摘要：懒加载方式常见的有淘宝一屏用元素占据一定的高度，然后再去拉图片数据。但这种方式还是需要元素占位，淘宝一页的数据量其实不算大，因为它结合了分页。
背景
大数据项目根据用户输入代码查询数据，用户的代码不可控（比如select from db limit 5000），有可能一页需求要求展示100行5000列数据。由于是用户代码实时查询的数据，后端不可能将所有查询结果都存储。因此，查询的结果是实时的、全量的，分页和排序都需要前端去实现。
刚开始的接手项目的时候完全不能展示十万级的数量，chrome标签页直接崩溃。这个在分析了需求，展示数据不需要响应式后，用了Object.freeze()后就可以勉强展示十万级数据。虽然还是卡顿，但是需求已经实现。（值得注意的是Object.freeze()并不是深度冻结，实际应用中对象要进行递归操作。）
下面图展示的是100行乘以一千列，在左右拖拽0-150列。目前也对超过两百列的数据进行横向的懒加载操作，实现原理时监听scroll事件滚动到末尾时截取对应下一组数据，然后将滚动条恢复到头部。可以从gif中明显感觉到这个过程是滚动条恢复到原状之间耗时比较长。而且当用户想要看前一组数据的最后一项和后一组数据的前一项时，js就要不停地做截取数据的操作重新渲染，开销非常大。
利用chrome devtool performance进行性能分析。（进行性能分析时使用隐身模式避免chrome插件对结果分析造成偏差）
观察FPS图表，有几段红帧证明这过程中页面超负荷，会出现卡顿响应缓慢等。
选中红帧区域，Main区域发生变化，变为当前选择时段的函数调用栈详情。点击会在下面的Summary里发现对应的信息以及警告提示回流可能为性能的瓶颈Forced reflow is a likely performance bottleneck.。对应的问题出在监听scroll事件后出现的js代码中，执行的次数非常多。不仅需要去读取scrollLeft值，还因为重新渲染数据时使组件纵向高度发生了改变，进而多次触发了element-ui组件的updateScrollY方法。从Screenshots可以看到这时刚好是数据移动到最后要对数据进行截取重新渲染。
从上图summary可以看到js的运行压力很大，勾选memory项纪录js heap占用情况，查看到占用高达161mb-325mb
table的数据并不会有修改的需要，仅仅是展示，并不需要响应式。Object.freeze()可以阻止vue追踪属性的变化，减少性能的开销
由于数据展示的table不仅大量而且经常变换数据集。为了减少回流和重绘，table做绝对定位脱离文档流，避免布局抖动。
由于后端返回的数据一组表头和内容分开的数组，而开源element-ui的vue组件都是以key:value的形式，大量数据情况下仅仅是将数组转化为key:value的形式就花费掉几百毫秒的时间。开源组件能解决的是通用情况，这种情况下为了尽量减少开销重写适用于业务的table组件还是很有必要的。
//后端返回的格式
data = [
columnName: ["col1", "col2", ……],
columns: [
["1", "2", ……],
["1", "2", ……],
……
]
]
// 开源组件需要的格式
data = [
{
col1: "1",
col2: "2",
……
},
{
col1: "1",
col2: "2",
……
}
]
后端返回的数据量有可能高达百万级，尽管前端进行分页还是有可能要展示到数量达十万。其中行最多每页只展示100条，但是列由ide用户执行的代码决定，这里主要影响性能的是列数。列数有可能为1000条，模拟横向懒加载，将拿回来的数组截取部分展示，减少页面上的dom节点。但是目前模拟懒加载的方式用户体验不好。
为了解决横向滚动时相邻列的数据能够展示在同一屏上，而不需多次来回切换，首先做的工作是在截取数据时保留前一屏的数据，拖动后滚动条回到中间位置，在一定范围内不需要多次滚动才能查看。（如下图）
- 但这种方式也是非常不友好，每次滚动到最后要去检测用户是否按着鼠标有没有抬起，防止触发多次数据重新渲染。因为这种情况下，用户拖一次只能加载一组新数据，滚动条便回到了中间位置，如果用户需要看到最后一组数据就要多次操作。正常的懒加载应该是有一条适应高度的滚动条拖拽，无缝连接。
- 懒加载方式常见的有：
1. 淘宝一屏用元素占据一定的高度，然后再去拉图片数据。滚动条便适应高度的拖动距离。但这种方式还是需要元素占位，淘宝一页的数据量其实不算大，因为它结合了分页。
2. 掘金沸点的无限加载：掘金的方式是监听到底部时，再去拉响应的数据追加，滚动条会自适应滚到相对应的地方。但是掘金这种懒加载一直加载数据没有截取掉旧数据，所以滚动条距离也是一直适应数据的。尝试将掘金沸点一直拖动到2000条，网页已经开始有点卡顿。而在ide项目中，两千条数据算是少量数据。
- 启发于[https://github.com/tangbc/vue-virtual-scroll-list](vue-virtual-scroll-list)，利用了padding值模拟了淘宝固定高度，不需要元素占位，模拟出全部数据量的滚动条纵向滚动距离，拖动时完全无感知数据的重新渲染。目前vue-virtual-scroll-list只支持纵向，但稍微改造下就能用在ide项目的横向懒加载。（改造后如下图，gif软件录制时稍微有点卡顿感）
scroll长时间运行的重新计算样式事件，其时间如果超过 16.7 毫秒，并且恰好发生在滚动期间，导致用户体验到明显的抖动。为了在拖动过程中数据变化以连贯、平滑进行过渡，函数节流改setTimeout为requestAnimationFrame（rAF），由系统来决定回调函数的执行时机;它能保证回调函数在屏幕每一次的绘制间隔中只被执行一次，这样就不会引起丢帧现象，也不会导致渲染数据出现卡顿的问题，并且rAF能兼容到ie9以上了。
优化后结果分析拖动几百条数据截取的performance在FPS图表中已经没有最初的红标，没有Forced reflow，每帧的rendering也由rAF控制在16.7ms以内，js内存占用也从161mb-325mb，降低到157mb-196mb。
组件接口设计原则复用性：配置参数的方式去差异化体现，参数的可配置性提高了组件的复用率和灵活性。
可维护性：组件化后，组件内部的逻辑只对组件负责，外部的逻辑只通过配置参数适配，提高了代码的逻辑清晰度，可以快速定位代码出现问题的地方。
这个组件设计时对外提供toLeft，toRight，onScroll事件，分别是滑动过程中到了头、尾，及滑动过程的回调。提供了offset，remain，bench参数表示刚渲染时的偏差，显示的列数，及保留多少列在实际dom中。
小结以前没有想过js也会承受那么大的压力，一点点优化都能显著减轻内存。在写代码时要特别关注高频事件的触发，一切的优化方向就是在实现功能的前提下减少重新渲染的发生。
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