가 어떻게 문제를 해결했나요? - 브라우저에서 큰 이미지 처리하기
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클라이언트가 각각 약 5800개의 이미지 28개를 업로드했습니다. x 9500픽셀 및 28MB 크기. 브라우저에 이러한 이미지를 표시하려고 하면 전체 탭이 10분 동안 닫히지도 않고 멈췄습니다. 그리고 이것은 작은 노트북이 아닌 Ryzen 9 CPU와 RTX 4080 GPU를 탑재한 고급형 컴퓨터에서 이루어졌습니다.
상황은 다음과 같습니다
저희 CMS(Grace Web)에서는 관리자가 사진이든 동영상이든 파일을 업로드하면 업로드가 완료된 직후에 표시됩니다. UX에 적합합니다. 업로드가 성공했는지 확인하고 의도한 대로 업로드했으며 더 나은 느낌을 위해 UI의 반응성을 보여줍니다.
하지만 이렇게 대용량 이미지가 있어서 브라우저는 이미지를 거의 표시하지 못하고 멈춰버렸습니다.
문제는 업로드 자체에 있는 것이 아니라 이렇게 큰 이미지를 표시하는 데 있다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 28개의 거대한 이미지를 동시에 하나씩 렌더링하는 것은 너무 많은 일이었습니다. 빈 페이지에도 그냥... 아뇨.
왜 이런 일이 발생했나요?(심층 분석)
태그를 사용하면 브라우저는 CPU, RAM, GPU 및 때로는 드라이브를 사용하는 전체 프로세스를 거치게 됩니다. 때로는 이미지 로드 및 레이아웃 재계산 중에 사진이 표시되기 전에 이 프로세스를 여러 번 순환하기도 합니다. 픽셀 계산, 하드웨어 간 데이터 전송, 알고리즘 보간 등을 거치게 됩니다. 브라우저의 경우 이는 중요한 프로세스입니다.
브레인스토밍된 솔루션
우리는 몇 가지 옵션을 고려했습니다.
-
업로드 후 즉시 크기 조정 및 썸네일 표시
- 문제: 크기 조정에 시간이 너무 오래 걸릴 수 있으며 즉시 실행이 보장되지 않습니다. 특히 크기 조정 대기열이 비어 있지 않은 경우 시스템이 응답하지 않게 됩니다.
-
대용량 파일의 경우 파일 크기를 확인하고 이름만 표시
- 문제: 이는 특히 미디어 자료에 대해 더 큰 통제와 확인이 필요한 사용자의 경우 사용자 경험을 저하시킬 수 있습니다(그런데 대용량 파일의 경우 동일한 자료인 경우가 많습니다).
이러한 솔루션 중 어느 것도 사용할 수 없다고 느꼈습니다. 우리는 관리자가 필요한 것을 업로드하는 능력을 제한하고 싶지 않았고 사용자 경험을 타협하고 싶지도 않았습니다.
전구! <캔버스> 사용
<캔버스> 요소는 GPU를 훨씬 더 효과적으로 활용하여 콘텐츠를 렌더링합니다. 최근 JavaScript와
이론 테스트
<캔버스> 업로드된 이미지를 표시하기 위한 것입니다. 우리가 사용한 코드 조각은 다음과 같습니다.
const canvas = document.createElement('canvas'); const ctx = canvas.getContext('2d'); const img = new Image(); // img.src = URL.createObjectURL(file); // Use this if you're working with uploaded files img.src = filesroot + data.file_path; // Our existing file path img.onload = function() { // Resize canvas to desired size (for preview) canvas.width = 80 * (img.width / img.height); // Adjust scaling as needed canvas.height = 80; // Draw the image onto the canvas, resizing it in the process ctx.drawImage(img, 0, 0, canvas.width, canvas.height); file_div.innerHTML = ''; // Prepared <div> in UI to display the thumbnail file_div.appendChild(canvas); };
결과
즉각적이고 극적인 개선이 이루어졌습니다! 브라우저가 28개의 큰 이미지를 아무런 문제 없이 처리했을 뿐만 아니라, 28,000 x 17,000픽셀을 측정하는 120MB 이미지를 로드하여 더욱 발전시켰는데, 여전히 마치 작은 아이콘이었습니다.
차이점은 어디에 있습니까?
<캔버스> 사용하기 요소의 경우 그림은 전적으로 GPU의 손에 달려 있으며 해당 칩은 말 그대로 이 작업을 위해 만들어졌습니다.
-
여전히 28,000 * 17,000 = 476,000,000픽셀을 렌더링하려고 시도합니다.
- 이 <캔버스> 80 * 80 = 6,400픽셀만 그립니다.
<캔버스> 내의 이미지 크기를 조정합니다. 작은 미리보기 크기로 브라우저가 처리해야 하는 데이터의 양을 획기적으로 줄였습니다. 수억 개의 픽셀을 GPU로 보내고 수천 개의 픽셀을 다시 돌려받게 됩니다. 맞죠?
다음 단계
이러한 성공을 바탕으로 이제 <캔버스> 애플리케이션의 다른 부분, 특히 한 번에 약 250개의 이미지를 표시하는 관리 화면에서 그렇습니다. 이러한 이미지는 이미 적절하게 크기가 조정되어 있지만
성능 향상을 측정하기 위해 테스트와 벤치마킹을 실시할 예정입니다. 향후 기사에서 우리가 발견한 내용을 반드시 공유하겠습니다.
중요한 주의사항
<캔버스> 우리의 특정 사용 사례에 대해 놀라운 일을 했기 때문에 . 이유는 다음과 같습니다.
-
접근성:
화면 판독기로 요소를 읽을 수 있으므로 시각 장애가 있는 사용자에게 도움이 됩니다.
-
SEO: 검색 엔진은
사이트의 가시성을 향상시킬 수 있는 태그입니다. (같은 방식으로 AI 훈련 스크레이퍼도 이미지를 "인덱싱"합니다. 글쎄, 당신은 무엇을 할 수 있습니까...)
-
<사진> 픽셀 밀도를 자동으로 감지하고 완벽하게 맞도록 더 크거나 작은 그림을 표시하는 데 사용할 수 있습니다.<캔버스> 캔트. 을(를) 구축하는 방법에 대한 기사를 썼습니다.
공개 웹사이트의 경우 사용자에게 이미지를 제공하기 전에 서버 측에서 이미지 크기를 적절하게 조정하는 것이 가장 좋습니다. 이미지 크기 조정 및 최적화를 자동화하는 방법에 관심이 있다면 해당 주제에 대해 유용한 기사를 작성했습니다.
결론
저는 최적화를 좋아합니다! 우리는 매일 로컬 고성능 하드웨어로 나아가고 있지만 "좋지만 더 나을 수 있는" 경우에도 최적화를 통해 이와 같은 문제를 예방할 수 있습니다. 시작합니다.
이 접근 방식은 표준이 아닙니다. 그리고 저는 기준에 별로 관심이 없습니다. 이는 종종 엄격한 규칙으로 취급되지만 단지 지침일 뿐입니다. 이 솔루션이 적합합니다. 견고한 <캔버스>가 없는 오래된 장치를 사용하는 고객은 없습니다. 지원하다. 따라서 이제 관리해야 할 코드가 더 많아지고 그림을 표시하는 다양한 방법이 있지만 이것이 완벽하게 적합하며 그게 중요합니다!
혹시 비슷한 경험이 있으신가요? 어떻게 처리하셨나요? 아래 댓글로 경험을 공유하거나 질문을 남겨주세요!
위 내용은 가 어떻게 문제를 해결했나요? - 브라우저에서 큰 이미지 처리하기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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각각의 엔진의 구현 원리 및 최적화 전략이 다르기 때문에 JavaScript 엔진은 JavaScript 코드를 구문 분석하고 실행할 때 다른 영향을 미칩니다. 1. 어휘 분석 : 소스 코드를 어휘 단위로 변환합니다. 2. 문법 분석 : 추상 구문 트리를 생성합니다. 3. 최적화 및 컴파일 : JIT 컴파일러를 통해 기계 코드를 생성합니다. 4. 실행 : 기계 코드를 실행하십시오. V8 엔진은 즉각적인 컴파일 및 숨겨진 클래스를 통해 최적화하여 Spidermonkey는 유형 추론 시스템을 사용하여 동일한 코드에서 성능이 다른 성능을 제공합니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

C/C에서 JavaScript로 전환하려면 동적 타이핑, 쓰레기 수집 및 비동기 프로그래밍으로 적응해야합니다. 1) C/C는 수동 메모리 관리가 필요한 정적으로 입력 한 언어이며 JavaScript는 동적으로 입력하고 쓰레기 수집이 자동으로 처리됩니다. 2) C/C를 기계 코드로 컴파일 해야하는 반면 JavaScript는 해석 된 언어입니다. 3) JavaScript는 폐쇄, 프로토 타입 체인 및 약속과 같은 개념을 소개하여 유연성과 비동기 프로그래밍 기능을 향상시킵니다.

웹 개발에서 JavaScript의 주요 용도에는 클라이언트 상호 작용, 양식 검증 및 비동기 통신이 포함됩니다. 1) DOM 운영을 통한 동적 컨텐츠 업데이트 및 사용자 상호 작용; 2) 사용자가 사용자 경험을 향상시키기 위해 데이터를 제출하기 전에 클라이언트 확인이 수행됩니다. 3) 서버와의 진실한 통신은 Ajax 기술을 통해 달성됩니다.

실제 세계에서 JavaScript의 응용 프로그램에는 프론트 엔드 및 백엔드 개발이 포함됩니다. 1) DOM 운영 및 이벤트 처리와 관련된 TODO 목록 응용 프로그램을 구축하여 프론트 엔드 애플리케이션을 표시합니다. 2) Node.js를 통해 RESTFULAPI를 구축하고 Express를 통해 백엔드 응용 프로그램을 시연하십시오.

보다 효율적인 코드를 작성하고 성능 병목 현상 및 최적화 전략을 이해하는 데 도움이되기 때문에 JavaScript 엔진이 내부적으로 작동하는 방식을 이해하는 것은 개발자에게 중요합니다. 1) 엔진의 워크 플로에는 구문 분석, 컴파일 및 실행; 2) 실행 프로세스 중에 엔진은 인라인 캐시 및 숨겨진 클래스와 같은 동적 최적화를 수행합니다. 3) 모범 사례에는 글로벌 변수를 피하고 루프 최적화, Const 및 Lets 사용 및 과도한 폐쇄 사용을 피하는 것이 포함됩니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

개발 환경에서 Python과 JavaScript의 선택이 모두 중요합니다. 1) Python의 개발 환경에는 Pycharm, Jupyternotebook 및 Anaconda가 포함되어 있으며 데이터 과학 및 빠른 프로토 타이핑에 적합합니다. 2) JavaScript의 개발 환경에는 Node.js, VScode 및 Webpack이 포함되어 있으며 프론트 엔드 및 백엔드 개발에 적합합니다. 프로젝트 요구에 따라 올바른 도구를 선택하면 개발 효율성과 프로젝트 성공률이 향상 될 수 있습니다.
