jQuery 성능 최적화 가이드(2)_jquery
例如,你想动态的创建一组列表元素,千万不要这样做,如下所示:
var top_100_list = [...], // 假设这里是100个独一无二的字符串$mylist = $("#mylist"); // jQuery 选择到元素
for (var i=0, l=top_100_list.length; i $mylist.append("" + top_100_list[i] + " ");}我们应该将整套元素字符串在插入进dom中之前先全部创建好,如下所示:
var top_100_list = [...],$mylist = $("#mylist"), top_100_li = ""; // 这个变量将用来存储我们的列表元素for (var i=0, l=top_100_list.length; i top_100_li += "" + top_100_list[i] + " ";}$mylist.html(top_100_li);注:记得以前还看过一朋友写过这样的代码:for (i = 0; i < 1000; i++) {
var $myList = $('#myList');
$myList.append('This is list item ' + i);
}
呵呵,你应该已经看出问题所在了。既然把#mylist循环获取了1000次!!!
5,冒泡除非在特殊情况下, 否则每一个js事件(例如:click, mouseover等.)都会冒泡到父级节点。
当我们需要给多个元素调用同个函数时这点会很有用。代替这种效率很差的多元素事件监听的方法就是, 你只需向它们的父节点绑定一次。
比如, 我们要为一个拥有很多输入框的表单绑定这样的行为: 当输入框被选中时为它添加一个class
传统的做法是,直接选中input,然后绑定focus等,如下所示:
$("#entryform input").bind("focus", function(){$(this).addClass("selected");}).bind("blur", function(){$(this).removeClass("selected");});当然上面代码能帮我们完成相应的任务,但如果你要寻求更高效的方法,请使用如下代码:
$("#entryform").bind("focus", function(e){var $cell = $(e.target); // e.target 捕捉到触发的目标元素$cell.addClass("selected");}).bind("blur", function(e){var $cell = $(e.target);$cell.removeClass("selected");});通过在父级监听获取焦点和失去焦点的事件,对目标元素进行操作。
在上面代码中,父级元素扮演了一个调度员的角色, 它可以基于目标元素绑定事件。
如果你发现你给很多元素绑定了同一个事件监听, 那么现在的你肯定知道哪里做错了。同理,在Table操作时,我们也可以使用这种方式加以改进代码:普通的方式:
改进方式:$('#myTable td').click(function(){$(this).css('background', 'red');});假设有100个td,在使用普通的方式的时候,你绑定了100个事件。$('#myTable').click(function(e) {
var $clicked = $(e.target);
$clicked.css('background', 'red');
});
在改进方式中,你只为一个元素绑定了1个事件,至于是100个事件的效率高,还是1个事件的效率高,相信你也能自行分辨了。
6,推迟到 $(window).loadjQuery는 개발자에게 매우 매력적인 기능을 제공합니다. $(document).ready 아래에 무엇이든 걸 수 있습니다.
$(document).rady는 실제로 유용하지만 다른 요소를 다운로드하기 전에 페이지가 렌더링될 때 실행될 수 있습니다.
페이지가 항상 로드되는 경우 $(document).ready 함수로 인해 발생했을 가능성이 높습니다.jQuery 함수를 $(window).load 이벤트에 바인딩하면 페이지가 로드될 때 CPU 사용량을 줄일 수 있습니다.
모든 HTML($(창).load(함수(){// 페이지가 완전히 로드된 후 초기화되는 jQuery 함수});
드래그 앤 드롭, 시각 효과 및 애니메이션, 숨겨진 이미지 미리 로드 등과 같은 일부 특수 효과 기능이 이 기술에 적합합니다.
7, JavaScript 압축JavaScript 파일을 압축하고 최소화하세요.온라인 압축 주소: http://dean.edwards.name/packer/
압축하기 전에 코드가 표준화되었는지 확인하세요. 그렇지 않으면 실패할 수 있습니다. Js 오류가 발생합니다.이걸로 jQuery 성능 최적화 가이드(2)를 마치고, 가이드(3)를 진행 중입니다....여러분도 자신만의 아이디어가 있다고 생각합니다. 공유해 주세요. 이메일: cssrain@gmail.com중국어 번역: http://rlog.cn/350 & http://cssrain.cn

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Go 애플리케이션의 성능을 향상시키기 위해 다음과 같은 최적화 조치를 취할 수 있습니다. 캐싱: 캐싱을 사용하여 기본 스토리지에 대한 액세스 횟수를 줄이고 성능을 향상시킵니다. 동시성: 고루틴과 채널을 사용하여 긴 작업을 병렬로 실행합니다. 메모리 관리: 성능을 더욱 최적화하려면 안전하지 않은 패키지를 사용하여 메모리를 수동으로 관리합니다. 애플리케이션을 확장하기 위해 다음 기술을 구현할 수 있습니다. 수평 확장(수평 확장): 여러 서버 또는 노드에 애플리케이션 인스턴스를 배포합니다. 로드 밸런싱: 로드 밸런서를 사용하여 요청을 여러 애플리케이션 인스턴스에 분산합니다. 데이터 샤딩: 대규모 데이터 세트를 여러 데이터베이스 또는 스토리지 노드에 분산하여 쿼리 성능과 확장성을 향상시킵니다.

C++는 수학적 모델 구축, 시뮬레이션 수행 및 매개변수 최적화를 통해 로켓 엔진 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 로켓 엔진의 수학적 모델을 구축하고 그 동작을 설명합니다. 엔진 성능을 시뮬레이션하고 추력 및 특정 충격량과 같은 주요 매개변수를 계산합니다. 유전자 알고리즘 등의 최적화 알고리즘을 활용하여 핵심 매개변수를 파악하고 최적의 값을 검색합니다. 엔진 성능은 최적화된 매개변수를 기반으로 다시 계산되어 전반적인 효율성을 향상시킵니다.

C++ 성능 최적화에는 다음을 포함한 다양한 기술이 포함됩니다. 1. 컴파일러 최적화 플래그 사용 3. 최적화된 데이터 구조 선택 5. 병렬 프로그래밍 최적화 실제 사례에서는 정수 배열에서 가장 긴 오름차순 부분 수열을 찾을 때 이러한 기술을 적용하여 알고리즘 효율성을 O(n^2)에서 O(nlogn)로 향상시키는 방법을 보여줍니다.

캐싱 메커니즘, 병렬 처리, 데이터베이스 최적화를 구현하고 메모리 소비를 줄임으로써 Java 프레임워크의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 캐싱 메커니즘: 데이터베이스 또는 API 요청 수를 줄이고 성능을 향상시킵니다. 병렬 처리: 멀티 코어 CPU를 활용하여 작업을 동시에 실행하여 처리량을 향상합니다. 데이터베이스 최적화: 쿼리를 최적화하고, 인덱스를 사용하고, 연결 풀을 구성하고, 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 메모리 소비 감소: 경량 프레임워크를 사용하고, 누출을 방지하고, 분석 도구를 사용하여 메모리 소비를 줄입니다.

C++의 성능 최적화 기술에는 다음이 포함됩니다. 병목 현상을 식별하고 어레이 레이아웃 성능을 향상시키는 프로파일링. 메모리 관리는 스마트 포인터와 메모리 풀을 사용하여 할당 및 릴리스 효율성을 향상시킵니다. 동시성은 멀티스레딩 및 원자성 작업을 활용하여 대규모 애플리케이션의 처리량을 높입니다. 데이터 지역성은 스토리지 레이아웃과 액세스 패턴을 최적화하고 데이터 캐시 액세스 속도를 향상시킵니다. 코드 생성 및 컴파일러 최적화는 인라인 및 루프 언롤링과 같은 컴파일러 최적화 기술을 적용하여 특정 플랫폼 및 알고리즘에 최적화된 코드를 생성합니다.

Java의 프로파일링은 애플리케이션 실행 시 시간과 리소스 소비를 결정하는 데 사용됩니다. JavaVisualVM을 사용하여 프로파일링 구현: JVM에 연결하여 프로파일링을 활성화하고, 샘플링 간격을 설정하고, 애플리케이션을 실행하고, 프로파일링을 중지하면 분석 결과가 실행 시간의 트리 보기로 표시됩니다. 성능을 최적화하는 방법에는 핫스팟 감소 방법 식별 및 최적화 알고리즘 호출이 포함됩니다.

프로그램 성능 최적화 방법에는 다음이 포함됩니다. 알고리즘 최적화: 시간 복잡도가 낮은 알고리즘을 선택하고 루프 및 조건문을 줄입니다. 데이터 구조 선택: 조회 트리, 해시 테이블 등 데이터 액세스 패턴을 기반으로 적절한 데이터 구조를 선택합니다. 메모리 최적화: 불필요한 객체 생성을 피하고, 더 이상 사용하지 않는 메모리를 해제하고, 메모리 풀 기술을 사용합니다. 스레드 최적화: 병렬화할 수 있는 작업을 식별하고 스레드 동기화 메커니즘을 최적화합니다. 데이터베이스 최적화: 인덱스를 생성하여 데이터 검색 속도를 높이고, 쿼리 문을 최적화하고, 캐시 또는 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 성능을 향상시킵니다.

Java 마이크로서비스 아키텍처의 성능 최적화에는 다음 기술이 포함됩니다. JVM 튜닝 도구를 사용하여 성능 병목 현상을 식별하고 조정합니다. 가비지 수집기를 최적화하고 애플리케이션 요구 사항에 맞는 GC 전략을 선택 및 구성합니다. Memcached 또는 Redis와 같은 캐싱 서비스를 사용하여 응답 시간을 개선하고 데이터베이스 부하를 줄이세요. 동시성과 응답성을 향상시키기 위해 비동기 프로그래밍을 사용합니다. 마이크로서비스를 분할하고 대규모 모놀리식 애플리케이션을 더 작은 서비스로 분할하여 확장성과 성능을 향상합니다.
