JS 网站性能优化笔记
JS 网站性能优化笔记,使用下面的方法有利于提高代码的执行效率。
1. 除去JavaScript注释
除了注释,其他所有的 // or /* */ 注释都可以安全删除,因为它们对于最终使用者来说没有任何意义。
2. 除去JavaScript中的空白区域
如:x = x + 1; 可以简短得写成:x=x+1; 。
3. 进行代码优化
简单的方法如除去暗示的(implied)分号,某些情形下的变量声明或者空回车语句都可以进一步减少脚本代码。一些简略的表达方式也会产生很好的优化,例如:
x=x+1;
可以写成:
x++;
不过得小心谨慎,不然代码很容易出错。
4. 重命名用户自定义的变量和函数
为了阅读方便,我们都知道在脚本中应该使用象sumTotal
这样的变量而不是s
。不过,考虑到下载的速度,sumTotal
这个变量就显得冗长了。这个长度对于最终使用者来说没有意义,但对浏览器下载则是个负担。这个时候s
就成为较好的选择了。先写好方便阅读的代码,然后再使用一些工具来处理以供交付。这种处理方式在这里再一次展示了其价值所在。将所有的名称都重新用一个或两个字母来命名将带来显著的改善。
5. 改写内建(built-in)对象
长长用户变量名会造成JavaScript代码过长,除此之外,内建(built-in)对象(比如Window、Document、Navigator等)也是原因之一。例如:
alert(window.navigator.appName);
alert(window.navigator.appVersion);
alert(window.navigator.userAgent);
可以改写成如下简短的代码:
w=window;n=w.navigator;a=alert;
a(n.appName);
a(n.appVersion);
a(n.userAgent);
如果这几个对象使用频繁的话,这样改写带来的好处就不言而喻了。事实上这些对象也的确经常被调用。然而我要提醒的是,如果Window或 Navigator对象仅仅被使用了一次的话,这样的替换反而使代码变得更长。这个技巧带来一个对象更名后脚本执行效率的问题:除了代码长短上带来的好处,这种改写更名实际上还会稍微的提高一点脚本执行的速度,因为这些对象将会被放在所有被调用对象中比较靠前的位置。JavaScript游戏开发程序员使用这个技巧已经有多年了,下载和执行速度都会有所提高,并且对本地浏览器的内存花销也会降低,可谓一石三鸟。
6. 重构<script>和<style> 调用方式来优化请求次数</script>
我们常常在一个HTML文件头中看到这样标记代码:
大多数情况下,上述代码应该被简化成:
其中g.js包含了所有供全局使用的函数。虽然把脚本文件分成三份对于维护来说是有道理的,但对于代码的传输则没有意义。单个的脚本下载要比三个分离的请求高效的多,并且这也同时简化了markup代码的长度。
7. 合并你的javascript文件
尽可能的减少HTTP的Request请求数。
8. 将脚本放到网页底部
脚本一般是用来于用户交互的。所以如果页面还没有出来,用户连页面都不知道什么样子,那谈交互简直就是扯谈。所以,脚本和CSS正好相反,脚本应该放在页面的底部。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Untuk meningkatkan prestasi aplikasi Go, kami boleh mengambil langkah pengoptimuman berikut: Caching: Gunakan caching untuk mengurangkan bilangan akses kepada storan asas dan meningkatkan prestasi. Concurrency: Gunakan goroutine dan saluran untuk melaksanakan tugas yang panjang secara selari. Pengurusan Memori: Urus memori secara manual (menggunakan pakej yang tidak selamat) untuk mengoptimumkan lagi prestasi. Untuk menskalakan aplikasi, kami boleh melaksanakan teknik berikut: Penskalaan Mendatar (Penskalaan Mendatar): Menggunakan contoh aplikasi pada berbilang pelayan atau nod. Pengimbangan beban: Gunakan pengimbang beban untuk mengedarkan permintaan kepada berbilang contoh aplikasi. Perkongsian data: Edarkan set data yang besar merentas berbilang pangkalan data atau nod storan untuk meningkatkan prestasi pertanyaan dan kebolehskalaan.

Pengoptimuman prestasi C++ melibatkan pelbagai teknik, termasuk: 1. Mengelakkan peruntukan dinamik; Kes praktikal pengoptimuman menunjukkan cara menggunakan teknik ini apabila mencari urutan menaik terpanjang dalam tatasusunan integer, meningkatkan kecekapan algoritma daripada O(n^2) kepada O(nlogn).

Dengan membina model matematik, menjalankan simulasi dan mengoptimumkan parameter, C++ boleh meningkatkan prestasi enjin roket dengan ketara: Membina model matematik enjin roket dan menerangkan kelakuannya. Simulasikan prestasi enjin dan kira parameter utama seperti tujahan dan impuls tertentu. Kenal pasti parameter utama dan cari nilai optimum menggunakan algoritma pengoptimuman seperti algoritma genetik. Prestasi enjin dikira semula berdasarkan parameter yang dioptimumkan untuk meningkatkan kecekapan keseluruhannya.

Prestasi rangka kerja Java boleh dipertingkatkan dengan melaksanakan mekanisme caching, pemprosesan selari, pengoptimuman pangkalan data, dan mengurangkan penggunaan memori. Mekanisme caching: Kurangkan bilangan pangkalan data atau permintaan API dan tingkatkan prestasi. Pemprosesan selari: Gunakan CPU berbilang teras untuk melaksanakan tugas secara serentak untuk meningkatkan daya pemprosesan. Pengoptimuman pangkalan data: mengoptimumkan pertanyaan, menggunakan indeks, mengkonfigurasi kumpulan sambungan dan meningkatkan prestasi pangkalan data. Kurangkan penggunaan memori: Gunakan rangka kerja yang ringan, elakkan kebocoran dan gunakan alat analisis untuk mengurangkan penggunaan memori.

Pemprofilan dalam Java digunakan untuk menentukan masa dan penggunaan sumber dalam pelaksanaan aplikasi. Laksanakan pemprofilan menggunakan JavaVisualVM: Sambungkan ke JVM untuk mendayakan pemprofilan, tetapkan selang pensampelan, jalankan aplikasi, hentikan pemprofilan dan hasil analisis memaparkan paparan pepohon masa pelaksanaan. Kaedah untuk mengoptimumkan prestasi termasuk: mengenal pasti kaedah pengurangan hotspot dan memanggil algoritma pengoptimuman

Kaedah pengoptimuman prestasi program termasuk: Pengoptimuman algoritma: Pilih algoritma dengan kerumitan masa yang lebih rendah dan mengurangkan gelung dan pernyataan bersyarat. Pemilihan struktur data: Pilih struktur data yang sesuai berdasarkan corak akses data, seperti pepohon carian dan jadual cincang. Pengoptimuman memori: elakkan mencipta objek yang tidak diperlukan, lepaskan memori yang tidak lagi digunakan dan gunakan teknologi kumpulan memori. Pengoptimuman benang: mengenal pasti tugas yang boleh diselaraskan dan mengoptimumkan mekanisme penyegerakan benang. Pengoptimuman pangkalan data: Cipta indeks untuk mempercepatkan pengambilan data, mengoptimumkan pernyataan pertanyaan dan menggunakan pangkalan data cache atau NoSQL untuk meningkatkan prestasi.

Teknik berkesan untuk cepat mendiagnosis isu prestasi PHP termasuk menggunakan Xdebug untuk mendapatkan data prestasi dan kemudian menganalisis output Cachegrind. Gunakan Blackfire untuk melihat jejak permintaan dan menjana laporan prestasi. Periksa pertanyaan pangkalan data untuk mengenal pasti pertanyaan yang tidak cekap. Menganalisis penggunaan memori, melihat peruntukan memori dan penggunaan puncak.

Penalaan prestasi Nginx boleh dicapai dengan menyesuaikan bilangan proses pekerja, saiz kolam sambungan, membolehkan mampatan GZIP dan protokol HTTP/2, dan menggunakan cache dan mengimbangi beban. 1. Laraskan bilangan proses pekerja dan saiz kolam sambungan: worker_processesauto; peristiwa {worker_connections1024;}. 2. Dayakan Mampatan GZIP dan HTTP/2 Protokol: http {gzipon; server {listen443sslhttp2;}}. 3. Gunakan pengoptimuman cache: http {proxy_cache_path/path/to/cachelevels = 1: 2k
