JQuery性能优化的几点建议_jquery
针对jquery性能优化这个主题,想必大家都有所了解。下面是我搜集点一点资料关于jquery性能优化,大家可以参考参考。
一、选择器性能优化建议
1. 总是从#id选择器来继承:这是jQuery选择器的一条黄金法则。jQuery选择一个元素最快的方法就是用ID来选择了;
2. 在class前面使用tag:jQuery中第二快的选择器就是tag选择器(如$(‘head')),因为它和直接来自于原生的Javascript方法getElementByTagName()。所以最好总是用tag来修饰class(并且不要忘了就近的ID);
3. 使用子查询:将父对象缓存起来以备将来的使用;
4. 采用find(),而不使用上下文查找;
5. 利用强大的链式操作:采用jQuery的链式操作比缓存选择器更有效;
二、优化DOM操作建议
1.缓存jQuery对象: 将你经常用的元素缓存起来;
2. 当要进行DOM插入时,将所有元素封装成一个元素:
这里的基本思想是在内存中建立你确实想要的东西,然后更新DOM。这并不是一个jQuery最佳实践,但必须进行有效的JavaScript操作 。直接的DOM操作速度很慢
直接的DOM操作很慢。尽可能少的去更改HTML结构。
3.使用直接函数,而不要使用与与之等同的函数:为了获得更好的性能,你应该使用直接函数如$.ajax(),而不要使用$.get(),$.getJSON(),$.post(),因为后面的几个将会调用$.ajax()。
4. 缓存jQuery结果,以备后来使用:
你经常会获得一个javasript应用对象——你可以用App.来保存你经常选择的对象,以备将来使用;
三、关于优化事件性能的建议
1.推迟到$(window).load:
有时候采用$(window).load()比$(document).ready()更快,因为后者不等所有的DOM元素都下载完之前执行。你应该在使用它之前测试它。
2.使用Event Delegation:
当你在一个容器中有许多节点,你想对所有的节点都绑定一个事件,delegation很适合这样的应用场景。使用Delegation,我们仅需要在父级绑定事件,然后查看哪个子节点(目标节点)触发了事件。当你有一个很多数据的table的时候,你想对td节点设置事件,这就变得很方便。先获得 table,然后为所有的td节点设置delegation事件
四、其他常用jQuery性能优化建议
1. 使用最新版本的jQuery
最新的版本往往是最好的。更换了版本后,不要忘记测试你的代码。有时候也不是完全向后兼容的。
2. 使用HMTL5
新的HTML5标准带来的是更轻巧的DOM结构。更轻巧的结构意味着使用jQuery需要更少的遍历,以及更优良的载入性能。所以如果可能的话请使用HTML5。
3. 如果给15个以上的元素加样式时,直接给DOM元素添加style标签
要给少数的元素加样式,最好的方法就是使用jQuey的css()函数。然而更15个以上的较多的元素添加样式时,直接给DOM添加style 标签更有效些。这个方法可以避免在代码中使用硬编码(hard code)。
4. 避免载入多余的代码
将Javascript代码放在不同的文件中是个好的方法,仅在需要的时候载入它们。这样你不会载入不必要的代码和选择器。也便于管理代码。
5. 压缩成一个主JS文件,将下载次数保持到最少
当你已经确定了哪些文件是应该被载入的,那么将它们打包成一个文件。用一些开源的工具可以自动帮你完成,如使用Minify(和你的后端代码集成)或者使用JSCompressor,YUI Compressor 或 Dean Edwards JS packer等在线工具可以为你压缩文件。我最喜欢的是JSCompressor。
6. 需要的时候使用原生的Javasript
使用jQuery是个很棒的事情,但是不要忘了它也是Javascript的一个框架。所以你可以在jQuery代码有必要的时候也使用原生的Javascript函数,这样能获得更好的性能。
7. 从Google载入jQuery框架
当你的应用正式上线的时候,请从Google CDN载入jQuery,因为用户可以从最近的地方获取代码。这样你可以减少服务器请求,而用户如果浏览其他网站,而它也使用Google CDN的jQuery时,浏览器就会立即从缓存中调出jQuery代码。

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.

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.

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

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.

Pengoptimuman prestasi untuk seni bina perkhidmatan mikro Java termasuk teknik berikut: Gunakan alat penalaan JVM untuk mengenal pasti dan melaraskan kesesakan prestasi. Optimumkan pengumpul sampah dan pilih serta konfigurasikan strategi GC yang sepadan dengan keperluan aplikasi anda. Gunakan perkhidmatan caching seperti Memcached atau Redis untuk meningkatkan masa tindak balas dan mengurangkan beban pangkalan data. Gunakan pengaturcaraan tak segerak untuk meningkatkan keselarasan dan responsif. Pisahkan perkhidmatan mikro, pecahkan aplikasi monolitik yang besar kepada perkhidmatan yang lebih kecil untuk meningkatkan kebolehskalaan dan prestasi.
