


Cara melaksanakan penatalan tanpa had untuk mengoptimumkan prestasi aplikasi melalui senarai maya Vue
Cara mengoptimumkan prestasi aplikasi melalui tatal tanpa had melalui senarai maya Vue
Memandangkan kerumitan aplikasi bahagian hadapan terus meningkat, terutamanya apabila memproses sejumlah besar data, beberapa isu prestasi turut timbul. Dalam hal ini, Vue menyediakan alat yang berkuasa - Senarai Maya, yang boleh meningkatkan prestasi aplikasi dengan sangat baik apabila memproses sejumlah besar data dengan memaparkan unsur-unsur yang boleh dilihat secara dinamik dalam senarai.
Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan senarai maya Vue untuk melaksanakan penatalan tanpa had dan mengoptimumkan prestasi aplikasi. Kami akan menggunakan apl buku alamat maya sebagai contoh untuk menunjukkan cara memuatkan sejumlah besar data dan memaparkan kenalan boleh dilihat secara dinamik pada tatal.
Pertama, kita perlu mencipta projek Vue baharu menggunakan Vue CLI dan menambah pemalam vue-virtual-scroll-list.
vue create virtual-list-demo cd virtual-list-demo yarn add vue-virtual-scroll-list
Kemudian, dalam fail App.vue, kita boleh mula membina aplikasi buku alamat maya.
<template> <div class="app"> <div class="header">虚拟通讯录</div> <div class="contact-list" ref="listRef"> <ul> <li v-for="contact in visibleData" :key="contact.id" class="contact-item">{{ contact.name }}</li> </ul> </div> </div> </template> <script> import VirtualList from 'vue-virtual-scroll-list'; export default { name: 'App', components: { VirtualList, }, data() { return { contactList: [], // 存放所有联系人数据 visibleData: [], // 存放可见的联系人数据 startIndex: 0, // 起始索引 endIndex: 0, // 结束索引 listHeight: 500, // 虚拟列表的高度 itemHeight: 50, // 每一项的高度 }; }, created() { // 模拟加载联系人数据 const contacts = []; for (let i = 0; i < 100000; i++) { contacts.push({ id: i, name: `联系人${i}`, }); } this.contactList = contacts; this.updateVisibleData(); }, methods: { // 根据滚动位置计算可见数据并更新 updateVisibleData() { const start = Math.max(0, Math.floor(this.startIndex / this.itemHeight)); const end = Math.min( this.contactList.length - 1, Math.floor((this.startIndex + this.listHeight) / this.itemHeight) ); this.visibleData = this.contactList.slice(start, end + 1); }, // 监听滚动事件 handleScroll(event) { const scrollTop = event.target.scrollTop; this.startIndex = Math.max(0, Math.floor(scrollTop)); this.endIndex = Math.min( this.contactList.length - 1, Math.floor(scrollTop + this.listHeight) ); this.updateVisibleData(); }, }, }; </script> <style scoped> .app { font-family: Arial, sans-serif; } .header { background-color: #f5f5f5; padding: 10px; text-align: center; font-size: 18px; } .contact-list { height: 500px; overflow-y: auto; } .contact-item { height: 50px; line-height: 50px; padding-left: 20px; border-bottom: 1px solid #f5f5f5; } </style>
Dalam kod di atas, kami menggunakan komponen vue-virtual-scroll-list untuk membalut senarai kenalan untuk mencapai kesan tatal maya. Dalam cangkuk kitaran hayat yang dibuat, kami menjana 100,000 data kenalan simulasi dan memulakan parameter berkaitan senarai maya, seperti ketinggian senarai, ketinggian setiap item, dsb. Dalam kaedah handleScroll, kami mengira kedudukan skrol dan mengemas kini data kenalan yang boleh dilihat. Kemudian, tunjukkan kenalan yang boleh dilihat melalui arahan v-for dalam templat.
Dengan cara ini, walaupun terdapat sejumlah besar data yang perlu diberikan, hanya bahagian yang boleh dilihat akan dipaparkan, yang sangat mengurangkan bilangan nod DOM dan dengan itu meningkatkan prestasi aplikasi.
Akhir sekali, kami menjalankan apl dan menguji prestasi dengan menatal. Anda akan mendapati bahawa apl kekal lancar walaupun terdapat banyak data untuk dimuatkan.
Ringkasnya, melalui pemalam senarai maya Vue, kami boleh mencapai penatalan tanpa had dan mengoptimumkan prestasi aplikasi. Sama ada anda berurusan dengan senarai sejumlah besar data atau senario lain yang memerlukan pemaparan dinamik, senarai maya ialah alat yang sangat berguna.
Di atas adalah pengenalan kepada cara mengoptimumkan prestasi aplikasi melalui tatal tanpa had melalui senarai maya Vue. Harap artikel ini dapat membantu anda!
Atas ialah kandungan terperinci Cara melaksanakan penatalan tanpa had untuk mengoptimumkan prestasi aplikasi melalui senarai maya Vue. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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.
