


Fahami kaedah pengoptimuman prestasi halaman web aliran semula dan lukis semula serta senario aplikasinya
Pengoptimuman prestasi halaman web: perbezaan dan senario aplikasi antara reflow dan redraw
Dengan perkembangan pesat Internet, pengoptimuman prestasi halaman web telah menjadi pautan penting yang tidak boleh diabaikan. Meningkatkan prestasi halaman web bukan sahaja dapat meningkatkan pengalaman pengguna, tetapi juga mengurangkan beban pelayan dan mengurangkan kos penyelenggaraan dan operasi. Dalam pengoptimuman prestasi halaman web, pengaliran semula dan pengecatan semula ialah dua konsep biasa dan utama. Dalam artikel ini, kita akan menyelami perbezaan antara aliran semula dan mengecat semula serta kes penggunaannya.
Reflow dan redraw ialah dua proses utama pemaparan halaman web. Apabila elemen dalam halaman web berubah, penyemak imbas akan mengira semula susun atur elemen dan melukis semula halaman Ini adalah reflow dan redraw. Walau bagaimanapun, terdapat perbezaan antara aliran semula dan mengecat semula, dan memahami perbezaannya adalah penting untuk meningkatkan prestasi halaman web anda.
Pertama sekali, aliran semula merujuk kepada perubahan reka letak yang berlaku pada elemen, yang mempengaruhi kedudukan dan saiz elemen lain. Reflow ialah operasi yang mahal kerana ia memerlukan penyemak imbas untuk mengira semula keseluruhan pepohon render dan kemudian melaraskan kedudukan dan saiz elemen. Kos aliran semula ialah ia memerlukan penyemak imbas untuk melukis semula sebahagian atau semua halaman, yang menggunakan banyak sumber pengkomputeran. Oleh itu, mengurangkan bilangan aliran semula adalah penting untuk meningkatkan prestasi halaman web.
Sebaliknya, melukis semula bermaksud penampilan elemen berubah, tetapi ia tidak menjejaskan reka letak elemen lain. Redraw hanya memerlukan penyemak imbas untuk melukis semula bahagian yang terjejas tanpa mengira semula susun atur elemen. Melukis semula adalah jauh lebih murah daripada mengalir semula kerana ia tidak memerlukan pengiraan pada keseluruhan pokok render. Oleh itu, apabila anda perlu mengubah suai gaya elemen, cuba elakkan perubahan reka letak yang tidak perlu pada elemen, yang boleh mengurangkan bilangan aliran semula dan meningkatkan prestasi halaman web dengan berkesan.
Selepas memahami perbezaan antara aliran semula dan lukis semula, kami boleh menggunakan strategi pengoptimuman yang sepadan mengikut senario yang berbeza untuk meningkatkan prestasi halaman web.
Pertama sekali, apabila kita perlu membuat perubahan reka letak kepada berbilang elemen, cuba gabungkan operasi ini bersama-sama. Oleh kerana kos pengaliran semula adalah tinggi, jika kita membuat perubahan susun atur berasingan kepada berbilang elemen, penyemak imbas akan melakukan operasi pengaliran semula beberapa kali, sekali gus meningkatkan penggunaan prestasi. Menggabungkan berbilang operasi ke dalam satu operasi boleh mengurangkan bilangan aliran semula dan meningkatkan prestasi.
Kedua, apabila mengubah suai gaya elemen, anda boleh menggunakan animasi CSS3 dan bukannya operasi JavaScript. Animasi CSS3 boleh meningkatkan prestasi animasi melalui pecutan GPU kerana ia mengelakkan operasi aliran semula dan hanya memerlukan lukisan semula elemen yang terjejas. Sebaliknya, menggunakan operasi JavaScript untuk mengubah suai gaya elemen menyebabkan aliran semula dan lukisan semula kerap, yang merendahkan prestasi.
Selain itu, apabila memaparkan jumlah data yang besar, anda boleh mempertimbangkan untuk menggunakan senarai maya atau pemuatan malas untuk mengoptimumkan prestasi. Senarai maya ialah teknik yang hanya memaparkan sebahagian daripada data yang kelihatan pada masa ini, bukannya kesemuanya, sekali gus mengurangkan bilangan aliran semula dan lukisan semula. Pemuatan malas bermakna memuatkan imej atau sumber lain apabila halaman menatal ke kedudukan tertentu. Kaedah ini boleh mengurangkan bilangan aliran semula dan lukis semula semasa pemuatan pertama dan meningkatkan kelajuan pemuatan halaman.
Ringkasnya, reflow dan redraw ialah dua konsep utama dalam pengoptimuman prestasi halaman web. Memahami perbezaannya dan menggunakan strategi pengoptimuman yang sepadan mengikut senario berbeza boleh meningkatkan prestasi halaman web dengan berkesan. Dengan mengurangkan bilangan aliran semula dan lukisan semula, mengoptimumkan operasi pengubahsuaian reka letak dan gaya dengan betul, dan menggunakan teknik yang sesuai untuk menghasilkan sejumlah besar data, kami boleh meningkatkan kelajuan pemuatan halaman web dan memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik.
Atas ialah kandungan terperinci Fahami kaedah pengoptimuman prestasi halaman web aliran semula dan lukis semula serta senario aplikasinya. 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.

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.

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
