


Optimumkan prestasi halaman web: cara yang berkesan untuk mengurangkan aliran semula HTML dan lukis semula
Tingkatkan prestasi halaman web: Cara mengurangkan aliran semula HTML dan lukis semula secara berkesan
Dengan perkembangan pesat Internet, semakin ramai orang memberi perhatian kepada pengoptimuman prestasi halaman web. Tapak web berprestasi tinggi bukan sahaja dapat meningkatkan pengalaman pengguna, tetapi juga mengurangkan beban pelayan, menjimatkan lebar jalur, dsb. Dalam pengoptimuman prestasi halaman web, mengurangkan aliran semula HTML dan lukisan semula adalah aspek yang sangat penting. Artikel ini akan memperincikan cara untuk mengurangkan aliran semula dan lukis semula HTML dengan berkesan, serta menyediakan beberapa contoh kod khusus.
- Fahami konsep pengaliran semula dan pengecatan HTML
pengaliran semula HTML (pengaliran semula) dan pengecatan semula (cat semula) merujuk kepada proses di mana penyemak imbas mengira semula reka letak halaman web dan melukis semula elemen halaman web. Apabila pengguna mengendalikan halaman (seperti menukar saiz tetingkap, menatal halaman, mengubah suai gaya elemen, dll.), penyemak imbas akan mencetuskan operasi aliran semula dan lukis semula. Kejadian alir semula dan lukis semula yang kerap boleh menyebabkan prestasi halaman web berkurangan. Oleh itu, kita perlu mengambil beberapa langkah untuk mengurangkan kejadian mereka. -
Kurangkan aliran semula
(1) Elakkan pengubahsuaian gaya elemen yang kerap: Apabila kami mengubah suai gaya elemen, penyemak imbas akan mengira semula reka letak halaman web dan mencetuskan aliran semula. Oleh itu, kita harus cuba mengelak daripada kerap mengubah suai gaya elemen. Sebagai contoh, elemen yang perlu diubah suai boleh digabungkan menjadi satu operasi dan bukannya mengubah suai beberapa kali secara individu.(2) Gunakan kelas dan bukannya atribut gaya: Tumpukan gaya elemen dalam satu kelas, dan tukar gaya elemen dengan mengubah suai kelas. Ini boleh mengelakkan pengubahsuaian gaya yang kerap dan mengurangkan berlakunya aliran semula.
(3) Elakkan memanipulasi secara langsung atribut reka letak: pengubahsuaian beberapa atribut akan menyebabkan halaman disusun semula, sekali gus mencetuskan aliran semula. Contohnya, mengubah suai lebar, tinggi, jidar dan atribut lain elemen akan mencetuskan pengaliran semula. Oleh itu, kita harus cuba mengelak daripada mengendalikan sifat ini secara langsung dan cuba menggunakan sifat seperti transformasi dan kelegapan yang tidak akan mencetuskan pengaliran semula untuk mencapai kesan yang sama.
(4) Gunakan serpihan dokumen untuk sisipan kelompok: Apabila kita perlu memasukkan sejumlah besar nod ke dalam elemen DOM, kita boleh menggunakan serpihan dokumen (DocumentFragment) untuk sisipan kelompok dan bukannya memasukkan satu demi satu. Oleh kerana serpihan dokumen ialah bekas nod maya, ia boleh memanipulasi DOM dalam ingatan tanpa mencetuskan aliran semula.
Sampel kod:
// 创建一个文档片段 var fragment = document.createDocumentFragment(); for (var i = 0; i < 1000; i++) { var div = document.createElement('div'); div.innerHTML = '这是一个div元素'; fragment.appendChild(div); } // 批量插入文档片段 document.body.appendChild(fragment);
Salin selepas log masuk Kurangkan redraw
(1) Gunakan animasi CSS3 dan bukannya animasi JavaScript: Apabila membuat kesan animasi, menggunakan animasi CSS3 adalah lebih cekap daripada menggunakan animasi JavaScript. Oleh kerana animasi CSS3 dilaksanakan secara dalaman dalam penyemak imbas, ia boleh terus menggunakan pecutan perkakasan, manakala animasi JavaScript dilaksanakan dengan mengubah suai gaya elemen dan perlu mencetuskan operasi lukis semula.(2) Gunakan atribut transform untuk melaksanakan transformasi animasi: Apabila kita perlu melakukan operasi transformasi seperti anjakan, putaran dan penskalaan elemen, kita boleh menggunakan atribut transformasi untuk mencapai ini. Oleh kerana atribut transformasi tidak menjejaskan reka letak elemen, ia tidak mencetuskan aliran semula dan lukisan semula.
(3) Elakkan kerap membaca gaya elemen: Apabila kita perlu mendapatkan gaya elemen, penyemak imbas akan mencetuskan operasi lukis semula. Oleh itu, kita harus mengelak daripada kerap membaca gaya elemen dan menyimpan gaya yang perlu dibaca dalam pembolehubah untuk mengurangkan berlakunya lukisan semula.
Contoh kod:
// 获取元素的样式 var element = document.getElementById('my-element'); var width = element.offsetWidth; // 避免频繁读取元素样式 for (var i = 0; i < 1000; i++) { // 使用保存的变量来判断条件,而不是直接读取元素的样式 if (width > 100) { // do something } }
Salin selepas log masuk
Melalui kaedah di atas, kami boleh mengurangkan kejadian pengaliran semula dan lukisan semula HTML dengan berkesan serta meningkatkan prestasi halaman web. Pada masa yang sama, kita juga perlu memberi perhatian kepada struktur keseluruhan halaman web dan pengoptimuman kod untuk mengoptimumkan lagi prestasi halaman web. Saya harap artikel ini akan membantu anda meningkatkan prestasi halaman web dengan berkesan!
Atas ialah kandungan terperinci Optimumkan prestasi halaman web: cara yang berkesan untuk mengurangkan aliran semula HTML dan lukis semula. 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
