输出内容才能更好的了解学习的常识，前文：
基于【虚拟列表】高性能烘托海量数据
基于【Event Loop】的长列表烘托优化

前言

在前文中咱们了解到：

在某种特别场景下，咱们需求将很多数据运用不分页的办法烘托到列表上，这种列表叫做长列表。
因为事情循环的机制，一次性很多的烘托耗时较长，并且烘托期间会阻塞页面交互事情，所以咱们运用时刻分片机制将烘托分为屡次。
剖析实在业务场景，将悉数数据烘托到列表中是无用且浪费资源的行为，只需求依据用户的视窗进行部分烘托即可，所以运用到虚拟列表技能。

前文中咱们依据 “不管翻滚到什么方位，浏览器只需求烘托可见区域内的节点” 的思路完成了虚拟列表处理了长列表问题，但在一些细节和特别状况的处理上仍是有所短缺，例如：

高度不定的列表项会导致内容呈现错位、偏移等状况。
列表项含有异步资源，会在烘托后再次改动高度。
一次性很多数据的恳求导致恳求响应与数据处理时刻过长。

在本文中咱们就来一同研讨这些场景，并对原版的虚拟列表做出优化

假如觉得有收成还望咱们点赞、收藏

动态高度

剖析

在前文的虚拟列表完成中，列表项高度itemSize都是固定的。

// template -> list-item
:style="{ height: itemSize + 'px', lineHeight: itemSize + 'px' }"
// export defualt -> data
itemSize: 50,

因而很多直接与列表项高度itemSize 关联的特点，都很简单核算：

列表总高度listHeight= listData.length * itemSize
当时窗口偏移量currentOffset= scrollTop – (scrollTop % itemSize)
列表数据的开端/完毕索引start/end= ~~(scrollTop / itemSize)
. . . . . .

但在实践状况中列表元素多为高度不固定的列表项，它或许是多行文本、图片之类的可变内容，如体系日志、微博等等。

不固定的高度会导致上述的特点无法正常核算。

关于高度不固定的列表项，咱们遇到的问题如下：

如何获取实在高度？
相关的特点该如何核算？
列表烘托的办法有何改动？

计划

如何获取实在高度？

假如能获得列表项高度数组，实在高度问题就很好处理。但在实践烘托之前是很难拿到每一项的实在高度的，所以咱们采用预估一个高度烘托出实在DOM，再依据DOM的实践状况去设置实在高度。
创立一个缓存列表，其中列表项字段为索引、高度与定位，并预估列表项高度用于初始化缓存列表。在烘托后依据DOM实践状况更新缓存列表。

相关的特点该如何核算？

显然曾经的核算办法都无法运用了，因为那都是针对固定值规划的。
于是咱们依据缓存列表重写核算特点、翻滚回调函数，例如列表总高度的核算可以运用缓存列表最终一项的定位字段的值。

列表烘托的办法有何改动？

因为用于烘托页面元素的数据是依据开端/完毕索引在数据列表中挑选出来的，所以只需确保索引的正确核算，那么烘托办法是无需改变的。
关于开端索引，咱们将原先的核算公式改为：在缓存列表中查找第一个底部定位大于列表笔直偏移量的项并回来它的索引。
关于完毕索引，它是依据开端索引生成的，无需修正。

完成

预估&初始化列表

先设置一个虚拟 预估高度preItemSize，用于列表初始化。

同时维护一个记载实在列表项数据的 缓存列表positions。

data() {
    return {
        . . . . . .
        // 预估高度
        preItemSize: 50,
        // 缓存列表
        positions = [
            // 列表项目标
            {
                index: 0,  // 对应listData的索引
                top: 0,  // 列表项顶部方位
                bottom: 50,  // 列表项底部方位
                height: 50,  // 列表项高度
            }
        ]
    }
}

在创立组件时先用preItemSize对positions进行初始化，在后续更新时再进行替换。

created() {
    this.initPositions(this.listData, this.positions)
},
methods: {
    initPositions(listData, itemSize) {
        this.positions = listData.map((item, index) => {
            return  {
                index, 
                top: index * itemSize, 
                bottom: (index + 1) * itemSize,
                height: itemSize, 
            }
        })
    }
}

注：listData即数据列表，里边是每一项数据对应的内容。

列表总高度listHeight的核算办法改动为缓存列表positions最终一项的bottom：

computed: {
      listHeight() {
          // return this.listData.length * this.itemSize;
+       return this.positions[this.positions.length - 1].bottom;
      },
}

更新实在数据

在每次烘托后，获取实在DOM的高度去替换positions里的预估高度。

∵ updated生命周期在数据改变视图更新往后触发所以能获取到实在DOM

∴ 咱们利用Vue的updated钩子来完成这一功用

期间遍历实在列表的每一个节点，对比节点和列表项生成高度差dValue判别是否需求更新：

updated() {
    this.$nextTick(() => {
        // 依据实在元素巨细，修正对应的缓存列表
        this.updatePositions()
    })
},
methods: {
  updatePositions() {  
      let nodes = this.$refs.items;
      nodes.forEach((node) => {
            // 获取 实在DOM高度
            const { height } = node.getBoundingClientRect();
            // 依据 元素索引 获取 缓存列表对应的列表项
            const index = +node.id
            let oldHeight = this.positions[index].height;
            // dValue：实在高度与预估高度的差值 决定该列表项是否要更新
            let dValue = oldHeight - height;
            // 假如有高度差 !!dValue === true
            if(dValue) {
                  // 更新对应列表项的 bottom 和 height
                  this.positions[index].bottom = this.positions[index].bottom - dValue;
                  this.positions[index].height = height;
                  // 依次更新positions中后续元素的 top bottom
                  for(let k = index + 1; k < this.positions.length; k++) {
                    this.positions[k].top = this.positions[k-1].bottom;
                    this.positions[k].bottom = this.positions[k].bottom - dValue;
                  }
              }
          })
      }
}

此外在更新完positions后，当时窗口偏移量currentOffset也要依据实在状况从头赋值:

updated() {
    this.$nextTick(() => {
        // 依据实在元素巨细，更新对应的缓存列表
        this.updatePositions()
        // 更新完缓存列表后，从头赋值偏移量
        this.currentOffset = this.getCurrentOffset()
    })
},
methods: {
  updatePositions() {  //. . . }
  getCurrentOffset() {
      if(this.start >= 1) {
        this.currentOffset = this.positions[this.start - 1].bottom
      } else {
        this.currentOffset = 0;
      }
  }
}

重写翻滚回调

翻滚触发的回调函数里核算了开端/完毕索引start/end 和当时窗口偏移量currentOffset ，现在高度不固定后都需求从头核算，而完毕索引依赖于开端索引所以不需求修正。

从头核算开端索引`start`

定高时咱们不必树立数组（树立了也仅仅重复的数据），直接依据scrollTop与itemSize核算索引即可

this.start = ~~(scrollTop / this.itemSize);

但不定高时，只能带着scrollTop在列表中逐一寻觅（后续运用查找算法优化）。两个核算的最终目的都是找到当时方位对应的数据索引。

列表数据开端索引start的核算办法修正为：遍历缓存列表positions 匹配第一个大于当时翻滚距离scrollTop的项，并回来该项的索引。

mounted() {
    . . . . . .
    // 绑定翻滚事情
    let target = this.$refs.virtualList
    let scrollFn = (event) => this.scrollEvent(event.target)
    target.addEventListener("scroll",  scrollFn);
},
methods: {
    scrollEvent(target) {
      const scrollTop = target.scrollTop;
      // this.start = ~~(scrollTop / this.itemSize);
+   this.start = this.getStartIndex(scrollTop)
      this.end = this.start + this.visibleCount;
      this.currentOffset = scrollTop - (scrollTop % this.itemSize);
    },
    getStartIndex(scrollTop = 0) {
        let item = this.positions.find(item => item && item.bottom > scrollTop); 
        return item.index;
    }
},

从头核算窗口偏移量`currentOffset`

翻滚后当即依据positions的预估值（此时数据还未更新）核算窗口偏移量currentOffset：

scrollEvent() {
     . . . . . .
    // this.currentOffset = scrollTop - (scrollTop % this.itemSize);
    this.currentOffset = this.getCurrentOffset()  
},

优化

positions是遍历listData生成的，listData本是有序的，所以positions也是一个次序数组。

Array.find办法 时刻复杂度 $O (n)$ ，查找索引start 功率较低 ❌

二分查找十分合适次序存储结构 时刻复杂度 $log_2{n}$ ，功率较高 ✔️

<script>
. . . . . .
varbinarySearch=function(list,target){  
constlen=list.length  
letleft=0,right=len-1
    let tempIndex = null
while(left<=right){  
letmidIndex=(left+right)>>1  
letmidVal=list[midIndex].bottom  
if(midVal===target){
            returnmidIndex  
        } elseif(midVal<target){
            left=midIndex+1  
        } else{
            // list不一定存在与target持平的项，不断收缩右区间，寻觅最匹配的项
            if(tempIndex === null || tempIndex > midIndex) {
                tempIndex = midIndex
            }
            right--
        }
}  
    // 假如没有查找到彻底匹配的项 就回来最匹配的项
returntempIndex  
};
export default {
    . . . . . .
    methods: {
        . . . . . .
        getStartIndex(scrollTop = 0) {
            // let item = this.positions.find(i => i && i.bottom > scrollTop); 
            // return item.index;
+          return binarySearch(this.positions, scrollTop)
        }
    },
}
</script>

运转查看一下作用，不定高问题现已处理了

翻滚缓冲

剖析

上文中，为了正确核算不定高列表项，同时在 updated生命周期和翻滚回调中添加了额外操作，这都添加了浏览器担负。

因而快速翻滚列表时，咱们很明显的观察到白屏闪耀的状况，即翻滚后，先加载出白屏内容（没有烘托）然后敏捷替换为表格内容，制造出一种闪耀的现象。

注：白屏闪耀是浏览器性能低导致的，事情循环中的烘托操作没有跟上窗口的翻滚，额外操作仅仅加重了这种状况。

计划

为了使页面平滑翻滚，咱们在原先的列表结构上再参加缓冲区，烘托区域由可视区+缓冲区一起组成，这给翻滚回调和页面烘托更多处理时刻。

用户在可视区翻滚，脱离可视区后当即进入缓冲区，同时烘托下一部分可视区的数据。在脱离缓冲区后新的数据大概率也烘托完成了。

而缓冲区域包含多少个元素呢？

咱们创立一个变量表示份额数值，这个份额数值是相关于最大可见列表项数的，依据这个相对份额和开端/完毕索引核算上下缓冲区的巨细。

对烘托流程有什么影响？

列表显现数据原先是依据索引核算，现在额外参加上下缓冲区巨细从头核算，会额外烘托缓冲元素。

完成

创立一个特点代表份额值：

data: {
    bufferPercent: 0.5, // 即每个缓冲区只缓冲 0.5 * 最大可见列表项数 个元素
},

创立三个核算特点，分别代表缓冲区规范多少个元素 + 上下缓冲区实践包含多少个元素：

computed: {
    bufferCount() {
        return this.visibleCount * this.bufferPercent >> 0; // 向下取整
    },
    // 运用索引和缓冲数量的最小值 避免缓冲不存在或许过多的数据
    aboveCount() {
        return Math.min(this.start, this.bufferCount);
    },
    belowCount() {
        return Math.min(this.listData.length - this.end, this.bufferCount);
    },
}

重写列表显现数据visibleData 的核算办法：

computed: {
    visibleData() {
        // return this.listData.slice(this.start, this.end);
+      return this.listData.slice(this.start - this.aboveCount, this.end + this.belowCount);
    },
}

因为多出了缓冲区域所以窗口偏移量currentOffset也要依据缓冲区的内容从头核算：

    getCurrentOffset() {
      if(this.start >= 1) {
        // return this.positions[this.start - 1].bottom;
        let size = this.positions[this.start].top - (
        this.positions[this.start - this.aboveCount] ? 
        this.positions[this.start - this.aboveCount].top : 0);
        // 核算偏移量时包含上缓冲区的列表项
        return this.positions[this.start - 1].bottom - size;
      } else {
        return 0;
      }
    }

运转看一下作用，闪耀问题现已完美处理了。

异步加载

其实在列表项中包含图片的场景，图片多为高度固定的缩略图，只需求在核算时依据图给每个列表项加一个固定高度，多于一行的图片直接省略。这样异步加载关于虚拟列表就没有影响了。

假如实在要处理图片不定高的场景，只要在列表中的图片彻底加载后再从头更新positions了，利用Image.onload或DOM.resizeObserver在异步加载后回调翻滚函数。我试了下应该都是可行的。

    <div v-for="item in visibleData" :key="item.id" :id="item.id" ref="items" class="list-item">
        {{ item.value }}
        <img :src="item.img" @load="updatePositions" />
    </div>
or
mounted() {
    let content = this.$refs.content
    let resizeObserver = new ResizeObserver(() => this.updatePositions())
    resizeObserver.observe(content)
},

懒加载数据

一次性恳求很多数据或许会使后端处理时刻添加，过大的响应体也会导致全体恳求响应耗时添加，用户等待时刻较长体感较差。

因而咱们结合懒加载的办法，在每次翻滚触底时加载部分新数据并更新positions，避免单次恳求等待时刻过长。

// 翻滚回调
    scrollEvent(target) {
      const { scrollTop, scrollHeight, clientHeight } = target;
      this.start = this.getStartIndex(scrollTop);
      this.end = this.start + this.visibleCount;
      this.currentOffset = this.getCurrentOffset()
      // 触底
      if ((scrollTop +  clientHeight) === scrollHeight) {
          // 模拟数据恳求
          let len = this.listData.length + 1
          for (let i = len; i <= len + 100; i++) {
            this.listData.push({id: i, value: i + '字符内容'.repeat(Math.random() * 20) })
          }
          this.initPositions(this.listData, this.preItemSize)
      }
    },

有些同学或许会想，懒加载时初始数据量较少，会导致翻滚条很短，间接给用户一种数据量很少的错觉。

关于这种状况咱们需求跟后端做好和谐，接口回来的数据格式大致规定为这样

data: {
    page: 1,
    size: 1000,
    count: 10000,
    list: [1...1000],
    updateTime: '...',
    . . . . . .
}

然后运用data.count初始化positions，在后续懒加载到对应索引的数据时，替换positions里的内容。

总结

在最终咱们简单总结一下，为了优化虚拟列表咱们做了哪些操作。

不定高：因为很难在烘托之前拿到元素实在高度，咱们采取预估高度初始化后从头烘托的计划来正确烘托不定高内容。偏重写了翻滚回调函数和部分与itemSize相关的核算特点。
缓冲区：为了处理性能低时数据烘托不及时形成的白屏闪耀，咱们创立上下缓冲区额外烘托数据，为可视区的烘托提供更多缓冲时刻。为此要重写start/end和currentOffset的核算办法。
异步加载：假如一定要处理列表异步加载不定高元素的场景，咱们通过img.onload和ResizeObserver在加载完成后更新列表。
懒加载：一次性很多数据的恳求或许会导致恳求响应时刻变长，咱们运用触底加载新数据并更新positions的办法来分化单次恳求的数据量。

题外话

因为怕一次性内容太多读者看着头疼 ~~（便是我自己）~~，所以将虚拟列表拆成两篇文章。

虽然在阅读连贯性上存在一定缺陷，但我觉得一篇根底 + 一篇进阶这种节奏仍是挺好的~

回想起我写作之路的第一篇文章便是与虚拟列表相关，回头一看现已一年了，不禁慨叹。

写作期间收成颇多，还有各位掘友的支持也让我有更多动力走下去（激烈暗示）

结语

虚拟列表全体完成下来是十分考验代码实践才能和问题处理才能的，期望你能有所收成。

不要光看不实践哦，后续会持续更新前端相关的常识

脚踏实地不水文，真的不关注一下吗~

写作不易，假如觉得有收成还望咱们点赞、收藏

孤陋寡闻，如有问题或建议欢迎咱们指教。

参阅文章

# 「前端进阶」高性能烘托十万条数据(虚拟列表)

深入【虚拟列表】动态高度、缓冲、异步加载… Vue实现

前言

动态高度

剖析

计划

完成

预估&初始化列表

更新实在数据

重写翻滚回调

从头核算开端索引`start`

从头核算窗口偏移量`currentOffset`

优化

翻滚缓冲

剖析

计划

完成

异步加载

懒加载数据

总结

题外话

结语

参阅文章

作者信息

推广

深入【虚拟列表】动态高度、缓冲、异步加载… Vue实现

前言

动态高度

剖析

计划

完成

预估&初始化列表

更新实在数据

重写翻滚回调

从头核算 开端索引start

从头核算 窗口偏移量currentOffset

优化

翻滚缓冲

剖析

计划

完成

异步加载

懒加载数据

总结

题外话

结语

参阅文章

相关文章

Retrofit源码精析

王兴入局大模型！美团耗资21亿拿下光年之外100%股权

创建自己的函数库

关键的Java JVM选项和参数

作者信息

推广

从头核算开端索引`start`

从头核算窗口偏移量`currentOffset`