之前我们基于常见的cesium问题已经进行总结了,常见的问题可以基于这篇进行优化
cesium-Web页面优化总结
但是这篇总结的方法都是基于cesium的方法参数进行调优,这在有一些情况下并不能解决问题。
我们公司有个三维项目,前台使用cesium进行三维可视化,页面上我们加载了多个图层,主要的图层是使用geoserver进行发布的,包括影像图和注解图层。
叠加多个图层后我们在移动地图时,会发现底图加载会有明显的卡顿,如下所示可以明显看到影像数据加载延迟
这里我们基于数据加载方面进行分析(该系统还有其他方面进行优化),这个页面主要加载了以下几个图层
这里GeoServer使用Tomcat进行部署,同时地形切片数据也是使用Tomcat进行发布的,使用的是同一个tomcat
这里我们可以想象到,我们拖拽一次将会有大量的切片数据请求,前台需要处理这些请求并将数据加载到cesium中去,如下所示
正常情况下前台请求是异步的,并不会因为并发大就过慢,但这里明显感觉到延迟和卡顿就像是同步请求一样。
这时我的同事给我发来了一篇文章让我看看
cesium 页面多 viewer 地图加载过缓解决方案,这位博主介绍了他遇到的问题以及解决方法,但没有深入去分析底层原因。
不过得谢谢这位博主,我受到了他的启发。就去仔细查看了cesium的源码,终于让我发现了端倪。
查看源码和官方文档分析可知,cesium进行数据请求主要通过三个类完成:Resource、RequestScheduler、Request
单帧渲染逻辑:
scene.render中准备了需要请求的数据列表selectTiles;
数据provider类更新中发起selectTiles需要的请求;构造请求管理参数Request,并发起Resource.fecthArrayBuffer请求,进入RequestScheduler调度管理;
所有进入RequestScheduler的请求,按照优先级排序过滤,每帧仅有50条级别较高的请求进入等待队列requestHeap;
requestHeap中的请求列表按照优先级排序,每次最多向发起6条数据请求,其他请求在当前帧被取消;标记每条tile中的请求状态;
如果窗口改变,数据不再可见,requestHeap中的请求或者已经发送的请求将被取消;
下一帧显示调度根据tile的请求状态和窗口变化更新selectTiles,再次发起数据请求,请求管理按优先级发出数据请求,如此往复直到selectTiles为空;
这里可以知道,并发的限制是由RequestScheduler这个类来控制的,我们在cesium的API文档中进行查看,如下
翻译一下
这里可以看到并发请求由maximumRequests和maximumRequestsPerServer两个变量决定
maximumRequests:同时活动请求的最大数量,不受限制的请求不遵守此限制。默认为50
maximumRequestsPerServer:每台服务器的最大同时活动请求数,不受限制的请求不遵守此限制。默认为6
这里可以知道cesium向同一台服务器进行请求时,最多一次并发请求6次,到这里我们基本上知道问题的原因了。
但我还想深挖一下,我又去看了Request类,这里有个参数**throttleByServer **(也是之前那个博主修改的部分)
翻译一下:
是否通过服务器限制请求。浏览器通常支持大约 6-8 个 HTTP/1 服务器的并行连接,以及无限数量的 HTTP/2 服务器连接。将此值设置true
为更适合通过 HTTP/1 服务器的请求。
cesium中request默认是设置为false的,也就是上面RequestScheduler中说的不受限制的请求,那就是不受上面的限制的。
但是查看源码可以发现ImageryLayer中在doRequest方法中将**throttleByServer **参数设置为true了,就会受到RequestScheduler的限制(其他数据源中也开启了比如3dtiles类)
结合上面的分析可以知道,cesium在请求时如果设置throttleByServer:true ,就会受到RequestScheduler类中设置的限制,每一帧最多处理50个请求,每一帧请求时最多向同一个服务器请求6次,而我们的图层数据都是放在同一个tomcat服务中的,这就造成了数据并发时明显的卡顿。
这里的解决方式就有几种了:
直接修改RequestScheduler源码,将maximumRequests(默认50)和maximumRequestsPerServer(默认6)两个变量的数值调大
修改对应的数据类请求代码,这里我们系统加载了地形图层和影像切片图层,那我就修改这两个类的请求,设置throttleByServer:false
使用第一种方式会修改cesium中所有类型数据的请求,这不合理,可能会造成客户机的CPU压力过大(比如不受限制加载倾斜摄影切片),会造成浏览器主线程卡顿;并发过大也会对服务器造成压力,这就类似拒绝服务攻击。我们还是使用第二种方式,对需要的数据类型进行修改。(当然也可以两种方式一起修改,这个时候就要调试了,选择一种适合你的方式)
修改完源码,我们使用命令进行打包
npm run minifyRelease
将项目中的cesium依赖替换为打包好的版本,查看效果如下
可以理解cesium为什么会有这样的限制,考虑到客户机和服务器的压力,要保证兼容更多不同设备。不过现在的电脑越来好,CPU和GPU的性能都在变强,内存也越来越大,cesium官方是不是可以考虑将这几个参数暴露出来由我们自己决定。
后面再优化,我会考虑优化数据服务,比如把一个tomcat服务拆成几个,或者使用nginx替代tomcat发布部分数据
参考这位博主的博文HTTP1.0和HTTP1.1和HTTP2.0的区别