一文彻底了解Web Worker,十万、百万条数据都是弟弟

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作者:海阔_天空

https://juejin.cn/post/7137728629986820126

页面中有十万条数据,对其进行复杂运算,需要多久呢?

表格4000行,25列,总十万条数据一文彻底了解Web Worker,十万、百万条数据都是弟弟_第1张图片

运算包括:总和、算术平均、加权平均、最大、最小、计数、样本标准差、样本方差、中位数、总体标准差、总体方差

答案是: 35s 左右
一文彻底了解Web Worker,十万、百万条数据都是弟弟_第2张图片
注:具体时间根据电脑配置会有所不同

并且
这个时间段内,页面一直处于假死状态,对页面做任何操作都没有反应(原地爆炸)

一文彻底了解Web Worker,十万、百万条数据都是弟弟_第3张图片 boom0.png

什么是假死?

浏览器有GUI渲染线程与JS引擎线程,这两个线程是互斥的关系。
当js有大量计算时,会造成 UI 阻塞,出现界面渲染卡顿、掉帧等情况,严重时会出现页面卡死的情况,俗称假死

致命bug

强行送测吧

测试小姐姐:你的页面又死了!!
我:还没有死,在ICU…… ,过一会就好了
测试小姐姐:已经等了好一会了,还不行啊,是个致命bug
我:……

一文彻底了解Web Worker,十万、百万条数据都是弟弟_第4张图片 绝望.jpg

闯荡前端数十载,竟被提了个致命bug,颜面何在!

Performance分析假死期间的性能表现

如下图所示: 此次计算总用时为35.45s

重点从以下三个方面分析:

1、FPS:
FPS: 表示每秒传输帧数,是分析动画的一个主要性能指标,绿色的长度越长,用户体验越好;反之红色越长,说明卡顿严重

从图中看到FPS中有一条持续了35s的红线,说明这期间卡顿严重

2、火焰图Main
Main: 表示主线程运行状况,包括js的计算与执行、css样式计算、Layout布局等等。

展开Main,红色倒三角的为Long Task,执行时长50ms就属于长任务,会阻塞页面渲染

从图中看到计算过程的Long Task执行时间为35.45s, 是造成页面假死的原因

3、Summary 统计汇总面板
Summary: 表示各指标时间占用统计报表

  • Loading: 加载时间

  • Scripting: js计算时间

  • Rendering: 渲染时间

  • Painting: 绘制时间

  • Other: 其他时间

  • Idle: 浏览器闲置时间

Scripting代码执行为35.9s

一文彻底了解Web Worker,十万、百万条数据都是弟弟_第5张图片 performance8.png

拿什么拯救你,我的页面

一文彻底了解Web Worker,十万、百万条数据都是弟弟_第6张图片

召唤Web Worker,出来吧神龙

一文彻底了解Web Worker,十万、百万条数据都是弟弟_第7张图片 R-C (1).gif

神龙,我想让页面的计算变快,并且不卡顿

Web Worker了解一下:

在HTML5的新规范中,实现了 Web Worker 来引入 js 的 “多线程” 技术, 可以让我们可以在页面主运行的 js 线程中加载运行另外单独的一个或者多个 js 线程。

一句话: Web Worker专门处理复杂计算的,从此让前端拥有后端的计算能力

在Vue中 使用 Web Worker

1、安装worker-loader
npm install worker-loader

2、编写worker.js

onmessage = function (e) {
  // onmessage获取传入的初始值
  let sum = e.data;
  for (let i = 0; i < 200000; i++) {
    for (let i = 0; i < 10000; i++) {
      sum += Math.random()
    }
  }
  // 将计算的结果传递出去
  postMessage(sum);
}
复制代码

3、通过行内loader 引入 worker.js
import Worker from "worker-loader!./worker"

4、最终代码




复制代码

计算过程中,在input框输入值,页面一直未发生卡顿

一文彻底了解Web Worker,十万、百万条数据都是弟弟_第8张图片 total.png

对比试验

如果直接把这段代码直接丢到主线程中
计算过程中,页面一直处于假死状态,input框无法输入

let sum = 0;
for (let i = 0; i < 200000; i++) {
    for (let i = 0; i < 10000; i++) {
      sum += Math.random()
    }
  }
复制代码

前戏差不多了,上硬菜

一文彻底了解Web Worker,十万、百万条数据都是弟弟_第9张图片

开启多线程,并行计算

回到要解决的问题
执行多种运算时,给每种运算开启单独的线程,线程计算完成后要及时关闭

多线程代码




复制代码

worker.js

import { create, all } from 'mathjs'
const config = {
  number: 'BigNumber',
  precision: 20 // 精度
}
const math = create(all, config);

//加
const numberAdd = (arg1,arg2) => {
  return math.number(math.add(math.bignumber(arg1), math.bignumber(arg2)));
}
//减
const numberSub = (arg1,arg2) => {
  return math.number(math.subtract(math.bignumber(arg1), math.bignumber(arg2)));
}
//乘
const numberMultiply = (arg1, arg2) => {
  return math.number(math.multiply(math.bignumber(arg1), math.bignumber(arg2)));
}
//除
const numberDivide = (arg1, arg2) => {
  return math.number(math.divide(math.bignumber(arg1), math.bignumber(arg2)));
}

// 数组总体标准差公式
const popVariance = (arr) => {
  return Math.sqrt(popStandardDeviation(arr))
}

// 数组总体方差公式
const popStandardDeviation = (arr) => {
  let s,
    ave,
    sum = 0,
    sums= 0,
    len = arr.length;
  for (let i = 0; i < len; i++) {
    sum = numberAdd(Number(arr[i]), sum);
  }
  ave = numberDivide(sum, len);
  for(let i = 0; i < len; i++) {
    sums = numberAdd(sums, numberMultiply(numberSub(Number(arr[i]), ave), numberSub(Number(arr[i]), ave)))
  }
  s = numberDivide(sums,len)
  return s;
}

// 数组加权公式
const weightedAverage = (arr1, arr2) => { // arr1: 计算列,arr2: 选择的权重列
  let s,
    sum = 0, // 分子的值
    sums= 0, // 分母的值
    len = arr1.length;
  for (let i = 0; i < len; i++) {
    sum = numberAdd(numberMultiply(Number(arr1[i]), Number(arr2[i])), sum);
    sums = numberAdd(Number(arr2[i]), sums);
  }
  s = numberDivide(sum,sums)
  return s;
}

// 数组样本方差公式
const variance = (arr) => {
  let s,
    ave,
    sum = 0,
    sums= 0,
    len = arr.length;
  for (let i = 0; i < len; i++) {
    sum = numberAdd(Number(arr[i]), sum);
  }
  ave = numberDivide(sum, len);
  for(let i = 0; i < len; i++) {
    sums = numberAdd(sums, numberMultiply(numberSub(Number(arr[i]), ave), numberSub(Number(arr[i]), ave)))
  }
  s = numberDivide(sums,(len-1))
  return s;
}

// 数组中位数
const middleNum = (arr) => {
  arr.sort((a,b) => a - b)
  if(arr.length%2 === 0){ //判断数字个数是奇数还是偶数
    return numberDivide(numberAdd(arr[arr.length/2-1], arr[arr.length/2]),2);//偶数个取中间两个数的平均数
  }else{
    return arr[(arr.length+1)/2-1];//奇数个取最中间那个数
  }
}

// 数组求和
const sum = (arr) => {
  let sum = 0, len = arr.length;
  for (let i = 0; i < len; i++) {
    sum = numberAdd(Number(arr[i]), sum);
  }
  return sum;
}

// 数组平均值
const average = (arr) => {
  return numberDivide(sum(arr), arr.length)
}

// 数组最大值
const max = (arr) => {
  let max = arr[0]
  for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
    if(max < arr[i]) {
      max = arr[i]
    }
  }
  return max
}

// 数组最小值
const min = (arr) => {
  let min = arr[0]
  for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
    if(min > arr[i]) {
      min = arr[i]
    }
  }
  return min
}

// 数组有效数据长度
const count = (arr) => {
  let remove = ['', ' ', null , undefined, '-']; // 排除无效的数据
  return arr.filter(item => !remove.includes(item)).length
}

// 数组样本标准差公式
const stdDeviation = (arr) => {
  return Math.sqrt(variance(arr))
}

// 数字三位加逗号,保留两位小数
const formatNumber = (num, pointNum = 2) => {
  if ((!num && num !== 0) || num == '-') return '--'
  let arr = (typeof num == 'string' ? parseFloat(num) : num).toFixed(pointNum).split('.')
  let intNum = arr[0].replace(/\d{1,3}(?=(\d{3})+(.\d*)?$)/g,'$&,')
  return arr[1] === undefined ? intNum : `${intNum}.${arr[1]}`
}

onmessage = function (e) {

  let {arr, type, weightedList} = e.data
  let value = '';
  switch (type) {
    case 'sum':
      value = formatNumber(sum(arr));
      break
    case 'average':
      value = formatNumber(average(arr));
      break
    case 'weightedAverage':
      value = formatNumber(weightedAverage(arr, weightedList));
      break
    case 'max':
      value = formatNumber(max(arr));
      break
    case 'middleNum':
      value = formatNumber(middleNum(arr));
      break
    case 'min':
      value = formatNumber(min(arr));
      break
    case 'variance':
      value = formatNumber(variance(arr));
      break
    case 'popVariance':
      value = formatNumber(popVariance(arr));
      break
    case 'stdDeviation':
      value = formatNumber(stdDeviation(arr));
      break
    case 'popStandardDeviation':
      value = formatNumber(popStandardDeviation(arr));
      break
    }

  // 发送数据事件
  postMessage({type, value});
}
复制代码

35s变成6s

从原来的35s变成了最长6s,并且计算过程中全程无卡顿,YYDS

一文彻底了解Web Worker,十万、百万条数据都是弟弟_第10张图片 time1.png 一文彻底了解Web Worker,十万、百万条数据都是弟弟_第11张图片 src=http___img.soogif.com_n7sySW0OULhVlH5j7OrXHpbqEiM9hDsr.gif&refer=http___img.soogif.gif

最终的效果

一文彻底了解Web Worker,十万、百万条数据都是弟弟_第12张图片 table.gif

十万条太low了,百万条数据玩一玩

// 修改上文的模拟数据
let arr = new Array(1000000).fill(1).map(() => Math.random()* 10000);
let weightedList = new Array(1000000).fill(1).map(() => Math.random()* 10000);
复制代码

时间明显上来了,最长要50多s了,没事玩一玩,开心就好

一文彻底了解Web Worker,十万、百万条数据都是弟弟_第13张图片 time3.png

web worker 提高Canvas运行速度

web worker除了单纯进行计算外
还可以结合离屏canvas进行绘图,提升绘图的渲染性能和使用体验

案例:




复制代码

worker.js

onmessage = function (e) {
  // 使用OffscreenCanvas(离屏Canvas)
  let canvas = e.data.canvas;
  // 获取绘图上下文
  let ctx = canvas.getContext('2d');
  // 绘制一个圆弧
  ctx.beginPath() // 开启路径
  ctx.arc(150, 75, 50, 0, Math.PI*2);
  ctx.fillStyle="#1989fa";//设置填充颜色
  ctx.fill();//开始填充
  ctx.stroke();
}
复制代码

效果:

一文彻底了解Web Worker,十万、百万条数据都是弟弟_第14张图片 cricle.gif

离屏canvas的优势

1、对于复杂的canvas绘图,可以避免阻塞主线程

2、由于这种解耦,OffscreenCanvas的渲染与DOM完全分离了开来,并且比普通Canvas速度提升了一些

Web Worker的限制

1、在 Worker 线程的运行环境中没有 window 全局对象,也无法访问 DOM 对象

2、Worker中只能获取到部分浏览器提供的 API,如定时器navigatorlocationXMLHttpRequest

3、由于可以获取XMLHttpRequest 对象,可以在 Worker 线程中执行ajax请求

4、每个线程运行在完全独立的环境中,需要通过postMessage、 message事件机制来实现的线程之间的通信

计算时长 超过多长时间 适合用Web Worker

原则:

运算时间超过50ms会造成页面卡顿,属于Long task,这种情况就可以考虑使用Web Worker

但还要先考虑通信时长的问题

假如一个运算执行时长为100ms, 但是通信时长为300ms, 用了Web Worker可能会更慢

一文彻底了解Web Worker,十万、百万条数据都是弟弟_第15张图片 face.jpg

通信时长

新建一个web worker时, 浏览器会加载对应的worker.js资源

下图中的Time是这个js资源的总时长: 包括加载时间、执行时间

一文彻底了解Web Worker,十万、百万条数据都是弟弟_第16张图片 load.png

最终标准:

计算的运算时长 - 通信时长 > 50ms,推荐使用Web Worker

场景补充说明

遇到大数据,第一反应: 为什么不让后端去计算呢?

这里比较特殊,表格4000行,25列
1)用户可以对表格进行灵活操作,比如删除任何行或列,选择或剔除任意行
2)用户可以灵活选择运算的类型,计算一个或多个

即便是让后端计算,需要把大量数据传给后端,计算好再返回,这个时间也不短
还可能出现用户频繁操作,接口数据被覆盖等情况

总结

Web Worker为前端带来了后端的计算能力,扩大了前端的业务边界

可以实现主线程与复杂计运算线程的分离,从而减轻了因大量计算而造成UI阻塞的情况

并且更大程度地利用了终端硬件的性能

一文彻底了解Web Worker,十万、百万条数据都是弟弟_第17张图片 R-C (3).gif

参考链接

JavaScript 中的多线程 \-- Web Worker[1]
OffscreenCanvas-离屏canvas使用说明[2]

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