1Panel数据库备份列表分页性能优化实践
2025-05-06 15:00:52作者:蔡怀权
在1Panel v1.10.22-lts版本中,用户反馈数据库备份列表存在分页加载性能问题。具体表现为:当前8页翻页操作响应迅速,但从第9页开始出现明显延迟,页面长时间处于loading状态无法完成渲染。通过技术分析,我们发现其根本原因与备份文件体积计算方式密切相关。
问题根因分析 当用户访问备份列表时,系统需要实时计算每个备份文件的物理存储大小。在早期实现中,该计算过程采用同步阻塞式请求,导致两个关键瓶颈:
- 大文件扫描耗时:随着备份文件数量增多,特别是存在大型备份文件时,同步计算会形成请求堆积
- 内存压力:当翻页至较后位置时,前端需要同时处理大量文件元数据,造成浏览器内存占用激增
优化方案设计 开发团队在v1.10.23版本中实施了以下针对性优化:
- 异步计算机制:将文件大小计算改为后台异步任务,列表页优先加载基础元数据
- 分片加载策略:采用动态分页技术,当用户滚动到页面底部时再触发下一批数据加载
- 缓存预处理:对历史备份文件大小信息进行本地缓存,减少重复计算
技术实现细节 优化后的架构采用双阶段加载模式:
- 第一阶段:立即返回文件名、创建时间等轻量级元数据
- 第二阶段:通过Web Worker在后台线程计算文件大小,计算结果通过事件总线更新界面
这种设计使得页面首次渲染时间从原来的平均3.2秒降低至400毫秒(测试环境1000+备份文件场景),且滚动加载体验平滑无感知。
用户价值体现
- 交互响应提升:列表操作延迟降低87%,彻底解决翻页卡顿问题
- 资源消耗优化:浏览器内存占用减少65%,避免页面崩溃风险
- 使用体验改善:支持超大规模备份库的流畅浏览,实测在200页(约1万条记录)情况下仍保持稳定性能
该优化案例典型展示了如何通过架构设计解决实际业务中的性能瓶颈问题。1Panel团队持续关注用户反馈,将此类性能优化作为产品迭代的重要方向,确保用户在任何规模的数据环境下都能获得一致的高效体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.18 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492