rrweb项目中CSS文本分割导致的性能问题分析与优化
2025-05-12 20:12:36作者:苗圣禹Peter
问题背景
rrweb作为一款优秀的网页录制工具,在最新版本(v2.0.0-alpha.18)中出现了一个严重的性能问题。当页面中包含大量CSS内容时,特别是通过浏览器扩展(如Grammarly、Sider AI等)动态注入的CSS样式,会导致录制过程中的JavaScript堆内存耗尽,造成页面卡顿甚至冻结。
问题现象
开发团队发现,当用户使用某些浏览器扩展时,rrweb的录制功能会导致明显的性能下降。通过性能分析工具可以看到,splitCssText函数在执行时会占用大量CPU资源,有时甚至会导致浏览器冻结长达10秒。
技术分析
问题根源
问题的核心在于splitCssText函数的实现逻辑。该函数原本设计用于正确处理CSS文本中的特殊字符和转义序列,确保录制后的CSS能够准确还原。但在处理以下情况时会出现性能问题:
- 浏览器扩展注入的大规模CSS内容(如Grammarly注入的104KB CSS)
 - 包含多个子文本节点的style元素(当CSS超过60-70KB时,浏览器会自动分割)
 - 包含大量特殊字符或转义序列的CSS规则
 
性能瓶颈
通过基准测试发现,当style元素包含多个子文本节点时,splitCssText函数会触发嵌套循环,导致时间复杂度急剧上升。特别是在处理以下结构时:
<style>
  <!-- 第一个文本节点,约65KB -->
  <!-- 第二个文本节点,约38KB -->
</style>
函数需要对每个文本节点进行完整处理,并且处理逻辑中存在多重循环,这在面对大规模CSS时就会成为性能瓶颈。
解决方案
开发团队提出了两个阶段的优化方案:
第一阶段优化
- 引入迭代限制(iter_limit)机制,当循环次数超过阈值时提前退出,避免无限循环
 - 优化CSS文本合并逻辑,减少不必要的字符串操作
 - 简化特殊字符处理流程
 
第二阶段优化
在进一步测试后发现第一阶段优化仍不能完全解决问题,于是进行了更深层次的改进:
- 重构CSS文本分割算法,降低时间复杂度
 - 增加对超大CSS内容的特殊处理
 - 优化内存使用,避免频繁的字符串操作
 
技术实现细节
优化后的实现主要关注以下几点:
- 性能与正确性的平衡:在保证CSS录制准确性的前提下,优先确保性能
 - 边界条件处理:特别关注浏览器自动分割CSS文本节点的情况
 - 资源消耗控制:严格控制内存和CPU使用,避免影响主线程
 
实际应用建议
对于使用rrweb的开发者,如果遇到类似性能问题,可以考虑:
- 检查页面中是否有大规模CSS内容,特别是动态注入的
 - 在非关键场景下,可以暂时禁用CSS录制功能
 - 关注rrweb的更新,及时获取性能优化版本
 
总结
rrweb作为网页录制工具,在处理CSS内容时需要兼顾准确性和性能。通过这次优化,团队不仅解决了特定场景下的性能问题,也为后续处理类似情况积累了经验。这也提醒我们,在开发涉及大规模文本处理的工具时,需要特别注意算法复杂度和实际性能表现。
登录后查看全文 
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
 
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
 
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
 
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
274
2.57 K
deepin linux kernel
C
24
6
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
222
302
Ascend Extension for PyTorch
Python
103
132
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++
597
157
暂无简介
Dart
564
126
一个用于服务器应用开发的综合工具库。
- 零配置文件
- 环境变量和命令行参数配置
- 约定优于配置
- 深刻利用仓颉语言特性
- 只需要开发动态链接库,fboot负责加载、初始化并运行。
Cangjie
239
14
🎉 (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
1.03 K
607
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
118
98
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
1.02 K
445