rrweb项目中CSS文本分割导致的性能问题分析与优化
2025-05-12 07:45:59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
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
最新内容推荐
全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 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
暂无简介
Dart
680
160
🔥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
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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