Lexical 编辑器历史记录插件的性能优化实践
2025-05-10 03:21:52作者:董灵辛Dennis
历史记录对编辑器性能的影响
在富文本编辑器开发中,历史记录功能是提升用户体验的重要特性,它允许用户撤销和重做编辑操作。然而,Facebook开源的Lexical编辑器在处理大型文档时,历史记录插件可能导致内存使用量显著增加。
通过性能分析发现,当启用历史记录插件时,JavaScript堆内存使用量会随着编辑操作的增加而持续增长。相比之下,禁用历史记录插件时,内存使用保持相对稳定。
历史记录限制的实现方案
针对这一问题,Lexical提供了灵活的解决方案。由于历史记录的数据结构是公开的,开发者可以直接操作这些结构来实现历史记录的限制功能。
核心思路是通过监听编辑器更新事件,定期修剪历史记录栈的大小。具体实现中,我们需要关注两个关键数据结构:
redoStack:存储可重做的操作undoStack:存储可撤销的操作
以下是一个优化的历史记录插件实现示例,它允许设置最大历史记录条数:
function pruneHistoryListener({redoStack, undoStack}: HistoryState, maxHistory: number): UpdateListener {
return () => {
redoStack.length = Math.max(0, Math.min(maxHistory, redoStack.length));
undoStack.length = Math.max(0, Math.min(maxHistory - redoStack.length, undoStack.length));
};
}
function LimitedHistoryPlugin(props: {
delay?: number = 1000;
maxHistory?: number = 50;
externalHistoryState?: HistoryState;
}) {
const historyState = useMemo(() => externalHistoryState || createEmptyHistoryState(), [externalHistoryState]);
const [editor] = useLexicalComposerContext();
useEffect(() => {
return mergeRegister(
registerHistory(editor, historyState, delay),
editor.registerUpdateListener(pruneHistoryListener(historyState, Math.max(0, maxHistory))),
);
}, [editor, historyState, delay, maxHistory]);
return null;
}
优化效果验证
实际测试表明,这种限制历史记录大小的方案效果显著:
- 当设置
maxHistory为100时,内存使用保持在一个较低且稳定的水平 - 当设置
maxHistory为500时,内存使用量有所增加,但仍远低于不限制历史记录大小的情况
进阶优化思路
对于追求更高性能的场景,可以考虑以下更精细的优化策略:
-
基于节点数的限制:不是简单地限制历史记录条目数,而是计算每个历史记录条目中节点映射表(
nodeMap)的大小,根据总节点数来限制历史记录。 -
高效数据结构:替代直接引用完整编辑器状态的做法,设计更紧凑的数据结构来存储历史记录变化。
-
差异存储:只存储状态之间的差异,而不是完整的编辑器状态。
这些高级优化虽然能带来更好的性能,但实现复杂度也会显著增加,需要权衡开发成本和性能收益。
实践建议
对于大多数应用场景,简单的历史记录条数限制已经能够有效控制内存使用。建议:
- 根据文档大小和编辑频率选择合适的
maxHistory值 - 对于内容管理系统等长期运行的编辑器实例,务必启用历史记录限制
- 定期测试不同设置下的内存使用情况,找到最佳平衡点
通过合理配置历史记录插件,开发者可以在保持良好用户体验的同时,确保编辑器在各种使用场景下都能保持流畅的性能表现。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C043
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
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
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0121
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
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 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 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
435
3.3 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
242
278
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
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++
695
369
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869
🔥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
暂无简介
Dart
696
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
270
328
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
145
882