DHTMLX Gantt图表无限重绘问题分析与解决方案
2025-07-10 19:30:58作者:申梦珏Efrain
问题现象
在使用DHTMLX Gantt图表库时,当autosize配置项设置为true时,页面会出现DOM元素无限重复渲染的情况,导致CPU使用率达到100%。这种情况特别容易在容器宽度或高度设置为百分比值时发生,而当容器使用固定像素值(如800px)时则不会出现此问题。
问题根源
经过分析,这是DHTMLX Gantt库中存在的一个bug。当图表容器使用百分比尺寸时,库内部的重绘逻辑出现了循环调用的情况,导致页面不断重新渲染图表内容。这种无限循环不仅消耗大量CPU资源,还会影响页面整体性能。
临时解决方案
-
使用固定尺寸容器:将Gantt图表的容器宽度和高度设置为固定像素值而非百分比值,可以暂时规避这个问题。
-
等待官方更新:该问题已在DHTMLX Gantt 8.0.7版本中得到修复。建议用户升级到该版本或更高版本。
-
联系官方支持:如果项目紧急且拥有商业授权,可以直接联系DHTMLX官方技术支持获取包含修复的构建版本。
配置优化建议
在解决此问题的同时,我们还发现了一些可以优化的配置项:
- 时间轴配置更新:旧版的时间轴配置方式已被弃用,建议使用新的
scales配置方式:
// 旧配置方式(不推荐)
gantt.config.scale_unit = 'day'
gantt.config.step = 1
gantt.config.date_scale = '周' + '%D'
// 新配置方式(推荐)
gantt.config.scales = [
{ unit: 'month', step: 1, format: '%Y年%M' },
{ unit: 'day', step: 1, date: '%M%d日' },
{ unit: 'day', step: 1, date: '周%D' }
]
- 性能优化配置:可以结合以下配置提升图表性能:
- 合理设置
autofit和autosize参数 - 根据实际需求调整重绘频率
- 避免不必要的DOM操作
- 合理设置
总结
DHTMLX Gantt图表库在特定配置下会出现无限重绘的问题,主要影响使用百分比尺寸容器的场景。开发者可以通过临时使用固定尺寸容器或升级到8.0.7及以上版本解决此问题。同时,建议按照最新的API规范优化图表配置,以获得更好的性能和用户体验。
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
411
3.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
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++
664
323
🎉 (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
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868