G2 图表库中的序列化与服务端渲染支持方案解析
2025-05-18 11:03:44作者:郦嵘贵Just
背景与需求
在现代 Web 开发中,服务端渲染已成为提升应用性能的重要手段。对于数据可视化库 G2 而言,实现服务端渲染支持面临一个核心挑战:如何将包含动态函数的图表配置序列化为纯 JSON 格式,同时保持其动态表达能力。
传统 G2 配置中,开发者常使用回调函数来实现动态效果,例如:
{
encode: {
x: (d) => d.type
}
}
这种回调函数无法直接序列化为 JSON,阻碍了服务端渲染的实现。本文探讨了 G2 团队如何通过创新的表达式语法解决这一难题。
技术方案设计
表达式语法设计
团队设计了一套简洁的表达式语法,使用大括号{}包裹动态表达式:
{
"encode": {
"x": "{d.type}"
}
}
这种设计具有以下特点:
- 语法简洁直观,与现有 JSON 配置无缝融合
- 使用
{}作为标识符,避免与现有语法冲突 - 支持基础运算、属性访问、三元表达式等常见操作
安全与性能考量
为确保方案安全可靠,团队考虑了多个关键因素:
- 安全性:避免使用
eval或new Function等危险操作,通过自定义解析器实现表达式求值 - 性能:优化遍历逻辑,仅处理需要动态计算的配置项
- 兼容性:保持与现有 API 的兼容,不影响存量代码
实现架构
方案采用分层架构设计:
- 表达式解析层:独立实现表达式解析引擎,支持基础语法和扩展函数
- 配置处理层:在 G2 内部对配置进行预处理,识别并转换表达式
- 执行层:在运行时动态计算表达式结果
关键技术实现
表达式引擎
团队开发了专用的表达式引擎,支持以下特性:
- 基础运算:
+,-,*,/,%,&&,||,!,===,!== - 属性访问:
d.prop,d["prop"] - 三元表达式:
condition ? a : b - 预定义函数:通过
@funcName(args)格式调用
参数传递设计
为保持语义清晰,表达式引擎支持以下参数:
datum:当前数据项i:数据索引data:完整数据集options:配置选项
这种设计既保持了开发者的使用习惯,又确保了表达式的执行上下文清晰明确。
应用场景与优势
该方案不仅解决了服务端渲染的核心需求,还带来了额外优势:
- 配置存储:图表配置可完整存储为 JSON,便于持久化和传输
- 动态能力:在保持序列化的同时,保留了足够的动态表达能力
- 跨平台:纯 JSON 配置可在不同平台间共享和解析
- 安全性:避免了传统方案的安全风险
总结与展望
G2 的序列化方案通过创新的表达式语法,巧妙平衡了动态能力与序列化需求。这一方案不仅解决了服务端渲染的核心问题,还为图表配置的存储、共享和动态生成提供了新的可能性。
未来,该方案可进一步扩展:
- 支持更丰富的表达式语法
- 优化性能,特别是大数据场景下的处理效率
- 提供更友好的开发者工具和错误提示
这一技术方案体现了 G2 团队在工程实践上的深思熟虑,为数据可视化库的服务端渲染实现提供了有价值的参考。
登录后查看全文
热门项目推荐
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。C046
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TSX0124
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
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
435
3.31 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
🔥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
699
162
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++
697
374
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
1.23 K
676
Ascend Extension for PyTorch
Python
243
281
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
271
328