DrawDB项目中Collapse组件性能优化实践
2025-05-06 05:22:51作者:房伟宁
在开发基于React的前端应用时,我们经常会遇到需要折叠/展开内容的场景。DrawDB项目中的表单设计器就大量使用了Collapse组件来组织字段配置。然而,当处理包含大量字段的复杂表单时,一个常见的性能问题逐渐显现:每次展开Collapse时,其子组件都会被重新创建和渲染。
问题现象分析
在优化前的实现中,Collapse组件的每次展开操作都会导致:
- 子组件完全销毁
- 展开时重新实例化所有子组件
- 触发完整的渲染流程
这种实现方式在以下场景会产生明显的性能损耗:
- 子组件结构复杂(如包含多层嵌套的表单字段)
- 子组件包含大量DOM节点
- 需要频繁切换展开/折叠状态
技术解决方案
通过深入分析Collapse组件的工作原理,我们发现可以通过两个关键属性实现优化:
- keepDOM属性:保持子组件的DOM结构不被销毁,仅通过CSS控制显示/隐藏
- lazyRender属性:延迟子组件的渲染时机,直到首次展开时才进行渲染
这种优化方案带来了以下技术优势:
- 首次展开时才触发子组件渲染
- 折叠时保留DOM结构,避免重复创建
- 后续展开操作仅需切换CSS显示状态
实现效果对比
优化前后的主要差异体现在:
| 指标 | 优化前 | 优化后 |
|---|---|---|
| 首次渲染时机 | 组件加载时 | 首次展开时 |
| DOM操作 | 每次展开都重新创建 | 仅首次创建 |
| 性能开销 | 随切换次数线性增长 | 基本恒定 |
| 内存占用 | 较低 | 略高(保留DOM) |
扩展应用
同样的优化思路也适用于Tab组件:
- 使用TabPane替代简单的内容渲染
- 配合lazyRender实现按需加载
- 通过keepDOM避免标签切换时的重复渲染
最佳实践建议
在实际项目中应用这类优化时,建议:
- 对于内容固定的折叠区域,优先启用keepDOM
- 对于初始化时不显示的内容,使用lazyRender
- 在内存敏感场景下,需要权衡DOM保留带来的内存开销
- 配合React.memo等优化手段进一步减少不必要的渲染
通过这类优化,DrawDB的表单设计器在处理复杂表单时的交互流畅度得到了显著提升,特别是在低端设备上的用户体验改善尤为明显。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
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Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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
Spark-Formalizer-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
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
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 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 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
255
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (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
1.09 K
618
🔥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
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
261
92