Gladys智能家居平台仪表板编辑性能优化实践
2025-06-28 01:49:02作者:裘晴惠Vivianne
在智能家居控制平台Gladys的开发过程中,随着用户界面功能的不断丰富,仪表板(dashboard)编辑时的性能问题逐渐显现。当用户界面中包含大量功能组件时,每个组件在编辑模式下都会独立请求设备列表数据,这种重复请求不仅造成了不必要的网络开销,更直接影响了用户界面的响应速度。
问题本质分析
在Gladys的仪表板编辑界面中,各类组件(如图表组件、设备组件、房间设备组件等)都需要获取可用设备列表。当前实现方式是每个组件独立发起请求,导致以下问题:
- 重复请求:多个相同类型的组件会发起完全相同的设备列表请求
- 资源浪费:并行请求增加了服务器负担和网络带宽消耗
- 界面卡顿:大量并发请求导致界面渲染延迟,影响编辑体验
技术解决方案设计
针对这一问题,可以采用Promise缓存机制进行优化,其核心思想是:
- 请求去重:当多个组件需要相同数据时,只允许第一个请求实际发出
- 结果共享:后续相同请求共享第一个请求的结果,而非重新发起
- 无持久缓存:仅缓存请求执行过程,不缓存结果数据,保证数据实时性
这种方案的优势在于:
- 避免了重复请求造成的资源浪费
- 不会引入数据一致性问题(因为不持久化缓存)
- 实现简单,对现有代码侵入性小
实现方案详解
在技术实现上,可以建立一个全局的请求管理中心,其主要职责包括:
- 请求标识:为每个API请求生成唯一标识(通常使用URL+参数组合)
- 状态跟踪:维护正在进行中的请求状态表
- 结果分发:将请求结果分发给所有等待中的组件
具体流程如下:
- 组件发起请求前,先检查是否已有相同请求在进行
- 如果存在进行中的请求,则等待其结果
- 如果没有,则发起新请求并记录状态
- 请求完成后,通知所有等待该结果的组件
预期效果评估
实施该优化后,系统将获得以下改进:
- 性能提升:编辑界面响应速度显著提高
- 资源节约:服务器负载降低,网络流量减少
- 用户体验:编辑操作更加流畅,无卡顿感
- 代码质量:请求管理更加规范,便于后续维护
扩展思考
这种优化思路不仅适用于设备列表请求,还可以推广到:
- 房间信息获取
- 场景数据加载
- 用户权限验证 等各类重复性数据请求场景,形成统一的性能优化方案。
在智能家居系统这类实时性要求高的应用中,此类细小的性能优化往往能显著提升整体用户体验,是开发过程中值得关注的技术细节。
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。C040
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TSX0120
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
434
3.3 K
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++
694
367
Ascend Extension for PyTorch
Python
240
274
暂无简介
Dart
694
164
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
269
328
🔥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
🎉 (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
1.22 K
673
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869