VictoriaMetrics中VictoriaLogs页面冻结问题的分析与解决
问题背景
在VictoriaMetrics项目的VictoriaLogs组件中,用户报告了一个界面冻结的问题。具体表现为:当用户在使用VictoriaLogs的Web界面时,通过时间轴进行缩放和滚动操作后,整个浏览器标签页会出现卡死现象。更严重的是,即使用户不再进行任何操作,被卡住的标签页仍会持续占用100%的CPU资源,直到用户手动关闭该标签页。
技术分析
这类前端界面冻结问题通常与以下几个技术因素有关:
-
频繁的DOM操作:当用户在时间轴上频繁进行缩放和滚动时,可能会触发大量的DOM更新操作,导致浏览器渲染引擎过载。
-
无节制的数据请求:每次缩放或滚动都可能向后端发起新的数据请求,如果这些请求没有适当的节流机制,会导致请求堆积。
-
内存泄漏:在JavaScript代码中可能存在内存泄漏,导致浏览器内存使用量不断增加,最终影响性能。
-
事件监听器堆积:滚动和缩放事件如果没有被正确去抖(debounce)或节流(throttle),会导致大量事件处理函数堆积执行。
解决方案
VictoriaMetrics开发团队通过PR#8886解决了这个问题。解决方案的核心思想是:
-
引入人工延迟:在后端请求变更时添加人为延迟,避免前端在短时间内处理过多数据更新。
-
优化请求调度:确保缩放和滚动操作触发的数据请求有适当的节流机制,防止请求过载。
-
资源释放:确保在视图更新时正确释放不再需要的资源,防止内存泄漏。
版本修复
该修复已包含在v1.22.0-victorialogs版本中。用户升级到此版本后,应当不再遇到浏览器标签页因缩放操作而冻结的问题。
最佳实践建议
对于类似的时间序列数据可视化界面,开发者应当注意:
-
实现适当的节流和去抖机制,特别是对于频繁触发的事件如滚动和缩放。
-
考虑使用虚拟滚动技术,只渲染当前视口中的数据。
-
定期进行性能分析和内存检查,确保没有资源泄漏。
-
对于大数据量的展示,考虑采用分页或渐进加载的方式。
通过这些问题解决和经验总结,VictoriaMetrics项目在时间序列数据可视化方面又向前迈进了一步,为用户提供了更加稳定和流畅的使用体验。
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。C097
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
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
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00