在Solid Start项目中正确使用TanStack Virtual实现虚拟列表
2025-06-04 08:25:50作者:柏廷章Berta
在Solid.js生态系统中,TanStack Virtual(原React Virtual)是一个优秀的虚拟滚动解决方案,能够高效渲染大型列表。然而,当与Solid Start框架结合使用时,开发者可能会遇到一些特殊的反应性和水合问题。本文将深入分析这些问题的根源,并提供可靠的解决方案。
反应性问题分析
在Solid Start项目中直接使用createVirtualizer时,开发者可能会发现虚拟列表无法正确响应数据变化。这是因为Solid.js的反应性系统与React有所不同,需要特别注意依赖追踪的方式。
常见错误用法是直接将createVirtualizer的结果赋值给变量,这样会失去反应性。正确的做法应该是使用Solid.js提供的反应性原语来包装虚拟化器实例。
水合问题解析
当虚拟列表初始项数大于0时,在页面刷新或导航时会出现水合不匹配的错误。这是由于服务器端渲染(SSR)和客户端渲染(CSR)之间的不一致导致的。具体来说,回调ref的使用方式在SSR环境下会产生差异。
解决方案
1. 反应性处理
对于反应性问题,推荐使用以下两种解决方案:
方案一:使用箭头函数包装
const virtualizer = () => createVirtualizer({
count: items.length,
getScrollElement: () => parentRef,
estimateSize: () => 50,
overscan: 5
});
方案二:使用createMemo
const virtualizer = createMemo(() =>
createVirtualizer({
count: items.length,
getScrollElement: () => parentRef,
estimateSize: () => 50,
overscan: 5
})
);
2. 水合问题处理
对于水合问题,关键在于避免在SSR和CSR环境下产生差异。应该避免使用回调ref,改为使用变量直接引用DOM元素:
let parentRef;
// 在模板中直接引用
<div ref={parentRef}>
{/* 虚拟列表内容 */}
</div>
最佳实践
- 统一渲染环境:确保虚拟列表在SSR和CSR环境下的初始状态一致
- 延迟加载:对于非关键内容,可以考虑在客户端才加载虚拟列表
- 尺寸估计:提供准确的estimateSize函数以获得更好的性能
- 过度扫描:合理设置overscan值以平衡性能和用户体验
性能优化建议
- 对于复杂列表项,使用shouldMeasureSize选项优化测量性能
- 考虑使用动态尺寸估计策略
- 对于超长列表,实现分块加载机制
- 使用window作为滚动容器时,注意处理滚动事件节流
通过以上方法,开发者可以在Solid Start项目中充分利用TanStack Virtual的优势,构建高性能的虚拟滚动列表,同时避免常见的反应性和水合问题。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
196
217
暂无简介
Dart
635
144
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++
652
276
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
245
316
🎉 (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
1.12 K
627
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
73
98
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
385
3.72 K