axe-core项目中target-size规则性能优化解析

在Web无障碍测试工具axe-core中，target-size规则用于检测交互元素（如按钮、链接）是否具有足够大的点击区域，这对移动端用户和运动障碍用户尤为重要。然而，在处理包含大量重叠元素的复杂页面时，该规则遇到了严重的性能瓶颈。

问题根源分析

当页面中存在大量可交互元素（如表格中的多行按钮和链接）时，target-size规则会执行以下计算流程：

1. 获取目标元素（如tabpanel）及其所有遮挡元素的边界矩形
2. 使用splitRect函数将目标矩形与每个遮挡矩形进行分割计算
3. 通过几何运算确定未被遮挡的有效点击区域

在测试案例中，一个包含20行数据的表格产生了约80个遮挡矩形。splitRect函数的当前实现采用暴力分割算法，每次分割最多可能生成4个新矩形。经过80次分割迭代后，最终生成了超过37,000个矩形，导致计算量呈指数级增长。

临时解决方案

开发团队采取了分阶段处理策略：

1. 紧急修复：在splitRect函数中添加安全机制，当检测到生成的矩形数量超过阈值时提前终止计算并返回null。这确保了axe-core能够完成扫描而不会完全冻结。

2. 长期规划：计划重新设计矩形分割算法，可能采用以下优化方向：

   • 空间分割树结构（如四叉树）管理矩形区域
   • 基于扫描线的算法优化
   • 增量式区域计算

技术启示

这个案例揭示了Web无障碍测试工具面临的独特挑战：

1. 几何计算复杂度：无障碍规则经常需要处理复杂的DOM布局和视觉呈现，传统的几何算法可能不适应Web的动态特性。

2. 性能与准确性的平衡：在保证检测精度的同时，必须考虑大规模页面的实际性能。

3. 渐进增强策略：当遇到性能瓶颈时，采用优雅降级的策略比完全失败更可取。

对于开发者而言，这个案例提醒我们在实现类似功能时：

• 需要对算法进行复杂度分析
• 考虑最坏情况下的性能表现
• 建立合理的计算终止机制

axe-core团队对此问题的处理展示了开源项目如何通过阶段性解决方案平衡即时需求与长期架构优化，为处理类似性能问题提供了有价值的参考模式。