Geeker-Admin项目中ProTable渲染树形数据卡顿问题分析
2025-05-29 04:26:10作者:彭桢灵Jeremy
问题背景
在使用Geeker-Admin项目中的ProTable组件时,开发者遇到了一个性能问题:当表格需要渲染树形结构数据并在行内添加下拉菜单类型的操作按钮时,页面会出现明显的卡顿现象。具体表现为400条左右的三级嵌套数据,渲染时间达到1.5-2秒,严重影响用户体验。
问题分析
1. 组件架构分析
ProTable是基于Element Plus的el-table组件进行封装的增强型表格组件。el-table本身是一个功能丰富的表格组件,但在处理大量数据和复杂嵌套结构时存在性能瓶颈。
2. 性能瓶颈点
- 树形结构渲染:树形数据的展开/折叠状态管理会增加DOM复杂度
- 下拉菜单组件:每个行内下拉菜单都会创建额外的DOM节点和事件监听
- 嵌套层级:三级嵌套结构导致DOM层级过深,增加了浏览器渲染负担
3. 性能对比
测试表明:
- 单纯渲染树形数据时性能尚可接受
- 添加行内下拉菜单后性能显著下降
- 数据量达到400条时问题尤为明显
解决方案
1. 替代方案推荐
对于需要展示大量树形数据的场景,建议考虑以下替代方案:
- el-table-v2:Element Plus提供的高性能虚拟表格组件,专门为解决大数据量渲染问题设计
- 懒加载:实现按需加载数据,减少初始渲染负担
- 分页处理:将大数据集分割为多个页面
2. 优化现有实现
如果必须使用当前方案,可以考虑以下优化措施:
- 减少行内操作按钮:合并或简化操作项,避免过多下拉菜单
- 虚拟滚动:实现部分数据的虚拟渲染
- 按需渲染:只渲染可视区域内的行
3. 架构层面的思考
从项目架构角度,对于数据量大且交互复杂的表格场景,建议:
- 评估是否真的需要在前端展示全部数据
- 考虑后端分页或过滤方案
- 对于管理后台类应用,合理设计数据展示层级
最佳实践建议
- 数据量评估:在项目设计阶段预估数据规模,选择合适的组件
- 性能测试:对关键列表页面进行不同数据量下的性能测试
- 渐进增强:先实现基本功能,再逐步添加复杂交互
- 用户体验:对于不可避免的加载延迟,添加加载状态提示
总结
Geeker-Admin中的ProTable组件在常规场景下表现良好,但在处理复杂树形结构和大量数据时会遇到性能挑战。开发者应根据实际业务需求和数据规模,选择合适的解决方案,在功能丰富性和性能之间取得平衡。对于大数据量场景,更推荐使用专门的虚拟滚动表格组件来保证用户体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
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
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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++
660
307
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
259
322
🔥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
64
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
1.19 K
652
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867