iis服务器助手广告广告
返回顶部
首页 > 资讯 > 精选 >JS前端千万级弹幕数据循环优化的方法
  • 361
分享到

JS前端千万级弹幕数据循环优化的方法

2023-07-02 18:07:04 361人浏览 安东尼
摘要

这篇文章主要介绍“js前端千万级弹幕数据循环优化的方法”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“JS前端千万级弹幕数据循环优化的方法”文章能帮助大家解决问题。1、如何删除数组中的元素场景:有一个

这篇文章主要介绍“js前端千万级弹幕数据循环优化的方法”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“JS前端千万级弹幕数据循环优化的方法”文章能帮助大家解决问题。

    1、如何删除数组中的元素

    场景:有一个数组,需要删除满足条件的数组。

    示例

    const arr = [1,2,3,4,5,6,7,8]

    删除小于5的元素,删除后的元素为

    const arr2 = [5, 6, 7, 8]

    代码实现:

    const arr = [1,2,3,4,5,6,7,8]for(let i = 0, len = arr.length; i < len; i++) {if(arr[i] < 5) {arr.splice(i, 1)}}

    结果如下

    arr = [2, 4, 5, 6, 7, 8

    不是我们预期的结果

    分析原因:删除操作会使得对应索引值位上的元素清空,整个数组中的元素向前移动一位,补位的元素会填充到执行删除操作的索引值位置上,移位之后如果不进行任何操作继续下一个循环,会导致补位元素跳过遍历,为了防止这种补位元素跳过遍历现象,应该在删除操作后将索引值减1,对执行删除操作的索引值位置再进行一次遍历 。

    改进:

    const arr = [1,2,3,4,5,6,7,8]for(let i = 0, len = arr.length; i < len; i++) {if(arr[i] < 5) {arr.splice(i, 1)    i--;}}// arr = [5, 6, 7, 8] 符合预期

    这个是做了正序循环删除,也可以使用倒序循环删除:

    const arr = [1,2,3,4,5,6,7,8]for(let i = arr.length - 1; i >= 0; i--) {if(arr[i] < 5) {arr.splice(i, 1)}}// arr = [5, 6, 7, 8] 符合预期

    2、10000,000条消息如何优化?

    场景

    弹幕消息发送场景模拟(伪直播形式,没有进度条):假设我们有10000,000条消息,根据视频播放的进度展示对应的消息,不展示历史消息。

    常规思路:

    循环遍历整个消息列表,时刻监听视频播放的进度,根据视频播放的时间戳和消息发送的时间戳先相等,然后展示消息,依次循环。

    产生的问题

    每次视频进度变化都会循环整个消息列表,当循环还没完成,下一个播放进度监听触发了,又开始下一个循环,这样就会造成性能的损耗。

    优化策略

    我们从上面的分析可以看出,当消息发送了一条,就可以从原始数据删除这条消息,然后跳出循环,这样循环的次数始终控制在几次(或者几十次)的范围(有可能同一个时间段同时有几条消息甚至几十条消息)等下一个播放进度监听触发,开始循环原始数据,这是之前以后发送过得数据删除了,就不会再循环删除过的数据,始终循环需要发送的那几条,找到了就直接跳出循环。

    代码实现

    // 模拟原始消息列表,const newList = new Array(10000000).fill(1).map((item, index) => {  return {    time: (index + 1) * 1000,       // 消息发送的时间,一秒一个    content: `这是第${index + 1}s发送的消息` // 消息发送的内容  }})// 发送的消息列表const sendList = [];function getMessage(time) {  let j = 0; // 循环次数  for(let i = 0, len = newList.length; i < len; i++) {    const item = newList[i];    j++;    // 这里的time如果不是1000、2000,而是1234、1214这种,就需要取一个浮动范围    // 我这里就是简单用了定时器,所以比较简单    if(item.time === time) {      sendList.push(newList[i])      newList.splice(i, 1)      i--;    } else if(sendList.length > 0) {        break;    }  }  console.log('播放进度', time)  console.log('循环的次数', j);  console.log('接收的消息的长度', sendList.length, sendList);  console.log('原始消息的长度', newList.length);}let time = 0;// 定时器,1s触发一次setInterval(() => {  time += 1000;  getMessage(time);}, 1000)
    // 消息格式newList = [  {time: 1000, content: '这是第1s发送的消息'},  {time: 2000, content: '这是第2s发送的消息'},  ...]

    效果展示

    JS前端千万级弹幕数据循环优化的方法

    小结

    上面优化策略只有两条

    发送过的消息删除,下次少循环。

    当找到满足条件的数据,直接跳出循环,后面的数据不再循环。

    缺点:使用slice也会消耗性能,不可取,并且操作繁琐。

    游标法代替splice

    我们这里不再使用slice的方案,设置一个游标,记录循环的初始位置,下次循环直接从游标记录的位置开始循环,然后满足查找的条件就break,这样既不破坏原来的数组,也能有效的减少循环的次数。

      let index = 0, sendList =[];  function getMessage(time) {    for(let i = 0, len = newList.length; i < len; i++) {        const item = newList[i];        // 这里的time如果不是1000、2000,而是1234、1214这种,就需要取一个浮动范围        // 我这里就是简单用了定时器,所以比较简单        if(item.time === time) {          index = i;          sendList.push(newList[i])        } else if(sendList.length > 0) {            // 这里的查询结束条件为,对应的时间范围之外没有消息了,并且需要发送的消息列表有消息,才break        // 这里的结束条件想不到什么更好的方案了        break;    }  }}

    上面我们只对视频播放的时候做了优化,如果下次用户进来进度直接接近尾声了,这时候首次查找尾部消息的时候,就需要把前面所有的消息都循环一遍,所以还需要继续优化。

    二分查找

    当首次加载的时候,采用二分法查找到消息开始的位置,当视频播放的时候再根据查找到的index去循环消息体。

    function binarySearch(arr, time) {    let upperBound = arr.length - 1; // 记录长度    let lowerBound = 0; // 记录上次二分的位置    let mid;    // 切半分的位置 小于或等于 1就停止循环了    while (lowerBound <= upperBound) {      // (当前总长度 + 当前中间点位置长度) / 2 = 实际的中间点位置      mid = Math.floor((upperBound + lowerBound) / 2);      const item = arr[mid];      const maxTime = time + 500;      const minTime = time + 500;      // 当输入的值大于中间值时,向后移动一位      if (time > maxTime) {        lowerBound = mid + 1;      } else if (time < minTime) {        // 当输入值小于中间值时,向前移动一位        upperBound = mid - 1;      } else {        return mid; // 找到指定数据位置      }    }    return -1;  }
    function findIndex(startPlayTime: number) {    const searchIndex = binarySearch(this.messageList, time);    // 赋值索引,用于快速发送消息    if (searchIndex !== -1) {      index = searchIndex;    }  }

    关于“JS前端千万级弹幕数据循环优化的方法”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识,可以关注编程网精选频道,小编每天都会为大家更新不同的知识点。

    --结束END--

    本文标题: JS前端千万级弹幕数据循环优化的方法

    本文链接: https://www.lsjlt.com/news/343605.html(转载时请注明来源链接)

    有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com    QQ/279061341

    本篇文章演示代码以及资料文档资料下载

    下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

    下载Word文档
    猜你喜欢
    • JS前端千万级弹幕数据循环优化的方法
      这篇文章主要介绍“JS前端千万级弹幕数据循环优化的方法”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“JS前端千万级弹幕数据循环优化的方法”文章能帮助大家解决问题。1、如何删除数组中的元素场景:有一个...
      99+
      2023-07-02
    • JS前端千万级弹幕数据循环优化示例
      目录引言1、如何删除数组中的元素2、10000,000条消息如何优化?场景常规思路:产生的问题优化策略代码实现效果展示小结游标法代替splice二分查找完结引言 最近做了直播相关的业...
      99+
      2024-04-02
    • MySQL千万级数据优化方案
      简介                           ↓↓↓处理千万级数据的MySQL数据库,可以采取以下优化措施↓↓↓                                                       ...
      99+
      2023-10-24
      mysql 数据库
    • 千万级数据的mysql数据库与优化方法
      本篇内容主要讲解“千万级数据的mysql数据库与优化方法”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“千万级数据的mysql数据库与优化方法”吧!1.对查询进行...
      99+
      2024-04-02
    • MySQL千万级数据的大表优化解决方案
      目录1.数据库设计和表创建时就要考虑性能设计表时要注意:索引简言之就是使用合适的数据类型,选择合适的索引引擎2.sql的编写需要注意优化3.分区分区的好处是:分区的限制和缺点:分区的类型:4.分表5.分库mysql数据库...
      99+
      2022-11-20
      mysql千万级数据 mysql优化
    • MySQL千万级数据表的优化实战记录
      前言 这里先说明一下,网上很多人说阿里规定500w数据就要分库分表。实际上,这个500w并不是定义死的,而是与MySQL的配置以及机器的硬件有关。MySQL为了提升性能,会将表的索引...
      99+
      2024-04-02
    • MySQL千万级数据查询的优化技巧及思路
      随着数据量的不断增长,MySQL千万级数据查询的优化问题也日益引人注目。在这篇文章中,我们将深入探讨MySQL千万级数据查询优化的方法和技巧,以帮助开发者更好地优化MySQL性能。 一、数据库设计 数据库设计是优化查询性能的关键,以下是一些...
      99+
      2023-09-03
      数据库 mysql java
    • mysql千万级数据量根据索引优化查询速度的实现
      (一)索引的作用 索引通俗来讲就相当于书的目录,当我们根据条件查询的时候,没有索引,便需要全表扫描,数据量少还可以,一旦数据量超过百万甚至千万,一条查询sql执行往往需要几十秒甚至更...
      99+
      2024-04-02
    • mysql单表千万级数据查询的方法是什么
      在处理千万级数据的单表查询时,可以采取以下方法来提高查询效率: 使用合适的索引:在主键字段和经常用于查询的字段上创建索引,可以加...
      99+
      2024-03-02
      mysql
    • Kettle--MySQL生产数据库千万、亿级数据量迁移方案及性能优化
      一、Kettle环境搭建 一、Windows主要用于可视化创建数据迁移用到的ktr转换脚本、kjb作业脚本,以及脚本需要配置的DB2信息、读写性能优化信息等,也可直接在客户端完成不同数据库之间的数据迁移。 测试库表及数据 (1)创建测试库表...
      99+
      2023-09-10
      数据库 linux 服务器
    • .Net Core导入千万级数据至Mysql数据库的实现方法
      目录前期准备订单测试表测试环境实现方法:1、单条数据插入2、合并数据插入3、MySqlBulkLoader插入性能测试对比最后​最近在工作中,涉及到一个数据迁移功能,从一...
      99+
      2024-04-02
    • java循环查询数据库优化的方法是什么
      Java循环查询数据库的优化方法有以下几种:1. 批量查询:将多个查询语句合并为一个查询语句,以减少与数据库的交互次数。使用IN关键...
      99+
      2023-09-09
      java 数据库
    • 后端接口返回近万条数据,前端渲染缓慢,content Download 时间长的优化方案
      前言 性能优化,是前端绕过不去的一道门槛,甚是重要。最近一年,也很少有机会在项目中进行前端性能优化,一直在忙于业务开发。 最近终于是来了机会,遇到了这样的场景,心里也甚是激动,写个随笔记录下性能优化的...
      99+
      2023-10-01
      前端 javascript java 性能优化 contentdownload
    • MySQL亿级数据数据库优化的方法是什么
      本篇内容主要讲解“MySQL亿级数据数据库优化的方法是什么”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“MySQL亿级数据数据库优化的方法是什么”吧!对MySQ...
      99+
      2024-04-02
    软考高级职称资格查询
    编程网,编程工程师的家园,是目前国内优秀的开源技术社区之一,形成了由开源软件库、代码分享、资讯、协作翻译、讨论区和博客等几大频道内容,为IT开发者提供了一个发现、使用、并交流开源技术的平台。
    • 官方手机版

    • 微信公众号

    • 商务合作