前端性能问题分析
基于对该Vue文件的详细分析,我已识别出影响页面1性能的主要问题。让我为您整理一个完整的性能分析报告。
页面1性能问题分析报告
📊 文件基本信息
- 文件大小: 252KB
- 代码行数: 8,351行
- 组件数量: 20+ 个子组件
🔴 主要性能瓶颈
1. 文件体积过大(严重)
// 虽然使用了异步组件,但仍有大量同步导入
import 'leaflet-geotiff';
import 'leaflet-geotiff/leaflet-geotiff-plotty';
import 'leaflet-draw';
import 'leaflet-draw/dist/leaflet.draw.css';
import shp from 'shpjs';
import * as turf from '@turf/turf';
import axios from 'axios';
问题:
- 单文件8351行代码,严重违反单一职责原则
- 初始bundle体积过大,导致首屏加载慢
- 所有代码在页面加载时一次性解析
2. 大量同步库导入(严重)
import 'leaflet-geotiff';
import 'leaflet-geotiff/leaflet-geotiff-plotty';
import shp from 'shpjs';
import * as turf from '@turf/turf';
import { Map as MapTilerMap, MapStyle, config } from '@maptiler/sdk';
import { WindLayer, TemperatureLayer, ColorRamp, PrecipitationLayer } from '@maptiler/weather';
import '@maptiler/sdk/dist/maptiler-sdk.css';
问题:
- Leaflet、Turf.js、MapTiler等大型GIS库同步加载
- 这些库总计可能超过500KB+
- 阻塞主线程执行
3. 地图图层管理复杂(严重)
const map = ref(null);
const layerGroup = ref(L.layerGroup());
const allLayers = ref([]);
const geojsonFarmLayers = ref([]);
const geojsonPlotLayers = ref([]);
const diseaseLayerGroup = ref(null);
const sensorLayerGroup = ref(null);
const windLayer = ref(null);
const temperatureLayer = ref(null);
const rainfallLayer = ref(null);
问题:
- 多个图层组同时存在内存中
- 没有图层虚拟化或按需加载
- 地块数量多时会创建大量DOM元素
4. 大量响应式数据(中等)
const view1 = ref(false);
const view2 = ref(false);
const view3 = ref(false);
const view4 = ref(false);
const view5 = ref(false);
const showNongchangDatu = ref(false);
const showHandlePlotTools = ref(true);
const showNongshirenwuFlag = ref(false);
// ... 还有40+ 个ref变量
问题:
- 50+ 个响应式变量
- 每次更新都会触发Vue的响应式系统
- 可能导致不必要的组件重渲染
5. 复杂的气象图层实现(严重)
const loadWeatherLayer = async (type, boundaryUrl = '/shpfile/QX.zip', options = {}) => {// 400+ 行的复杂图层加载逻辑const WeatherCanvasLayer = L.Layer.extend({// 创建MapTiler地图实例// 多个事件监听器// 复杂的边界遮罩计算});
}
问题:
- 每次加载气象图层都创建新的MapTiler实例
- 频繁的坐标转换和裁剪路径计算
- Canvas渲染性能开销大
6. 定时器和轮询(中等)
timeUpdateTimer = setInterval(TopDateAndTime, 1000);
// 每秒更新时间
irrigationMonitorTimer = null; // 灌溉监控定时器
问题:
- 每秒更新顶部时间
- 可能存在其他轮询请求
- 累积的定时器回调影响性能
7. 事件监听器管理(中等)
window.eventBus.addEventListener('irrigation-plot-update', irrigationHandler);
window.eventBus.addEventListener('pest-control-plot-update', pestControlHandler);
window.eventBus.addEventListener('showSensorsOnMap', sensorDisplayHandler);
window.addEventListener('showSensorsOnMap', sensorDisplayHandler);
问题:
- 大量全局事件监听器
- 重复的事件监听(window和eventBus)
- 可能导致内存泄漏
8. 缺少请求缓存和节流(中等)
虽然代码导入了requestCache工具,但未见广泛使用:
import requestCache from '@/utils/requestCache';
9. 组件异步加载配置问题(轻微)
const createAsyncComponent = (loader, delay = 200) => {return defineAsyncComponent({loader: () => {asyncLoadCounter.value += 1;// ...},delay: 200, // 延迟显示loadingtimeout: 10000,});
};
问题:
- delay设置为200ms可能导致闪烁
- timeout 10秒太长
🎯 性能优化建议
优先级 P0(立即执行)
1. 代码拆分 - 按路由/功能模块
# 建议拆分成以下文件结构:
src/views/front-page/
├── index.vue (主页面,100-200行)
├── composables/
│ ├── useMap.js (地图管理)
│ ├── useWeatherLayer.js (气象图层)
│ ├── usePlotManagement.js (地块管理)
│ ├── useSensorManagement.js (传感器管理)
│ └── useTaskManagement.js (任务管理)
├── components/
│ ├── MapView.vue
│ ├── WeatherControl.vue
│ └── PlotControl.vue
└── utils/├── layerUtils.js└── geoUtils.js
2. 库按需加载
// 将大型库改为动态导入
const loadLeafletGeoTiff = () => import('leaflet-geotiff');
const loadTurf = () => import('@turf/turf');
const loadShp = () => import('shpjs');// 仅在需要时加载
async function loadGeoTiffLayer() {const geotiff = await loadLeafletGeoTiff();// 使用geotiff
}
3. 图层虚拟化
// 实现地块按视野加载
const loadPlotsInViewport = (bounds) => {const visiblePlots = allPlots.filter(plot => bounds.contains(plot.center));// 只加载可见区域的地块
};map.on('moveend', debounce(() => {loadPlotsInViewport(map.getBounds());
}, 300));
优先级 P1(短期内完成)
4. 优化响应式数据
// 使用shallowRef减少响应式深度
const allLayers = shallowRef([]);
const geojsonPlotLayers = shallowRef([]);// 使用computed缓存计算结果
const visibleLayers = computed(() => allLayers.value.filter(l => l.visible)
);
5. 添加请求缓存和防抖
import { debounce } from 'lodash-es';// 缓存API请求
const cachedFetchPlotInfo = requestCache.wrap(async (plotId) => {return await axios.get(`/api/plot/${plotId}`);},{ ttl: 5 * 60 * 1000 } // 5分钟缓存
);// 防抖地图操作
const handleMapMove = debounce(() => {updateVisiblePlots();
}, 300);
6. 优化气象图层
// 重用MapTiler实例而非每次创建新实例
let sharedMapTilerInstance = null;const loadWeatherLayer = async (type) => {if (!sharedMapTilerInstance) {sharedMapTilerInstance = new MapTilerMap({...});}// 只切换图层类型switchWeatherLayerType(type);
};
优先级 P2(长期优化)
7. 实现虚拟滚动和懒加载
// 对地块列表使用虚拟滚动
import { useVirtualList } from '@vueuse/core';const { list, containerProps, wrapperProps } = useVirtualList(plotList,{ itemHeight: 50 }
);
8. 使用Web Worker处理复杂计算
// 将GeoJSON处理移到Worker
const geoWorker = new Worker('/workers/geo-processor.js');geoWorker.postMessage({ type: 'processGeometry',data: largeGeojson
});
9. 图片和资源优化
// 使用WebP格式
<img src="@/assets/images/hitlog.webp" alt="Logo">// 懒加载图片
<img v-lazy="imageUrl" alt="...">
10. 添加性能监控
// 使用Performance API监控关键指标
performance.mark('map-init-start');
// ... 地图初始化
performance.mark('map-init-end');
performance.measure('map-init', 'map-init-start', 'map-init-end');const measure = performance.getEntriesByName('map-init')[0];
console.log(`地图初始化耗时: ${measure.duration}ms`);
📈 预期性能提升
实施上述优化后,预期可获得:
- 首屏加载时间: 减少 50-70%
- FCP (First Contentful Paint): 从 3-5s 降至 1-2s
- TTI (Time to Interactive): 从 5-8s 降至 2-3s
- 内存占用: 减少 30-40%
- 地图交互流畅度: 帧率从 20-30fps 提升至 50-60fps
🛠️ 立即可实施的快速优化
- 移除未使用的导入和代码
- 将同步库改为动态导入
- 添加debounce到高频事件
- 使用shallowRef替换部分ref
- 清理不必要的watch和computed
