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当我们试图在Canvas上绘制10万条动态线段时，挑战也随之而来，帧率暴跌的问题如同拦路虎，阻挡着流畅视觉体验的实现。

想象一下，在Canvas的舞台上，10万条动态线段如同活跃的舞者，每一次舞动都需要Canvas重新计算和绘制。常规渲染下，每一次状态的改变，比如线段的位置、长度或颜色变化，都要实时反映在屏幕上，这对系统资源是巨大的挑战。CPU和GPU忙于不断处理这些高频次的绘制请求，就像疲于奔命的快递员，最终导致帧率暴跌，画面卡顿。这不仅影响用户体验，在一些对实时性和流畅度要求极高的应用场景，如在线绘图工具、数据可视化大屏展示、网页端的图形模拟游戏等，低帧率甚至会让整个应用失去价值。因为用户在这些场景下，需要看到连贯、顺滑的图形变化，卡顿的画面会打断思路、破坏沉浸感。更深层次来看，常规渲染模式下，Canvas的绘制操作与屏幕刷新存在着难以调和的矛盾。屏幕的刷新频率是固定的，通常为60Hz，即每秒刷新60次，这意味着每次刷新的间隔约为16.7毫秒。如果在这16.7毫秒内，CPU和GPU未能完成当帧的绘制任务，就会导致画面延迟，累积起来便形成帧率暴跌。10万条动态线段的绘制，单条线段的计算和绘制可能只需微秒级时间，但10万条叠加在一起，就会轻松突破16.7毫秒的时间窗口，使得每一帧的绘制都“超时”，最终呈现给用户的便是卡顿的画面。

此外，线段的“动态”特性进一步加剧了困境。动态意味着线段的属性处于持续变化中，比如在数据可视化场景中，线段可能随着实时数据的更新而不断改变长度或角度；在游戏场景中，线段可能模拟物体的运动轨迹，位置时刻变动。这种高频次的属性变化，迫使Canvas不断触发重绘，形成“绘制-更