简介
HTML 上的图形渲染主要有两种方案 SVG 和 Canvas,前者更易于使用,而后者潜力更大,本文主要关注如何使用 Canvas 绘制出更多的图形,提供更加流畅的交互。本文的内容有:
- 渲染机制
- 性能瓶颈
- 绘制更多的图形
- 让交互更流畅
- webGL 实现 2D 渲染
渲染机制
我们以简单的一个圆为示例,来对比 SVG 和 Canvas 的渲染:<br /> image.png- SVG 同其他的 HTML 标签一样,每个图形对应一个标签,图形的绘制同 HTML 标签一致
<svg>
<circle cx="100" cy="50" r="40" stroke="black" stroke-width="2" fill="red"/>
</svg>
- 而 Canvas 本质上是一个图片,无论有多少个图形只有一个标签,需要使用 javascript 来绘制图形
<canvas></canvas>
<script>
var ctx=c.getContext("2d");
ctx.strokeStyle = 'black';
ctx.fillStyle = 'red'
ctx.lineWidth = 2;
ctx.beginPath();
ctx.arc(100,50,40,0,2 * Math.PI);
ctx.stroke();
</script>
PS:你可以把 SVG 的理解成制作完一个个的图形放到页面上,而 Canvas 则是使用画笔一个个的绘制图形。<br />这篇文章并不是对比 SVG 和 Canvas 差异的文章,两者的差别 w3cshool 的描述非常准确。
如何拾取图形
circle-hit.gif<br />由于 SVG 的图形是一个个的 HTML 标签,所以 SVG 的图形天然支持浏览器的所有事件。而 Canvas 是一张画布,使用一支笔将图形绘制到画布上后,这些图形就成为了画布的一部分,每个图形都无法独立的对浏览器的事件进行相应。有什么方式判断指定点所在的图形呢?主要有两种方案:
- 浏览器提供了 isPointInPath 和 isPointInStroke 两个方法判定点是否在图形内,点是否在图形的边上。
- 缓存所有图形的属性,使用数学方法来判断指定点所在的图形。
我们依然以一个圆为示例,来看这两种方式:
浏览器的方法
使用浏览器的方法需要重新绘制一遍图形:
ctx.beginPath();
ctx.arc(100,50,40,0,2 * Math.PI);
const inPath = ctx.isPointInPath(100, 100);
const inStroke = ctx.isPointInStroke(100, 100);
- 这是一种使用简单,同时所有图形都适用的方式,但是成本巨大,例如:鼠标每在画布上移动一次,都会导致所有的图形绘制一遍。
- 建议图形个数小于 500 个时使用这个方案。
数学拾取
需要对每种图形提供判断是否在图形内部和图形边上的方法:
function isInCircle(point, x, y, r) {
return distance(point.x, point.y, x, y) <= r;
}
function isInCircleStroke(point, x, y, r, lineWidth) {
const d = distance(point.x, point.y, x, y);
return d <= r + lineWidth / 2 && d >= r - lineWidth / 2;
}
const point = {x: 100, y: 100};
const inPath = isInCircle(point, 100, 50, 40);
const inStroke = isInCircle(point, 100, 50, 40, 2);
- 性能好:从性能上来说数学拾取的性能比使用浏览器的方法要快 20 倍左右
- 实现复杂:从实现上来说需要实现所有几何图形的数学计算,更多的数学计算参考 2D 图形计算
PS:两者的性能测试对比
浏览器 API | 数学计算 | |
---|---|---|
1 | 111.02999997092411 | 4.779999959282577 |
2 | 110.53000000538304 | 5.694999999832362 |
3 | 117.55500000435859 | 7.979999994859099 |
4 | 126.2599999899976 | 5.354999972041696 |
5 | 110.8949999907054 | 4.725000006146729 |
6 | 121.6549999662675 | 6.2049999833106995 |
7 | 121.18500005453825 | 4.529999976512045 |
8 | 116.78500002017245 | 8.094999997410923 |
9 | 124.06000000191852 | 8.925000031013042 |
10 | 124.42499998724088 | 4.849999968428165 |
平均值 | 118.43799999915063 | 6.113999988883734 |
更多更快的拾取方案可以参考 2D 图形拾取方案
图形的更新
对于 SVG 的图形来说,直接修改对应标签的属性即可,有浏览器控制刷新图形。但是对于 Canvas 来说需要清除整个画布,重新绘制所有的图形,也就是说 Canvas 画布上有 10W 个图形,仅仅更新一个图形时,其他 99999 个图形也需要重新绘制。
function drawAll() {
// 绘制所有图形
}
function repaint() {
ctx.clearRect(0, 0, width, height);
drawAll();
}
性能瓶颈
从上面的渲染机制我们可以自然的推导出 Canvas 的图形渲染的性能瓶颈主要在三方面:
- 同一时间绘制过多的图形,会阻塞浏览器的进程,导致页面不能响应
- 鼠标在画布上移动时,如果不能及时捕捉鼠标,会导致卡顿
- 图形更新时,重绘的时间过长,则帧率非常低
渲染的成本
我们以绘制 1W 个圆作为示例,来看一下单次绘制的成本: image.png需要 51 ms,假如我们要绘制 10W 个点,则需要 510ms
拾取的成本
前面我们测试过图形拾取和数学拾取的差异,1W 个圆的拾取需要 11ms左右,如果再加上图形刷新的响应,可以预期帧率会非常低。
更新的成本
我们以鼠标在画布上移动,移入一个圆这个圆变颜色,我们来看一下画布整体刷新时的效果:<br /> circle-hit1.gif- 可以看到明显的延迟,鼠标移动开一段距离后,点才响应
- 鼠标移动过的路径,大部分圆没有响应
<br />可以看到动画的帧率在 8 帧左右
绘制更多的图形
首次渲染时的优化
当一次渲染的图形过多时,将一次渲染分成多次渲染,每次渲染时间增加几毫秒的间隔,这时候就不会卡顿: image.png<br />这种方案虽然会增加总的渲染时长,但是可以降低页面的卡顿感,对所有图形进行整体更新时也可以使用这个方案,但是进行交互时这种方案会带来一定的延迟。
draw2.gif
- 这是一个 10W 个点渲染(局部 画布 1000 * 1000,这里仅显示了500* 500 的范围)的效果,可以保证近乎 60帧的效果
- 分段渲染的核心在于中间空白的间隔要足够小,这里面有很多的算法,就不在这里展开
- 分段渲染时数据更新时怎么处理,可以参考 react fiber 的实现。
频繁渲染的优化
鼠标在画布上移动时,不断的导致重绘,我们只要能够保证 60 帧的重绘频率即可,所以重绘的间隔不能小于 16ms,我们可以将持续渲染的同步机制,改成每 16 ms 渲染的异步延迟渲染机制,这样可以大大降低重绘的频率。
image.png <br />异步渲染依然有很多需要思考的地方,可以参考延迟渲染实现更新的优化
我们可以实现图形的局部刷新,在局部刷新时仅清空图形所在的包围盒,所有与这个包围盒相交的图形全部刷新,这时候我们来看上面的两个示例:当鼠标在画布上移动时,这就流畅多了,基本上没有延迟
circle-hit4.gif 同样的动画,可以看到支持了局部刷新后可以直接到达 60 帧<br /> circle-hit3.gif 局部刷新的具体实现比这复杂的多,后面我会写一篇更详细的关于局部刷新的文章,这里可以参考 局部刷新文档拾取的优化
拾取的优化我们在上面已经进行了简单的说明,数学拾取的性能远远超过使用浏览器的方法来拾取,更多的拾取方案参考:2D 图形拾取方案
webGL 实现 2D 渲染
渲染性能的提升
由于 webGL 的渲染是在 GPU 中进行,可以显著的提升渲染效率,可以看下面的示例:
draw3.gif- 这是一个 80 * 80 * 80 = 512000 个点的示例
一些限制
- 由于 webGL 的渲染时基于光栅(点),所以绘制线时本质上是通过一个个的点来绘制,逐点计算贝塞尔等曲线不现实,因此绘制的这些曲线不够平滑。
- 绘制图形时尽量不要直接在 cpu 中计算各个图形的几何模型,而使用 shader 对图形进行计算和渲染,否则性能反而会下降
- 文本的渲染非常复杂,也不会带来性能的提升
总结
这些优化大部分已经在 2D 绘图引擎 G上实现 ,2D 图形的渲染优化主要在异步渲染、拾取加速和局部渲染三个方面,但是每个方面都非常复杂,都可以独立成章,本文仅仅是从思路上进行讲解,更多更细的分析都会在后面提供独立的章节进行讲解,敬请期待!
AntV 官网:https://antv.vision/
2D 绘图引擎 G:https://github.com/antvis/g
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