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性能优化之php gzencode请求压缩及前端处理及注意事项

性能优化之php gzencode请求压缩及前端处理及注意事项

作者: e_payne | 来源:发表于2017-01-15 11:54 被阅读1275次

    在前端开发过程中,性能优化是非常重要的一部分,或许两到三秒的时间都将有不一样的体验;而且,对于目前前端开发,很多框架的使用,从而导致在开发过程中都会使用ajax和json的方式进行前后台的数据交互,在这过程中,如何优化ajax请求就非常重要;

    我们在微信页面项目中,使用vue进行架构,vue resource进行ajax请求;由于做的企业服务;公司组织架构数据量就会因为公司的人员较多而导致数据量过大,请求时间过于长而导致体验很差;

    所以最后后台尝试使用php gzencode对请求进行数据压缩;根据后台测试,对压缩后数据量,能够达到只有没有压缩之前数据量的十分之一,效果相当不错,后面的就是前端如何解析数据;

    我们前端架构中,使用了node js中间层,主要负责前端页面路由及与后台php进行请求中转;

    在使用请求压缩过程中,前端处理以下几个注意事项:
    1、在node层中转时,由于需要能够正确返回已经进行压缩后的数据,即The encoded string字符;所以在通过看request api;有如下:

    encoding:
    - Encoding to be used onsetEncoding of response data. Ifnull, thebody is 
    returned as aBuffer. Anything else**(including the default value ofundefined)**
    will be passed as the[encoding(http://nodejs.org/api/buffer.html#buffer_buffer)
    parameter totoString()(meaning this is effectivelyutf8 by default). 
    (**Note:**if you expect binary data, you should setencoding: null.)
    

    可以看出,在node中使用request模块时,因为需要能够正确返回压缩数据,需要在node端请求php时:

    request({    
            headers: headers_params,   
            uri: serviceURL,   
            method: 'GET',    
            encoding: config.isCompress ? null : undefined,   
            timeout: 180000
         }, function (error, response, body) {
    })
    

    即,如果需要压缩,则encoding: null;如果不需要压缩,则encoding: undefined;

    2、在前端,ajax正确返回encoded数据后,需要将其转换成正常的string数据;此时,就使用了一个pako进行数据解析:

    var compressToString = function (data) {   
             if (window.pako) {        
                    try {           
                           var binData = new Uint8Array(data); 
                           var _data = pako.inflate(binData);
                           try {
                                var array = new Uint16Array(_data);
                                var strData = String.fromCharCode.apply(null, array);
                                //var strData = handleCodePoints(array); //注意事项3会解释
                           } catch (e) {
                                console.log(e)
                           }
                           return strData;
                    } catch (e) {
                           return data;
                    }
             }
             return data;
    };
    

    3、通过2中方式,可以正确解析数据,但是,当数据量过大时,pako会报错误Maximumcallstacksizeexceeded;所以需要如下方式处理:

    function handleCodePoints(array) {
        var CHUNK_SIZE = 0x8000; // arbitrary number here, not too small, not too big
        var index = 0;
        var length = array.length;
        var result = '';
        var slice;
        var arr = [];
        for (var i = 0, _i = array.length; i < _i; i++) {
            arr[i] = array[i];
        }
        while (index < length) {
            slice = arr.slice(index, Math.min(index + CHUNK_SIZE, length)); // `Math.min` is not really necessary here I think
            result += String.fromCharCode.apply(null, slice);
            index += CHUNK_SIZE;
        }
        return result;
    }
    

    在注意事项2中,将var strData = String.fromCharCode.apply(null, array);这段代码换成var strData = handleCodePoints(array);,即将所有数据进行循环分块解析;

    综上,使用请求压缩的方式,可以减少很多的数据请求,对于性能中请求优化是一个很好的方式;在前端处理过程中,也有不少的坑;

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