性能优化之php gzencode请求压缩及前端处理及注意事项

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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