记录--记录用前端代替后端生成zip的过程，速度快了 57 倍！！！-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了记录--记录用前端代替后端生成zip的过程，速度快了 57 倍！！！。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助

业务场景：

产品有个功能是设置主题。类似手机自动切换壁纸，以及其他功能颜色，icon，字体等。

管理员需要在后端管理系统多次下载不同主题，（至于要干啥就不说了...），主题中可能有 30 ~ 100个高清壁纸, icon 等。现在每次下载主题（31张高清图片）至少需要 10s。有什么方法能够优化下。

因为代码不具备可复用性，因此部分代码直接省略，思路为主

原始逻辑

  public async getZip(themeId: string, res: any) {
    const theme = await this.model.findById(themeId); // 从数据库

    // 这里需要借用一个服务器上的主题模板文件夹 template/，
    
    /*
       theme = {
              wallpapers: [
                  { url: 'https://亚马逊云.com/1.jpg', ... },
                  ...
              ]
       }
    */
    
    // for 循环遍历 theme.wallpapers , 并通过 fetch 请求 url，将其写进 template/static/wallpapers 文件夹中
    theme.wallpapers.map((item) => {
        const response = await fetch(item.url);
        const buffer = new Uint8Array(await response.arrayBuffer());
        await fs.writeFile(`template/wallpapers/${fileName}`, buffer);
    })
    
    // ... 还有其他一些处理
    
    // 将 template 压缩成 zip 文件，发送给前端
  }

思考 ing ...

1 利用图片可以被浏览器缓存

当一次下载主题从请求亚马逊云的图片数据，这步没有问题。但是当重复下载的时候，之前下载过的图片又会再次下载，操作人员每次都需要等个十几秒，这就不太友好了。这部分时间花费还是挺多的。

可以利用下浏览器能够将图片缓存到 disk cache 中的特点，将这部分的代码逻辑放到前端完成，因为还需要对压缩包中的文件做一些处理，因此需要借助下 jszip 这个库。

看下改后的代码

onDownload () {
    // 请求拿到 theme 数据
    const theme = api.getTheme() 
    const template = api.getTemplate() // Blob
    
    const zip = new JSZip()
    await zip.loadAsync(getTmplResp) // 读取 template.zip 文件数据
    
    console.time('handle images')
    const wallpaperList = theme.wallpapers
    for (const wallpaper of wallpaperList) {
      const response = await fetch(wallpaper.url) // 请求图片数据
      const buffer = new Uint8Array(await response.arrayBuffer())
      const fileName = wallpaper.url.split('/').pop()
      zip.file(`static/wallpapers/${fileName}`, buffer, { binary: true }) // 写进压缩包
    }
    console.timeEnd('handle images') // 统计用时
    
    // 还需要读取 template.zip 中的 config.json, 然后修改，重新保存到 template.zip 中
    ...
    
    // 导出 template.zip
    zip.generateAsync({ type: 'base64' }).then(
      (base64) => {
        const link = document.createElement('a')
        link.href = 'data:application/zip;base64,' + base64
        link.download = 'template.zip'
        link.target = '_blank'
        link.style.display = 'none'

        document.body.appendChild(link)
        link.click()
        document.body.removeChild(link)
      },
      (err) => {
        console.log('打包失败', err)
      }
    )
}

优化完成

当第一次下载时，handle images 步骤耗时 20 - 21 s，流程和后端差不多。

当第二次下载时，handle images 步骤耗时 0.35s - 0.45 s。会直接读取 disk cache 中的图片数据，50 ms 内就完成了。

速度快了 57 倍有余！！！, 你还能想到其他优化方式吗？继续往后看 🍒

第一次请求各个图片耗时

记录--记录用前端代替后端生成zip的过程，速度快了 57 倍！！！

第二次请求各个图片耗时

记录--记录用前端代替后端生成zip的过程，速度快了 57 倍！！！

2 并发请求

我们都知道，浏览器会为每个域名维持 6 个 TCP 链接（再拓展还有域名分片知识），我们是否可以利用这个特点做些什么？

答案是：并发上传

通过上面的代码，可以看到，每个图片请求都是串行的，一个图片请求完了再进行下一个图片请求。我们一次请求 4 个图片，这样就更快了。

首先写一个能够管理并发任务的类

export class TaskQueue {
  public queue: {
    task: <T>() => Promise<T>
    resolve: (value: unknown) => void
    reject: (reason?: any) => void
  }[]
  public runningCount: number  // 正在执行的任务数量
  public tasksResloved?: (value: unknown) => void
  public tasksRejected?: (reason?: any) => void

  public constructor(public maxConcurrency: number = 4) { // 最多同时执行 4 个任务
    this.queue = [] // 任务队列
    this.runningCount = 0
  }
  
  // 添加任务
  public addTask(task) {
    return new Promise((resolve, reject) => {
      this.queue.push({ task, resolve, reject })
    })
  }
    
  // 执行
  public run() {
    return new Promise((resoved, rejected) => {
      this.tasksResloved = resoved
      this.tasksRejected = rejected
      this.nextTask()
    })
  }

  private nextTask() {
    if (this.queue.length === 0 && this.runningCount === 0) {
      this.tasksResloved?.('done')
      return
    }
    
    // 如果任务队列中还有任务， 并且没有到最大执行任务数，就继续取出任务执行
    while (this.queue.length > 0 && this.runningCount < this.maxConcurrency) {
      const { task, resolve, reject } = this.queue.shift()
      this.runningCount++
      task()
        .then((res) => {
          this.runningCount--
          resolve(res)
          this.nextTask()
        })
        .catch((e) => {
          this.runningCount--
          reject(e)
          this.nextTask()
        })
    }
  }
}

改造代码

onDownload () {
    // 请求拿到 theme 数据
    const theme = api.getTheme() 
    const template = api.getTemplate() // Blob
    
    const zip = new JSZip()
    await zip.loadAsync(getTmplResp) // 读取 template.zip 文件数据
    
    console.time('handle images')
    const wallpaperList = theme.wallpapers
    
    // 注释之前的逻辑
    // for (const wallpaper of wallpaperList) {
    //   const response = await fetch(wallpaper.url) 
    //   const buffer = new Uint8Array(await response.arrayBuffer())
    //   const fileName = wallpaper.url.split('/').pop()
    //   zip.file(`static/wallpapers/${fileName}`, buffer, { binary: true }) 
    // }
    
    const taskQueue = new TaskQueue() // 新建任务队列，默认同时执行 4 个
    for (const wallpaper of wallpaperList) {
      taskQueue
        .addTask(() => fetch(wallpaper.url)) // 添加任务
        .then(async (res) => {  // 任务执行完后的回调
          const buffer = new Uint8Array(await (res as Response).arrayBuffer())
          const fileName = wallpaper.url.split('/').pop()
          zip.file(`static/wallpapers/${fileName}`, buffer, { binary: true })
        })
        .catch((e) => console.log('壁纸获取失败', e))
    }
    await taskQueue.run()  // 等待所有图片都拿到
    console.timeEnd('handle images') // 统计用时
    
    // 还需要读取 template.zip 中的 config.json, 然后修改，重新保存到 template.zip 中
    ...
    
    // 导出 template.zip
    zip.generateAsync({ type: 'base64' }).then(
      (base64) => {
        const link = document.createElement('a')
        link.href = 'data:application/zip;base64,' + base64
        link.download = 'template.zip'
        link.target = '_blank'
        link.style.display = 'none'

        document.body.appendChild(link)
        link.click()
        document.body.removeChild(link)
      },
      (err) => {
        console.log('打包失败', err)
      }
    )
}

大功告成！

当第一次下载时，handle images 步骤耗时 7 s，速度是之前的 3 倍。

当第二次下载时，handle images 步骤耗时 0.25s，速度是之前的 1.4 - 1.8 倍