前端卡顿优化实战经验分享从性能瓶颈到流畅体验的全过程

项目初期的技术选型

最近我们接了一个移动应用的项目，主要是做一个新闻阅读类的App。客户要求是性能要好，用户体验要流畅。刚开始的时候，我们想着用React Native来搞，毕竟跨平台开发方便嘛。但后来考虑到性能问题，还是决定用原生开发。iOS那边用Swift，Android用Kotlin。

最大的坑：性能问题

项目进行到一半的时候，开始遇到一些性能问题。特别是滚动列表的时候，卡顿特别明显。用户在滑动列表时，页面会卡住几秒钟，体验非常差。我们一开始以为是数据加载的问题，优化了几次API调用和数据处理，但效果并不明显。

后来我们发现，问题出在UI渲染上。具体来说，我们的列表项里有一些复杂的布局和图片，导致每次渲染都非常耗时。我们尝试了一些常规的优化手段，比如使用虚拟化列表、减少不必要的重绘等，但效果仍然不理想。

核心代码就这几行

最后我们决定从底层优化，改用RecyclerView来实现列表。以下是优化后的代码示例：

// 自定义ViewHolder
class NewsViewHolder(itemView: View) : RecyclerView.ViewHolder(itemView) {
    fun bind(news: News) {
        itemView.titleTextView.text = news.title
        itemView.summaryTextView.text = news.summary
        Glide.with(itemView.context)
            .load(news.imageUrl)
            .into(itemView.thumbnailImageView)
    }
}

// RecyclerView适配器
class NewsAdapter(private val newsList: List) : RecyclerView.Adapter() {
    override fun onCreateViewHolder(parent: ViewGroup, viewType: Int): NewsViewHolder {
        val view = LayoutInflater.from(parent.context).inflate(R.layout.news_item, parent, false)
        return NewsViewHolder(view)
    }

    override fun onBindViewHolder(holder: NewsViewHolder, position: Int) {
        holder.bind(newsList[position])
    }

    override fun getItemCount(): Int {
        return newsList.size
    }
}

这里我们用了Glide来加载图片，Glide自带缓存机制，可以有效减少网络请求和内存消耗。同时，通过自定义ViewHolder，我们把每个列表项的绑定逻辑封装起来，减少了每次绘制时的计算量。

谁更灵活？谁更省事？

在优化过程中，我们也尝试了几种不同的方案。比如使用ConstraintLayout来简化布局，减少嵌套层级。但后来发现，对于这种动态内容较多的列表，还是用LinearLayout或者RelativeLayout更合适。虽然ConstraintLayout功能强大，但在性能上反而不如传统的布局方式。

此外，我们还尝试了使用DiffUtil来提高数据更新的效率。DiffUtil可以高效地计算出新旧数据集之间的差异，并只更新有变化的部分。这样可以避免每次数据更新时都重新绘制整个列表。下面是DiffUtil的简单示例：

val diffCallback = object : DiffUtil.Callback() {
    override fun getOldItemPosition(oldItem: Any): Long {
        return (oldItem as News).id
    }

    override fun getNewItemCount(): Int {
        return newNewsList.size
    }

    override fun areItemsTheSame(oldItemPosition: Int, newItemPosition: Int): Boolean {
        return oldNewsList[oldItemPosition].id == newNewsList[newItemPosition].id
    }

    override fun areContentsTheSame(oldItemPosition: Int, newItemPosition: Int): Boolean {
        return oldNewsList[oldItemPosition] == newNewsList[newItemPosition]
    }
}

val diffResult = DiffUtil.calculateDiff(diffCallback)
diffResult.dispatchUpdatesTo(adapter)

通过这种方式，我们可以显著减少列表更新时的卡顿现象。不过需要注意的是，DiffUtil的实现相对复杂，需要对数据模型有一定的了解。

踩坑提醒：这三点一定注意

在优化过程中，我们踩了不少坑，这里总结一下：

• 尽量减少布局的嵌套层级，避免使用复杂的布局结构。
• 使用图片加载库（如Glide）来优化图片加载，合理设置缓存策略。
• 利用DiffUtil来提高数据更新效率，减少不必要的重绘。

当然，这些只是我们在项目中遇到的一些常见问题，实际项目中的情况可能会更加复杂。希望这些经验能帮到你。

回顾与反思

经过这一轮优化，我们的App在性能上有了很大的提升。用户反馈也比之前好了很多，不再有明显的卡顿现象。不过，还有一些小问题没有完全解决，比如某些特定设备上的性能表现还有待优化。但总体来说，这次优化还算成功。

以上是我个人在这个项目中的实战经验，希望对你有帮助。如果你有更好的优化方法或建议，欢迎在评论区交流。