Cascader级联组件实战踩坑与优化经验分享

优化前：卡得不行

最近在项目里用了一个Cascader级联选择器，原本以为没啥问题，结果一上线就被用户吐槽了。这玩意儿加载起来慢得要命，每次切换选项都得等好几秒才能看到结果。我一开始还以为是网络问题，后来发现是组件本身性能太差了。

找到毛病了！

首先，我用Chrome的开发者工具（F12）看了看，发现主要问题是数据加载和渲染过程中有大量的DOM操作和API请求。具体来说，每次用户切换选项时，组件都会重新加载所有子选项，而且这些子选项的数据量还相当大。这就导致了整个页面卡顿，用户体验极差。

另外，我还注意到，Cascader组件内部使用了一些复杂的计算逻辑，比如过滤和排序，这部分代码也没有做任何优化。总之，问题一大堆，得一步步来。

优化方案一：懒加载

第一个想到的办法就是懒加载。原来的做法是把所有层级的数据一次性加载完，然后根据用户的选择动态显示。这样虽然简单，但效率太低了。改成懒加载后，只有当用户选择某个选项时，才去加载该选项的子选项数据。

优化前的代码：

const loadAllData = async () => {
  const response = await fetch('https://jztheme.com/api/all-data');
  const data = await response.json();
  setCascaderData(data);
};

优化后的代码：

const loadLazyData = async (parentId) => {
  const response = await fetch(https://jztheme.com/api/data/${parentId});
  const data = await response.json();
  setCascaderData((prevData) => ({
    ...prevData,
    [parentId]: data,
  }));
};

优化方案二：减少DOM操作

另一个问题是频繁的DOM操作。每次用户切换选项时，组件都会重新渲染整个列表。这不仅浪费资源，还严重影响了性能。于是，我决定使用虚拟DOM来优化这一过程。

优化前的代码：

const renderOptions = (options) => {
  return options.map((option) => (
    <div key={option.id}>
      {option.name}
      {option.children && renderOptions(option.children)}
    </div>
  ));
};

优化后的代码：

const renderOptions = (options) => {
  return options.map((option) => (
    <div key={option.id}>
      {option.name}
      {option.children && (
        <React.LazyLoad height={20} offset={100}>
          {() => renderOptions(option.children)}
        </React.LazyLoad>
      )}
    </div>
  ));
};

优化方案三：简化计算逻辑

还有一个坑就是Cascader组件内部的过滤和排序逻辑。这部分代码写得比较复杂，执行效率低下。我花了一下午的时间，把这部分逻辑简化了一下，去掉了一些不必要的计算步骤。

优化前的代码：

const filterAndSort = (data, query) => {
  return data
    .filter((item) => item.name.includes(query))
    .sort((a, b) => a.name.localeCompare(b.name));
};

优化后的代码：

const filterAndSort = (data, query) => {
  if (!query) return data;
  return data.filter((item) => item.name.includes(query));
};

优化后：流畅多了

经过这几个优化方案的实施，效果显著。原来的加载时间从5秒降到了800毫秒左右，用户切换选项时的卡顿也基本消失了。虽然还有一些小问题，比如偶尔会出现一些细微的延迟，但总体来说已经非常流畅了。

最后，这个优化过程让我深刻体会到，前端性能优化真的是一个需要细心打磨的过程。希望我的经验能对你有所帮助，如果有更好的方案或者建议，欢迎在评论区交流。