性能优化最常见的落脚点是在网络和dom上，但是在大数据量的场景下，由于Vue本身的特性，可能会造成js运行层面的性能问题，这篇文章讨论的就是针对这一部分的性能优化方案。

模拟一个大数据量的场景

// App.vue

let i = 0

while (i++ < 50000) {

user.push({

id: i,

age: 18,

name: `kunkun_${i}`,

alais: 'Irving',

gender: 'female',

education: 'senior high school',

height: 'xxx',

weight: 'xxx',

hobby: 'xxx',

tag: 'xxx',

skill: {

sing: 0,

dance: 0,

rap: 0,

basketball: 100,

},

})

}

export default {

data: {

userList: user,

},

computed: {

firstUser() {

const userList = this.userList

return userList.length ? userList[0] : {}

},

total() {

return this.userList.length

},

},

}复制代码

如以上代码所示，模拟了5万个用户，每一个用户拥有id, name, age等等字段。 jsfiddle

打开chrome devtool的Performance工具，可以看到，渲染这个组件的过程中，Observer这个阶段耗时2.19s(测试机器配置为桌面端i7，16g内存)。

接下来，我会一步一步的把这一段耗时减少到10ms。

分析原因

众所周知，Vue在渲染组件的时候，会对data对象进行改造，遍历data的key，调用defineProperty方法定义它的setter和getter。如果某个字段是Object，或者Array，还会递归的对这个字段进行上诉操作。

通常情况下，这个操作耗时是很短的，但是当数据量非常大的时候，对每一个数据项的每一个字段都进行defineProperty的操作就是一个昂贵的操作，所以性能优化的出发点就是减少defineProperty的次数。

Step 1, 减少无用字段

在这个模拟的例子当中，其实我只需要2个字段，一个是name，一个是id(id甚至也可以不要)，所以我把多余的字段都去掉，一共减少了8个String类型的字段，和一个Object类型的字段，可以减少 (8 + 4) * n次defineProperty操作和n次递归调用。看看结果如何。

Observer这个操作从2.2s减少到了515ms，提升还是比较大的。

Step2，数据扁平化

在当前版本(2.x)的Vue当中，对于数据变动的检测有许多限制，比如不能检测对象属性的添加和删除；不能检测到通过数据索引直接设置数据项等等。

所以，当一个数组的数据项都是基本数据类型的时候，Vue不会进行任何操作。

首先，把user数据拍扁

const user = []

let i = 0

while (i++ < 50000) {

user.push(`kun_${i}`, i) // 通过index为基数还是偶数分辨是name还是id

}复制代码

然后，相应的改变computed的计算方法，不影响渲染逻辑和业务逻辑

...

computed: {

firstUser() {

const userList = this.userList

return userList.length ? { name: userList[0], id: userList[1] } : {}

},

total() {

return this.userList.length / 2

},

}

...

复制代码

看看结果如何

从上图可以看出，结果非常的明显，从515ms直接减少到了7ms，几乎完全避免了性能损耗。

Step3，利用computed

到此为止，性能上的问题已经解决了，但是扁平的数据会影响业务代码的开发效率和可读性，同时数据和它的index产生了深耦合，如果我们需要添加一个字段使用或者改变下顺序，很容易出问题。

不过，我们可以利用computed计算属性把已经被拍扁的数据重新组装起来。由于Vue的响应式数据改造只针对data选项和props选项，不包括computed，所以只会产生很少的函数运行耗时。

export default {

data() {

return {

// 扁平的数据存起来

originSserList: user,

}

},

computed: {

firstUser() {

const userList = this.userList

return userList.length ? userList[0] : {}

},

total() {

return this.userList.length

},

// 重新'组装'便于使用的计算属性，不影响原本的渲染和业务逻辑

userList() {

const result = []

const user = this.originSserList

for(let i = 0; i < user.length; i += 2) {

const name = user[i]

const id = user[i + 1]

result.push({ name, id })

}

return result

},

},

}

复制代码

看看这种情况下的Performance。

仅仅只是多出了10ms的函数运行时间。

到这里，在无需改动任何的渲染逻辑和业务逻辑的情况下，将js的运行时间从2.2s减少到了10ms左右，提升了200倍。并且这些数据是在桌面端i7处理器下得到的，大大超越了绝大部分的用户的机器性能，更不用说移动端了，所以在实际的大数据量场景下，能取得更加明显的用户可感知的性能提升。

Step4，数据静态化

没想到吧，还有Step4？已经没有优化空间了呀。

在这个模拟的场景里面，确实没有优化的空间了，不过，并不是所有的数据都可以很好的进行扁平化处理，这可能涉及到方方面面的原因与权衡。那么这种情况下，如何进行优化呢？

通常在Vue组件当中，都是把数据放在data选项当中，Vue会对data选项中的数据进行响应式改造，我称之"动态数据"或者"响应式"数据，但是并不是所有的数据都是会发生变化的，很多时候，特别是大数据量场景下的数据是不会或者很少发生变化的，这种情况下，就没有必要把它放到data选项中去，而是在beforeCreated当中进行数据初始化，也不会影响数据的使用。

beforeCreated() {

this.userList = xxx // 记得把data当中的userList删掉

}

复制代码

这种处理方式，我称之为数据静态化，这种数据，我称之为"静态数据"。

但是，有一点需要特别的注意，静态数据并不在Vue的响应式系统当中，也就是说当你进行this.userList = newUserList时，视图不会重新渲染，对应的computed计算属性也不会重新计算。没有了Vue提供的响应式系统，如果数据变动的时候，我们需要手动的去计算对应的数据，可能还需要配合$forceUpdate这个api去重新渲染视图。此时，需要在性能和代码可读性与开发效率上进行取舍与权衡。

总结

由于Vue的响应式系统，大数据量场景下可能会造成js运行层面的性能问题，可以通过3个方法去解决

减少无用字段

数据扁平化

数据静态化

这3个方法相互并不冲突，可以根据实际情况选择其中的1种或多种方法进行组合。