面试题：React性能优化的策略与实践

Question

假设你正在开发一个大型的React应用，页面包含大量列表数据展示，从组件层面和数据层面阐述至少三种可以提升应用加载速度的优化技巧，并说明每种技巧适用的场景。

Answer 1

组件层面

1. 懒加载
   • 适用场景：当列表数据非常多，一屏无法完全展示，且用户不一定需要立刻看到所有数据时。比如电商商品列表，用户可能只会查看前几页商品。
   • 实现方式：使用React.lazy和Suspense组件，对列表组件进行懒加载，只有在用户滚动到相关区域时才加载对应组件。
2. 虚拟列表
   • 适用场景：列表数据量极大，例如社交平台的消息记录列表。即使展示全部数据，用户也只能看到其中一小部分，一次性渲染所有数据会严重影响性能。
   • 实现方式：使用react - virtualized或react - window库，这些库只会渲染视口内可见的列表项，大大减少了DOM元素数量，提升渲染性能。
3. Memoization（记忆化）
   • 适用场景：当列表组件的props不经常变化时。比如列表展示用户基本信息，用户信息修改频率较低，列表组件props相对稳定。
   • 实现方式：对列表组件使用React.memo，当props没有变化时，组件不会重新渲染，减少不必要的渲染开销。

数据层面

1. 数据分页
   • 适用场景：适合数据量庞大的列表，如论坛帖子列表，用户通常不会一次性查看所有帖子，而是分页浏览。
   • 实现方式：在后端接口中实现分页逻辑，前端每次请求只获取当前页的数据，减少数据传输量和渲染量。
2. 数据缓存
   • 适用场景：列表数据不经常变化，比如产品分类列表，更新频率低。频繁请求相同数据会增加服务器负担和网络延迟。
   • 实现方式：使用浏览器本地存储（localStorage）或内存缓存（如在Redux store中缓存），在数据未过期的情况下，直接从缓存中读取数据，减少网络请求。
3. 优化数据请求
   • 适用场景：任何涉及数据请求的列表场景，尤其是在网络环境不稳定或数据量较大时。
   • 实现方式：采用HTTP/2协议，它支持多路复用，能同时处理多个请求，减少请求等待时间；对请求进行合并，比如将多个小的数据请求合并为一个大请求，减少请求次数。