在日常工作中，有时会遇到一次性往页面中插入大量数据的场景，在数栈的离线开发（以下简称离线）产品中，就有类似的场景。本文将通过分享一个实际场景中的前端开发思路，介绍当遇到大量数据时，如何实现高效的数据渲染，以达到提升页面性能和用户体验的目的。

渲染大数据量时遇到的问题

在离线的数据开发模块，用户可以在 SQL 编辑器中编写 SQL，再通过整段运行/分段运行来执行 SQL。在点击整段运行后，从运行成功日志打印后到展示结果的过程中，有一段时间页面会很卡顿，主要表现为编辑器编写卡顿。

我们是在解决 SQL 最大运行行数问题时，发现了上述需要进行性能优化的场景。

先来梳理下当前代码的设计逻辑：

· 前端将选中的 SQL 传递给服务端，服务端返回一个调度运行的 jobId

· 前端接着以该 jobId 轮询服务端，查询任务的执行状态

· 当轮询到任务已完成时，选中的 SQL 中如果有查询语句，服务端则会按 select 语句的顺序返回一个 sqlId 的数组集合

· 前端基于n个 sqlId 的集合，并发 n个 selectData 的请求

· 所有的 selectData 请求完成后渲染数据

为了保证结果最终的展示顺序和 select 语句顺序一致，我们为单纯的 sqlIdList 循环方法加上了 Promise.allsettled 的方法，使得n个 selectData 的请求顺序和 select 语句顺序一致。

由上述逻辑可以看出，问题可能出现在如果选中的 SQL 中有大量 select 语句的话，会在「整段运行」完成后大批量请求 selectData 接口，再等待所有 selectData 请求完成后，集中进行渲染。此时，就会出现一次性往页面中插入大量数据的场景，导致卡顿。那么，我们怎么解决上述问题呢？

解决思路

可以看出，上述逻辑主要有两个问题：大批量请求 selectData 接口和集中性数据渲染。我们通过如下所示的解决思路去处理这些问题。

任务分组

依旧通过 Promise.allsettled 拿到所有 selectData 接口返回的结果，将原先集中渲染看作是一个大任务，我们将任务拆分成单个的 selectData 结果渲染任务。再根据实际情况，对单个任务进行分组，比如两个一组，渲染完一组再渲染下一组。

拆分完任务，就涉及到了任务的优先级问题，优先级决定了哪个任务先执行。这里采用最原始的“抢占式轮转”，按 sqlIdList 的顺序保留编辑器中的 SQL 顺序。

Promise.allSettled(promiseList).then((results = []) => { const renderOnce = 2; // 每组渲染的结果 tab 数量 const loop = (idx) => { if (promiseList.length <= idx) return; results.slice(idx, idx + renderOnce).forEach((item, idx) => { if (item.status === 'fulfilled') { handleResultData(item?.value || {}, sqlIdList[idx]?.sqlId); } else { console.error( 'selectExecResultDataList Promise.allSettled rejected', item.reason ); } }); setTimeout(() => { loop(idx + renderOnce); }, 100); }; loop(0); }); 

请求分组 + 任务分组

问题中的大批量请求 selectData 接口，也是一个突破点。我们可以将请求进行分组，每次以固定数量的 sqlId 去请求 selectData 接口，比如每组请求 6 个 sqlId 的结果，当前组的请求全部结束后再进行渲染。为了保证效果最优，这里也引入任务分组的思路。

const requestOnce = 6; // 每组请求的数量 // 将一维数组转换成二维数组 const sqlIdList2D = convertTo2DArray(sqlIdList, requestOnce); const idx2D = 0; // sqlIdList2D 的索引 const requestLoop = (index) => { if (!sqlIdList2D[index]) return; const promiseList = sqlIdList2D[index].map((item) => selectExecResultData(item?.sqlId) ); Promise.allSettled(promiseList) .then((results = []) => { const renderOnce = 2; // 每组渲染的结果 tab 数量 const loop = (idx) => { if (promiseList.length <= idx) return; results.slice(idx, idx + renderOnce).forEach((item, idx) => { if (item.status === 'fulfilled') { handleResultData(item?.value || {}, sqlIdList[idx]?.sqlId); } else { console.error( 'selectExecResultDataList Promise.allSettled rejected', item.reason ); } }); setTimeout(() => { loop(idx + renderOnce); }, 100); }; loop(0); }) .finally(() => { requestLoop(index + 1); }); }; requestLoop(idx2D); 

请求分组

上一种方案的代码相对来说又些难以理解，属于上午写，下午忘的逻辑，注释也不好写，不利于维护。基于实际情况，我们尝试下仅对请求作分组处理，看看效果。

const requestOnce = 3; // 每组请求的数量 // 将一维数组转换成二维数组 const sqlIdList2D = convertTo2DArray(sqlIdList, requestOnce); const idx2D = 0; // sqlIdList2D 的索引 const requestLoop = (index) => { if (!sqlIdList2D[index]) return; const promiseList = sqlIdList2D[index].map((item) => selectExecResultData(item?.sqlId) ); Promise.allSettled(promiseList) .then((results = []) => { results.forEach((item, idx) => { if (item.status === 'fulfilled') { handleResultData(item?.value || {}, sqlIdList[idx]?.sqlId); } else { console.error( 'selectExecResultDataList Promise.allSettled rejected', item.reason ); } }); }) .finally(() => { requestLoop(index + 1); }); }; requestLoop(idx2D); 

解决思路解析

· 解决大数据量渲染的问题，常见方法有：时间分片、虚拟列表等

· 解决同步阻塞的问题，常见方法有：任务分解、异步等

· 如果某个任务执行时间较长的话，从优化的角度，我们通常会考虑将该任务分解成一系列的子任务

在任务分组一节，我们将 setTimeout 的时间间隔设置为 100ms，也就是我认为最快在 100ms 内能完成渲染。但假设不到 100ms 就完成了渲染，那么就需要白白等待一段时间，这是没有必要的，这时可以考虑 window.requestAnimationFrame 方法。

- setTimeout(() => { + window.requestAnimationFrame(() => { loop(idx + renderOnce); - }, 100); + }); 

第三节的请求分组，实际上已经达到了渲染任务分组的效果。本文更多的是提供一个解决思路，上述方式也是基于对时间分片的理解实践。

在软件开发中，性能优化是一个重要的方面，但并不是唯一追求，往往还需要考虑多个因素，包括功能需求、可维护性、安全性等等。根据具体情况，综合使用多种技术和策略，找到最佳的解决方案，才是最终目的。

《数栈产品白皮书》：https://www.dtstack.com/resources/1004?src=szsm

《数据治理行业实践白皮书》下载地址：https://www.dtstack.com/resources/1001?src=szsm 想了解或咨询更多有关袋鼠云大数据产品、行业解决方案、客户案例的朋友，浏览袋鼠云官网：https://www.dtstack.com/?src=szkyzg

同时，欢迎对大数据开源项目有兴趣的同学加入「袋鼠云开源框架钉钉技术qun」，交流最新开源技术信息，qun号码：30537511，项目地址：https://github.com/DTStack