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Time-Slice 的理解和运用

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前言

本文主要内容

  • 时间切片概念和原理
  • 渲染帧

time-slice 被称为“时间切片”,主要用来解决 js 大量更新视图时耗时操作带来的“掉帧”现象。

正文

掉帧

我们先从问题现象开始探究——为什么会出现“掉帧”?

众所周知,一般浏览器最差最差刷新频率也需要 60HZ 即每秒 60 帧,肉眼才能直观的感受到是流畅的。出现掉帧也就是一秒钟内刷新频率少于 60 帧,一帧耗时 1000/60 = 16.67ms,也就是说在原本 60 帧的渲染过程中,有几帧的执行耗时超过了 16.67 ms。

那么探究重点当然要归于一帧中的渲染过程,以及我们从中能学到些什么。

时间切片原理

由于一帧渲染过程中的 js 操作属于业务型代码,要优化耗时操作可以由业务方手动优化 js 代码。

假设 1 千次简单的 DOM 操作耗时在 16.67ms内,那么业务方将 1万次 DOM 操作用 setTimeout 分 10 次才不会出现掉帧,这样也能达到优化目的。

还有一种办法是由系统调度,因为很多时候并不是每一帧的耗时都是满满的 16.67 ms,或者说根本没有视图更新,不需要触发帧的渲染,这个时候完全可以用来调度执行那些耗时的视图更新。

时间切片技术就是使用了 requestIdleCallback 空闲调度函数来实现。

js
/*
 * didTimeout {boolean} 回调是否由 timeout 参数时间到了正在被执行
 * timeRemaining {() => number} 用来获取当前一帧范围内剩余空闲时间的毫秒数
 * timeout {number} 用来指定回调的超时时间
 */
requestIdleCallback(({ didTimeout, timeRemaining() }) => {}, { timeout })

一帧的渲染过程

上面所述的 1 万次更新 DOM 的操作,我简单的说利用 setTimeout 可以分 10 次,是否可以认为:一帧就是一次 macro 调度?答案是否定的。

一帧的渲染过程

  1. 处理用户的事件,在页面渲染的过程中,有可能会触发点击、输入、滚动等事件
  2. macro、micro 事件循环处理
  3. requestAnimationFrame 将视图更新操作放在下一帧中执行,避免在当前帧中更新视图时,导致反复重排重绘
  4. parse html、layout、paint、composite 等
  5. requestIdleCallback 空闲调度

关于浏览器一帧渲染的详细过程我暂未考证

从上可以看出 1、2、3、5 都是处理回调,将回调函数放到相应的队列中等待系统调度处理,第 4 步才是视图更新的真实操作,那么耗时的 js 操作很有可能是在第 4 步产生。

当然,如果认为 <script></script> 标签也是 macro 的话,那么 parse html 也应该包含此操作。

也就是说,在一帧渲染过程中,执行同步的 js 代码时长不能超过 16.67ms,实际1、2、3、5步,包括系统调度都需要耗时,严格来讲是没有 16.67ms 可用的,有可能只有 10ms 的时间。

代码示例

使用如下代码片段来观察掉帧现象,以下代码每秒都会在控制台打印,但每秒的视图更新却被阻塞了,因为同步的 parse html 中解析 js 的操作严重耗时。

js
var then = Date.now()
var i = 0
var el = document.getElementById('message')
while (true) {
  var now = Date.now()
  if (now - then > 1000) {
    if (i++ >= 5) {
      break;
    }
    el.innerText += 'hello!\n'
    console.log(i)
    then = now
  }
}

我们可以使用 performance 分析下

使用 performance record 之前,将所有的扩展程序关闭以避免额外的干扰。

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将面板分为 3 部分来看:

  1. 可以总览每个 task 耗时,这里的 task 我理解为 script、macro、micro 所包含的同步 js 代码
  2. 可以看到浏览器各个线程的处理情况,我们可以理解为 network 网络请求线程、Main 主线程、其余线程(这个知识点和上述浏览器渲染帧的详细过程相关)
    • 在主线程下,js 代码被划分为一块块的 Task,从左往右排列,从上到下为 Task 内的 Call Stack 执行顺序
    • 从中我们还能看到,伴随着主线程 js 代码的执行,垃圾回收 GC 的调用是时时存在的,而且它们还会被 anonymous 匿名函数包裹多次调用。
  3. 这部分重要的是可以看到各个 call stack 的耗时情况以及具体到某一行的耗时代码

从上图可以看到,Raster 一直被阻塞直到 Main 执行完成,在帧渲染过程中 Raster 处理完成后会交给 GPU 处理。

Raster Scheduled、Rasterize 排版线程组织页面图块,栅格化数据,提交给GPU进程去绘制; 一个数据帧渲染结束,把栅格化的数据提交给 GPU进程 去绘制页面。

示例改造

js
let list = document.querySelector('.list')
let total = 100000
for (let i = 0; i < total; ++i) {
  let item = document.createElement('li')
  item.innerText = `我是${i}`
  list.appendChild(item)
  console.log(i)
}

上述示例代码操作 10 万次 DOM,改造起来也是需要有成本的,有 2 种方案可选:

  1. 使用 generator 函数改造
  2. 将循环体 push 到队列中,由 requestIdleCallback 去消费

generator 方案

js
function* task () {
    let list = document.querySelector('.list')
    let total = 100000
    for (let i = 0; i < total; ++i) {
      let item = document.createElement('li')
      item.classList.add(`r${Math.random()}`)
      item.innerText = `我是${i}`
      list.appendChild(item)
      yield
    }
  }

  function ts (callback) {
    requestIdleCallback(idleDeadline => {
      let next = callback.next()
      while (!next.done) {
        if (idleDeadline.timeRemaining() <= 0) {
          ts(callback)
          return
        }
        next = callback.next()
      }
    })
  }

ts(task)

这样改造后的效果通过 performance 分析得到:

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通过队列

js
const queen = []
function task () {
  let list = document.querySelector('.list')
  let total = 10000
  for (let i = 0; i < total; ++i) {
    ts(() => {
      // 此处 dom 操作应用用 fragment 收集后
      // 再使用 requestAnimationFrame 统一添加
      let item = document.createElement('li')
      item.classList.add(`r${Math.random()}`)
      item.innerText = `我是${i}`
      list.appendChild(item)
    })
    // console.log(i)
  }
}

let isHandling
function ts (fn) {
  queen.push(fn)
  if (!isHandling) {
    requestIdleCallback(runIdle)
  }
}

function runIdle (idleDeadline) {
  while (idleDeadline.timeRemaining() > 0 && queen.length) {
    const fn = queen.shift()
    fn()
  }

  if (queen.length) {
    isHandling = requestIdleCallback(runIdle)
  } else {
    isHandling = 0
  }
}

task()

总的来看,通过 generator 函数去改造侵入性小一点;通过队列的方式,需要将业务代码重新组织。

仔细观察上述 performance 中的 task,耗时均超过了 50 ms,被标为红色,说明是可以被优化的。查看具体的某一个 task:

chrome 针对超时的 task 给出了 warning:Warning Long task,解释了为何是 50 ms的时间,大意是在用户感知的 100ms 时间前提下,留出 50 ms 的时间给用户交互带来的事件提供优先的时间去处理。

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可以看到耗时都在 Rerender 上,接着 查看 Rerender 详情

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可以看到主要耗时在 Update Layer TreeLayout,这说明在回调执行过程中,发生了重绘和重排,我们应该将操作的 DOM 用 createDocumentFragment 来统一存放,然后在合适的时机使用 requestAnimationFrame 在下一帧中更新。

一些建议

关于帧渲染的过程与细节,其实与时间切片的知识点息息相关,我们必须要弄清楚一帧的渲染过程,才能更好的分析和优化代码。学习这个过程原理,可以从 performance 面板中的关键词着手研究:Frames、Raster、Rasterizer Thread、GPU、Compositor等,也可以从浏览器重绘重排的原理为入口着手。

参考