今天修改一个echarts的渲染效率问题。

首先修改请求数据的问题，原先的逻辑是点击的时候请求数据，我看了下数据大概有七千多条，请求耗时是1.6s-1.7s，这是在我的电脑上。同事反馈在他的电脑上需要5s以上。

于是修改逻辑为：在“分时”的时候就请求“日”和“周”的数据。

这样一来优化了请求的时间，渲染图就不会出现长时间留白。

其次修改：echarts图渲染的时候会有卡顿的情况，查了下echarts官方配置项，有一个sampling可用，是降采样，也就是渲染的时候不把每一个点渲染出来。

echarts官方：

series-line. sampling 

string

折线图在数据量远大于像素点时候的降采样策略，开启后可以有效的优化图表的绘制效率，默认关闭，也就是全部绘制不过滤数据点。

可选：

• 'lttb' 采用 Largest-Triangle-Three-Bucket 算法，可以最大程度保证采样后线条的趋势，形状和极值。
• 'average' 取过滤点的平均值
• 'max' 取过滤点的最大值
• 'min' 取过滤点的最小值
• 'sum' 取过滤点的和

官方对这几个值的解释很模糊，我没有搞明白什么意思，只能自己来试。

这个是不修改任何采样，渲染出来的图，大概需要300-400毫秒。

“average”

 

“max”

\

"min"

function，这个是网上查到的写法

 

d.sampling = function(frame) {return frame[0]
}

 

从图上来看，看不出这几种有什么区别，那就用前端的方法来解决，记录setOption的时间

console.time('test')
this.echarts.setOption(option)
console.timeEnd('test')

每个方法的平均渲染时间一目了然，最后决定用average

// [280,288,273,275,276,280,278,284,278,275]  =>278.7
d.sampling = 'average'
// [288,299,268,287,267,284,462,290,273,274]  =>299.2
d.sampling = 'max'
// [333,368,289,279,299,316,296,270,274,298]  =>302.2
d.sampling = 'min'
// [286,287,280,288,442,276,337,310,265,273]  =>304.4
d.sampling = function(frame) {return frame[0]
}

 搞掂！