问题描述

面试官：后端一次性返回10万条数据给你，你如何处理？
我：歪嘴一笑，what the f**k!

问题考察点

看似无厘头的问题，实际上考查候选人知识的广度和深度，虽然在工作中这种情况很少遇到...

考察前端如何处理大量数据
考察候选人对于大量数据的性能优化
考察候选人处理问题的思考方式（关于这一点，文末会说到，大家继续阅读）
......

文末会提供完整代码，供大家更好的理解

使用express创建一个十万条数据的接口

若是道友对express相关不太熟悉的话，有空可以看看笔者的这一篇全栈文章（还有完整代码哦）：《Vue+Express+Mysql全栈项目之增删改查、分页排序导出表格功能》

route.get("/bigData", (req, res) => {
  res.header('Access-Control-Allow-Origin', '*'); // 允许跨域
  let arr = [] // 定义数组，存放十万条数据
  for (let i = 0; i < 100000; i++) { // 循环添加十万条数据
    arr.push({
      id: i + 1,
      name: '名字' + (i + 1),
      value: i + 1,
    })
  }
  res.send({ code: 0, msg: '成功', data: arr }) // 将十万条数据返回之
})
复制代码

点击按钮，发请求，获取数据，渲染到表格上

html结构如下：

<el-button :loading="loading" @click="plan">点击请求加载</el-button>

<el-table :data="arr">
  <el-table-column type="index" label="序" />
  <el-table-column prop="id" label="ID" />
  <el-table-column prop="name" label="名字" />
  <el-table-column prop="value" label="对应值" />
</el-table>

data() {
    return {
      arr: [],
      loading: false,
    };
},

async plan() {
    // 发请求，拿数据，赋值给arr
}
复制代码

方案一直接渲染所有数据

如果请求到10万条数据直接渲染，页面会卡死的，很显然，这种方式是不可取的

 async plan() {
      this.loading = true;
      const res = await axios.get("http://ashuai.work:10000/bigData");
      this.arr = res.data.data;
      this.loading = false;
}
复制代码

方案二使用定时器`分组分批分堆`依次渲染（定时加载、分堆思想）

正常来说，十万条数据请求，需要2秒到10秒之间（有可能更长，取决于数据具体内容）
而这种方式就是，前端请求到10万条数据以后，先不着急渲染，先将10万条数据分堆分批次
比如一堆存放10条数据，那么十万条数据就有一万堆
使用定时器，一次渲染一堆，渲染一万次即可
这样做的话，页面就不会卡死了

用户所看到的效果图是如下

效果图

分组分批分堆函数

我们先写一个函数，用于将10万条数据进行分堆
所谓的分堆其实思想就是一次截取一定长度的数据
比如一次截取10条数据，头一次截取0~9，第二次截取10~19等固定长度的截取
举例原来的数据是：[1,2,3,4,5,6,7]
假设我们分堆以后，一堆分3个，那么得到的结果就是二维数组了
即：[ [1,2,3], [4,5,6], [7]]
然后就遍历这个二维数组，得到每一项的数据，即为每一堆的数据
进而使用定时器一点点、一堆堆赋值渲染即可

分组分批分堆函数（一堆分10个）

function averageFn(arr) {
  let i = 0; // 1. 从第0个开始截取
  let result = []; // 2. 定义结果，结果是二维数组
  while (i < arr.length) { // 6. 当索引等于或者大于总长度时，即截取完毕
    // 3. 从原始数组的第一项开始遍历
    result.push(arr.slice(i, i + 10)); // 4. 在原有十万条数据上，一次截取10个用于分堆
    i = i + 10; // 5. 这10条数据截取完，再截取下十条数据，以此类推
  }
  return result; // 7. 最后把结果丢出去即可
}
复制代码

创建定时器去依次赋值渲染

比如我们每隔一秒钟去赋值渲染一次

  async plan() {
      this.loading = true;
      const res = await axios.get("http://ashuai.work:10000/bigData");
      this.loading = false;
      let twoDArr = averageFn(res.data.data);
      for (let i = 0; i < twoDArr.length; i++) {
        // 相当于在很短的时间内创建许多个定时任务去处理
        setTimeout(() => {
          this.arr = [...this.arr, ...twoDArr[i]]; // 赋值渲染
        }, 1000 * i); // 17 * i // 注意设定的时间间隔... 17 = 1000 / 60
      }
    },
复制代码

这种方式，相当于在很短的时间内创建许多个定时任务去处理，定时任务太多了，也耗费资源啊。

实际上，这种方式就有了大数据量分页的思想

方案三使用requestAnimationFrame替代定时器去做渲染

关于requestAnimationFrame比定时器的优点，道友们可以看笔者的这篇文章：《性能优化之通俗易懂学习requestAnimationFrame和使用场景举例》

反正大家遇到定时器的时候，就可以考虑一下，是否可以使用请求动画帧进行优化执行渲染？

如果使用请求动画帧的话，就要修改一下代码写法了，前面的不变化，plan方法中的写法变一下即可，注意注释：

async plan() {
  this.loading = true;
  const res = await axios.get("http://ashuai.work:10000/bigData");
  this.loading = false;
  // 1. 将大数据量分堆
  let twoDArr = averageFn(res.data.data);
  // 2. 定义一个函数，专门用来做赋值渲染（使用二维数组中的每一项）
  const use2DArrItem = (page) => {
    // 4. 从第一项，取到最后一项
    if (page > twoDArr.length - 1) {
      console.log("每一项都获取完了");
      return;
    }
    // 5. 使用请求动画帧的方式
    requestAnimationFrame(() => {
      // 6. 取出一项，就拼接一项（concat也行）
      this.arr = [...this.arr, ...twoDArr[page]];
      // 7. 这一项搞定，继续下一项
      page = page + 1;
      // 8. 直至完毕（递归调用，注意结束条件）
      use2DArrItem(page);
    });
  };
  // 3. 从二维数组中的第一项，第一堆开始获取并渲染（数组的第一项即索引为0）
  use2DArrItem(0); 
},
复制代码

方案四搭配分页组件，前端进行分页（每页展示一堆，分堆思想）

这种方式，笔者曾经遇到过，当时的对应场景是数据量也就几十条，后端直接把几十条数据丢给前端，让前端去分页

后端不做分页的原因是。他当时临时有事情请假了，所以就前端去做分页了。

数据量大的情况下，这种方式，也是一种解决方案
思路也是在所有数据的基础上进行截取
简要代码如下：

getShowTableData() { 
    // 获取截取开始索引 
    let begin = (this.pageIndex - 1) * this.pageSize; 
    // 获取截取结束索引
     let end = this.pageIndex * this.pageSize; 
    // 通过索引去截取，从而展示
    this.showTableData = this.allTableData.slice(begin, end); 
}
复制代码

完整案例代码，请看笔者的这篇文章：《后端一次性返回所有的数据，让前端截取展示做分页》

实际上，这种大任务拆分成许多小任务，这种方式，做法，应用的思想就是分片的方式（时间），在别的场景，比如大文件上传的时候，也有这种思想，比如一个500MB的大文件，拆分成50个小文件，一个是10MB这样...至于大文件上传的文章，那就等笔者有空了再写呗...

方案五表格滚动触底加载（滚动到底，再加载一堆）

这里重点就是我们需要去判断，何时滚动条触底。判断方式主要有两种

scrollTop + clientHeight >= innerHeight
或
new MutationObserver()去观测

目前市面上主流的一些插件的原理，大致是这两种。

笔者举例的这是，是使用的插件v-el-table-infinite-scroll，本质上这个插件是一个自定义指令。对应npm地址：www.npmjs.com/package/el-…

当然也有别的插件，如vue-scroller 等：一个意思，不赘述

注意，触底加载也是要分堆的，将发请求获取到的十万条数据，进行分好堆，然后每触底一次，就加载一堆即可

在el-table中使用el-table-infinite-scroll指令步骤

安装，注意版本号（区分vue2和vue3）

cnpm install --save el-table-infinite-scroll@1.0.10

注册使用指令插件

// 使用无限滚动插件
import elTableInfiniteScroll from 'el-table-infinite-scroll';
Vue.use(elTableInfiniteScroll);
复制代码

因为是一个自定义指令，所以直接写在el-table标签上即可

<el-table
  v-el-table-infinite-scroll="load"
  :data="tableData"
>
  <el-table-column prop="id" label="ID"></el-table-column>
  <el-table-column prop="name" label="名字"></el-table-column>
</el-table>

async load() {
    // 触底加载，展示数据...
},
复制代码

案例代码

为了方便大家演示，这里笔者直接附上一个案例代码，注意看其中的步骤注释即可

<template>
  <div class="box">
    <el-table
      v-el-table-infinite-scroll="load"
      height="600"
      :data="tableData"
      border
      style="width: 80%"
      v-loading="loading"
      element-loading-text="数据量太大啦，客官稍后..."
      element-loading-spinner="el-icon-loading"
      element-loading-background="rgba(255, 255, 255, 0.5)"
      :header-cell-style="{
        height: '24px',
        lineHeight: '24px',
        color: '#606266',
        background: '#F5F5F5',
        fontWeight: 'bold',
      }"
    >
      <el-table-column type="index" label="序"></el-table-column>
      <el-table-column prop="id" label="ID"></el-table-column>
      <el-table-column prop="name" label="名字"></el-table-column>
      <el-table-column prop="value" label="对应值"></el-table-column>
    </el-table>
  </div>
</template>

<script>
// 分堆函数
function averageFn(arr) {
  let i = 0;
  let result = [];
  while (i < arr.length) {
    result.push(arr.slice(i, i + 10)); // 一次截取10个用于分堆
    i = i + 10; // 这10个截取完，再准备截取下10个
  }
  return result;
}
import axios from "axios";
export default {
  data() {
    return {
      allTableData: [], // 初始发请求获取所有的数据
      tableData: [], // 要展示的数据
      loading: false
    };
  },
  // 第一步，发请求，获取大量数据，并转成二维数组，分堆分组分块存储
  async created() {
    this.loading = true;
    const res = await axios.get("http://ashuai.work:10000/bigData");
    this.allTableData = averageFn(res.data.data); // 使用分堆函数，存放二维数组
    // this.originalAllTableData = this.allTableData // 也可以存一份原始值，留作备用，都行的
    this.loading = false;
    // 第二步，操作完毕以后，执行触底加载方法
    this.load(); 
  },
  methods: {
    // 初始会执行一次，当然也可以配置，使其不执行
    async load() {
      console.log("自动多次执行之，首次执行会根据高度去计算要执行几次合适");
      // 第五步，触底加载相当于把二维数组的每一项取出来用，取完用完时return停止即可
      if (this.allTableData.length == 0) {
        console.log("没数据啦");
        return;
      }
      // 第三步，加载的时候，把二维数组的第一项取出来，拼接到要展示的表格数据中去
      let arr = this.allTableData[0];
      this.tableData = this.tableData.concat(arr);
      // 第四步，拼接展示以后，再把二维数组的第一项的数据删除即可
      this.allTableData.shift();
    },
  },
};
</script>
复制代码

效果图

方案六使用无限加载/虚拟列表进行展示

什么是虚拟列表？

所谓的虚拟列表实际上是前端障眼法的一种表现形式。
看到的好像所有的数据都渲染了，实际上只渲染可视区域的部分罢了
有点像我们看电影，我们看的话，是在一块电影屏幕上，一秒一秒的看（不停的放映）
但是实际上电影有俩小时，如果把两个小时的电影都铺开的话，那得需要多少块电影屏幕呢？
同理，如果10万条数据都渲染，那得需要多少dom节点元素呢？
所以我们只给用户看，他当下能看到的
如果用户要快进或快退（下拉滚动条或者上拉滚动条）
再把对应的内容呈现在电影屏幕上（呈现在可视区域内）
这样就实现了看着像是所有的dom元素每一条数据都有渲染的障眼法效果了

关于前端障眼法，在具体工作中，如果能够巧妙使用，会大大提升我们的开发效率的

写一个简单的虚拟列表

效果图

这里笔者直接上代码，大家复制粘贴即可使用，笔者写了一些注释，以便于大家理解。当然也可以去笔者的仓库中去瞅瞅哦，GitHub仓库在文末

代码

<template>
  <!-- 虚拟列表容器，类似“窗口”，窗口的高度取决于一次展示几条数据
            比如窗口只能看到10条数据，一条40像素，10条400像素
            故，窗口的高度为400像素，注意要开定位和滚动条 -->
  <div
    class="virtualListWrap"
    ref="virtualListWrap"
    @scroll="handleScroll"
    :style="{ height: itemHeight * count + 'px' }"
  >
    <!-- 占位dom元素，其高度为所有的数据的总高度 -->
    <div
      class="placeholderDom"
      :style="{ height: allListData.length * itemHeight + 'px' }"
    ></div>
    <!-- 内容区，展示10条数据，注意其定位的top值是变化的 -->
    <div class="contentList" :style="{ top: topVal }">
      <!-- 每一条（项）数据 -->
      <div
        v-for="(item, index) in showListData"
        :key="index"
        class="itemClass"
        :style="{ height: itemHeight + 'px' }"
      >
        {{ item.name }}
      </div>
    </div>
    <!-- 加载中部分 -->
    <div class="loadingBox" v-show="loading">
      <i class="el-icon-loading"></i>
      &nbsp;&nbsp;<span>loading...</span>
    </div>
  </div>
</template>
<script>
import axios from "axios";
export default {
  data() {
    return {
      allListData: [], // 所有的数据，比如这个数组存放了十万条数据
      itemHeight: 40, // 每一条（项）的高度，比如40像素
      count: 10, // 一屏展示几条数据
      start: 0, // 开始位置的索引
      end: 10, // 结束位置的索引
      topVal: 0, // 父元素滚动条滚动，更改子元素对应top定位的值，确保联动
      loading: false,
    };
  },
  computed: {
    // 从所有的数据allListData中截取需要展示的数据showListData
    showListData: function () {
      return this.allListData.slice(this.start, this.end);
    },
  },
  async created() {
    this.loading = true;
    const res = await axios.get("http://ashuai.work:10000/bigData");
    this.allListData = res.data.data;
    this.loading = false;
  },
  methods: {
    // 滚动这里可以加上节流，减少触发频次
    handleScroll() {
      /**
       * 获取在垂直方向上，滚动条滚动了多少像素距离Element.scrollTop
       *
       * 滚动的距离除以每一项的高度，即为滚动到了多少项，当然，要取个整数
       * 例：滚动4米，一步长0.8米，滚动到第几步，4/0.8 = 第5步（取整好计算）
       *
       * 又因为我们一次要展示10项，所以知道了起始位置项，再加上结束位置项，
       * 就能得出区间了【起始位置, 起始位置 + size项数】==【起始位置, 结束位置】
       * */
      const scrollTop = this.$refs.virtualListWrap.scrollTop;
      this.start = Math.floor(scrollTop / this.itemHeight);
      this.end = this.start + this.count;
      /**
       * 动态更改定位的top值，确保联动，动态展示相应内容
       * */
      this.topVal = this.$refs.virtualListWrap.scrollTop + "px";
    },
  },
};
</script>
<style scoped lang="less">
// 虚拟列表容器盒子
.virtualListWrap {
  box-sizing: border-box;
  width: 240px;
  border: solid 1px #000000;
  // 开启滚动条
  overflow-y: auto;
  // 开启相对定位
  position: relative;
  .contentList {
    width: 100%;
    height: auto;
    // 搭配使用绝对定位
    position: absolute;
    top: 0;
    left: 0;
    .itemClass {
      box-sizing: border-box;
      width: 100%;
      height: 40px;
      line-height: 40px;
      text-align: center;
    }
    // 奇偶行改一个颜色
    .itemClass:nth-child(even) {
      background: #c7edcc;
    }
    .itemClass:nth-child(odd) {
      background: pink;
    }
  }
  .loadingBox {
    position: absolute;
    top: 0;
    left: 0;
    right: 0;
    bottom: 0;
    width: 100%;
    height: 100%;
    background-color: rgba(255, 255, 255, 0.64);
    color: green;
    display: flex;
    justify-content: center;
    align-items: center;
  }
}
</style>
复制代码

使用vxetable插件实现虚拟列表

如果不是列表，是table表格的话，笔者这里推荐一个好用的UI组件，vxetable，看名字就知道做的是表格相关的业务。其中就包括虚拟列表。

vue2和vue3版本都支持，性能比较好，官方说：虚拟滚动（最大可以支撑 5w 列、30w 行）

强大！

官方网站地址：vxetable.cn/v3/#/table/…

效果图

效果很丝滑

安装使用代码

注意安装版本，笔者使用的版本如下：

cnpm i xe-utils vxe-table@3.6.11 --save

main.js

// 使用VXETable
import VXETable from 'vxe-table'
import 'vxe-table/lib/style.css'
Vue.use(VXETable)
复制代码

代码方面也很简单，如下：

<template>
  <div class="box">
    <vxe-table
      border
      show-overflow
      ref="xTable1"
      height="300"
      :row-config="{ isHover: true }"
      :loading="loading"
    >
      <vxe-column type="seq"></vxe-column>
      <vxe-column field="id" title="ID"></vxe-column>
      <vxe-column field="name" title="名字"></vxe-column>
      <vxe-column field="value" title="对应值"></vxe-column>
    </vxe-table>
  </div>
</template>

<script>
import axios from "axios";
export default {
  data() {
    return {
      loading: false,
    };
  },
  async created() {
    this.loading = true;
    const res = await axios.get("http://ashuai.work:10000/bigData");
    this.loading = false;
    this.render(res.data.data);
  },
  methods: {
    render(data) {
      this.$nextTick(() => {
        const $table = this.$refs.xTable1;
        $table.loadData(data);
      });
    },
  },
};
</script>
复制代码

方案七开启多线程Web Worker进行操作

本案例中，使用Web Worker另外开启一个线程去操作代码逻辑，收益并不是特别大（假如使用虚拟滚动列表插件的情况下）

不过也算是一个拓展的思路吧，面试的时候，倒是可以说一说，提一提。

对Web Worker不熟悉的道友们，可以看看笔者之前的这篇文章：《性能优化之使用vue-worker插件（基于Web Worker）开启多线程运算提高效率》

方案八未雨绸缪，防患于未然

以下为笔者愚见，仅供参考...

在上述解决方案都说完以后，并没有结束。
实际上本题目在考查候选人知识的广度和深度以外，更是考查了候选人的处理问题的思考方式，这一点尤其重要！
笔者曾做过候选人去求职，也曾做过面试官去面试。就程序员开发工作而言，技术知识点不熟悉，可以快速学习，如文档、谷歌、百度、技术交流群，相关同事都可提供一定的支持
更重要的是看中候选人的思考方式，思维模式
试想，两个候选人实力水平差不多，但是一个只知道埋头苦干，有活就干，不去斟酌；而另外一个却是在用心工作的时候，也会仰望星空，会分析如何干活能够高性价比地完成任务，注重过程与结果
这样的话，哪个更加受欢迎一些呢？

如果笔者是候选人，笔者在说了上述7种方案以后，会再补充第八种方案：未雨绸缪，防患于未然

场景模拟

面试官随意打量着其手中我的简历，抚须怪叫一声：“小子，后端要一次性返回10万条数据给你，你如何处理？”

我眉毛一挑，歪嘴一笑：“在上述7种方案陈述完以后，我想类似的问题，我们可以从根本上去解决。即第八种方案，要未雨绸缪，防患于未然。”

“哦？”面试官心中疑惑，缓缓放下我的简历：“愿闻其详。”

我不紧不慢地答道：“在具体开发工作中，我们在接到一个需求时，在技术评审期间，我们就要和后端去商量比较合适的技术解决方案。这个问题是后端要一次性返回我10万条数据，重点并不在10万条这么多数据，而在于后端为什么要这样做？”

面试官抬头，瞳孔中倒映出我的身影，认真听了起来。

我一字一顿地说道：“除去**业务真正需要这种方案**的话（若是客户要求的，那就没啥好说的，干就完了），后端这样做的原因大致有两种，第一种他不太懂sql的limit语句，但这基本不可能，第二种就是他有事情，随便敷衍写了一下。所以，就是要和他沟通，从大数据量接口请求时长过长，以及过多的dom元素渲染导致性能变差，以及项目的可维护性等角度去沟通，我相信只要正确的沟通，就能从根源上去避免这种不太合理的情况发生。”

面试官又突然狡黠地发问：“要是沟通以后，后端死活不给你分页呢？你咋办？嗨嗨！你的沟通无效果！你如何处理！人家不听你的！”似乎是觉得这个问题很刁钻，他双臂抱在胸前，靠在椅背上，发出桀桀桀的诡异笑声，他等待着看到我脸上即将绽放的回答不上来的，尴尬笑容。

我内心冷哼一声：雕虫小技...

我盯着面试官的眼睛，认真说道：“如果工作中沟通无效果，要么是我自己沟通语言表达的问题，这一点我会注意，不断提升自己的沟通技巧和说话方式，要么就是...”

我声音扬起了三分：“我沟通的这个人有问题！他工作摸鱼偷懒耍滑！固执己见！为难他人！高高在上！自以为是！这种情况下，我会找到我的直属领导去介入，因为这已经不是项目的需求问题了，而是员工的基本素养问题！”

停顿了一秒，我声音又柔和了几分：“但是，但是我相信咱们公司员工中是绝对没有这样的人存在的，各个都是能力强悍，态度端正的优秀员工。毕竟咱们公司在行业中久负盛名，我也是因此慕名而来的。您说对吧？”

面试官眼中闪过震惊之色，他没有想到我居然把皮球又踢给他了，不过他为了维持形象，旋即恢复了镇定，只是面部肌肉在止不住的微微颤抖。

“那是当然，公司人才济济。”面试官随口接话道。

我又补充道：“实际上在工作中，前端作为比较贴近用户的角色而言，需要和各个岗位的同事进行沟通，比如后端、产品、UI、测试等。我们需要通过合理的沟通方式，去提升工作效率，完成项目，实现自己的价值，为公司创造收益，我想这是每一个员工需要做的，也是必须要做到的。”

面试官又抚须怪叫一声：“小子表现还行，你被录用了！一个月工资2200，自带电脑，无社无金，007工作制，不能偷吃公司零食，以及...”

我：阿哒...