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[本周五题]Javascript面试常考题手撕场景UR缓存、new关键字、大数相加、最长递增子序列、高并发请求、大文件上传和WebWorks

2025/3/17 0:17:18 来源:https://blog.csdn.net/m0_55049655/article/details/146281544  浏览:    关键词:[本周五题]Javascript面试常考题手撕场景UR缓存、new关键字、大数相加、最长递增子序列、高并发请求、大文件上传和WebWorks

LUR缓存实现

以下是 JavaScript 实现 LRU 缓存的详细解析,结合核心原理与代码实现,并标注来源:


一、LRU 缓存核心原理

LRU(Least Recently Used)缓存淘汰策略的核心思想是:当缓存容量满时,优先淘汰最久未使用的数据。其实现需满足以下要求:

  1. 快速访问getput 操作需达到 O(1) 时间复杂度。
  2. 动态调整顺序:访问数据时需将其移动到“最近使用”位置。

class LRUCache {constructor(capacity) {this.cache = new Map();this.capacity = capacity;}get(key) {if (!this.cache.has(key)) return -1;const value = this.cache.get(key);this.cache.delete(key); // 删除后重新插入保证顺序this.cache.set(key, value);return value;}put(key, value) {if (this.cache.has(key)) this.cache.delete(key);this.cache.set(key, value);if (this.cache.size > this.capacity) {// 删除最久未使用的键(Map的迭代顺序保证)this.cache.delete(this.cache.keys().next().value);}}
}

二、JavaScript 实现方案

1. 基于 Map 的实现(推荐)

JavaScript 的 Map 对象天然保持键的插入顺序,迭代时按插入顺序返回键。利用这一特性,可实现简洁的 LRU 缓存。

代码实现

class LRUCache {constructor(capacity) {this.capacity = capacity;this.cache = new Map();}get(key) {if (!this.cache.has(key)) return -1;// 访问后移动到尾部(最近使用)const value = this.cache.get(key);this.cache.delete(key);this.cache.set(key, value);return value;}put(key, value) {if (this.cache.has(key)) {// 更新值并移动到尾部this.cache.delete(key);} else if (this.cache.size >= this.capacity) {// 缓存满时删除头部(最久未使用)this.cache.delete(this.cache.keys().next().value);}// 插入新键到尾部this.cache.set(key, value);}
}

关键操作解析
get 方法:若键存在,删除旧值并重新插入到尾部,表示最近访问过。
put 方法:若键存在,更新值并调整位置;若不存在,插入新键。若超出容量,删除头部键。

2. 基于双向链表 + Map 的实现

通过自定义双向链表节点和链表类,可更直观地维护节点顺序。

代码实现

class Node {constructor(key, value) {this.key = key;this.value = value;this.prev = null;this.next = null;}
}class LRUCache {constructor(capacity) {this.capacity = capacity;this.map = new Map();this.head = new Node(0, 0); // 头哨兵this.tail = new Node(0, 0); // 尾哨兵this.head.next = this.tail;this.tail.prev = this.head;}get(key) {if (!this.map.has(key)) return -1;const node = this.map.get(key);this.moveToHead(node);return node.value;}put(key, value) {if (this.map.has(key)) {const node = this.map.get(key);node.value = value;this.moveToHead(node);} else {const newNode = new Node(key, value);this.map.set(key, newNode);this.addToHead(newNode);if (this.map.size > this.capacity) {const lruNode = this.removeTail();this.map.delete(lruNode.key);}}}moveToHead(node) {this.removeNode(node);this.addToHead(node);}removeNode(node) {node.prev.next = node.next;node.next.prev = node.prev;}addToHead(node) {node.next = this.head.next;node.prev = this.head;this.head.next.prev = node;this.head.next = node;}removeTail() {const node = this.tail.prev;this.removeNode(node);return node;}
}

关键操作解析
双向链表:维护节点顺序,addToHeadremoveNode 操作均为 O(1)
get 方法:访问节点后将其移动到头部。
put 方法:插入新节点到头部,超出容量时删除尾部节点。


三、性能分析

时间复杂度getput 均为 O(1),因 Map 和双向链表的插入/删除操作均为常数时间。
空间复杂度O(capacity),需存储所有缓存项。


四、扩展与优化

  1. 惰性删除:结合 WeakMap 实现惰性过期,自动清理过期数据。
  2. 并发控制:在高并发场景中,使用锁机制或线程安全容器(如 synchronized 包)。
  3. 容量动态调整:根据系统负载动态调整缓存容量。

总结

JavaScript 实现 LRU 缓存的核心在于 Map + 双向链表 的组合,或直接利用 Map 的有序特性。推荐使用第一种方案(基于 Map),代码简洁且性能高效。如需更复杂的缓存策略(如 TTL),可参考 Node.js 的 lru-cache 库。

new关键字实现

以下是 JavaScript 实现 new 操作符的详细解析,结合核心原理与代码实现,并标注来源:


一、new 操作符的核心作用

new 操作符用于创建一个构造函数的实例对象,并完成以下任务:

  1. 创建新对象:生成一个空对象。
  2. 绑定原型链:将新对象的原型指向构造函数的 prototype
  3. 绑定 this:将构造函数内部的 this 绑定到新对象。
  4. 处理返回值:若构造函数返回对象,则返回该对象;否则返回新创建的对象。

二、new 的执行流程

  1. 创建新对象

    const obj = {}; // 或 Object.create(Constructor.prototype)
    

    生成一个空对象,后续通过原型链继承构造函数的方法。

  2. 设置原型链

    obj.__proto__ = Constructor.prototype; // 或 Object.setPrototypeOf(obj, Constructor.prototype)
    

    使新对象可访问构造函数原型上的属性和方法。

  3. 绑定 this 并执行构造函数

    const result = Constructor.apply(obj, args);
    

    将构造函数的 this 绑定到新对象,并传入参数执行。

  4. 返回结果

    return result instanceof Object ? result : obj;
    

    若构造函数返回对象,则返回该对象;否则返回新创建的对象。


三、手写 new 操作符的实现

基础版本
function myNew(Constructor, ...args) {const obj = Object.create(Constructor.prototype); // const result = Constructor.apply(obj, args);    // return result instanceof Object ? result : obj; // 
}
优化版本

增加类型检查与错误处理:

function myNew(Constructor, ...args) {if (typeof Constructor !== 'function') {throw new TypeError('Constructor must be a function');}const obj = Object.create(Constructor.prototype);try {return Constructor.apply(obj, args);} catch (error) {throw error;}
}

四、特殊情况与注意事项

  1. 构造函数返回值的影响
    • 若返回原始值(如数字、字符串),new 会忽略并返回新对象。
    • 若返回对象,则直接返回该对象(原型链断裂)。

    function Test() { return { foo: 'bar' }; }
    const t = new Test(); // t 是 { foo: 'bar' }, 而非 Test 的实例
    
  2. 忘记使用 new 的问题
    直接调用构造函数会导致 this 指向全局对象(如 window),引发全局变量污染。

    function Person() { this.name = '张三'; }
    Person(); // window.name = '张三'
    
  3. 箭头函数的限制
    箭头函数没有自己的 this,无法作为构造函数使用。

    const Person = (name) => { this.name = name; };
    new Person(); // TypeError: Person is not a constructor
    

五、实际应用场景

  1. 创建对象实例

    function User(name, role) { this.name = name; this.role = role; }
    const admin = new User('admin', 'administrator');
    
  2. 实现继承

    function Animal(name) { this.name = name; }
    function Dog(name, breed) {Animal.call(this, name); // 调用父类构造函数this.breed = breed;
    }
    Dog.prototype = Object.create(Animal.prototype); // 设置原型链
    

总结

new 操作符通过 创建对象→绑定原型→绑定 this→处理返回值 四步实现实例化。手写实现时需注意类型检查、错误处理及返回值判断。理解其原理有助于掌握 JavaScript 的面向对象编程,并在面试中应对相关问题。

大数相加

  1. 字符串逐位相加:将大数转换为字符串,逐位相加并处理进位。这在多个网页中都有提到,比如网页[1]、[6]、[7]、[8]都详细描述了这种方法。特别是网页[7]和[8]提供了具体的代码示例,应该引用这些网页。

  2. 使用BigInt类型:网页[5]和[4]提到,BigInt可以处理任意精度的整数,但只能用于整数,不能处理小数。需要指出这一点,并引用相关网页。

  3. 第三方库:网页[1]、[2]、[3]、[4]、[5]都推荐了decimal.js、bignumber.js等库,这些库专门处理高精度计算,适合复杂场景。需要引用这些网页中的例子,比如网页[1]提到的bignumber.js和网页[2]中的decimal.js。

  4. 转换为整数计算:网页[2]、[3]、[4]提到将小数转换为整数进行计算,适用于固定小数位数的场景。例如,网页[2]中的示例代码展示了这种方法,需要引用网页[2]。

  5. 处理特殊情况:比如进位处理和结果反转,这在网页[6]、[7]、[8]的代码示例中都有体现,需要指出这些细节并引用对应的网页。

以下是 JavaScript 实现大数相加(精度处理) 的详细解决方案,结合不同场景需求与实现原理:


一、核心问题与解决方案分类

JavaScript 的 Number 类型基于 IEEE 754 双精度浮点数表示,无法精确处理超过 2^53-1 的整数或高精度小数。大数相加的精度问题主要表现为:
整数溢出:如 9007199254740992 + 1 = 9007199254740992(超出安全整数范围)。
浮点数精度丢失:如 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004


二、主要实现方案

1. 字符串逐位相加(推荐)

原理:将大数转换为字符串,逐位模拟手工加法,处理进位。
代码实现

function addLargeNumbers(num1, num2) {const a = num1.toString().split('').reverse();const b = num2.toString().split('').reverse();let carry = 0;const maxLength = Math.max(a.length, b.length);const result = [];for (let i = 0; i < maxLength; i++) {const digit1 = parseInt(a[i] || 0, 10);const digit2 = parseInt(b[i] || 0, 10);const sum = digit1 + digit2 + carry;result.push(sum % 10);carry = Math.floor(sum / 10);}if (carry > 0) result.push(carry);return result.reverse().join('');
}

特点
• 支持任意长度整数相加。
• 时间复杂度 O(n),性能高效。
• 需手动处理进位与结果反转。


2. 使用 BigInt 类型

原理:ES6 引入的 BigInt 可表示任意精度整数,但仅支持整数运算。
代码示例

const num1 = BigInt("9007199254740992");
const num2 = BigInt("1");
console.log(num1 + num2); // 输出: 9007199254740993n

特点
• 无需手动处理进位,语法简洁。
• 无法直接与 Number 类型运算,需显式转换。


3. 第三方高精度库

推荐库
decimal.js:支持任意精度十进制运算,适合金融场景。

const Decimal = require('decimal.js');
const result = new Decimal('0.1').plus('0.2');
console.log(result.toString()); // 输出: 0.3

bignumber.js:提供丰富的 API,支持科学计算。

const BigNumber = require('bignumber.js');
const num1 = new BigNumber('9999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999');
console.log(num1.plus(1).toString()); // 输出: 10000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000

优势
• 内置四舍五入、指数运算等复杂功能。
• 避免手动实现进位逻辑的复杂性。


4. 转换为整数计算(固定小数位数)

适用场景:需精确控制小数位数(如货币计算)。
实现方法

function addWithPrecision(num1, num2, precision = 2) {const factor = Math.pow(10, precision);return (Math.round(num1 * factor) + Math.round(num2 * factor)) / factor;
}
console.log(addWithPrecision(0.1, 0.2)); // 输出: 0.3

特点
• 通过整数运算避免浮点数误差。
• 需提前确定精度,灵活性较低。


三、性能与场景选择

方案适用场景性能代码复杂度
字符串逐位相加任意长度整数相加中等
BigInt任意长度整数(仅整数运算)
第三方库复杂运算(金融、科学计算)中等
转换为整数固定小数位数计算

推荐选择
简单场景:字符串逐位相加。
金融/科学计算:使用 decimal.jsbignumber.js
大整数运算:直接使用 BigInt


四、扩展与注意事项

  1. 处理负数:需在逐位相加前统一符号,并单独处理负号。
  2. 结果格式化:使用 toFixed() 或库内置方法控制小数位数。
  3. 性能优化:对超长数字可分段并行计算(如 Web Worker)。

通过以上方案,可灵活应对 JavaScript 中的大数精度问题。如需完整代码示例或库的安装指南,可参考对应网页。

最长递增子序列(Vue3 Diff)

动态规划

以下是 JavaScript 实现最长递增子序列(LIS) 的详细解析,结合动态规划与优化算法,并标注来源:


一、问题描述

给定一个整数数组 nums,找到其中最长严格递增子序列的长度。子序列无需连续,但必须保持元素顺序。例如:
• 输入 [10,9,2,5,3,7,101,18],输出 4(子序列 [2,3,7,101])。


二、动态规划解法(O(n²))

核心思路
  1. 定义状态dp[i] 表示以 nums[i] 结尾的最长递增子序列长度。
  2. 状态转移:遍历数组,若 nums[i] > nums[j]j < i),则更新 dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
  3. 结果:遍历 dp 数组,取最大值即为 LIS 长度。
代码实现
function lengthOfLIS(nums) {const n = nums.length;if (n === 0) return 0;const dp = new Array(n).fill(1); // 初始化为1,每个元素自身构成子序列let maxLen = 1;for (let i = 1; i < n; i++) {for (let j = 0; j < i; j++) {if (nums[i] > nums[j]) {dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);}}maxLen = Math.max(maxLen, dp[i]);}return maxLen;
}

三、优化解法(O(nlogn))

核心思路
  1. 维护有序数组tails[i] 表示长度为 i+1 的所有递增子序列的最小尾部元素。
  2. 二分查找:遍历数组,通过二分查找找到 tails 中第一个大于等于当前元素的位置,更新或插入元素。
代码实现
function lengthOfLIS(nums) {const tails = [];for (const num of nums) {const pos = binarySearch(tails, num);if (pos === tails.length) {tails.push(num);} else {tails[pos] = num;}}return tails.length;
}function binarySearch(arr, target) {let left = 0, right = arr.length;while (left < right) {const mid = Math.floor((left + right) / 2);if (arr[mid] < target) left = mid + 1;else right = mid;}return left;
}

四、性能对比

算法时间复杂度空间复杂度适用场景
动态规划O(n²)O(n)小规模数据(n ≤ 1000)
优化算法(二分)O(nlogn)O(n)大规模数据(n ≥ 1000)

五、扩展与注意事项

  1. 严格递增 vs 非严格递增
    • 严格递增:nums[i] > nums[j](如示例1)。
    • 非严格递增:nums[i] ≥ nums[j](需调整条件)。

  2. 返回子序列本身
    • 动态规划可记录路径,但需额外空间。
    • 优化算法需逆向重建路径。

  3. 边界条件处理
    • 空数组返回0,单个元素返回1。


总结

简单场景:优先使用动态规划(代码简洁,易理解)。
高效场景:选择 O(nlogn) 优化算法(处理大规模数据)。
• 理解两种算法的原理差异,可应对不同性能需求。

高并发请求控制

高并发请求控制

大文件分片上传实现(断点续传)

核心流程(网页)

1.文件切片:将文件按固定大小(如5MB)分割
2. 哈希生成:使用SparkMD5等库生成文件唯一标识
3. 分片上传:并发控制上传切片(通常限制5个并发)
4. 断点续传:通过本地存储记录已上传切片
5.服务端合并:所有切片上传完成后触发合并请求

// 文件切片(网页5)
function sliceFile(file, chunkSize = 5 * 1024 * 1024) {const chunks = [];let start = 0;while (start < file.size) {chunks.push(file.slice(start, start + chunkSize));start += chunkSize;}return chunks;
}// 分片上传(网页6)
async function uploadChunks(fileHash, chunks) {const maxConcurrent = 5; // 最大并发数const uploaded = await checkUploadedChunks(fileHash);for (let i = 0; i < chunks.length; i += maxConcurrent) {await Promise.all(chunks.slice(i, i + maxConcurrent).map(async (chunk, index) => {if (!uploaded.includes(i + index)) {const formData = new FormData();formData.append('chunk', chunk);formData.append('hash', `${fileHash}-${i + index}`);await fetch('/upload', { method: 'POST', body: formData });}}));}await mergeChunks(fileHash, file.name);
}

以下是 JavaScript 实现大文件分片上传(断点续传) 的详细解析,结合核心原理与代码实现,并标注来源:


一、核心实现步骤

  1. 文件切片
    将大文件分割成固定大小的块(如 5MB),使用 File.slice() 方法实现。

    function createFileChunks(file, chunkSize = 5 * 1024 * 1024) {const chunks = [];let start = 0;while (start < file.size) {chunks.push(file.slice(start, start + chunkSize));start += chunkSize;}return chunks;
    }
    
  2. 生成文件唯一标识
    通过文件名、大小和最后修改时间生成唯一标识(避免 MD5 计算耗时)。

    function calculateFileHash(file) {return `${file.name}-${file.size}-${file.lastModified}`;
    }
    
  3. 检查已上传切片
    通过本地存储(localStorage)或服务器查询已上传的切片索引,跳过已上传部分。

    const uploadedChunks = JSON.parse(localStorage.getItem(fileHash)) || [];
    
  4. 并发上传切片
    使用 Promise.all 并发上传未上传的切片,控制并发数(如 5 个)。

    const maxConcurrent = 5;
    const uploadQueue = chunks.filter((_, index) => !uploadedChunks.includes(index)).map((chunk, index) => uploadChunk(chunk, index));
    await Promise.all(uploadQueue);
    
  5. 合并切片与清理进度
    所有切片上传完成后,调用服务器合并接口,并清理本地进度记录。

    await fetch('/merge', {method: 'POST',body: JSON.stringify({ fileHash, filename: file.name })
    });
    localStorage.removeItem(fileHash);
    

二、关键技术点

  1. 文件哈希计算
    使用 spark-md5 库计算文件全量哈希,实现秒传功能。

    // 主线程
    calculateHash(chunkList).then(hash => {if (serverFileExists(hash)) return; // 秒传
    });
    
  2. 进度存储
    通过 localStorage 记录已上传切片索引,支持断点续传。

    uploadProgress.save(fileHash, uploadedChunks);
    
  3. 并发控制
    通过队列机制限制同时上传的切片数量,避免浏览器崩溃。

    let activeUploads = 0;
    function processQueue() {if (activeUploads < maxConcurrent && uploadQueue.length > 0) {// 上传逻辑}
    }
    
  4. 错误处理与重试
    捕获上传失败切片,支持自动重试或手动重传。

    try {await uploadChunk(chunk);
    } catch (error) {retryUpload(chunk);
    }
    
  5. 秒传功能
    服务器端校验文件哈希,若存在则直接返回成功,避免重复上传。

    if (serverFileExists(fileHash)) {return { success: true, message: '秒传成功' };
    }
    

三、完整代码示例

<input type="file" id="fileInput" />
<button id="uploadBtn">上传</button>
<progress id="progressBar" value="0" max="100"></progress><script>const fileInput = document.getElementById('fileInput');const progressBar = document.getElementById('progressBar');const axios = require('axios');document.getElementById('uploadBtn').onclick = async () => {const file = fileInput.files[0];const chunkSize = 10 * 1024 * 1024; // 10MBconst chunks = fileToChunks(file, chunkSize);const fileHash = calculateFileHash(file);// 检查已上传切片const uploadedChunks = JSON.parse(localStorage.getItem(fileHash)) || [];// 并发上传未上传切片const promises = chunks.map((chunk, index) => {if (uploadedChunks.includes(index)) return Promise.resolve();return uploadChunk(chunk, index, fileHash);});await Promise.all(promises);// 合并切片await axios.post('/merge', { fileHash, filename: file.name });localStorage.removeItem(fileHash);progressBar.value = 100;};function fileToChunks(file, size) {const chunks = [];for (let start = 0; start < file.size; start += size) {chunks.push(file.slice(start, start + size));}return chunks;}function calculateFileHash(file) {return `${file.name}-${file.size}-${file.lastModified}`;}async function uploadChunk(chunk, index, fileHash) {const formData = new FormData();formData.append('chunk', chunk);formData.append('index', index);formData.append('fileHash', fileHash);try {await axios.post('/upload', formData);localStorage.setItem(fileHash, JSON.stringify([...JSON.parse(localStorage.getItem(fileHash) || '[]'), index]));progressBar.max = chunks.length;progressBar.value++;} catch (error) {console.error(`Chunk ${index} 上传失败`);}}
</script>

四、注意事项

  1. 切片大小选择
    建议 2-10MB,太小增加请求次数,太大增加重试成本。

  2. 服务器端配合
    需提供以下接口:
    /upload:上传单个切片
    /merge:合并切片
    /check:查询已上传切片

  3. 浏览器兼容性
    File.slice() 在 IE10+ 支持,低版本需使用 Blob.slice()

  4. 网络中断处理
    可结合 visibilitychange 事件暂停/恢复上传。


五、性能优化建议

方案效果实现复杂度
分片大小动态调整平衡上传速度与稳定性
上传进度可视化提升用户体验
错误重试机制减少因网络波动导致的失败
压缩切片数据减少传输数据量

通过以上方案,可实现高效、可靠的大文件分片上传。实际开发中需结合具体业务场景选择优化策略,并确保前后端接口的兼容性。

Web Worker

以下是 JavaScript Web Worker 通信机制 的详细解析,结合主线程与 Worker 交互的核心原理与实现方法,并标注来源:


一、Web Worker 核心概念

Web Worker 是浏览器提供的多线程解决方案,允许在后台线程中执行 JavaScript 代码,避免阻塞主线程。其核心特点包括:

  1. 线程隔离:Worker 线程与主线程完全隔离,无法直接访问 DOM、window 等全局对象。
  2. 消息传递:通过 postMessageonmessage 实现异步通信,数据通过结构化克隆算法传输。
  3. 类型分类
    Dedicated Worker:仅服务于创建它的主线程。
    Shared Worker:跨页面共享,支持多标签页通信。

二、主线程与 Worker 交互流程

1. 创建 Worker 实例

主线程通过 new Worker(url) 创建 Worker,url 指向 Worker 脚本文件(需同源):

const worker = new Worker('worker.js'); // 
2. 发送消息(postMessage)

主线程通过 postMessage 发送数据到 Worker,支持复杂数据类型(对象、数组等):

worker.postMessage({ type: 'calculate', data: [1,2,3] }); // 
3. 接收消息(onmessage)

Worker 通过 self.onmessage 监听主线程消息,并通过 postMessage 返回结果:

// Worker 线程 (worker.js)
self.onmessage = (event) => {const result = event.data.data.reduce((sum, num) => sum + num, 0);self.postMessage(result); // 
};
4. 终止 Worker

任务完成后,主线程调用 terminate() 释放资源:

worker.terminate(); // 

三、通信机制关键点

1. 数据传输机制

结构化克隆算法:支持大多数数据类型(如对象、数组、Date),但无法处理函数、DOM 节点等。
Transferable Objects:通过 transfer 参数直接转移数据所有权,避免复制开销(如 ArrayBuffer):

// 主线程
const buffer = new ArrayBuffer(1024);
worker.postMessage(buffer, [buffer]); // 
2. 消息传递特性

异步非阻塞:消息处理不会阻塞线程。
事件驱动:通过 onmessageonerror 处理消息和异常。

3. 共享数据与跨域限制

数据隔离:Worker 与主线程无法共享内存,需通过消息传递交换数据。
同源策略:Worker 脚本需与主线程同源,跨域需通过 CORS 或代理。


四、高级应用场景

  1. 计算密集型任务:如大数据处理、图像加密(示例见网页):

    // Worker 线程加密字符串
    self.onmessage = (e) => {const encrypted = encrypt(e.data);self.postMessage(encrypted);
    };
    
  2. 跨页面通信:使用 SharedWorker 实现多标签页数据同步(网页):

    // 主线程
    const sharedWorker = new SharedWorker('shared.js');
    sharedWorker.port.onmessage = (e) => console.log(e.data);
    
  3. 性能优化
    • 合理控制 Worker 数量,避免资源浪费。
    • 使用 Transferable Objects 减少大数据传输开销。


五、注意事项

  1. 错误处理:通过 onerror 监听 Worker 异常:

    worker.onerror = (error) => console.error('Worker error:', error); // 
    
  2. 调试技巧
    • 浏览器开发者工具的 Sources 面板查看 Worker 代码。
    • 在 Worker 中使用 console.log 输出调试信息。

  3. 适用性评估
    • 仅处理 CPU 密集型任务,避免因线程创建和通信开销影响简单任务。


总结

Web Worker 通过 消息传递机制 实现主线程与 Worker 的高效交互,适用于提升复杂计算的性能和页面响应性。实际开发中需结合任务类型选择 Worker 类型,并注意数据传输优化与错误处理。

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