彻底告别慢速！Taro 高性能虚拟列表，轻松实现流畅长列表

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2023-05-05 05:34:56

打造顺滑长列表：优化 Taro 虚拟列表性能

痛点：长列表的性能瓶颈

在构建跨平台应用时，开发人员经常会面临长列表的处理问题。Taro 作为一款流行的跨端框架，虽然以轻量和高性能著称，但其虚拟列表功能在处理大量数据时却表现得捉襟见肘。卡顿、加载缓慢和内存占用过高等问题频频出现，严重影响了用户体验。

优化策略：提升 Taro 虚拟列表性能

为了解决这些性能瓶颈，需要针对 Taro 虚拟列表进行一系列优化。优化方案主要从以下几个方面着手：

优化数据渲染策略： 避免一次性渲染所有列表数据，采用按需渲染方式，仅在列表项滚动到可视区域时再进行渲染。
使用高效的数据结构： 选择合适的容器类型（如 Map 或 Set）来存储列表数据，提升数据访问效率。
减少不必要的重渲染： 仅在列表数据发生变化时触发重渲染，避免不必要的性能开销。
应用虚拟化技术： 将长列表划分为多个小虚拟块，仅加载和渲染当前可视区域的虚拟块，有效降低内存占用并提高渲染速度。

实践：构建高性能 Taro 虚拟列表

下面提供了一个构建高性能 Taro 虚拟列表的示例：

import Taro, { useMemo, useRef } from '@tarojs/taro';
import { VirtualList } from 'taro-virtual-list';

const MyVirtualList = () => {
  const data = useMemo(() => {
    const list = [];
    for (let i = 0; i < 1000; i++) {
      list.push({ id: i, name: `item${i}` });
    }
    return list;
  }, []);

  const listRef = useRef(null);

  const handleScroll = (e) => {
    const { startIndex, endIndex } = listRef.current.getVisibleBlockRange();
    console.log(`startIndex: ${startIndex}, endIndex: ${endIndex}`);
  };

  return (
    <VirtualList
      ref={listRef}
      data={data}
      itemHeight={50}
      onScroll={handleScroll}
    >
      {(item, index) => <View key={item.id}>{item.name}</View>}
    </VirtualList>
  );
};

export default MyVirtualList;