高性能界面需求怎么选前端

[southcat996]

公司有个项目，每秒接收大概 1700 万字节的数据，会分成六个波形图，要求客户端能维持 60 帧，目前公司前端只有 vue,调研了下好像用 vue 没办法做到

[tool2dx]

用 ffmpeg steaming 在服务期实时合成和推送 60 帧画面，用 vue 来显示，应该能做到。

[wu67]

个人看法. 看到什么帧之类的, 看看 canvas 而不是 vue/react

[rabbbit]

1 在 Vue 里写原生代码看能不能抗住，例如用 canvas 啥的
2 数据太多了，让后端处理一下在抛给前端
3 后端画，前端仅负责展示
4 不行就商量着改需求
总之商量着来，别到最后像 V2 某贴一样解决方法是：我们放弃了 react ，开除了前端。

[Kalan]

图像渲染跟 vue 框架没任何关系，数据量大一般策略都是通过时间段这种合并处理，前端图像渲染的方向有 canvas 、webgpu 这种，60 帧问题不大。

[lasuar]

客户端不是服务器，不要脑补客户端是很好的性能，所以不能实现这么大数据量的实时渲染。需求本身要改变

[b821025551b]

这个瓶颈在于这么大数据量的解析而不是绘图吧，可以在后端做些数据修剪，只抛出绘图必要的数据，按横向 1920 像素点计算，不极限压缩的情况下每秒约（ 4*4*6*1920*60 ） 5kb 的数据量用于绘图精度就够了。

[tool2dx]

@Kalan OP 说的每秒 1700 万字节，相当手机要长期占满 200M 带宽了。

客户端毕竟不是 PC ，光处理数据流都够呛，别说 60 帧渲染了。

[sagaxu]

人类的眼睛和大脑处理得了 17M/s 的数据吗？

[zephyru]

1700 万字节？ 约 16mb ，如果不是局域网的话，这个数据量，几乎不太可能在前端做这种处理...这是要把本来由客户端展示的内容搬到网页上么..
这和 vue 之类的展示框架其实没啥关系了...不太可能在 dom 上干这种事情...
绘制一般是 canvas ，webgl ，数据处理如果计算量非常大，可以放在子线程里或者上 wassm
和后端商量着来吧，非要前端处理看看能不能从数据与图形之间的关系入手吧，简化需要处理的数据和绘制

[lyxxxh2]

传输:原生 websocket 。
60fps 的波形图: 自己找插件,伪造些数据,测试插件是否能 60fps 。
或者 canvas, 不可能 60fps 都画不出来吧。

至于 vue,这跟 vue 没关系吧。
1700 万字节等于大约 16.25 兆字节（ MB ）。(吐槽 能不能用 kb 或者 mb 作为单位)

服务器带宽也是个问题,可以将数据作为 json 文件,服务器内网上传 oss 。
发送 oss 路径给前端即可。

[shadowyue]

canvas 来绘图，后端把图表数据处理好给你直接用，按这个思路试试

[laobobo]

#4 +1 ，这玩意应该和框架关系不大，应该是图像渲染方面的，canvas 相对成熟方案较多，WebGPU 出来时间较短，可能差点

[erwin985211]

跟框架没一点关系。可以参考无限滚动的实现方式。只渲染用户能看到的部分，就如大家所说的人脑根本处理不了这么多数据。

[gbw1992]

一秒 16mb 的数据，感觉压力也没不是很大的说
先假设用前端来做，自己部署一个 influxdb 试试，用自带的面板 1s 一刷新看看效果

[Leon6868]

vue 、react 只是来处理 dom 的，你要的渲染和处理这些框架一点都帮不上忙，你应该去了解 canvas 、skia-wasm 这种数据渲染器。而且如此大量的数据根本不可能通过推流推到客户端网页，再在网页端处理。处理思路应该是在服务器端收集数据，解码成简单的波形数据，然后通过 sse 、websocket 实时推送到前端，再在前端展示。

[danbai]

上游戏引擎

[danbai]

@danbai 每秒接收大概 1700 万字节的数据 肯定需要采样重新取数

[ipwx]

少年，1080p 的屏幕，6 张波形图。我们假设一行 3 张，每张波形图一共占据 1920/3 = 640 个像素。

我们假设一个像素上面能显示一根线，那么 640 个像素你能显示 640 个频率的强度，再多了你显示器都没有那么多像素点。那么 640 个频率，每个频率我们假设 32 位采样，也就是 4 个字节。一张图在一个瞬间需要的数据量等于 640 x 4 = 2560 字节。6 张图也就是 2560 * 6 = 15360 字节，也就是 16K 左右。

那么 6 张波形图的一帧，可以被显示器分辨率所显示的信息量只有 16K 。如果算 60 帧，那就是 900K 。

你给的 1700 万字节，约等于 16M 。

所以哪怕不谈绘图，你这里有效的数据量本来就应该不到每秒 1M 。记得把传输效率先优化一下。

[weixind]

数据处理肯定要放到后端处理的。js 性能顶不住 17M/s 。上 wasm 不太值得。后端这种采样的解决方案应该会有很多。
渲染的话，600 个波形图算是高性能需求。6 个不算。

[LandCruiser]

你服务端每秒接收多少字节都和前端没关系，需要你每秒给前端推送 60 * 6 张图片而已（最垃圾的解决方案），优化一下就是每秒给前端返回 60 * 6 组点阵数据（ x ，y ）。

[ipwx]

https://codepen.io/qhcbirud-the-flexboxer/pen/zYQEdOd

2048 个柱子。

[okakuyang]

....前端 vue ，但是可以用原生 js 啊，不清楚你波形图要画成什么样子，但是跑个 50 帧应该没问题。

[danbai]

@ipwx #21 https://codepen.io/danbai225/pen/zYQEdop
这样好多了

[kneo]

一个波形图有必要 60 帧？你眼睛多快啊？难道你们在开发一个反应速度游戏吗？比如某模式模型图出现 10ms 内不按按钮就爆炸？

[ck65]

这调研/产品设计粒度也太粗了，咋从 raw data 一步跳到 UI library 去了。。

[xiangyuecn]

海量数据的基本处事原则：你糊弄我 我糊弄你。没人会去一个数据一个数据去对的 只要不是偏的离谱就行 尤其是这种画图的 有个大概的曲线就成 搞定 打钱

[thtznet]

说句实话，这个需求偏工业化，在 C#平台里好像不是很难的事情。另外为啥说到前端一定等于 WEB ？ C/S Client 也可以是前端啊。

[ajaxgoldfish]

态势相关的？就是 cesium +echarts ？军工 BS ？如果相关的话这个领导是半瓶子醋

[ajaxgoldfish]

为什么这么说呢，因为我也曾经也遇到过。主要渲染引擎出来的数据。

[Adelell]

服务端直接渲染成视频流发给浏览器，浏览器就是个视频播放器。

[lm930129]

我理解，应该是后端是个物联网系统，每秒收到 1700 万字节的数据，然后这个数据后端要处理成 6 个波形图，然后前端 60 帧的刷新率来刷新拿数据，如果是这样，应该前端压力不大吧，就是用 websocket 每 15 毫秒这样刷新一下数据。我觉得，压力最大的在后端。

[asdjgfr]

我觉得六楼说得对，瓶颈不在渲染上，应该是数据解析的问题，看看有没有 cpu 密集型的任务，比如要转换每条数据里的日期之类的

[hi2hi]

楼主应该不是前端；；； vue （包括 react 这些）只是一个开发工具，她是开发人员提升效率的工具，而不是浏览器的性能瓶颈（框架瓶颈确实有，但有优化方案，不在这个讨论范围）。
1700 万字节只是数据量，单纯在其中进行数据调用，问题不大；；性能瓶颈会卡在数据汇总和数据索引这部分，哪怕你要求渲染到 120 帧，但也只是展示一秒的数据，这里的 60 帧只是视觉上的丝滑（浏览器在这方面并不一定靠谱，想要稳定的渲染：1 ）他们说的方案，直接输出视频； 2 ）一个好的渲染引擎；

[LLaMA2]

方法总比困难多！！！


1.客户测能否接受插件？
2.绘制后的波形图是否由后续交互（点击波形图有其他功能，举例而已）？
3.波形图的显示和数据生产方是否要尽可能低的延迟，能接受的最大延迟是多少？
4.客户测使用的设备类型？设备是否能够配合项目保证最低性能线



如果能接受插件，
那就将数据接受处理放到插件中计算，
计算后在本地启动 websocket,然后启动网页连接本地的 websocket 通讯，
前端真的只是展示！，甚至于 v 友提到的合成视频播放都可以

数据传输时是否有非必要的数据，能否预处理，能否压缩传输，感觉制约你的是这 17000 万 Byte

[realJamespond]

数据量大和前端没关系，数据要后端处理过最后再通过 websocket 发到前端 canvas 展示

[southcat996]

@lm930129 是个示波器，目前就是后端给前端的数据就是每秒 1700 万字节，目前选 qt 去做，但是我们这边都不大会 qt

[douxc]

服务端 ffmpeg 推流，前端直接 video 播放视频？直播？

[ipwx]

@southcat996 你用 C++ 写个服务器把它降采样到合适的码率再推给 Vue 呗。

[kkhaike]

vue offscreencanvas + worker 可以做到

[tzxxxx]

后端应该先根据预期的显示尺寸降采样，计算压缩显示结果，再给前端显示，主要的处理在后端