每个前端工程师都应该懂的Vue.js性能优化技巧

朱雀 2023-01-12 14:56 204阅读 0赞

这篇文章主要参考了 Vue.js 核心成员 [Guillaume Chau][] 在 19 年美国的 Vue conf 分享的主题：9 Performance secrets revealed，分享中提到了九个 Vue.js 性能优化的技巧。

我看完他的分享 [PPT][]后，也阅读了相关的[项目源码][Link 1]，在深入了解它的优化原理后，把其中一些优化技巧也应用到了我平时的工作中，取得了相当不错的效果。

这个分享可谓是非常实用了，但是知道和关注的人似乎并不多，到目前为止，该项目也只有可怜的几百个 star。虽然距大佬的分享已经有两年时间，但是其中的优化技巧并没有过时，为了让更多的人了解并学习到其中的实用技巧，我决定对他的分享做二次加工，详细阐述其中的优化原理，并做一定程度的扩展和延伸。

> 本文主要还是针对 Vue.js 2.x 版本，毕竟接下来一段时间，Vue.js 2.x 还是我们工作中的主流版本。

我建议你在学习这篇文章的时候可以拉取项目的源码，并且本地运行，查看优化前后的效果差异。

## Functional components ##

第一个技巧，函数式组件，你可以查看这个[在线示例][Link 2]。

优化前的组件代码如下：

<template>
      <div class="cell">
        <div v-if="value" class="on"></div>
        <section v-else class="off"></section>
      </div>
    </template>
    
    <script>
    export default {
      props: ['value'],
    }
    </script>

优化后的组件代码如下：

然后我们在父组件各渲染优化前后的组件 800 个，并在每一帧内部通过修改数据来触发组件的更新，开启 Chrome 的 Performance 面板记录它们的性能，得到如下结果。

优化前：

![e32998848ba2787d19207d9182980762.png][]

优化后：

![4a8326f45fcfbe115f8b5bf48ac26b9c.png][]

对比这两张图我们可以看到优化前执行 `script` 的时间要多于优化后的，而我们知道 JS 引擎是单线程的运行机制，JS 线程会阻塞 UI 线程，所以当脚本执行时间过长，就会阻塞渲染，导致页面卡顿。而优化后的 `script` 执行时间短，所以它的性能更好。

那么，为什么用函数式组件 JS 的执行时间就变短了呢？这要从函数式组件的实现原理说起了，你可以把它理解成一个函数，它可以根据你传递的上下文数据渲染生成一片 DOM。

函数式组件和普通的对象类型的组件不同，它不会被看作成一个真正的组件，我们知道在 `patch` 过程中，如果遇到一个节点是组件 `vnode`，会递归执行子组件的初始化过程；而函数式组件的 `render` 生成的是普通的 `vnode`，不会有递归子组件的过程，因此渲染开销会低很多。

因此，函数式组件也不会有状态，不会有响应式数据，生命周期钩子函数这些东西。你可以把它当成把普通组件模板中的一部分 DOM 剥离出来，通过函数的方式渲染出来，是一种在 DOM 层面的复用。

## Child component splitting ##

第二个技巧，子组件拆分，你可以查看这个[在线示例][Link 3]。

优化前的组件代码如下：

<template>
      <div :style="{ opacity: number / 300 }">
        <div>{
       { heavy() }}</div>
      </div>
    </template>
    
    <script>
    export default {
      props: ['number'],
      methods: {
        heavy () {
          const n = 100000
          let result = 0
          for (let i = 0; i < n; i++) {
            result += Math.sqrt(Math.cos(Math.sin(42)))
          }
          return result
        }
      }
    }
    </script>

优化后的组件代码如下：

<template>
      <div :style="{ opacity: number / 300 }">
        <ChildComp/>
      </div>
    </template>
    
    <script>
    export default {
      components: {
        ChildComp: {
          methods: {
            heavy () {
              const n = 100000
              let result = 0
              for (let i = 0; i < n; i++) {
                result += Math.sqrt(Math.cos(Math.sin(42)))
              }
              return result
            },
          },
          render (h) {
            return h('div', this.heavy())
          }
        }
      },
      props: ['number']
    }
    </script>

然后我们在父组件各渲染优化前后的组件 300 个，并在每一帧内部通过修改数据来触发组件的更新，开启 Chrome 的 Performance 面板记录它们的性能，得到如下结果。

优化前：

![e9478cd87a30999dda550fb90e74d4d0.png][]

优化后：

![ea2a5d1251856074bf0ed1072d979afb.png][]

对比这两张图我们可以看到优化后执行 `script` 的时间要明显少于优化前的，因此性能体验更好。

那么为什么会有差异呢，我们来看优化前的组件，示例通过一个 `heavy` 函数模拟了一个耗时的任务，且这个函数在每次渲染的时候都会执行一次，所以每次组件的渲染都会消耗较长的时间执行 JavaScript。

而优化后的方式是把这个耗时任务 `heavy` 函数的执行逻辑用子组件 `ChildComp` 封装了，由于 Vue 的更新是组件粒度的，虽然每一帧都通过数据修改导致了父组件的重新渲染，但是 `ChildComp` 却不会重新渲染，因为它的内部也没有任何响应式数据的变化。所以优化后的组件不会在每次渲染都执行耗时任务，自然执行的 JavaScript 时间就变少了。

不过针对这个优化的方式我提出了一些不同的看法，详情可以点开这个 [issue][]，我认为这个场景下的优化用计算属性要比子组件拆分要好。得益于计算属性自身缓存特性，耗时的逻辑也只会在第一次渲染的时候执行，而且使用计算属性也没有额外渲染子组件的开销。

在实际工作中，使用计算属性是优化性能的场景会有很多，毕竟它也体现了一种空间换时间的优化思想。

## Local variables ##

第三个技巧，局部变量，你可以查看这个[在线示例][Link 4]。

优化前的组件代码如下：

<template>
      <div :style="{ opacity: start / 300 }">{
       { result }}</div>
    </template>
    
    <script>
    export default {
      props: ['start'],
      computed: {
        base () {
          return 42
        },
        result () {
          let result = this.start
          for (let i = 0; i < 1000; i++) {
            result += Math.sqrt(Math.cos(Math.sin(this.base))) + this.base * this.base + this.base + this.base * 2 + this.base * 3
          }
          return result
        },
      },
    }
    </script>

优化后的组件代码如下：

<template>
      <div :style="{ opacity: start / 300 }">{
       { result }}</div>
    </template>
    
    <script>
    export default {
      props: ['start'],
      computed: {
        base () {
          return 42
        },
        result ({ base, start }) {
          let result = start
          for (let i = 0; i < 1000; i++) {
            result += Math.sqrt(Math.cos(Math.sin(base))) + base * base + base + base * 2 + base * 3
          }
          return result
        },
      },
    }
    </script>

优化前：

![7d4c0db823b7010b057b71c1d719d42a.png][]

优化后：

![1551d1851e905c402daf9c0070ec1e89.png][]

对比这两张图我们可以看到优化后执行 `script` 的时间要明显少于优化前的，因此性能体验更好。

这里主要是优化前后的组件的计算属性 `result` 的实现差异，优化前的组件多次在计算过程中访问 `this.base`，而优化后的组件会在计算前先用局部变量 `base`，缓存 `this.base`，后面直接访问 `base`。

那么为啥这个差异会造成性能上的差异呢，原因是你每次访问 `this.base` 的时候，由于 `this.base` 是一个响应式对象，所以会触发它的 `getter`，进而会执行依赖收集相关逻辑代码。类似的逻辑执行多了，像示例这样，几百次循环更新几百个组件，每个组件触发 `computed` 重新计算，然后又多次执行依赖收集相关逻辑，性能自然就下降了。

从需求上来说，`this.base` 执行一次依赖收集就够了，把它的 `getter` 求值结果返回给局部变量 `base`，后续再次访问 `base` 的时候就不会触发 `getter`，也不会走依赖收集的逻辑了，性能自然就得到了提升。

这是一个非常实用的性能优化技巧。因为很多人在开发 Vue.js 项目的时候，每当取变量的时候就习惯性直接写 `this.xxx` 了，因为大部分人并不会注意到访问 `this.xxx` 背后做的事情。在访问次数不多的时候，性能问题并没有凸显，但是一旦访问次数变多，比如在一个大循环中多次访问，类似示例这种场景，就会产生性能问题了。

我之前给 ZoomUI 的 Table 组件做性能优化的时候，在 `render table body` 的时候就使用了局部变量的优化技巧，并写了 benchmark 做性能对比：渲染 1000 \* 10 的表格，ZoomUI Table 的更新数据重新渲染的性能要比 ElementUI 的 Table 性能提升了近一倍。

## Reuse DOM with v-show ##

第四个技巧，使用 `v-show` 复用 DOM，你可以查看这个[在线示例][Link 5]。

优化前的组件代码如下：

优化后的组件代码如下：

然后我们在父组件各渲染优化前后的组件 200 个，并在每一帧内部通过修改数据来触发组件的更新，开启 Chrome 的 Performance 面板记录它们的性能，得到如下结果。

优化前：

![ced2cd2657e3e112a976b83ce1a14f85.png][]

优化后：

![1451c8a207e41d32a30563aeb797c8de.png][]

对比这两张图我们可以看到优化后执行 `script` 的时间要明显少于优化前的，因此性能体验更好。

优化前后的主要区别是用 `v-show` 指令替代了 `v-if` 指令来替代组件的显隐，虽然从表现上看，`v-show` 和 `v-if` 类似，都是控制组件的显隐，但内部实现差距还是很大的。

`v-if` 指令在编译阶段就会编译成一个三元运算符，条件渲染，比如优化前的组件模板经过编译后生成如下渲染函数：

function render() {
      with(this) {
        return _c('div', {
          staticClass: "cell"
        }, [(props.value) ? _c('div', {
          staticClass: "on"
        }, [_c('Heavy', {
          attrs: {
            "n": 10000
          }
        })], 1) : _c('section', {
          staticClass: "off"
        }, [_c('Heavy', {
          attrs: {
            "n": 10000
          }
        })], 1)])
      }
    }

当条件 `props.value` 的值变化的时候，会触发对应的组件更新，对于 `v-if` 渲染的节点，由于新旧节点 `vnode` 不一致，在核心 diff 算法比对过程中，会移除旧的 `vnode` 节点，创建新的 `vnode` 节点，那么就会创建新的 `Heavy` 组件，又会经历 `Heavy` 组件自身初始化、渲染 `vnode`、`patch` 等过程。

因此使用 `v-if` 每次更新组件都会创建新的 `Heavy` 子组件，当更新的组件多了，自然就会造成性能压力。

而当我们使用 `v-show` 指令，优化后的组件模板经过编译后生成如下渲染函数：

function render() {
      with(this) {
        return _c('div', {
          staticClass: "cell"
        }, [_c('div', {
          directives: [{
            name: "show",
            rawName: "v-show",
            value: (props.value),
            expression: "props.value"
          }],
          staticClass: "on"
        }, [_c('Heavy', {
          attrs: {
            "n": 10000
          }
        })], 1), _c('section', {
          directives: [{
            name: "show",
            rawName: "v-show",
            value: (!props.value),
            expression: "!props.value"
          }],
          staticClass: "off"
        }, [_c('Heavy', {
          attrs: {
            "n": 10000
          }
        })], 1)])
      }
    }

当条件 `props.value` 的值变化的时候，会触发对应的组件更新，对于 `v-show` 渲染的节点，由于新旧 `vnode` 一致，它们只需要一直 `patchVnode` 即可，那么它又是怎么让 DOM 节点显示和隐藏的呢？

原来在 `patchVnode` 过程中，内部会对执行 `v-show` 指令对应的钩子函数 `update`，然后它会根据 `v-show` 指令绑定的值来设置它作用的 DOM 元素的 `style.display` 的值控制显隐。

因此相比于 `v-if` 不断删除和创建函数新的 DOM，`v-show` 仅仅是在更新现有 DOM 的显隐值，所以 `v-show` 的开销要比 `v-if` 小的多，当其内部 DOM 结构越复杂，性能的差异就会越大。

但是 `v-show` 相比于 `v-if` 的性能优势是在组件的更新阶段，如果仅仅是在初始化阶段，`v-if` 性能还要高于 `v-show`，原因是在于它仅仅会渲染一个分支，而 `v-show` 把两个分支都渲染了，通过 `style.display` 来控制对应 DOM 的显隐。

在使用 `v-show` 的时候，所有分支内部的组件都会渲染，对应的生命周期钩子函数都会执行，而使用 `v-if` 的时候，没有命中的分支内部的组件是不会渲染的，对应的生命周期钩子函数都不会执行。

因此你要搞清楚它们的原理以及差异，才能在不同的场景使用适合的指令。

## KeepAlive ##

第五个技巧，使用 `KeepAlive` 组件缓存 DOM，你可以查看这个[在线示例][Link 6]。

优化前的组件代码如下：

优化后的组件代码如下：

我们点击按钮在 Simple page 和 Heavy Page 之间切换，会渲染不同的视图，其中 Heavy Page 的渲染非常耗时。我们开启 Chrome 的 Performance 面板记录它们的性能，然后分别在优化前后执行如上的操作，会得到如下结果。

优化前：

![7b8ad38121edc4473d9bd344fb89721d.png][]

![68bcfc4b321cba870160f18e6c2abee6.png][]

优化后：

![0fbc95c79b67497d9d70259b709c21f1.png][]

![bdb228c861c672ec3a1796433aafd9ed.png][]

对比这两张图我们可以看到优化后执行 `script` 的时间要明显少于优化前的，因此性能体验更好。

在非优化场景下，我们每次点击按钮切换路由视图，都会重新渲染一次组件，渲染组件就会经过组件初始化，`render`、`patch` 等过程，如果组件比较复杂，或者嵌套较深，那么整个渲染耗时就会很长。

而在使用 `KeepAlive` 后，被 `KeepAlive` 包裹的组件在经过第一次渲染后，的 `vnode` 以及 DOM 都会被缓存起来，然后再下一次再次渲染该组件的时候，直接从缓存中拿到对应的 `vnode` 和 DOM，然后渲染，并不需要再走一次组件初始化，`render` 和 `patch` 等一系列流程，减少了 `script` 的执行时间，性能更好。

但是使用 `KeepAlive` 组件并非没有成本，因为它会占用更多的内存去做缓存，这是一种典型的空间换时间优化思想的应用。

## Deferred features ##

第六个技巧，使用 `Deferred` 组件延时分批渲染组件，你可以查看这个[在线示例][Link 7]。

优化前的组件代码如下：

<template>
      <div class="deferred-off">
        <VueIcon icon="fitness_center" class="gigantic"/>
    
        <h2>I'm an heavy page</h2>
    
        <Heavy v-for="n in 8" :key="n"/>
    
        <Heavy class="super-heavy" :n="9999999"/>
      </div>
    </template>

优化后的组件代码如下：

<template>
      <div class="deferred-on">
        <VueIcon icon="fitness_center" class="gigantic"/>
    
        <h2>I'm an heavy page</h2>
    
        <template v-if="defer(2)">
          <Heavy v-for="n in 8" :key="n"/>
        </template>
    
        <Heavy v-if="defer(3)" class="super-heavy" :n="9999999"/>
      </div>
    </template>
    
    <script>
    import Defer from '@/mixins/Defer'
    
    export default {
      mixins: [
        Defer(),
      ],
    }
    </script>

优化前：

![ca823a44e2e1ac2551bd5e2f42da93fa.png][]

优化后：

![5156807edfd1638ec991ea6f39c9bd63.png][]

对比这两张图我们可以发现，优化前当我们从 Simple Page 切到 Heavy Page 的时候，在一次 Render 接近结尾的时候，页面渲染的仍然是 Simple Page，会给人一种页面卡顿的感觉。而优化后当我们从 Simple Page 切到 Heavy Page 的时候，在一次 Render 靠前的位置页面就已经渲染了 Heavy Page 了，并且 Heavy Page 是渐进式渲染出来的。

优化前后的差距主要是后者使用了 `Defer` 这个 `mixin`，那么它具体是怎么工作的，我们来一探究竟：

export default function (count = 10) {
      return {
        data () {
          return {
            displayPriority: 0
          }
        },
    
        mounted () {
          this.runDisplayPriority()
        },
    
        methods: {
          runDisplayPriority () {
            const step = () => {
              requestAnimationFrame(() => {
                this.displayPriority++
                if (this.displayPriority < count) {
                  step()
                }
              })
            }
            step()
          },
    
          defer (priority) {
            return this.displayPriority >= priority
          }
        }
      }
    }

`Defer` 的主要思想就是把一个组件的一次渲染拆成多次，它内部维护了 `displayPriority` 变量，然后在通过 `requestAnimationFrame` 在每一帧渲染的时候自增，最多加到 `count`。然后使用 `Defer mixin` 的组件内部就可以通过 `v-if="defer(xxx)"` 的方式来控制在 `displayPriority` 增加到 `xxx` 的时候渲染某些区块了。

当你有渲染耗时的组件，使用 `Deferred` 做渐进式渲染是不错的注意，它能避免一次 `render` 由于 JS 执行时间过长导致渲染卡住的现象。

## Time slicing ##

第七个技巧，使用 `Time slicing` 时间片切割技术，你可以查看这个[在线示例][Link 8]。

优化前的代码如下：

fetchItems ({ commit }, { items }) {
      commit('clearItems')
      commit('addItems', items)
    }

优化后的代码如下：

fetchItems ({ commit }, { items, splitCount }) {
      commit('clearItems')
      const queue = new JobQueue()
      splitArray(items, splitCount).forEach(
        chunk => queue.addJob(done => {
          // 分时间片提交数据
          requestAnimationFrame(() => {
            commit('addItems', chunk)
            done()
          })
        })
      )
      await queue.start()
    }

我们先通过点击 `Genterate items` 按钮创建 10000 条假数据，然后分别在开启和关闭 `Time-slicing` 的情况下点击 `Commit items` 按钮提交数据，开启 Chrome 的 Performance 面板记录它们的性能，会得到如下结果。

优化前：

![62ecf69d785cd4a64d1d81d4251810b1.png][]

优化后：

![a6d99bb0cda490a838ed9a131f7dd559.png][]

对比这两张图我们可以发现，优化前总的 `script` 执行时间要比优化后的还要少一些，但是从实际的观感上看，优化前点击提交按钮，页面会卡死 1.2 秒左右，在优化后，页面不会完全卡死，但仍然会有渲染卡顿的感觉。

那么为什么在优化前页面会卡死呢？因为一次性提交的数据过多，内部 JS 执行时间过长，阻塞了 UI 线程，导致页面卡死。

优化后，页面仍有卡顿，是因为我们拆分数据的粒度是 1000 条，这种情况下，重新渲染组件仍然有压力，我们观察 fps 只有十几，会有卡顿感。通常只要让页面的 fps 达到 60，页面就会非常流畅，如果我们把数据拆分粒度变成 100 条，基本上 fps 能达到 50 以上，虽然页面渲染变流畅了，但是完成 10000 条数据总的提交时间还是变长了。

使用 `Time slicing` 技术可以避免页面卡死，通常我们在这种耗时任务处理的时候会加一个 loading 效果，在这个示例中，我们可以开启 `loading animation`，然后提交数据。对比发现，优化前由于一次性提交数据过多，JS 一直长时间运行，阻塞 UI 线程，这个 loading 动画是不会展示的，而优化后，由于我们拆成多个时间片去提交数据，单次 JS 运行时间变短了，这样 loading 动画就有机会展示了。

> 这里要注意的一点，虽然我们拆时间片使用了 `requestAnimationFrame` API，但是使用 `requestAnimationFrame` 本身是不能保证满帧运行的，`requestAnimationFrame` 保证的是在浏览器每一次重绘后会执行对应传入的回调函数，想要保证满帧，只能让 JS 在一个 Tick 内的运行时间不超过 17ms。

## Non-reactive data ##

第八个技巧，使用 `Non-reactive data` 非响应式数据，你可以查看这个[在线示例][Link 8]。

优化前代码如下：

const data = items.map(
      item => ({
        id: uid++,
        data: item,
        vote: 0
      })
    )

优化后代码如下：

const data = items.map(
      item => optimizeItem(item)
    )
    
    function optimizeItem (item) {
      const itemData = {
        id: uid++,
        vote: 0
      }
      Object.defineProperty(itemData, 'data', {
        // Mark as non-reactive
        configurable: false,
        value: item
      })
      return itemData
    }

还是前面的示例，我们先通过点击 `Genterate items` 按钮创建 10000 条假数据，然后分别在开启和关闭 `Partial reactivity` 的情况下点击 `Commit items` 按钮提交数据，开启 Chrome 的 Performance 面板记录它们的性能，会得到如下结果。

优化前：

![1de9bf136a86ff494394701accc2e3cd.png][]

优化后：

![af72faf5d890f70ca3a770df1878afb1.png][]

对比这两张图我们可以看到优化后执行 `script` 的时间要明显少于优化前的，因此性能体验更好。

之所以有这种差异，是因为内部提交的数据的时候，会默认把新提交的数据也定义成响应式，如果数据的子属性是对象形式，还会递归让子属性也变成响应式，因此当提交数据很多的时候，这个过程就变成了一个耗时过程。

而优化后我们把新提交的数据中的对象属性 `data` 手动变成了 `configurable` 为 `false`，这样内部在 `walk` 时通过 `Object.keys(obj)` 获取对象属性数组会忽略 `data`，也就不会为 `data` 这个属性 `defineReactive`，由于 `data` 指向的是一个对象，这样也就会减少递归响应式的逻辑，相当于减少了这部分的性能损耗。数据量越大，这种优化的效果就会更明显。

其实类似这种优化的方式还有很多，比如我们在组件中定义的一些数据，也不一定都要在 `data` 中定义。有些数据我们并不是用在模板中，也不需要监听它的变化，只是想在组件的上下文中共享这个数据，这个时候我们可以仅仅把这个数据挂载到组件实例 `this` 上，例如：

export default {
      created() {
        this.scroll = null
      },
      mounted() {
        this.scroll = new BScroll(this.$el)
      }
    }

这样我们就可以在组件上下文中共享 `scroll` 对象了，尽管它不是一个响应式对象。

## Virtual scrolling ##

第九个技巧，使用 `Virtual scrolling` 虚拟滚动组件，你可以查看这个[在线示例][Link 8]。

优化前组件的代码如下：

优化后代码如下：

<recycle-scroller
      class="items"
      :items="items"
      :item-size="24"
    >
      <template v-slot="{ item }">
        <FetchItemView
          :item="item"
          @vote="voteItem(item)"
        />
      </template>
    </recycle-scroller>

还是前面的示例，我们需要开启 `View list`，然后点击 `Genterate items` 按钮创建 10000 条假数据（注意，线上示例最多只能创建 1000 条数据，实际上 1000 条数据并不能很好地体现优化的效果，所以我修改了源码的限制，本地运行，创建了 10000 条数据），然后分别在 `Unoptimized` 和 `RecycleScroller` 的情况下点击 `Commit items` 按钮提交数据，滚动页面，开启 Chrome 的 Performance 面板记录它们的性能，会得到如下结果。

优化前：

![d1bcf1a93daad28c07f1f2b8a832f8f3.png][]

优化后：

![67252ebc4698fd8b24204f419ccfbb03.png][]

对比这两张图我们发现，在非优化的情况下，10000 条数据在滚动情况下 fps 只有个位数，在非滚动情况下也就十几，原因是非优化场景下渲染的 DOM 太多，渲染本身的压力很大。优化后，即使 10000 条数据，在滚动情况下的 fps 也能有 30 多，在非滚动情况下可以达到 60 满帧。

之所以有这个差异，是因为虚拟滚动的实现方式，是只渲染视口内的 DOM，这样总共渲染的 DOM 数量就很少了，自然性能就会好很多。

虚拟滚动组件也是 [Guillaume Chau][] 写的，感兴趣的同学可以去研究它的[源码实现][Link 9]。它的基本原理就是监听滚动事件，动态更新需要显示的 DOM 元素，计算出它们在视图中的位移。

虚拟滚动组件也并非没有成本，因为它需要在滚动的过程中实时去计算，所以会有一定的 `script` 执行的成本。因此如果列表的数据量不是很大的情况，我们使用普通的滚动就足够了。

## 总结 ##

通过这篇文章，我希望你能了解到 Vue.js 的九种性能优化技巧，并能运用到实际的开发项目中。除了上述技巧之外，还有懒加载图片、懒加载组件、异步组件等等常用的性能优化手段。

在做性能优化前，我们需要分析性能的瓶颈在哪，才能因地制宜。另外，性能优化都需要数据支撑的，你在做任何性能优化前，需要先采集优化前的数据，这样优化后才能够通过数据对比看到优化的效果。

希望你在日后的开发过程中，不再只满足于实现需求，写每一行代码的时候，都能思考它可能产生的性能方面的影响。

# 往期回顾 #

*  **[2020大厂JavaScript面试题汇总，持续更新中~][2020_JavaScript]**
 *  **[2020大厂Vue面试题汇总，持续更新中~][2020_Vue]**
 *  **[【建议收藏】2020最新cookie面试题汇总，持续更新中~][2020_cookie]**
 *  **[657页前端面试题+答案，分类学习整理，良心制作，持续更新中~][657]**
 *  **[前端面试官：请你说一说函数节流和防抖][Link 10]**

[Guillaume Chau]: https://github.com/Akryum
[PPT]: https://slides.com/akryum/vueconfus-2019
[Link 1]: https://github.com/Akryum/vue-9-perf-secrets/
[Link 2]: https://vue-9-perf-secrets.netlify.app/bench/functional
[e32998848ba2787d19207d9182980762.png]: /images/20221119/f912bfccfb7147f5b955cb63ba7201cf.png
[4a8326f45fcfbe115f8b5bf48ac26b9c.png]: /images/20221119/d1e87bc8e5164264a807c15ea976604c.png
[Link 3]: https://vue-9-perf-secrets.netlify.app/bench/child
[e9478cd87a30999dda550fb90e74d4d0.png]: /images/20221119/3c4c4b77ea1b4f5c9624d97422bac690.png
[ea2a5d1251856074bf0ed1072d979afb.png]: /images/20221119/f3c5798fc9464ffda183c2aa3d287d7d.png
[issue]: https://github.com/Akryum/vue-9-perf-secrets/issues/1
[Link 4]: https://vue-9-perf-secrets.netlify.app/bench/local-var
[7d4c0db823b7010b057b71c1d719d42a.png]: /images/20221119/5119e5a575c34676befddfa18eea2339.png
[1551d1851e905c402daf9c0070ec1e89.png]: /images/20221119/c6e614a9b1c24848bb0528c93552f349.png
[Link 5]: https://vue-9-perf-secrets.netlify.app/bench/hide
[ced2cd2657e3e112a976b83ce1a14f85.png]: /images/20221119/3f443dbf32944e8eb0fa5161d871ebe0.png
[1451c8a207e41d32a30563aeb797c8de.png]: /images/20221119/c07164d3c50646b78ef057f0f6faea5b.png
[Link 6]: https://vue-9-perf-secrets.netlify.app/bench/keep-alive/
[7b8ad38121edc4473d9bd344fb89721d.png]: /images/20221119/930ef003866d4c168055507a354b6e59.png
[68bcfc4b321cba870160f18e6c2abee6.png]: /images/20221119/8f93050733c642cf8c3a98049559ff6b.png
[0fbc95c79b67497d9d70259b709c21f1.png]: /images/20221119/9aa8006602dd4b73af28085d52cede07.png
[bdb228c861c672ec3a1796433aafd9ed.png]: /images/20221119/a1247b15c0334ba9b6b5b19839b5c85c.png
[Link 7]: https://vue-9-perf-secrets.netlify.app/bench/deferred
[ca823a44e2e1ac2551bd5e2f42da93fa.png]: /images/20221119/99a84f242ef0468fab8078d4c629719c.png
[5156807edfd1638ec991ea6f39c9bd63.png]: /images/20221119/c42cea758e1c4a0dba7f074b2fbfbf53.png
[Link 8]: https://vue-9-perf-secrets.netlify.app/bench/fetch-items
[62ecf69d785cd4a64d1d81d4251810b1.png]: /images/20221119/8f3e4723fef84efabb7c8ebe134dcb39.png
[a6d99bb0cda490a838ed9a131f7dd559.png]: /images/20221119/978333e6bd9d40d5958c365173b32c70.png
[1de9bf136a86ff494394701accc2e3cd.png]: /images/20221119/06d4cf3d75fe46c5aa26c76ae7688800.png
[af72faf5d890f70ca3a770df1878afb1.png]: /images/20221119/0b59d3e1bf674fc88170faf7b826cb78.png
[d1bcf1a93daad28c07f1f2b8a832f8f3.png]: /images/20221119/539d506030f940f7a0cbd1a5913f3ad2.png
[67252ebc4698fd8b24204f419ccfbb03.png]: /images/20221119/73c741e9a9fd4b749965b662779044a8.png
[Link 9]: https://github.com/Akryum/vue-virtual-scroller
[2020_JavaScript]: https://www.jianshu.com/p/b8ffcb663e1f
[2020_Vue]: https://www.jianshu.com/p/f51f3597f99c
[2020_cookie]: https://www.jianshu.com/p/716e16913f24
[657]: https://www.jianshu.com/p/31d95314ecde
[Link 10]: https://www.jianshu.com/p/55d283835eab