前言

作为一个开放式的跨端跨框架解决方案，Taro 在大量的小程序和 H5 应用中得到了广泛应用。我们经常收到开发者的反馈，例如“渲染速度较慢”、“滑动不够流畅”、“性能与原生应用相比有差距” 等。这表明性能问题一直是困扰开发者的一个重要问题。

熟悉 Taro 的开发者应该知道，相比于 Taro 1/2，Taro 3 是一个更加注重运行时而轻量化编译时的框架。它的优势在于提供了更高效的代码编写方式，并拥有更丰富的生态系统。然而，这也意味着在性能方面可能会有一些损耗。

但是，使用 Taro 3 并不意味着我们必须牺牲应用的性能。事实上，Taro 已经提供了一系列的性能优化方法，并且不断探索更加极致的优化方案。

本文将为大家提供一些小程序开发的最佳实践，帮助大家最大程度地提升小程序应用的性能表现。

一、如何提升初次渲染性能

如果初次渲染的数据量非常大，可能会导致页面在加载过程中出现一段时间的白屏。为了解决这个问题，Taro 提供了预渲染功能（Prerender）。

使用 Prerender 非常简单，只需在项目根目录下的 config文件夹中找到 index.js/dev.js/prod.js三者中的任意一个项目配置文件，并根据项目情况进行修改。在编译时，Taro CLI 会根据你的配置自动启动预渲染功能。

constconfig ={...mini:{prerender:{match:'pages/shop/**',// 所有以 `pages/shop/` 开头的页面都参与 prerenderinclude:['pages/any/way/index'],// `pages/any/way/index` 也会参与 prerenderexclude:['pages/shop/index/index']// `pages/shop/index/index` 不用参与 prerender}}};module.exports =config

更详细说明请参考官方文档：https://taro-docs.jd.com/docs/prerender

二、如何提升更新性能

由于 Taro 使用小程序的 template进行渲染，这会引发一个问题：所有的 setData更新都需要由页面对象调用。当页面结构较为复杂时，更新的性能可能会下降。

当层级过深时，setData的数据结构如下：

page.setData({'root.cn.[0].cn.[0].cn.[0].cn.[0].markers':[],})

期望的 setData数据结构：

component.setData({'cn.[0].cn.[0].markers':[],})

目前有两种方法可以实现上述结构，以实现局部更新的效果，从而提升更新性能：

1. 全局配置项 baseLevel

对于不支持模板递归的小程序（例如微信、QQ、京东小程序等），当 DOM 层级达到一定数量后，Taro 会利用原生自定义组件来辅助递归渲染。简单来说，当 DOM 结构超过 N 层时，Taro 将使用原生自定义组件进行渲染（可以通过修改配置项 baseLevel来调整 N 的值，建议设置为 8 或 4）。

需要注意的是，由于这是全局设置，可能会带来一些问题，例如：

•在跨原生自定义组件时，flex布局会失效（这是影响最大的问题）；

•在 SelectorQuery.select方法中，跨自定义组件的后代选择器写法需要增加 >>>：.the-ancestor >>> .the-descendant。

2. 使用 CustomWrapper 组件

CustomWrapper组件的作用是创建一个原生自定义组件，用于调用后代节点的 setData方法，以实现局部更新的效果。

我们可以使用它来包裹那些遇到更新性能问题的模块，例如：

import{View,Text }from'@tarojs/components'exportdefaultfunction(){return(<View className="index"><Text>Demo</Text><CustomWrapper><GoodsList /></CustomWrapper></View>)}

三、如何提升长列表性能

长列表是常见的组件，当生成或加载的数据量非常大时，可能会导致严重的性能问题，尤其在低端机上可能会出现明显的卡顿现象。

为了解决长列表的问题，Taro 提供了 VirtualList组件和 VirtualWaterfall组件。它们的原理是只渲染当前可见区域（Visible Viewport）的视图，非可见区域的视图在用户滚动到可见区域时再进行渲染，以提高长列表滚动的流畅性。

1. VirtualList 组件（虚拟列表）

以 React Like 框架使用为例，可以直接引入组件：

importVirtualList from'@tarojs/components/virtual-list'

一个最简单的长列表组件如下所示：

functionbuildData(offset = 0){returnArray(100).fill(0).map((_, i)=>i +offset)}constRow =React.memo(({ id, index, data })=>{return(<View id={id} className={index % 2 ? 'ListItemOdd' : 'ListItemEven'}>Row {index}:{data[index]}</View>)})exportdefaultclassIndexextendsComponent{state ={data:buildData(0),}render(){const{data }=this.state
    constdataLen =data.length
    return(<VirtualList
        height={800}/* 列表的高度 */width="100%"/* 列表的宽度 */item={Row}/* 列表单项组件，这里只能传入一个组件 */itemData={data}/* 渲染列表的数据 */itemCount={dataLen}/* 渲染列表的长度 */itemSize={100}/* 列表单项的高度  *//>)}}

更多详情可以参考官方文档：https://taro-docs.jd.com/docs/virtual-list

2. VirtualWaterfall 组件（虚拟瀑布流）

以 React Like 框架使用为例，可以直接引入组件：

import{VirtualWaterfall }from`@tarojs/components-advanced`

一个最简单的长列表组件如下所示：

functionbuildData(offset = 0){returnArray(100).fill(0).map((_, i)=>i +offset)}constRow =React.memo(({ id, index, data })=>{return(<View id={id} className={index % 2 ? 'ListItemOdd' : 'ListItemEven'}>Row {index}:{data[index]}</View>)})exportdefaultclassIndexextendsComponent{state ={data:buildData(0),}render(){const{data }=this.state
    constdataLen =data.length
    return(<VirtualWaterfall
        height={800}/* 列表的高度 */width="100%"/* 列表的宽度 */item={Row}/* 列表单项组件，这里只能传入一个组件 */itemData={data}/* 渲染列表的数据 */itemCount={dataLen}/* 渲染列表的长度 */itemSize={100}/* 列表单项的高度  *//>)}}

更多详情可以参考官方文档：https://taro-docs.jd.com/docs/virtual-waterfall

四、如何避免 setData 数据量较大

众所周知，对小程序性能的影响较大的主要有两个因素，即 setData的数据量和单位时间内调用 setData函数的次数。在 Taro 中，会对 setData进行批量更新操作，因此通常只需要关注 setData的数据量大小。下面通过几个例子来说明如何避免数据量过大的问题：

例子 1：删除楼层节点要谨慎处理

目前 Taro 在处理节点删除方面存在一些缺陷。假设存在以下代码写法：

<View><!--轮播 --><Slider /><!--商品组 --><Goods /><!--模态弹窗 -->{isShowModal &&<Modal />}</View>

当 isShowModal从 true变为 false时，模态弹窗会消失。此时，Modal组件的兄弟节点都会被更新，setData的数据是 Slider + Goods组件的 DOM 节点信息。

一般情况下，这不会对性能产生太大影响。然而，如果待删除节点的兄弟节点的 DOM 结构非常复杂，比如一个个楼层组件，删除操作的副作用会导致 setData的数据量变大，从而影响性能。

为了解决这个问题，可以通过隔离删除操作来进行优化。

<View><!--轮播 --><Slider /><!--商品组 --><Goods /><!--模态弹窗 --><View>{isShowModal &&<Modal />}</View></View>

例子 2：基础组件的属性要保持引用

当基础组件（例如 View、Input等）的属性值为非基本类型时，假设存在以下代码写法：

<Map
  latitude={22.53332}
  longitude={113.93041}
  markers={[
    {
      latitude: 22.53332,
      longitude: 113.93041,
    },
  ]}
/>

每次渲染时，React 会对基础组件的属性进行浅比较。如果发现 markers的引用不同，就会触发组件属性的更新。这最终导致了 setData操作的频繁执行和数据量的增加。 为了解决这个问题，可以使用状态（state）或闭包等方法来保持对象的引用，从而避免不必要的更新。

<Map
  latitude={22.53332}
  longitude={113.93041}
  markers={this.state.markers}
/>

五、更多最佳实践

1. 阻止滚动穿透

在小程序开发中，当存在滑动蒙层、弹窗等覆盖式元素时，滑动事件会冒泡到页面上，导致页面元素也会跟着滑动。通常我们会通过设置 catchTouchMove来阻止事件冒泡。

然而，由于 Taro3 事件机制的限制，小程序事件都是以 bind的形式进行绑定。因此，与 Taro1/2 不同，调用 e.stopPropagation()并不能阻止滚动事件的穿透。

解决办法 1：使用样式（推荐）

可以为需要禁用滚动的组件编写以下样式：

{overflow：hidden;height:100vh;}

解决办法 2：使用 catchMove

对于极个别的组件，比如 Map组件，即使使用样式固定宽高也无法阻止滚动，因为这些组件本身具有滚动的功能。因此，第一种方法无法处理冒泡到 Map组件上的滚动事件。 在这种情况下，可以为 View组件添加 catchMove属性：

// 这个 View 组件会绑定 catchtouchmove 事件而不是 bindtouchmove<View catchMove />

2. 跳转预加载

在小程序中，当调用 Taro.navigateTo等跳转类 API 后，新页面的 onLoad事件会有一定的延时。因此，为了提高用户体验，可以将一些操作（如网络请求）提前到调用跳转 API 之前执行。

对于熟悉 Taro 的开发者来说，可能会记得在 Taro 1/2 中有一个名为 componentWillPreload的钩子函数。然而，在 Taro 3 中，这个钩子函数已经被移除了。不过，开发者可以使用 Taro.preload() 方法来实现跳转预加载的效果：

// pages/index.jsTaro.preload(fetchSomething())Taro.navigateTo({url:'/pages/detail'})

// pages/detail.jsconsole.log(getCurrentInstance().preloadData)

3. 建议把 Taro.getCurrentInstance() 的结果保存下来

在开发过程中，我们经常会使用 Taro.getCurrentInstance()方法来获取小程序的 app、page对象以及路由参数等数据。然而，频繁地调用该方法可能会导致一些问题。

因此，建议将 Taro.getCurrentInstance()的结果保存在组件中，并在需要时直接使用，以避免频繁调用该方法。这样可以提高代码的执行效率和性能。

classIndexextendsReact.Component{inst =Taro.getCurrentInstance()componentDidMount(){console.log(this.inst)}}

六、预告：小程序编译模式（CompileMode）

Taro 一直追求并不断突破性能的极限，除了以上提供的最佳实践，我们即将推出小程序编译模式（CompileMode）。

什么是 CompileMode？

前面已经说过，Taro3 是一种重运行时的框架，当节点数量增加到一定程度时，渲染性能会显著下降。 因此，为了解决这个问题，Taro 引入了 CompileMode 编译模式。

CompileMode 在编译阶段对开发者的代码进行扫描，将 JSX和 Vue template代码提前编译为相应的小程序模板代码。这样可以减少小程序渲染层虚拟 DOM 树节点的数量，从而提高渲染性能。 通过使用 CompileMode，可以有效减少小程序的渲染负担，提升应用的性能表现。

如何使用？

开发者只需为小程序的基础组件添加 compileMode属性，该组件及其子组件将会被编译为独立的小程序模板。

functionGoodsItem(){return(<View compileMode>...</View>)}

目前第一阶段的开发工作已经完成，我们即将发布 Beta 版本，欢迎大家关注！ 想提前了解的可以查看 RFC 文档： https://github.com/NervJS/taro-rfcs/blob/feat/compile-mode/rfcs/0000-compile-mode.md

结尾

通过采用 Taro 的最佳实践，我们相信您的小程序应用性能一定会有显著的提升。未来，我们将持续探索更多优化方案，覆盖更广泛的应用场景，为开发者提供更高效、更优秀的开发体验。

如果您在项目中有任何经验总结或思考，欢迎向我们投稿并进行交流，让我们一起分享给更多开发者，非常感谢您的支持！

作者：京东零售 利齐诺

来源：京东云开发者社区 转载请注明来源