HarmonyOS鸿蒙NEXT应用元服务布局优化长列表使用懒加载与组件复用

HarmonyOS鸿蒙NEXT应用元服务布局优化长列表使用懒加载与组件复用

在列表场景下会采用List、Grid、WaterFlow等组件配合ForEach或者LazyForEach来实现,ForEach适合内容长度确定,内容在两屏以内的列表。LazyForEach适合长度超过两屏的列表情况,并且当内容布局相对固定的情况下,配合组件复用的方式来减少滑动过程中的组件创建。在长列表加载性能优化中,介绍了较为详细的实践案例,这里我们仅引用一些关键性能收益数据。

懒加载

针对长列表这一场景,在本地模拟了10、100、1000、10000条数据,分别使用ForEach、LazyForEach,来测试关闭和开启懒加载情况下的完全显示所用时间、列表挂载时间、独占内存,并分析了其滑动过程中的丢帧率。其中,列表挂载时间是指创建组件和组件挂载数据的总时长。最终,使用DevEco Studio的Profiler工具检测下述指标,得到的数据如下所示:

ForEach对比指标 10条数据 100条数据 1000条数据 10000条数据
完全显示所用时间 1s 741ms 1s 786ms 1s 942ms 5s 841ms
列表挂载时间 87ms 88ms 135ms 3s 291ms
独占内存(滑动完成后) 38.2MB 48.7MB 83.7MB 560.1MB
丢帧率 0.0% 3.8% 4.5% 58.2%
LazyForEach对比指标 10条数据 100条数据 1000条数据 10000条数据
完全显示所用时间 1s 544ms 1s 486ms 1s 652ms 1s 707ms
列表挂载时间 88ms 89ms 94ms 97ms
独占内存(滑动完成后) 38.1MB 44.6MB 46.3MB 82.9MB
丢帧率 0.0% 2.3% 3.6% 6.6%

从测试数据可以看出:

  1. 在100条数据范围内ForEach和LazyForEach差距不大,总体而言两者各项性能指标都在可接受范围内,而ForEach代码逻辑比LazyForEach简单,此场景下使用ForEach即可。
  2. 当数据大于1000条,特别是当数据达到10000条时,ForEach在列表渲染、应用内存占用、丢帧率等各个方面都会有“指数级别”的显著劣化,滑动会出现明显的卡顿,甚至会出现应用crash等现象。
  3. 使用LazyForEach除了最后内存稍微增大以外,其列表渲染时间、丢帧率都不会出现明显变化,具有较好的性能。

组件复用

对于使用LazyForEach的情况下,在滑动过程中由于要动态创建组件,会出现BuildLazyItem的耗时,通过组件复用能力,可以减少滑动过程中的组件创建耗时,而组件复用BuildRecycle耗时极短,进一步优化滑动时的性能。

对比长列表案例中开启组件复用和未开启的情况下,其数据如下:

组件复用 组件复用前 组件复用后
丢帧率 3.7% 0%
BuildLazyItem耗时 10.277ms 0.749ms
BuildRecycle耗时 不涉及 0.221ms

可以发现列表滑动时丢帧率明显降低,这是因为,List列表开启了组件复用,不会执行BuildLazyItem这个耗时操作,后续创建新组件节点时,会直接复用缓存区中的节点,这样就大幅节约了组件重新创建的时间。

本文主要引用整理于鸿蒙官方文档


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2 回复

在HarmonyOS鸿蒙NEXT中,优化长列表性能的关键是使用懒加载和组件复用。懒加载通过延迟加载非可视区域数据,减少初始渲染压力。组件复用利用Recycle机制回收离屏组件,避免重复创建。List组件和LazyForEach可自动处理复用逻辑。开发者需设置合理的预估项高度,优化item布局层级,避免动态改变item尺寸。数据源应提供稳定唯一标识符,保证复用正确性。

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从测试数据来看,在HarmonyOS NEXT中处理长列表时,LazyForEach配合组件复用确实能显著提升性能:

  1. 数据量在100条以内时,ForEach和LazyForEach性能接近,ForEach代码更简单,推荐使用ForEach。

  2. 当数据量超过1000条时:

  • ForEach的完全显示时间从1.9s暴增到5.8s(10000条)
  • 内存占用从83MB激增到560MB
  • 丢帧率高达58.2%
  • 而LazyForEven在10000条数据时仍保持1.7s的加载时间和6.6%的丢帧率
  1. 组件复用技术使BuildLazyItem耗时从10.277ms降至0.749ms,BuildRecycle仅需0.221ms,完全消除了丢帧现象。

建议:对于长列表场景,优先使用LazyForEach+组件复用的组合方案,这是经过验证的最佳实践。

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