全篇主要思想：递归的本质是栈的读取

先看效果对比

以下都是基于10000条子节点数据作对比，先上最终数据对比:

递归版tree，渲染速度: 14.65s，点击节点处理速度: 9.83s

优化版tree，渲染速度: 0.49s，点击节点处理速度: 0.18s

递归组件实现tree：渲染速度 15.71s -1.06s = 14.65s

递归版tree性能图-1

递归组件版tree点击节点性能分析图：点击节点处理速度: 10.19s - 0.357s = 9.833s ≈ 9.83s

递归tree点击节点图-2

最终优化实现tree: 渲染速度2.25s - 1.76s = 0.49s

优化tree性能图-3

优化版tree点击节点性能分析图：点击节点处理速度0.623s - 0.3s = 0.3s

优化tree点击节点图-4

最终对比是：

递归版tree，渲染速度: 12.19s，点击节点处理速度: 9.52s

优化版tree，渲染速度: 0.49s，点击节点处理速度: 0.18s

分析问题

我们可以借助performance分析一下递归组件的耗时点所在，上递归组件渲染的性能分析：

1.script耗时分析：

递归tree script性能分析图-5

通过图-1性能瀑布可以清晰的看到script执行占了8.9s的时间，通过上图即图-5可以看到script的的调用栈主要集中在创建vue实例时的createChildren上面。

2.render耗时分析

递归tree render性能分析图-6

通过上图即图-6可以清晰的看到render耗时主要集中在Recalculate Style、Layout上面。我们知道Recalculate Style、Layout主要是样式计算，因此查看代码：

递归组件部分代码图-7

发现在递归的tree-node组件里面有很多样式的计算，10000条子节点就需要计算10000次。

3.DOM结构分析

递归组件DOM结构图-8

实现思想

来看我们的开篇思想：递归的本质是栈的读取。

在算法中我们会遇到很多递归实现的案例，所有的递归都可以转换成非递归实现，其中转换的本质是：递归是解析器(引擎)来帮我们做了栈的存取，非递归是手动创建栈来模拟栈的存取过程。

万物都是相通的，递归组件也可以转换成扁平数组来实现：

1.更改DOM结构成平级结构，点击节点以及节点的视觉样式通过操作总的list数据去实现

2.然后使用虚拟长列表来控制vue子组件实例创建的数量。

优化版实现

主要分为两部分功能：

1.tree数据和DOM结构的扁平化；

2.虚拟长列表控制DOM渲染数量。

1.tree数据和DOM结构的扁平化

优化版tree的DOM结构图-9

由上图我们可以看到经过改造之后的tree的DOM结构，父节点和子节点是平级的，在操作子节点时去操作内存中的listData数据来改变相关联节点的状态。

我们再看下listData数据的结构：

优化版tree listData数据结构图-10

上图即图-10结合图-9的DOM结构可以对整个功能的实现逻辑一目了然：

listData中的每一项的style、checked、path等信息来描述节点的样式位置和状态，操作一个节点时通过listData更改相关节点的状态样式等信息。

因此最终来写我们的代码：

实现.vue代码图-11

我们再看下handleCheckChange的做了什么：

handleCheckChange处理逻辑图-12

2.虚拟长列表控制DOM渲染数量

实现思路：

根节点DOM分成两个子节点：fui-tree__phantom 和 fui-tree__content。

两个子节点都是绝对定位，为了在滚动时避免数据的更改回头触发滚动事件。

虚拟列表DOM组织结构图-13

根节点解两个子节点css：

.fui-tree {
    height: 400px;
    overflow: auto;
    position: relative;
  }

  .fui-tree__phantom {
    position: absolute;
    left: 0;
    top: 0;
    right: 0;
    z-index: -1;
  }

  .fui-tree__content {
    left: 0;
    right: 0;
    top: 0;
    position: absolute;
  }

然后我们通过滚动条的位置来计算我们应该要取哪些数据。

主要代码：

通过startIndex、endIndex可以取出我们需要循环的数据列表renderNodes:

computed: {
      renderNodes() {
        if (!this.treeNode) return []
        return this.treeNode.listData.slice(this.positionConfig.startIndex, this.positionConfig.endIndex)
      },
      phantomStyle() {
        return {
          height: this.allListLen * 20 + 'px'
        }
      }
    }

结合图-11的v-for，这样我们在渲染时的dom数量是固定的条数，如下图：

优化版tree DOM数量是固定的图-15

虚拟列表的接入可以让即使再多数据量也能渲染固定的DOM数量，这样就可以支撑更大数据的渲染和功能。

以上我们实现了业务需求的大数据渲染，目前测试可支撑到20w条节点，点击子节点时会有肉眼可见的延迟，主要是图-12中handleCheckChange的数据查找和处理，这块还有一定的优化空间：使用字典树存储节点相关信息，字典树和扁平数组listData的每一个元素指向同一个内存地址，在handleCheckChange中通过操作字典树来达到操作listData的元素的效果，经典的空间换时间的案例。

参考链接

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前端 tree 优化实践：渲染速度从 14.65s 到 0.49s