[Lv3] Стратегия оптимизации больших данных: выбор и реализация правильного подхода

Когда интерфейсу необходимо обрабатывать тысячи или миллионы записей, успех зависит от выбора правильной комбинации продуктовых, серверных и клиентских стратегий.

Сценарий собеседования

В: Как вы оптимизируете страницу, отображающую очень большие наборы данных?

Сильный ответ должен включать:

1. Валидацию требований
2. Анализ компромиссов
3. Сквозную архитектуру
4. Реализацию и измеримые результаты

---

1. Сначала валидация требований

Перед выбором техники задайте вопросы:

• Действительно ли пользователям нужны все строки одновременно?
• Требуется ли обновление в реальном времени?
• Основное поведение — просмотр, поиск или экспорт?
• Высота строк фиксированная или динамическая?
• Нужен ли массовый выбор/печать/экспорт по всем записям?

Это определяет, что лучше подходит — пагинация, бесконечная загрузка, виртуализация или серверный push.

2. Матрица стратегий

Стратегия	Лучше всего для	Преимущества	Компромиссы
Серверная пагинация	Административные данные с частым поиском	Низкое потребление памяти, предсказуемость	Дополнительные затраты на навигацию
Бесконечная прокрутка	Просмотр в стиле ленты	Плавное исследование	Сложнее реализовать footer и переход к элементу
Virtual scrolling	Очень большой видимый список	Минимальное количество DOM-узлов	Сложность при динамической высоте строк
Серверная фильтрация/сортировка	Большие данные и строгая корректность	Меньше нагрузки на клиентский CPU	Увеличение нагрузки на сервер
Кеш + инкрементальная загрузка	Частые повторные посещения	Быстрее при повторном использовании	Сложность инвалидации кеша

3. Рекомендуемый архитектурный паттерн

Конвейер данных

1. Параметры запроса определяют сортировку/фильтрацию/страницу
2. Сервер возвращает минимальные поля и общее количество
3. Фронтенд нормализует и кеширует по ключу запроса
4. Интерфейс рендерит только видимые строки

Рендеринг

• Предпочитать виртуализацию при большом количестве строк
• Мемоизировать компоненты строк
• Минимизировать реактивные зависимости на уровне строки

Взаимодействие

• Debounce для поискового ввода
• Отмена устаревших запросов
• Сохранение позиции прокрутки при обновлении

4. Пример реализации (виртуализированный список + серверный запрос)

const query = reactive({ keyword: '', page: 1, pageSize: 50, sort: 'createdAt:desc' });

const { data, isLoading } = useQuery({
  queryKey: ['records', query],
  queryFn: () => fetchRecords(query),
});

<VirtualList
  data={data.items}
  itemHeight={48}
  overscan={8}
  renderItem={(row) => <RecordRow row={row} />}
/>

5. Ограничители производительности

• Поддерживать стабильное количество DOM-узлов при интенсивной прокрутке
• Использовать отмену запросов через AbortController
• Группировать обновления для уменьшения всплесков рендеринга
• Предпочитать фоновые вычисления для ресурсоёмких преобразований

6. Метрики для отчёта

• Время начального рендеринга
• Время до интерактивности
• Стабильность FPS при прокрутке
• Тренд потребления памяти
• Задержка API и количество запросов

Краткое резюме для собеседования

Я начинаю с поведения пользователя, затем выбираю из матрицы стратегий, а не использую одно фиксированное решение. Для отображения больших данных я обычно комбинирую серверную оптимизацию запросов с виртуализацией, отменой запросов и измеримыми ограничителями производительности.