前端如何高效处理海量后端数据？

偷偷努力，悄无声息地变强，然后惊艳所有人！哈哈，小伙伴们又来学习啦~今天我将给大家介绍《前端如何高效处理海量后端数据？》，这篇文章主要会讲到等等知识点，不知道大家对其都有多少了解，下面我们就一起来看一吧！当然，非常希望大家能多多评论，给出合理的建议，我们一起学习，一起进步！

解决海量后端数据前端处理难题

前端处理后端一次性传输的2000万条设备数据面临内存爆棚的问题，既要用原生 HTML、JS 和 ECharts 可视化，又无法处理大量数据。

解决方法：

1. 降采样和按需加载

后台对每小时的数据进行降采样，计算30秒或分钟的平均值，图表中默认按30秒甚至分钟刻度展示。当用户放大 x 轴查看详情时，再请求某个时间段内的所有数据。

2. 优化数据传输格式

不用 JSON 格式，而是用二进制数据传输时间戳和浮点数。16 字节存储一对数据，减少传输体积。根据精度要求，也可以用 float 和 int 来降低大小。

3. 流式传输和事件推送

对于持续更新的数据，可以使用 EventSource 流式传输，在页面端解码数据。注意 EventSource 传输的是字符串，需要用 base64 编码和解码，增加数据传输量。

今天关于《前端如何高效处理海量后端数据？》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在golang学习网公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！