以下是Web Worker性能优化的关键技巧及实践建议： 一、任务分配策略 拆分CPU密集型任务 将大计算量任务（如大数据分析、哈希计算）分解为多个子任务，通过多个Worker并行处理，避免单个Worker长时间阻塞。 示例：大文件分片上传时，用不同Worker计算各分片的MD5哈希值。 动态Worker池管理 根据任务量动态创建/销毁Worker，复用空闲Worker以减少初始化开销（如使用worker-farm等库）。 二、通信效率优化 减少消息传递频率 合并多次计算结果后一次性传递，避免频繁postMessage调用（结构化克隆有序列化开销）。 技巧：使用requestIdleCallback调度非紧急数据传输。 共享内存技术 对高频交互数据使用SharedArrayBuffer实现零拷贝通信，但需配合Atomics避免竞态条件。 三、资源与调试优化 代码分割与懒加载 将Worker脚本按功能拆分为独立模块，运行时按需加载（如Vite通过?worker后缀自动处理）。 内存泄漏预防 及时调用terminate()释放闲置Worker，避免长期占用内存。 四、适用场景选择 推荐场景：图表渲染、音视频解码、大规模数据导出（如Excel生成）等CPU密集型任务。 不推荐场景：I/O操作（如网络请求）或轻量计算，异步主线程更高效。 通过合理应用上述技巧，可显著提升Web Worker的执行效率与资源利用率。
