前端性能优化实践：使用Gzip压缩大幅提升大数据量传输效率问题背景：大数据量传输导致的性能瓶颈在现代Web应用开发中，

问题背景：大数据量传输导致的性能瓶颈

在现代Web应用开发中，我们经常会遇到需要从后端获取大量数据的场景。当后端返回的数据量非常大（达到MB级别）时，传统的传输方式会导致严重的性能问题。

从第一张网络请求时序图可以看到：

请求排队时间(Queued at)为2.55秒
实际开始时间(Started at)为3.06秒
整个传输过程耗时长达1分钟
其中内容下载(Content Download)阶段占用了大部分时间这种性能问题直接导致了用户体验下降，还引发请求超时等严重问题。

解决方案：Gzip压缩传输

针对这一问题，我们采用了Gzip压缩技术方案，通过前后端协作，实现了数据传输效率的显著提升。

后端改造

后端进行了以下优化：

对大数据响应进行Gzip压缩处理
将压缩后的数据存入缓存
通过CDC(变更数据捕获)监听数据库变更
定时同步更新缓存数据

前端改造

前端在响应拦截器中添加了Gzip解压处理：

if (response?.headers?.["d-content-encoding"] === "gzip" && res.data) {
  res.data = unZip(res?.data);
}

解压工具函数实现：

import pako from 'pako';

export const unZip = (data: string | ArrayBuffer) => {
  try {
    let compressedData;

    // 检查data是否存在且为字符串
    if (typeof data === 'string') {
      // 检查是否是base64格式（简单检查）
      const base64Pattern = /^[A-Za-z0-9+/]*={0,2}$/;
      if (base64Pattern.test(data)) {
        // 是base64编码的gzip数据
        compressedData = Uint8Array.from(atob(data), (c) => c.charCodeAt(0));
      } else {
        // 可能是直接的gzip二进制字符串
        compressedData = new Uint8Array(data.split('').map((c) => c.charCodeAt(0)));
      }
    } else if (data instanceof ArrayBuffer) {
      compressedData = new Uint8Array(data);
    } else if (data instanceof Uint8Array) {
      compressedData = data;
    } else {
      console.log('gzip errror');
      return null;
    }

    // 使用pako解压缩
    const decompressed = pako.ungzip(compressedData, { to: 'string' });
    const decompressedData = JSON.parse(decompressed);

    return decompressedData;
  } catch (error) {
    console.log('gzip errror');
    return null;
  }
};

优化效果对比

实施Gzip压缩方案后，我们从第二张网络请求时序图可以看到显著改善：

请求排队时间(Queued at)缩短至1.6分钟
实际开始时间(Started at)同样为1.6分钟
整个传输过程耗时仅约2.25秒
内容下载(Content Download)时间大幅减少

技术方案优势

传输效率提升：数据量减少数十倍，传输时间从分钟级降至秒级
带宽节省：减少网络流量消耗
缓存友好：压缩后的数据更小，缓存效率更高

适用场景

这种技术方案特别适用于以下场景：

需要一次性返回大量数据给前端
数据主要为文本格式(JSON、XML等)
数据变化频率不高，适合缓存
网络条件受限的环境(如移动网络)

结论

通过引入Gzip压缩传输方案，我们成功解决了大数据量传输导致的性能瓶颈问题。从实际效果来看，传输效率提升了几十倍，显著改善了用户体验。这种方案实现相对简单，但效果显著。