扫码枪卡顿？前端请求耗时太长，快速排查解决方法！

扫码枪扫货品时，前端请求耗时远大于后端接口耗时，这并非后端问题。文章分析了当扫描商品数量从40件增加到150件时，前端请求时间(1800ms)远超后端接口返回时间(180ms)的现象。可能原因包括网络延迟累积、前端数据处理和渲染效率低、设备性能限制以及axios配置问题。文章提出了优化方案，包括优化网络请求、前端代码、缓存策略以及进行性能测试和监控，以提升扫码枪应用的整体性能。

前端请求耗时远超后端接口返回时间：扫码枪应用场景下的性能瓶颈

在使用扫码枪扫描商品时，我们发现一个现象：前期扫描少量商品（例如40件），前端请求时间与后端接口返回时间基本一致；但扫描商品数量增加到150件左右时，前端请求耗时却显著增加，远大于后端接口返回时间。

问题表现：

下图所示数据反映了这一问题：接口返回时间仅为180ms，而axios从请求到响应的时间却达到800ms，组件内发起请求到数据返回的时间更是长达1800ms。 这表明存在显著的性能瓶颈，且并非源于后端接口处理速度。

数据示例：

<code>接口返回时间：180ms
axios请求到响应：800ms
组件内请求到数据返回：1800ms</code>

可能原因及分析：

虽然增加了请求拦截和响应错误码处理，但这并不能解释如此巨大的时间差异。 问题很可能出在以下几个方面：

• 网络延迟： 随着扫描商品数量的增加，网络请求的累积延迟可能成为主要瓶颈。 大量的请求同时发出或排队等待，导致响应时间大幅延长。
• 前端性能瓶颈： 前端代码的效率，特别是数据处理和渲染，可能无法应对大量数据的快速处理。
• 浏览器或设备性能： 浏览器或扫码枪设备本身的处理能力有限，在处理大量数据时可能出现性能瓶颈。
• axios配置问题： axios的配置，例如超时时间设置，也可能影响请求时间。

优化建议：

为了解决这个问题，可以考虑以下优化方案：

• 优化网络请求： 使用批量请求或分批处理，减少请求次数；优化网络连接，确保网络稳定性。
• 前端代码优化： 优化数据处理和渲染逻辑，提高前端性能；使用更高效的数据结构和算法。
• 缓存策略： 引入缓存机制，减少对后端接口的请求次数，尤其是对于频繁访问的数据。
• 性能测试与监控： 对前端和后端进行性能测试，找出瓶颈所在；使用性能监控工具，实时监控应用的性能指标。

通过以上分析和优化建议，可以有效缩短前端请求时间，提升扫码枪应用的整体性能。

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