后端一次性传输2000万条数据，前端如何高效处理？
问题描述：
后端设备每小时产生海量数据，其json文件可达数百兆大小。将这些数据原生渲染到前端图表中需要20秒以上，且内存消耗巨大。
解决方案：
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- 采样处理：分析数据特征，使用采样算法降低数据量，减少内存占用。例如，按时间间隔取平均值、分段传输。
- 数据压缩：采用高效的数据压缩格式，如Protobuf或Thrift，减小传输数据大小。
- 流式处理：后台分批次传输数据，前端逐批处理，避免一次性加载所有数据。
- 延迟加载：只加载当前视图所需数据，滚动或缩放图表时再动态加载更多数据。
- 图表优化：使用轻量级的图表库，如apache ECharts，并采用优化渲染策略，减少内存消耗。
- iframe方案：将图表渲染到单独的Iframe中，解耦数据加载与主页面进程。
传输格式优化：
- 二进制格式：使用二进制格式（如ArrayBuffer）传递数据，减少json格式的开销。
- 时间戳压缩：采用递增偏移量或字符编码等方式压缩时间戳数据。
持续推送更新：
- EventSource：使用EventSource实现持续推送更新，服务端通过消息传递实时更新数据。
- WebSockets：采用WebSockets实现双向通信，服务端可在任意时刻推送更新。
其他建议：
- 优化图表交互设计，避免频繁操作导致性能下降。
- 考虑使用云端服务，将数据处理和图像渲染转移到云端，释放前端资源。
