Taro: Best Practices for High-Performance Mini Programs | JD Cloud Technology Team
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原文英文，约700词，阅读约需3分钟。
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内容提要
Taro 3是一个跨平台解决方案，广泛用于小型程序和H5应用。它提供高效的代码编写和丰富的生态系统。为了优化性能，Taro提供了预渲染、baseLevel配置、CustomWrapper组件以及用于长列表的VirtualList和VirtualWaterfall组件。它还建议避免大型setData更新，并使用compileMode来提高渲染性能。Taro将继续探索更多的优化解决方案。
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关键要点
- Taro 3 是一个跨平台解决方案，广泛用于小程序和 H5 应用。
- Taro 3 提供高效的代码编写方式和丰富的生态系统，但可能在性能上有损耗。
- Taro 提供了一系列性能优化方法，包括预渲染、baseLevel 配置和 CustomWrapper 组件。
- 使用 Prerender 功能可以解决初次渲染数据量大导致的白屏问题。
- setData 更新性能可能因页面结构复杂而下降，建议使用局部更新。
- 可以通过全局配置项 baseLevel 和 CustomWrapper 组件来优化 setData 性能。
- 长列表组件可能导致性能问题，Taro 提供了 VirtualList 和 VirtualWaterfall 组件来优化长列表渲染。
- 避免 setData 数据量过大是提升性能的关键，需谨慎处理节点删除和保持基础组件属性引用。
- 在小程序中，使用样式和 catchMove 属性可以阻止滚动穿透问题。
- 跳转预加载可以提高用户体验，建议使用 Taro.preload() 方法。
- 建议将 Taro.getCurrentInstance() 的结果保存下来以提高性能。
- Taro 引入 CompileMode 编译模式以提升渲染性能，减少虚拟 DOM 树节点数量。
- 未来将持续探索更多优化方案，为开发者提供更高效的开发体验。
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