你好，我是月影。
上节课，我们从宏观上了解了各个图形系统在性能方面的优劣，以及影响性能的要素。实际上，想要解决性能问题，我们就必须要知道真正消耗性能的点，从而结合项目需求进行有针对的处理，否则性能优化就是纸上谈兵、空中楼阁。
所以这节课，我们就深入讨论一下影响Canvas绘图性能的因素，一起来分析几个不同类型的Canvas项目，找到的性能瓶颈以及对应的解决办法，从而学会对大部分Canvas项目进行性能优化。
我们知道，Canvas是指令式绘图系统，它有状态设置指令、绘图指令以及真正的绘图方法（fill和stroke）等各类API。通常情况下利用Canvas绘图，我们要先调用状态设置指令设置绘图状态，然后用绘图指令决定要绘制的图形，最后调用真正的fill()或stroke()方法将内容输出到画布上。
那结合上节课的实验我们知道，影响Canvas性能的两大因素分别是图形的数量和图形的大小。它们都会直接影响绘图指令，一个决定了绘图指令的多少，另一个决定了绘图指令的执行时间。通常来说，绘图指令越多、执行时间越长，渲染效率就越低，性能也就越差。
因此，我们想要对Canvas性能进行优化，最重要的就是优化渲染效率。常用的手段有5种，分别是优化Canvas指令、使用缓存、分层渲染、局部重绘和优化滤镜。此外，还有一种手段叫做多线程渲染，是用来优化非渲染的计算和交互方面导致的性能问题。
首先，我们来说说优化Canvas指令。
刚刚我们说了，Canvas执行的绘图指令越多，性能的消耗就越大。那如果希望Canvas绘图达到更好的性能，我们要尽可能减少绘图指令的数量。这就是“优化Canvas指令”要做的事情。
那具体怎么做呢？我们看一个例子。
假设，我们要在一个600 X 600的画布上，实现一些位置随机的多边形，并且不断刷新这些图形的形状和位置，效果如下：
结合我们之前学过的知识，这个效果其实并不难实现，可以分为4步，分别是创建多边形的顶点，根据顶点绘制图形，生成随机多边形，执行绘制。
具体的实现代码如下：
const canvas = document.querySelector('canvas');
const ctx = canvas.getContext('2d');
// 创建正多边形，返回顶点
function regularShape(x, y, r, edges = 3) {
const points = [];
const delta = 2 * Math.PI / edges;
for(let i = 0; i < edges; i++) {
const theta = i * delta;
points.push([x + r * Math.sin(theta), y + r * Math.cos(theta)]);
}
return points;
}
// 根据顶点绘制图形
function drawShape(context, points) {
context.fillStyle = 'red';
context.strokeStyle = 'black';
context.lineWidth = 2;
context.beginPath();
context.moveTo(...points[0]);
for(let i = 1; i < points.length; i++) {
context.lineTo(...points[i]);
}
context.closePath();
context.stroke();
context.fill();
}
// 多边形类型，包括正三角形、正四边形、正五边形、正六边形和正100边形
const shapeTypes = [3, 4, 5, 6, 100];
const COUNT = 1000;
// 执行绘制
function draw() {
ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
for(let i = 0; i < COUNT; i++) {
const type = shapeTypes[Math.floor(Math.random() * shapeTypes.length)];
const points = regularShape(Math.random() * canvas.width,
Math.random() * canvas.height, 10, type);
drawShape(ctx, points);
}
requestAnimationFrame(draw);
}
draw();
这个效果实现起来虽然不难，但性能却不是很好，因为它在我的Macbook Pro电脑上只有不到30fps的帧率。那问题出在哪呢？我们还是要回到代码中。
我们注意到drawShape函数里的for循环，它是根据顶点来绘制图形的，一个点对应一条绘图指令。而在我们绘制的随机图形里，有3、4、5、6边形和100边形。对于一个100边形来说，它的顶点数量非常多，所以Canvas需要执行的绘图指令也会非常多，那绘制很多个100边形自然会造成性能问题了。因此，如何减少绘制100边形的绘图指令的数量，才是我们要优化的重点。具体该怎么做呢？
我们知道，对于半径为10的小图形来说，正100边形已经完全是正圆形了，所以我们可以用arc指令来替代for循环。
我们修改shapeTypes和draw函数，用-1代替正100边形，然后判断type是否大于0，如果是就用之前的方式绘制正多边形，否则用arc指令来画圆。这么做了之后，整个效果的帧率就会从30fps提升到40fps，效果还是比较明显的。
const shapeTypes = [3, 4, 5, 6, -1];
const COUNT = 1000;
const TAU = Math.PI * 2;
function draw() {
ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
for(let i = 0; i < COUNT; i++) {
const type = shapeTypes[Math.floor(Math.random() * shapeTypes.length)];
const x = Math.random() * canvas.width;
const y = Math.random() * canvas.height;
if(type > 0) {
// 画正多边形
const points = regularShape(x, y, 10, type);
drawShape(ctx, points);
} else {
// 画圆
ctx.beginPath();
ctx.arc(x, y, 10, 0, TAU);
ctx.stroke();
ctx.fill();
}
}
requestAnimationFrame(draw);
}
到这里，你会发现，我们讲的其实是个特例，那在实际工作中，我们是需要针对特例来优化的。我希望我讲完今天的内容你能够做到举一反三。
在上面的方法中，我们优化了绘图指令，让渲染性能有了比较明显的提升。不过，因为这个绘图任务的图形数量和状态都是有限的，我们还有更好的优化方法，那就是使用缓存。
因为Canvas的性能瓶颈主要在绘图指令方面，如果我们能将图形缓存下来，保存到离屏的Canvas（offscreen Canvas）中，然后在绘制的时候作为图像来渲染，那我们就可以将绘制顶点的绘图指令变成直接通过drawImage指令来绘制图像，而且也不需要fill()方法来填充图形，这样性能就会有大幅度的提升。
具体的做法，是我们先实现一个创建缓存的函数。代码如下：
function createCache() {
const ret = [];
for(let i = 0; i < shapeTypes.length; i++) {
// 创建离屏Canvas缓存图形
const cacheCanvas = new OffscreenCanvas(20, 20);
// 将图形绘制到离屏Canvas对象上
const type = shapeTypes[i];
const context = cacheCanvas.getContext('2d');
context.fillStyle = 'red';
context.strokeStyle = 'black';
if(type > 0) {
const points = regularShape(10, 10, 10, type);
drawShape(context, points);
} else {
context.beginPath();
context.arc(10, 10, 10, 0, TAU);
context.stroke();
context.fill();
}
ret.push(cacheCanvas);
}
// 将离屏Canvas数组（缓存对象）返回
return ret;
}
然后，我们一次性创建缓存，直接通过缓存来绘图。
const shapes = createCache();
const COUNT = 1000;
function draw() {
ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
for(let i = 0; i < COUNT; i++) {
const shape = shapes[Math.floor(Math.random() * shapeTypes.length)];
const x = Math.random() * canvas.width;
const y = Math.random() * canvas.height;
ctx.drawImage(shape, x, y);
}
requestAnimationFrame(draw);
}
这样，我们就通过缓存渲染，把原本数量非常多的绘图指令优化成了只有drawImage的一条指令，让渲染帧率达到了60fps，从而大大提升了性能。
不过，虽然使用缓存能够显著降低Canvas的性能消耗，但是缓存的使用也有局限性。
首先，因为缓存是通过创建离屏Canvas对象实现的，如果我们要绘制的图形状态（指不同形状、颜色等）非常多的话，那将它们都缓存起来，就需要创建大量的离屏Canvas对象。这本身对内存消耗就非常大，有可能反而降低了性能。
其次，缓存适用于图形状态本身不变的图形元素，如固定的几何图形，它们每次刷新只需要更新它的transform，这样的图形比较适合用缓存。如果是经常发生状态改变的图形元素，那么缓存就必须一直更新，缓存更新本身也是绘图过程。因此，这种情况下，采用缓存根本起不到减少绘图指令的作用，反而因为增加了一条drawImage指令产生了更大的开销。
第三，严格上来说，从缓存绘制和直接用绘图指令绘制还是有区别的，尤其是在fillText渲染文字或者我们绘制一个图形有较大缩放（scale）的时候。因为不使用缓存直接绘制的是矢量图，而通过缓存drawImage绘制出的则是位图，所以缓存绘制的图形，在清晰度上可能不是很好。
但是总体来说，缓存的应用还是非常多的，我们应该要掌握它的用法，学会在合适的时候运用缓存来提升Canvas的渲染性能。
前面两种手段是操作Canvas上所有元素来优化性能的，但有的时候，我们要绘制的元素很多，其中大部分元素状态是不变的，只有一小部分有变化。这个时候，我们又该如何进行优化呢？
我们知道，Canvas是将上一次绘制的内容擦除，然后绘制新的内容来实现状态变化的。利用这一特点，我们就可以将变化的元素和不变的元素进行分层处理。也就是说，我们可以用两个Canvas叠在一起，将不变的元素绘制在一个Canvas中，变化的元素绘制在另一个Canvas中。
我们还是来看一个例子。
假设，我们要实现一个如上图的效果。这个效果的特点是，画面上有一个飞机在运动，运动的物体比较少，而其他静止不动的图形很多（如背景中的上千个三角形）。
在绘制的时候，我们如果将运动的物体和其他物体都绘制在同一个Canvas画布中，要改变飞机的运动状态，我们就要重新绘制所有的物体，这会非常浪费性能。因此，更好的做法是我们使用两层画布，一层Canvas作为背景，来绘制静态的图形，就是这个例子里的上千个小三角形，而另一层Canvas作为前景，用来绘制运动的物体就是运动的飞机。
这样的话，我们只需要一次绘制就能得到背景层Canvas，并且不管飞机的状态怎么改变，我们都不需要重绘，而前景的飞机可以每一帧重绘，也就大大减少了图形绘制的数量，并且提升了性能。
下面我列出具体的代码，虽然很长但逻辑并不复杂，核心就是用两个Canvas元素来分别绘制，你可以看一下。
function drawRandomTriangle(path, context) {
const {width, height} = context.canvas;
context.save();
context.translate(Math.random() * width, Math.random() * height);
context.fill(path);
context.restore();
}
function drawBackground(context, count = 2000) {
context.fillStyle = '#ed7';
const d = 'M0,0L0,10L8.66, 5z';
const p = new Path2D(d);
for(let i = 0; i < count; i++) {
drawRandomTriangle(p, context);
}
}
function loadImage(src) {
const img = new Image();
img.crossOrigin = 'anonymous';
return new Promise((resolve) => {
img.onload = resolve(img);
img.src = src;
});
}
async function drawForeground(context) {
const img = await loadImage('http://p3.qhimg.com/t015b85b72445154fe0.png');
const {width, height} = context.canvas;
function update(t) {
context.clearRect(0, 0, width, height);
context.save();
context.translate(0, 0.5 * height);
const p = (t % 3000) / 3000;
const x = width * p;
const y = 0.1 * height * Math.sin(3 * Math.PI * p);
context.drawImage(img, x, y);
context.restore();
requestAnimationFrame(update);
}
update(0);
}
const bgcanvas = document.querySelector('#bg');
const fgcanvas = document.querySelector('#fg');
drawBackground(bgcanvas.getContext('2d'));
drawForeground(fgcanvas.getContext('2d'));
但是，我们用分层渲染解决性能问题的时候，所绘制的图形必须满足两个条件：一是有大量静态的图形元素不需要重新绘制，二是动态和静态图形元素绘制顺序是固定的，先绘制完静态元素再绘制动态元素。如果元素都有可能运动，或者动态元素和静态元素的绘制顺序是交错的，比如先绘制几个静态元素，再绘制几个动态元素，然后再绘制静态元素，这样交替进行，那么分层渲染就不好实现了。这时候，我们还有另外一种优化手段，它叫做局部重绘。
局部重绘顾名思义，就是不需要清空Canvas的全局区域，而是根据运动的元素的范围来清空部分区域。在很大一部分可视化大屏项目中，我们不会让整个屏幕的所有元素都不断改变，而是只有一些固定的区域改变，所以我们直接刷新那部分区域，重绘区域中的元素就可以了。
如上图所示，一个可视化大屏只有2块动态区域需要不断重绘，那我们用Canvas上下文的clearRect方法控制要刷新的动态区域，只对这些区域进行擦除然后重绘。
要注意的是，动态区重绘的时候，区域内的静态元素也需要跟着重绘。如果有静态元素跨越了动态和静态区域范围，那在重绘时，我们自然不希望破坏了静态区的图形。这时候，我们可以使用Canvas上下文的clip方法，它是一种特殊的绘图指令，可以设定一个绘图区，让图形的绘制限制在这个绘图区内部。这样的话，图形中超过clip范围的部分，浏览器就不会把它渲染到Canvas上。
这种固定区域的局部重绘使用起来不难，但有时候我们不知道具体的动态区域究竟多大。这个时候，我们可以使用动态计算要重绘区域的技术，它也被称为脏区检测。它的基本原理是根据动态元素的包围盒，动态算出需要重绘的范围。
那什么是包围盒呢？
我们知道，多边形由顶点构成，包围盒就是指能包含多边形所有顶点，并且与坐标轴平行的最小矩形。
在Canvas平面直角坐标系下，求包围盒并不复杂，只要分别找到所有顶点坐标中x的最大、最小值xmin和xmax，以及y的最大、最小值ymin和ymax，那么包围盒就是矩形[(xmin, ymin), (xmin, ymax), (xmax, ymax), (xmax, ymin)]。
对所有的动态元素计算出包围盒，我们就能知道局部刷新的范围了。不过在实际操作的时候，我们经常会遇到各种复杂的细节问题需要解决。因为涉及的细节比较多，我没法全都讲到，所以，如果你遇到了问题，可以看看蚂蚁金服AntV团队的Canvas局部渲染优化总结这篇文章。
实际上，分层渲染和局部重绘解决的都是图形重绘的问题。那除了重绘，影响渲染效率的还有Canvas滤镜。
我们知道，滤镜是一种对图形像素进行处理的方法，Canvas支持许多常用的滤镜。不过Canvas渲染滤镜的性能开销比较大。到底有多大呢？我们还是用前面绘制随机图形的例子来体验一下。
这次我们用缓存优化版本的代码，这一版代码的性能最高。在绘制前，我们给Canvas设置一个blur滤镜。代码如下：
ctx.filter = 'blur(5px)';
这样呢，我们让Canvas绘制出来的图形有了模糊的效果。但是这么设置了之后，你会发现原本60fps的帧率直接掉到2fps，画面看上去一顿一顿的，卡得惨不忍睹。这就是因为滤镜对渲染性能的开销实在太大了。
那这种情况下，其实我们也有优化手段。针对这个场，我们实际上是对Canvas应用一个全局的blur滤镜，把绘制的所有元素都变得模糊，所以，我们完全没必要对每个元素应用滤镜，而是可以采用类似后期处理通道的做法，先将图形以不使用滤镜的方式绘制到一个离屏的Canvas上，然后直接将这个离屏Canvas以图片方式绘制到要显示的画布上，在这次绘制的时候采用滤镜。这样，我们就把大量滤镜绘制的过程缩减为对一张图片使用一次滤镜了。大大减少了处理滤镜的次数之后，效果立竿见影，帧率立即回到了60fps。
那么具体实现的代码和效果我也列出来，你可以看一下。
ctx.filter = 'blur(5px)';
// 创建离屏的 Canvas
const ofc = new OffscreenCanvas(canvas.width, canvas.height);
const octx = ofc.getContext('2d');
function draw() {
ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
octx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
// 将图形不应用滤镜，绘制到离屏Canvas上
for(let i = 0; i < COUNT; i++) {
const shape = shapes[Math.floor(Math.random() * shapeTypes.length)];
const x = Math.random() * canvas.width;
const y = Math.random() * canvas.height;
octx.drawImage(shape, x, y);
}
// 再将离屏Canvas图像绘制到画布上，这一次绘制采用了滤镜
ctx.drawImage(ofc, 0, 0);
requestAnimationFrame(draw);
}
draw();
当然这种优化滤镜的方式，只有当我们要对画布上绘制的所有图形，都采用同一种滤镜的时候才有效。不过，如果有部分图形采用相同的滤镜，而且它们是连续绘制的，我们也可以采用类似的办法，把这部分图形绘制到离屏Canvas上，之后再将图像应用滤镜并绘制回画布。这样也能够减少滤镜的处理次数，明显提升性能。总之，想要达到比较好的性能，我们要记住一个原则，尽量合并图形应用相同滤镜的过程。
到这里，我们说完了几种提升渲染性能的常见手段。不过，影响用户体验的不仅仅是渲染性能，有时候，我们还要对绘制的内容进行交互，而如果渲染过程消耗了大量的时间，它也可能会阻塞其他的操作，比如对事件的响应。
遇到这种问题的时候，以前我们会比较头疼，甚至不得不降低渲染性能，以减少CPU资源占用，从而让交互行为不被阻塞。不过现在，浏览器支持的Canvas可以在WebWorker中以单独的线程来渲染，这样就可以避免对主线程的阻塞，也不会影响用户交互行为了。
那么具体怎么才能在Worker中绘制呢？其实也很简单。我们在浏览器主线程中创建Worker，然后将Canvas对象通过 transferControlToOffscreen 转成离屏Canvas对象发送给Worker线程去处理。
const canvas = document.querySelector('canvas');
const worker = new Worker('./random_shapes_worker.js');
const ofc = canvas.transferControlToOffscreen();
worker.postMessage({
canvas: ofc,
type: 'init',
}, [ofc]);
这样，从使用上来说，无论在Worker线程中还是在主线程中操作都没有太大的区别，还能不阻塞浏览器主线程的任何操作。
我这里列出一部分核心代码，完整的代码我放在GitHub仓库里，你可以试着运行一下，看看效果。
function draw(ctx, shapes) {
const canvas = ctx.canvas;
ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
for(let i = 0; i < COUNT; i++) {
const shape = shapes[Math.floor(Math.random() * shapeTypes.length)];
const x = Math.random() * canvas.width;
const y = Math.random() * canvas.height;
ctx.drawImage(shape, x, y);
}
requestAnimationFrame(draw.bind(null, ctx, shapes));
}
self.addEventListener('message', (evt) => {
if(evt.data.type === 'init') {
const canvas = evt.data.canvas;
if(canvas) {
const ctx = canvas.getContext('2d');
const shapes = createCache();
draw(ctx, shapes);
}
}
});
这节课我们讲了Canvas性能优化的6种手段，其中前5种是针对渲染效率进行优化，分别是优化Canvas指令、使用缓存、分层渲染、局部重绘，以及针对滤镜的优化。最后一种是通过多线程来优化计算的性能，让计算过程能够并行执行不会阻塞浏览器的UI。下面，我再带你一起梳理一下性能优化的原则。
首先，我们在绘制图形时，用越简单的绘图指令来绘制，渲染的效率就越高。所以，我们要想办法减少Canvas绘图指令的数量，比如，用arc指令画圆来代替绘制边数很多的正多边形。
然后，当我们大批量绘制有限的几种形状的图形时，可以采用缓存将图形一次绘制后保存在离屏的Canvas中，下一次绘制的时候，我们直接绘制缓存的图片来取代原始的绘图指令，也能大大提升性能。
可如果我们绘制的元素中只有一部分元素发生改变，我们就可以采用分层渲染，将变化的元素绘制在一个图层，剩下的元素绘制在另一个图层。这样每次只需要重新绘制变化元素所在的图层，大大减少绘制的图形数，从而显著提升了性能。
还有一种情况是，如果Canvas只有部分区域发生变化，那我们只需要刷新局部区域，不需要刷新整个Canvas，这样能显著降低消耗、提升性能。
还要注意的是，一些Canvas滤镜渲染起来非常耗费性能，所以我们可以对滤镜进行合并，让多个元素只应用一次滤镜，从而减少滤镜对性能的消耗。
最后，除了优化渲染性能外，我们还可以通过WebWork以多线程的手段优化计算性能，以达到渲染不阻塞UI操作的目的。
学会了使用多种优化手段之后，我们来尝试实现一个粒子效果吧！
具体效果是，我们要让小三角形以不同的角度和速度，由画布中心点向四周运动，同时小三角形自身也以随机的角速度旋转。
你可以尝试用两种方式来实现这个效果，分别是使用性能优化和不使用性能优化。在这两种情况下，你的电脑最多能支持同时绘制多少个小三角形？
我们今天学的这6种性能优化手段，对你的工作是不是很有帮助？那不妨就把这节课分享出去吧！我们下节课再见！
[1] AntV Canvas 局部渲染总结
[2] Speed up Your Canvas Operations with a Web Worker，WebWorker和OffscreenCanvas使用参考文档
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