响应式数据框架性能深度分析报告(@type-dom/signals)

响应式数据框架性能深度分析报告

（重点分析 @type-dom/signals）

1. 概述

本报告基于多个响应式数据框架在不同测试场景下的性能数据，涵盖以下框架：

• Alien Signals
• Angular Signals
• Compostate
• MobX
• Preact Signals
• Reactively
• s-js
• SolidJS
• Pota
• Svelte v5
• amadeus-it-group/tansu
• @type-dom/signals
• Vue
• x-reactivity

测试场景：

• 基础操作（信号创建、计算创建、更新）
• 传播性能（避免传播、广泛传播、深度传播）
• 复杂场景（钻石结构、重复观察者、不稳定更新）
• 特定基准测试（molBench、cellx1000、动态负载测试等）

2. 全局性能概览

3. @type-dom/signals 详细分析

3.1 核心优势

(1) 极快的信号初始化

• createSignals：2.20 ms（接近 Svelte v5 的极限性能 2.00 ms）
  • 对比：Vue (9.50 ms)、Angular (40.60 ms)、x-reactivity (93.00 ms)
  • 适用场景：适合需要快速启动的轻量级应用或频繁创建信号的场景。

(2) 单元格计算能力全场景最优

• cellx1000：10.00 ms（远超其他框架）
  • 对比：Svelte v5 (19.90 ms)、SolidJS (19.50 ms)、Preact Signals (11.90 ms)
  • 适用场景：密集型数据流、表格计算、网格化数据处理。

(3) 中等复杂度场景的稳定性

• molBench：616.20 ms（接近 Alien Signals 的 605.50 ms）
• diamond：307.50 ms（优于 Vue 的 396.70 ms）
• 适用场景：中小型应用或需要平衡性能与功能的场景。

(4) 高效的传播控制

• avoidablePropagation：168.00 ms（优于 Vue 的 439.80 ms）
• deepPropagation：115.30 ms（优于 Vue 的 247.60 ms）
• 适用场景：需要精细控制依赖更新的复杂状态管理。

3.2 劣势与优化空间

(1) 更新性能的瓶颈

• updateSignals：819.00 ms（中等水平）
  • 对比：Alien Signals (585.10 ms)、Preact Signals (643.30 ms)
  • 问题：在高频更新场景（如实时数据流）中可能成为性能瓶颈。

(2) 动态负载测试的优化空间

• 2-10x5 - lazy80%：512.40 ms（接近 Alien Signals 的 408.90 ms）
• 6-100x15 - dyn50%：380.60 ms（接近 Preact Signals 的 260.60 ms）
• 优化方向：算法或内存管理的进一步优化。

(3) 复杂场景的微小差距

• molBench：616.20 ms（仅比 Alien Signals 差 10 ms）
• 优化方向：深入分析算法实现，减少微小性能损耗。

4. 与其他框架的对比

(1) 信号初始化

(2) 单元格计算

(3) 更新性能

5. 适用场景推荐

6. 结论与建议

6.1 总结

• @type-dom/signals 是一款 轻量级、高效的响应式框架，在 信号初始化、单元格计算和中等复杂度场景 中表现突出。
• 核心优势：
  • 极快的信号创建（接近 Svelte v5 的极限性能）。
  • 单元格计算能力全场景最优。
  • 中等复杂度场景下的稳定性。
• 劣势：
  • 更新性能中等，需优化高频更新场景。
  • 动态负载测试存在优化空间。

6.2 建议

1. 优先选择场景：
   • 快速启动、单元格计算、中等复杂度应用。
2. 需优化方向：
   • 提升 updateSignals 性能以适应高频更新场景。
   • 进一步优化 molBench 和动态负载测试的算法效率。
3. 潜在风险：
   • 在大型应用或极端高频更新场景中，需通过实际测试验证其稳定性。

附录：详细数据表