perf(webui): 星图力导向布局改网格近邻 + Web Worker,消除主线程 10.9s 阻塞

生产库 3754 块时,buildChatStarmapGraph 在内联脚本里同步跑 50 轮全对全
(O(n²))斥力:每轮 704 万次配对,50 轮共 3.52 亿次。CDP Profiler 实测
单次阻塞主线程 10.9 秒,页面启动首帧 11.8 秒;PerformanceObserver 在
40 秒窗口统计到累计 40,005ms 长任务。

两条独立问题叠加,本提交分别解决:

① O(n²) → 网格近邻(O(n·k))
   斥力体里本来就有 `if (d < 25)` —— 只对近邻施力,全对全是白算。
   改为 3×3×3 网格分桶,只遍历邻近格。实测 3754 节点 7016ms → ~120ms。

② 同线程 → Web Worker
   即使算量合理也不该占主线程。计算整体移入
   static/starmap-layout-worker.js,主线程零阻塞。

配套:迭代数按 n 自适应(小图跑满 50 轮,大图退到 14 轮)+ 迭代间早停
(阈值取平均间距的 0.2%,随规模自适应)。

★ 串行回退(file://、老浏览器、Worker 构造失败)必须用**同一算法**。
   若回退走旧全对全,两条路径会给出不同布局 —— 「有 Worker 和没 Worker
   看到的图不一样」极难排查。故两边各写一份逐字对应的实现。

★ 另修:renderChatStarmap 必须在容器不可见时提前返回(offsetParent)。
   starmapActiveContainer 会 fallback 到聊天面板,导致未打开星图也被迫
   建图,把聊天页签一起拖死。

判据 TestStarmapNoPerFrameFullScan 同时覆盖两处实现,经三向变异验证:
  ① 回退改回 Object.keys 全对全 → FAIL
  ② Worker 去掉 CUTOFF 网格法 → FAIL
  ③ 删除 Worker 文件 → FAIL
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JianFeeeee
2026-10-13 10:12:57 +08:00
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View File

@ -0,0 +1,310 @@
/*
* 星图力导向布局 —— 放在 Web Worker 里跑。
*
* 为什么必须有这个文件(2026-10-13 实测,不是理论推演):
*
* dashboard.js 的 buildChatStarmapGraph 原先在内联脚本里同步跑 50 轮
* 全对全(O(n²))斥力。生产库 3754 个块时每轮 704 万次配对,
* 50 轮共 3.52 亿次,CDP Profiler 实测**单次阻塞主线程 10.9 秒**,
* 页面启动首帧更是 11.8 秒;PerformanceObserver 在 40 秒窗口里
* 统计到累计 40,005ms 长任务(100% 主线程占满)。
*
* 两条独立的问题叠加:
* ① O(n²):3.52 亿次配对本来就不该算(与线程无关的下界)。
* ② 同线程:即便算量合理,也不该占着主线程。
*
* 本文件同时解决两条:
* - 网格法把斥力从「全对全」降到「只算邻近格」:复杂度 O(n·k),
* 实测 3754 节点布局耗时 7016ms → ~120ms。
* - 迭代数按 n 自适应,且迭代间做「早停」(收敛了就不跑满)。
* - 整体移出主线程:主线程不再被阻塞任何一毫秒。
*
* ★ 串行回退必须用**同一个算法**。
* dashboard.js 里保留了无 Worker(file://、老浏览器、Worker 构造失败)
* 时的同步回退。若回退走旧的全对全实现,两条路径会给出**不同布局**,
* 于是「有 Worker 和没 Worker 看到的图不一样」——这种分叉极难排查。
* 因此网格法与自适应迭代数在两边各写一遍**逐字对应**的实现,
* 并用 starmap_perf_test.go 钉住「两边都有网格法」这个不变式。
*
* 坐标约定:输入 positions 是扁平 Float64Array [x0,y0,z0, x1,y1,z1, ...],
* 输出同形状。用扁平数组而不是对象数组,是为了让 postMessage 走
* 结构化克隆时不必遍历几万个对象属性。
*/
/* 每节点预留的面积(单位²),与 dashboard.js 的 maxR 估算一致。 */
var AREA_PER_NODE = 18;
var BASE_R = 15;
/* maxR 上限,防几万节点时半径大到镜头看不到全景。 */
var MAX_R_CAP = 260;
/*
* 自适应迭代数:小图跑满 50 轮(值得精细),大图退到 6 轮。
* n=3754 时约 15 轮 —— 旧实现固定 50 轮,且是 O(n²)(3.52 亿次配对)。
* 下限 14 是观感值:网格法下每轮很便宜(n·k 而非 n²),轮数更多布局更舒展;
* 再少会让叶节点分布明显不均(母节点周围挤堆)。
*/
function iterationsFor(n) {
if (n <= 400) return 50;
var it = Math.floor(60000 / n);
if (it < 14) it = 14;
if (it > 50) it = 50;
return it;
}
/*
* 早停阈值:取「节点平均间距的 0.2%」。
* 用相对量而不是绝对值,否则同一个阈值在不同规模的图上含义完全不同。
*/
function maxMoveThreshold(n, maxR) {
var perimeter = 2 * Math.PI * maxR;
var gap = n > 0 ? perimeter / n : maxR;
var th = gap * 0.002;
var cap = maxR * 2 * 0.001;
return th < cap ? th : cap;
}
function layout(msg) {
var n = msg.n | 0;
var maxR = msg.maxR;
var nodes = msg.nodes || []; // [{id, mention_count}],只取权重
var edges = msg.edges || []; // [[si, ti], ...] 下标对
var seed = msg.seed | 0;
var pos = msg.positions; // Float64Array,长度 3n
if (n === 0) return { positions: pos, iters: 0, converged: true };
// —— 每节点的归一化权重 mn(0..1),斥力与吸力都按它加权 ——
var mn = new Float64Array(n);
var maxMc = 1,
minMc = 0;
for (var a = 0; a < n; a++) {
var m = (nodes[a] && nodes[a].mention_count) || 0;
if (m > maxMc) maxMc = m;
if (a === 0 || m < minMc) minMc = m;
}
var rng = maxMc - minMc || 1;
for (var b = 0; b < n; b++) {
mn[b] = (((nodes[b] && nodes[b].mention_count) || 0) - minMc) / rng;
}
/*
* 确定性 PRNG(mulberry32)。
*
* 为何不用 Math.random:布局必须**可复现**。同一份图数据两次打开
* 应得到同一张图,否则用户会以为记忆被改过,回归判据也没法比对。
* 种子由主线程按图指纹传入 ⇒ 同一张图永远同一个种子。
*/
function rnd() {
seed = (seed + 0x6d2b79f5) | 0;
var t = Math.imul(seed ^ (seed >>> 15), 1 | seed);
t = (t + Math.imul(t ^ (t >>> 7), 61 | t)) ^ t;
return ((t ^ (t >>> 14)) >>> 0) / 4294967296;
}
// —— 初始摆位:环带 + 叶节点贴近母节点(与串行回退同一几何)——
var acc = 0;
for (var c = 0; c < n; c++) {
var radius = BASE_R + mn[c] * (maxR - BASE_R);
var baseStep = (Math.PI * 2) / n;
var extra = mn[c] * baseStep * 2;
var angle = acc + extra / 2;
acc += baseStep + extra;
pos[c * 3] = radius * Math.cos(angle);
pos[c * 3 + 1] = (rnd() - 0.5) * (10 + mn[c] * 20);
pos[c * 3 + 2] = radius * Math.sin(angle);
}
// 邻接表(叶节点摆位 + 度统计都要用)
var adj = new Array(n);
for (var d = 0; d < n; d++) adj[d] = null;
for (var e = 0; e < edges.length; e++) {
var s0 = edges[e][0],
t0 = edges[e][1];
if (s0 < 0 || t0 < 0 || s0 >= n || t0 >= n || s0 === t0) continue;
(adj[s0] || (adj[s0] = [])).push(t0);
(adj[t0] || (adj[t0] = [])).push(s0);
}
for (var f = 0; f < n; f++) {
var nb = adj[f];
if (!nb || nb.length !== 1) continue;
var p = nb[0];
var px = pos[p * 3],
py = pos[p * 3 + 1],
pz = pos[p * 3 + 2];
var off = 6 + mn[f] * 8 + rnd() * 4;
var a2 = rnd() * Math.PI * 2;
pos[f * 3] = px + off * Math.cos(a2);
pos[f * 3 + 1] = py + (rnd() - 0.5) * (4 + mn[f] * 6);
pos[f * 3 + 2] = pz + off * Math.sin(a2);
}
/*
* ★ 网格:斥力的关键优化。
*
* 旧实现每轮对 i<j 全对全求距,但斥力**只在 d<25 时才施加**
* (原代码那段 `if (d < 25)`)。既然只关心近邻,就没必要算 3.52 亿次:
* 把空间切成边长 == 斥力半径的格子,每点只与「自身格 + 相邻 26 格」
* (3×3×3)内的点比较即可。
*
* 为何格边长必须 == 斥力半径:这样「距离 < 25 的点」必然落在相邻
* 26 格内,绝不遗漏 —— 这是敢跳过远处配对的**唯一依据**。
* 格边长一旦小于斥力半径,就会漏掉真实邻居,图会塌成一团。
*
* 复杂度:均匀分布下每格约 1 点 ⇒ 每轮约 27n 次比较。
* n=3754、15 轮时约 152 万次,而不是 3.52 亿次。
*/
var CUTOFF = 25;
var grid = new Map();
function rebuildGrid() {
grid.clear();
for (var i = 0; i < n; i++) {
var key =
Math.floor(pos[i * 3] / CUTOFF) +
"|" +
Math.floor(pos[i * 3 + 1] / CUTOFF) +
"|" +
Math.floor(pos[i * 3 + 2] / CUTOFF);
var bucket = grid.get(key);
if (!bucket) grid.set(key, (bucket = []));
bucket.push(i);
}
}
var iters = iterationsFor(n);
var th = maxMoveThreshold(n, maxR);
var converged = false;
var used = 0;
// 早停用影子副本:与本轮开始时的位置比,看整体是否已经稳定。
var shadow = new Float64Array(pos.length);
shadow.set(pos);
for (var it = 0; it < iters; it++) {
rebuildGrid();
// —— 斥力(只算 3×3×3 邻格内的近邻)——
for (var i1 = 0; i1 < n; i1++) {
var cxi = Math.floor(pos[i1 * 3] / CUTOFF);
var cyi = Math.floor(pos[i1 * 3 + 1] / CUTOFF);
var czi = Math.floor(pos[i1 * 3 + 2] / CUTOFF);
for (var dx = -1; dx <= 1; dx++) {
for (var dy = -1; dy <= 1; dy++) {
for (var dz = -1; dz <= 1; dz++) {
var bk = grid.get(cxi + dx + "|" + (cyi + dy) + "|" + (czi + dz));
if (!bk) continue;
for (var bi = 0; bi < bk.length; bi++) {
var j = bk[bi];
// 每对只处理一次:只做 j > i,与旧实现
// 的 `for j = i+1` 语义一致,避免重复施力。
if (j <= i1) continue;
var xi = pos[i1 * 3],
yi = pos[i1 * 3 + 1],
zi = pos[i1 * 3 + 2];
var ex = xi - pos[j * 3];
var ey = yi - pos[j * 3 + 1];
var ez = zi - pos[j * 3 + 2];
var dd = Math.sqrt(ex * ex + ey * ey + ez * ez) + 0.1;
if (dd >= CUTOFF) continue;
var rf = 0.5 + (mn[i1] + mn[j]) * 0.5;
var force = (0.06 * rf) / Math.max(dd, 0.5);
var fx = (ex / dd) * force,
fy = (ey / dd) * force,
fz = (ez / dd) * force;
pos[i1 * 3] += fx;
pos[i1 * 3 + 1] += fy;
pos[i1 * 3 + 2] += fz;
pos[j * 3] -= fx;
pos[j * 3 + 1] -= fy;
pos[j * 3 + 2] -= fz;
}
}
}
}
}
// —— 吸力(沿边,线性)——
for (var e2 = 0; e2 < edges.length; e2++) {
var s2 = edges[e2][0],
t2 = edges[e2][1];
if (s2 < 0 || t2 < 0 || s2 >= n || t2 >= n || s2 === t2) continue;
var ax = pos[s2 * 3],
ay = pos[s2 * 3 + 1],
az = pos[s2 * 3 + 2];
var bx = pos[t2 * 3],
by = pos[t2 * 3 + 1],
bz = pos[t2 * 3 + 2];
var gx = bx - ax,
gy = by - ay,
gz = bz - az;
var gd = Math.sqrt(gx * gx + gy * gy + gz * gz) + 0.1;
if (gd <= 20) continue;
var af = 0.04 * Math.max(0.3, 1.0 - (mn[s2] + mn[t2]) * 0.3);
var ux = (gx / gd) * af,
uy = (gy / gd) * af,
uz = (gz / gd) * af;
pos[s2 * 3] += ux;
pos[s2 * 3 + 1] += uy;
pos[s2 * 3 + 2] += uz;
pos[t2 * 3] -= ux;
pos[t2 * 3 + 1] -= uy;
pos[t2 * 3 + 2] -= uz;
}
// —— 向心约束 + 早停位移统计(一次遍历同时做完)——
var maxA = maxR * 1.5;
var maxMove = 0;
for (var i3 = 0; i3 < n; i3++) {
var x3 = pos[i3 * 3],
y3 = pos[i3 * 3 + 1],
z3 = pos[i3 * 3 + 2];
var dist = Math.sqrt(x3 * x3 + y3 * y3 + z3 * z3);
if (dist > maxA) {
var sc = maxA / dist;
x3 *= sc;
y3 *= sc;
z3 *= sc;
pos[i3 * 3] = x3;
pos[i3 * 3 + 1] = y3;
pos[i3 * 3 + 2] = z3;
}
var mvx = x3 - shadow[i3 * 3];
if (mvx < 0) mvx = -mvx;
var mvy = y3 - shadow[i3 * 3 + 1];
if (mvy < 0) mvy = -mvy;
var mvz = z3 - shadow[i3 * 3 + 2];
if (mvz < 0) mvz = -mvz;
var mv = mvx > mvy ? mvx : mvy;
if (mvz > mv) mv = mvz;
if (mv > maxMove) maxMove = mv;
}
shadow.set(pos);
used = it + 1;
if (maxMove < th) {
converged = true;
break;
}
}
return { positions: pos, iters: used, converged: converged };
}
self.onmessage = function (ev) {
var msg = ev.data;
try {
var out = layout(msg);
self.postMessage({
type: "layout",
seq: msg.seq,
positions: out.positions,
iters: out.iters,
converged: out.converged,
});
} catch (err) {
self.postMessage({
type: "error",
seq: msg.seq,
message: String((err && err.message) || err),
});
}
};