Научный архив: статьи

Предметом исследования является производительность рендеринга трёх современных фреймворков - React, Angular и Svelte - в типовых сценариях построения и обновления пользовательского интерфейса в веб приложениях. Объектом исследования являются сами фреймворки как комплексы технологических решений, включающие механизмы обнаружения изменений, виртуальные или компилируемые DOM структуры и сопутствующие оптимизации. Автор подробно рассматривает такие аспекты темы, как первичный и повторный рендеринг, операции обновления и удаления элементов, работа в линейных и глубоко вложенных структурах данных. Особое внимание уделяется практической значимости выбора фреймворка для коммерческих продуктов, где разница в производительности непосредственно влияет на конверсию, опыт пользователя и финансовую эффективность проекта. Описываются ключевые внутренние механизмы - виртуальный DOM React, детектор Angular и компилируемый код Svelte, - которые определяют их поведение в разных нагрузочных сценариях. Методология основана на автоматизированном бенчмарке: унифицированный набор тестовых сценариев выполняется клиентскими приложениями на React, Angular и Svelte, эталонном JavaScript решении и сервере оркестраторе Express JS; время операций фиксируется через performance. now в Chrome 126, критерий производительности - время до первой перерисовки. Новизна исследования заключается в комплексном лабораторном сопоставлении трёх фреймворков по четырём критически важным сценариям (первичный рендеринг, повторный рендеринг, обновление и удаление элементов) с учётом двух типов структур данных и привязкой к актуальным версиям 2025 года. Основными выводами проведённого исследования являются следующие: Svelte обеспечивает наибольшую производительность и лидирует при глубокой иерархии благодаря компиляции DOM операций; React показывает лучшие результаты при повторном обновлении длинных списков, используя оптимизированный алгоритм обнаружения изменений и ключи элементов; Angular гарантирует предсказуемость и архитектурную целостность, но увеличивает время перерисовки примерно на 60% из-за детектора изменений. Универсального лидера не существует; рациональный выбор должен опираться на аналитический профиль операций конкретного приложения, что и подтверждают результаты представленного эксперимента.