用performance.now()测函数耗时并结合mark/measure拆解执行路径是优化复杂计算的起点；需微秒级精准定位慢函数、结构化分析各阶段耗时、识别阻塞与环境影响，并验证p95/p99及低端设备下的真实效果。
直接用 performance.now() 测函数耗时，再结合 mark 和 measure 拆解执行路径，是优化复杂计算最实在的起点。光看总时间没用，得知道慢在哪一段、是否被阻塞、在什么设备上更明显。
精准定位慢函数和热路径
复杂计算常藏在循环、递归或嵌套逻辑里，靠肉眼很难判断瓶颈。用 performance.now() 包裹关键函数，能拿到微秒级真实耗时：
- 避免用 Date.now() —— 它只精确到毫秒，还受系统时间调整干扰
- 在函数入口和出口各采一次时间戳，差值就是纯执行耗时（不含调度延迟）
- 对高频调用函数加条件采样，比如每 10 次记录一次，防性能反噬
结构化拆解执行阶段
单个函数可能包含数据准备、核心计算、结果处理等环节。用 performance.mark() 打点，再用 performance.measure() 计算区间耗时：
- mark('calc-start') 放在输入校验后、正式计算前
- mark('calc-end') 放在结果格式化完成之后
- measure('core-calc', 'calc-start', 'calc-end') 得到核心计算段耗时
- 导出数据后可在 DevTools 的 Performance 面板中可视化查看各段占比
识别阻塞与上下文影响
计算慢不一定是算法问题，也可能是被其他任务抢占或环境限制：
- 监听 longtask 类型条目，确认是否因 JS 长任务导致计算被延后执行
- 上报时附带 navigator.hardwareConcurrency 和 devicePixelRatio，区分多核设备与低端机表现差异
- 对比不同输入规模下的耗时曲线：若呈非线性陡升，说明算法复杂度未收敛，需重构
- 检查是否在计算中意外触发了强制同步布局（如读取 offsetTop），这类操作会打断主线程
验证优化效果是否真实
改完代码不能只看平均耗时下降——抖动才是影响体验的关键：
- 连续录制 20 次典型计算，统计帧耗时标准差；> 3ms 就说明节奏不稳定
- 关注 P95/P99 分位值，而非平均值：用户感知的是最慢那几次
- 在低端设备模拟器中复现，确认优化在真实弱网弱硬件下仍有效
- 把 mark 和用户操作（如按钮点击）对齐，还原“为什么这时卡”
不复杂但容易忽略
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