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开源图编辑库NebulaGraphVEditor的设计思路分享

本文首发于 NebulaGraph 公众号NebulaGraph VEditor 是一个拥有高性能、高可定制的所见即所得图可视化编辑器前端库。NebulaGraph VEditor 底层基于 SVG 绘图,它通过合理抽象代码结构以易于二次开发和自定义绘制,极适用于审批流,工作流,血缘关系,ETL 处

本文首发于 NebulaGraph 公众号

NebulaGraph VEditor 是一个拥有高性能、高可定制的所见即所得图可视化编辑器前端库。

NebulaGraph VEditor 底层基于 SVG 绘图,它通过合理抽象代码结构以易于二次开发和自定义绘制,极适用于审批流,工作流,血缘关系,ETL 处理,图查询等图(Graph)和网络(Network)型拓扑信息的所见即所得编辑和预览场景。在 NebulaGraph 项目中,VEditor 轻松支持了图查询,图编辑,图建模,图结构,图路径展示等可视化场景。

在 NebulaGraph 中经过不断迭代、打磨之后,VEditor 已经相对完善,开源了相关代码。基于此,今天我就来为大家分享一下它的一些设计的思路与思考。

基本特性

  • 高定制性的点,线形状,一切部件皆可定制
  • 扁平,简单,直接的代码架构
  • 小地图,磁吸线
  • 各类快捷键支持
  • 历史记录
  • 轻量化,压缩前仅 160kb

设计理念

起初接触图编辑库,需求倒也不高,能实现定制与动画就够了。但在研究了众多业界的流程图库后,作为一名前端工程师,我实在难以对那些过度设计的架构、臃肿的接口以及复杂的类关系产生好感,这与我追求简单、精简、低耦合的代码理念背道而驰。于是,我最终决定自己手写一个轻量级的库,以满足各种业务场景的定制需求。VEditor的设计理念,就是要在可定制性和可理解性的基础上,让开发者使用起来更加便捷,减少学习各种API的成本,也减少对各类库的依赖。

技术架构

整体架构主要通过事件来做实体间的依赖管理,也建议主要通过事件来获取整个流程图的状态变化。

其中渲染流程为半自动渲染,改变流程图数据后需要手动触发渲染,其他状态下对画布进行操作会触发用户定义的 shape 渲染函数,完成自定义节点渲染节点或线渲染。

渲染实现

VEditor主体借助SVG来实现渲染,由于SVG采用声明式的使用方式,其内部结构全部外置且可见,这使得对其进行样式定制化变得极为容易。用户只需在外部直接重写相关的SVG样式就行,而且还能够直接操作SVGDOM来监听相关的鼠标事件,并为某些节点添加各类动画。

在形状渲染上,主要通过暴露出来的 Shape 接口注册用户的自定义渲染函数。从这个角度上来看,VEditor 可以基于任意使用渲染技术进行渲染,只要渲染接口返回 SVGDOM 即可,这个 DOM 可以是 SVGElement 或 ForeignObject 等。因此在使用 React 或 Vue 等虚拟 DOM 框架时,非常推荐用其管理 SVG 的渲染。甚至某些情况下可以包裹一个 Canvas 来渲染 WebGL 的节点,这非常大的拓展了业务中的定制性。

除了节点外,锚点及线也支持实现对应接口后注册为 Shape 的对象渲染,在我们的 Explorer 的实际业务中利用这个特点,实现了图计算流配置支持动态增删改算法参数锚点和TP查询输入输出锚点(图 1),以及图可视化查询中边的过滤,步数渲染(图 2)。也欢迎大家申请 Explorer 试用,体验下流程图相关功能,试用地址 https://nebula-graph.com.cn/products/explorer/

整体架构主要通过事件来做实体间的依赖管理,也建议主要通过事件来获取整个流程图的状态变化。

其中渲染流程为半自动渲染,改变流程图数据后需要手动触发渲染,其他状态下对画布进行操作会触发用户定义的 shape 渲染函数,完成自定义节点渲染节点或线渲染。

数据结构设计

VEditor 的数据结构和绝大部分的同类库类似,但不会破坏用户的对象引用,也就是在用户往节点或线的对象上挂载相关数据时,会对齐进行保留,这样会方便用户实现诸如节点配置,边配置等操作后将相关数据直接挂载到点数据上。因此历史记录的 Redo,Undo 等操作会将用户的数据当做快照一同存储下来。

{
nodes:[{
uuid:"uuid",
type:"default",// shape类型
}],
lines:[{
from:"uuid",
to:"uuid",
fromPoint:0,
toPoint:0
}]
}

性能设计

众所周知,SVG 在小分辨率的渲染上,性能比 Canvas 差了许多,这也是易用性提升带来的一个缺点。尤其是在初始化时大量比较复杂或有动画的节点时,非常明显。针对这种情况,VEditor 的数据渲染部分采用的是异步流程,将锚点的渲染放到了下一个事件循环里,避免同步过程中大量获取 bbox 带来的浏览器强制重绘。在结束绘制后,缓存对应的节点数据避免重复获取。

而在添加节点或线等操作时,SVG 的 DOM 特性会让浏览器自动进行脏渲染,因此增量渲染的性能和 Canvas 差距并不,主要是进行交互和动画时导致 DOM 大量重绘会比较慢。目前设计的性能指标是 1000 个复杂形状的节点进行流畅渲染,在流程编辑类场景下是比较轻松的。

交互设计

VEdtior 默认提供了基于 Dagre 的有向图布局,但对其进行了优化,调用 Dagre 布局后,会自动对所有节点进行居中处理。同时提供了自适应大小功能,在自适应后,不同于其他库,这里会将当前节点的坐标重置为自适应的位置,在用户保存当前数据,可以直接还原自适应的位置。

VEditor 的小地图采用了 canvg 渲染,直接将 SVG 转换为 Canvas,可以保障小地图的准确性,同时减少性能损耗。在交互上则提供了全套的视图改变和拖拽功能。

未来计划

后面的规划中,VEditor 更倾向做一个不限领域的图数据编辑和渲染器,在完整缺失功能的同时,会扩大图编辑能发挥的场景并保持易用度。

  • 添加框选器和多选操作
  • 无向图,双箭头支持
  • 性能进一步优化

GitHub 开源地址:https://github.com/vesoft-inc/nebulagraph-veditor

欢迎来给我们提建议 and 贡献 PR 呦~

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本文内容来源于网友投稿,如有侵权请联系删除。
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