针对AI聊天场景的高频流式更新，Streamdown通过以下优化策略提升性能：
- 备忘录化渲染：采用React.memo缓存已解析的节点树，当新文本片段到达时仅差异更新变化的DOM节点
- 异步分块处理：将长文本流分解为渲染块（chunk），通过requestIdleCallback进行非阻塞渲染
- 语法分析优化：使用状态机替代正则表达式解析Markdown，降低语法分析的时间复杂度
Umsetzung der Empfehlungen:
- 避免在顶层组件频繁重新渲染，应将Streamdown隔离在独立组件中
- 对于超长对话历史，建议实现虚拟滚动（virtualized list）仅渲染可视区域内容
- 使用shikiTheme参数时预加载语法高亮主题包
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelStreamdown：专为 AI 流式响应设计的 Markdown 渲染组件Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 怎样提升AI聊天应用中实时Markdown渲染的性能？
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