使用Rust编写矩阵乘法函数并通过wasm-pack编译为WebAssembly，在JavaScript中加载模块并调用高性能计算函数，结合wasm-bindgen简化内存传递，利用TypedArray减少拷贝，预分配缓冲区并启用SIMD优化，显著提升浏览器端计算性能。
要实现一个基于 WebAssembly 的 JavaScript 高性能计算模块，核心是将计算密集型任务用编译型语言（如 C/C++ 或 Rust）编写，再编译为 WebAssembly，在浏览器中通过 JavaScript 调用。这样可以接近原生性能执行关键逻辑。
选择语言并编写核心计算逻辑
目前主流支持 WebAssembly 编译的语言有 C/C++ 和 Rust。对于高性能计算场景，推荐使用 Rust，因其内存安全且工具链对 WASM 支持良好。
以 Rust 为例，定义一个用于矩阵乘法的函数：#[no_mangle]
pub extern "C" fn matrix_multiply(a: *const f64, b: *const f64, c: *mut f64, n: usize) {
let a = unsafe { std::slice::from_raw_parts(a, n * n) };
let b = unsafe { std::slice::from_raw_parts(b, n * n) };
let c = unsafe { std::slice::from_raw_parts_mut(c, n * n) };
for i in 0..n {
for j in 0..n {
let mut sum = 0.0;
for k in 0..n {
sum += a[i * n + k] * b[k * n + j];
}
c[i * n + j] = sum;
}
}
}
编译为 WebAssembly 模块
使用 wasm-pack 将 Rust 代码编译为可在浏览器中使用的 WASM 模块。
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- 安装 wasm-pack：
cargo install wasm-pack - 运行构建命令：
wasm-pack build --target web - 输出文件包括
pkg/your_module.js和pkg/your_module_bg.wasm
在 JavaScript 中加载并调用 WASM 模块
将生成的 WASM 文件引入前端项目，并通过 JavaScript 调用高性能函数。
import init, { matrix_multiply } from './pkg/your_module.js';
async function runWasm() {
await init(); // 初始化 WASM 实例
const n = 1024;
const size = n * n * Float64Array.BYTES_PER_ELEMENT;
// 分配内存（通过 WASM 的线性内存）
const buffer = new ArrayBuffer(size);
const a = new Float64Array(buffer);
const b = new Float64Array(buffer);
const c = new Float64Array(buffer);
// 填充测试数据
for (let i = 0; i < n * n; i++) {
a[i] = Math.random();
b[i] = Math.random();
}
// 调用 WASM 函数（需通过 WASM 内存视图传递指针）
// 注意：实际传参依赖于绑定方式，wasm-bindgen 可简化此过程
matrix_multiply(a_ptr, b_ptr, c_ptr, n);
console.log('计算完成');
}若使用 wasm-bindgen，它会自动生成 JS 胶水代码，支持更自然的接口，比如直接传入 TypedArray。
优化与注意事项
为了充分发挥性能优势，注意以下几点：
- 减少内存拷贝：尽量复用 WASM 内存，避免频繁在 JS 与 WASM 间传输大数据
-
使用合适的类型：优先使用
Float32Array 或Int32Array，而非普通数组 - 预分配内存池：对重复计算任务，提前分配好输入输出缓冲区
- 启用 SIMD 和多线程（可选）：Rust + WASM 支持 SIMD 指令集，可大幅提升向量/矩阵运算速度
基本上就这些。通过将关键算法迁移到 WebAssembly，JavaScript 应用可以获得数量级的性能提升，特别适合图像处理、物理模拟、密码学等场景。整个流程不复杂但容易忽略内存管理细节。
