Canvas 2D · 25 입자 재사용과 할당
단계: 접근성·입자·성능 검증 · 편집 가능한 예제 · 저장 ID: canvas-2d-step-25
목표와 학습 후 역량
- 풀 용량 초과 정책이 명확하다.
- 같은 입력 조건의 비교 기록이 있다.
선수 지식
선수 개념: 입자 수명, 방출률. 24단위의 결과 파일과 관찰 기록을 준비하세요.
핵심 개념과 설명
객체 재사용
매 프레임 객체를 새로 만들면 가비지 수집 부담이 생길 수 있습니다. 풀은 죽은 입자의 슬롯을 다시 사용합니다.
측정 분리
할당 감소가 곧 프레임 개선을 보장하지는 않습니다. 그리기 비용이 더 크면 총 시간 변화가 작을 수 있습니다.
실습 준비
예제 화면의 실행 범위 안내를 먼저 확인하세요. 다음은 과제를 별도 프로젝트로 확장할 때의 준비 환경입니다. 별도 로컬 HTTP 개발 서버의 HTML·ES 모듈 프로젝트에서 직접 구현합니다. 브라우저 버전과 viewport, DPR을 기록하세요.
연결된 예제는 출발점입니다. 아래 과제 전체가 완성된 코드는 아니며, 예제의 지원 범위를 넘는 작업은 별도 프로젝트에서 수행하세요.
실습 과제
- 외부 실습 프로젝트의 day-25.js와 index.html을 준비하세요. 고정 크기 pool과 active 플래그로 입자 생성·반납을 구현하세요.
- 같은 seed와 방출률로 배열 생성 방식과 풀 방식의 프레임 기록을 비교하세요.
- 입력 조건 매 방출 새 객체에서 출력을 저장한 뒤 비활성 슬롯 재사용 조건으로 다시 실행하세요. 예상: 할당량은 줄지만 프레임 개선 정도는 측정이 필요합니다. 실제 화면·로그와 대조하고 day-25-notes.md에 실제 결과와 차이의 원인을 남기세요.
관찰할 변수
| 변수 | 기준 조건 | 바꿀 조건 | 예상할 변화·검증 가설 |
|---|---|---|---|
| 할당 정책 | 매 방출 새 객체 | 비활성 슬롯 재사용 | 할당량은 줄지만 프레임 개선 정도는 측정이 필요합니다 |
표의 예상은 측정 결과가 아닙니다. 한 번에 한 조건만 바꾸고 실제 결과가 다르면 원인을 기록하세요.
완료 조건
- 풀 용량 초과 정책이 명확하다.
- 같은 입력 조건의 비교 기록이 있다.
자가 점검
- 풀을 무한히 키우면 무엇이 달라지나요?
- 배열 압축과 비활성 순회의 비용은 어떻게 비교하나요?
공식 참고
연결된 예제와 실행 범위
편집 가능한 브라우저 실험입니다. 측정값은 현재 기기와 브라우저에 따라 달라집니다.
원본 코드·기록은 자동으로 덮어쓰지 않습니다. 기존 예제를 초기화할 때도 필기는 유지됩니다.
다음 학습
이전: 입자 상태와 방출 · 다음: 프레임 계측과 병목