import() 不适合加载原始特征值，因其设计用于模块代码而非运行时数据，会导致包体积暴涨、内存峰值、GC压力大及缺乏流式处理能力；应采用 fetch + ReadableStream 分块异步加载，配合 Web Worker 降低主线程负担。
直接用 import() 加载海量原始特征值并不合适——它设计用于加载模块代码，不是数据。特征值属于运行时数据，应走异步请求 + 分块处理路径，而非模块导入机制。
为什么 import() 不适合加载原始特征值
import() 返回的是模块对象，不是数据本身。即使把特征值写进 .js 文件导出，也会导致：
- 全部特征打包进 JS 文件，首次加载体积暴涨，违背“分块”初衷
- 浏览器必须解析并执行整个模块（含大量 JSON/数组字面量），触发内存峰值和主线程阻塞
- 无法按需丢弃已加载的旧块，GC 压力大，内存持续占用高
- 不支持流式读取、增量解码或中断恢复，容错性差
真正可行的分块异步加载方案
核心思路：用 fetch 流式读取 + Response.body.getReader() 分段消费，配合 ArrayBuffer 或文本分块解析，边加载边释放。
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- 后端提供分块接口，例如
/features?chunk=0&size=10000，返回纯 JSON 数组片段或二进制格式（如 FlatBuffer、NumPy .npy 流） - 前端用
ReadableStream逐块读取响应体，每块解析后立即送入计算或缓存，不累积全量 - 使用
AbortController支持用户中止、滚动切换时取消未完成请求 - 对每块数据做轻量预处理（如归一化、类型转换），避免后续重复计算
内存友好的分块处理示例
以下代码加载一个大型浮点特征数组（假设后端以小端 float32 二进制流分块返回）：
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async function loadFeaturesInChunks(url, chunkSize = 65536) {
const response = await fetch(url);
const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let totalLoaded = 0;
while (true) {
const { done, value } = await reader.read();
if (done) break;
// 将 ArrayBuffer 按 chunkSize 切片处理（不拼成大数组）
const floatView = new Float32Array(value);
for (let i = 0; i < floatView.length; i += chunkSize) {
const slice = floatView.subarray(i, i + chunkSize);
processFeatureChunk(slice); // 如送入 Web Worker 计算，或存入 WeakMap 缓存
totalLoaded += slice.length;
}
}
}
function processFeatureChunk(chunk) {
// 示例：仅保留 >0.1 的特征，减少后续内存占用
const filtered = Array.from(chunk).filter(x => x > 0.1);
// 后续可传给模型推理或可视化模块
}
搭配 Web Worker 进一步降内存压力
特征解析、归一化、索引构建等操作不要在主线程做：
- 将每块 ArrayBuffer 直接
postMessage(..., [arrayBuffer])传给 Worker，避免拷贝 - Worker 处理完后只回传摘要、索引或压缩结果（如 Uint8Array），不传原始浮点数组
- 主线程保持空引用，让 V8 及时回收 ArrayBuffer
