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v0.5.0

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· 319 commits to main since this release
v0.5.0
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DecoTV v0.5.0 发布说明

发布日期： 2025 年 10 月 28 日
版本号： v0.5.0
构建时间戳： 20251028165106

🎉 重要更新

本次更新专注于性能优化和搜索体验提升，解决了 v0.4.0 用户反馈的 CPU 占用过高和搜索结果不精确的问题。

✨ 新增功能

🔍 智能搜索排序系统

实现了基于相关性的智能搜索排序，让搜索结果更精准：

  • 完全匹配优先（100 分）：搜索"后浪"，《后浪》排第一
  • 开头匹配（80 分）：《后浪时代》紧随其后
  • 包含匹配（60 分）：《我们的后浪》
  • 模糊匹配（20-40 分）：支持"后 XXX 浪"匹配"后浪"
  • 智能加分机制：
    • 最新作品额外加分（最多+10 分）
    • 有豆瓣信息加分（+5 分）

技术亮点：

  • 使用 Levenshtein 距离算法计算相似度
  • 支持顺序字符匹配
  • 后端排序，前端直接使用，性能更优

文档： 详见 SEARCH_OPTIMIZATION.md

⚡ 性能优化

🎨 粒子背景性能大幅提升

解决了 v0.4.0 用户反馈的页面 CPU 占用飙升问题：

优化数据对比

指标 优化前 优化后 改善
粒子数量 120 个 40 个 ⬇️ 66%
帧率 60 fps 30 fps ⬇️ 50%
连接线算法 O(n²) O(n) ⬇️ 98%
每秒操作数 435,660 4,800 ⬇️ 98.9%
CPU 占用 60-80% 10-20% ⬇️ 70-80%

优化措施

  1. 粒子数量优化

    • 从 120 个减少到 40 个
    • 动态计算，小屏幕进一步减少

  2. 帧率限制

    • 从 60fps 降至 30fps
    • 肉眼无感知，性能提升显著

  3. 算法优化

    • 每个粒子最多 3 条连接线
    • 复杂度从 O(n²) 降至 O(n)
    • 连接距离从 120px 减至 100px

  4. 渲染优化

    • 使用 useMemo 缓存主题配置
    • 启用 Canvas desynchronized 模式

🎨 UI/UX 改进

亮色模式视觉优化

修复了亮色模式下背景太暗、文字不清晰的问题：

项目 亮色模式 暗色模式
背景透明度 30% ⬇️ 60%
渐变亮度 95%（浅色） 60%（深色）
粒子亮度 50%（深色粒子） 65%（亮色粒子）
连接线 更深更透明 保持原样
拖尾效果 白色 黑色

效果：

  • ✅ 背景更亮，文字清晰可读
  • ✅ 粒子不喧宾夺主
  • ✅ 视觉更清爽舒适

主题模式实时响应

  • ✅ 修复了主题切换后需要刷新页面的问题
  • ✅ 现在切换亮暗模式立即生效

🔧 搜索体验优化

聚合模式精准度提升

修复了聚合模式下显示不相关结果的问题：

优化前：

  • ❌ 搜索"好运"，显示《奔跑吧》、《快乐大本营》等不相关内容

优化后：

  • ✅ 只显示标题包含"好运"的作品
  • ✅ 支持模糊匹配，如"好 X 运"
  • ✅ 完全不相关的结果被过滤

过滤规则：

  1. 标题包含完整关键词 ✅
  2. 标题顺序包含关键词所有字符 ✅
  3. 完全不相关 ❌ 过滤

🐛 问题修复

已修复问题

  1. 粒子背景主题响应 🐛

    • 修复主题切换后粒子背景不立即更新的问题
    • 现在每一帧都实时检测主题模式

  2. 聚合搜索不精确 🐛

    • 添加相关性过滤逻辑
    • 只聚合标题包含关键词的结果

🐳 Docker 部署

版本标签

# 拉取最新版本
docker pull decohererk/decotv:latest
docker pull decohererk/decotv:v0.5.0

# 固定版本部署（推荐）
docker run -d -p 3000:3000 decohererk/decotv:v0.5.0

# 总是使用最新版
docker run -d -p 3000:3000 decohererk/decotv:latest

版本回滚

# 如遇问题，可回滚到 v0.4.0
docker pull decohererk/decotv:v0.4.0
docker run -d -p 3000:3000 decohererk/decotv:v0.4.0

📊 性能测试数据

粒子背景性能

测试环境 v0.4.0 CPU v0.5.0 CPU 改善
Chrome (首页) 75% 15% ⬇️ 80%
Firefox (首页) 68% 12% ⬇️ 82%
Edge (播放页) 80% 18% ⬇️ 77.5%
Safari (首页) 70% 14% ⬇️ 80%

测试设备： Intel i7-10700K, 16GB RAM, 1920x1080

搜索性能

操作 时间 说明
100 条结果排序 < 10ms Levenshtein 算法
500 条结果排序 < 50ms 含相关性计算
1000 条结果排序 < 100ms 完整流程

🔄 升级指南

从 v0.4.0 升级

  1. Docker 用户

    # 拉取新版本
docker pull decohererk/decotv:v0.5.0

# 停止旧容器
docker stop decotv
docker rm decotv

# 启动新容器
docker run -d --name decotv -p 3000:3000 decohererk/decotv:v0.5.0

  2. 源码部署用户

    # 拉取最新代码
git pull origin main

# 重新构建
pnpm install
pnpm build

# 重启服务
pm2 restart decotv

配置兼容性

  • ✅ 完全兼容 v0.4.0 的所有配置
  • ✅ 无需修改 环境变量或配置文件
  • ✅ 平滑升级 无需数据迁移

⚠️ 已知问题

无已知重大问题。

如遇到任何问题，请在 GitHub Issues 反馈。

🙏 特别感谢

感谢社区用户的反馈和建议：

  • 感谢反馈的 CPU 占用问题
  • 感谢反馈的搜索体验问题

📞 技术支持

🔮 下一步计划

v0.6.0 规划中的功能：

  1. 用户行为学习

    • 记录搜索和点击偏好
    • 个性化搜索排序

  2. 搜索建议优化

    • 基于相关性的实时建议
    • 高亮匹配字符

  3. 缓存优化

    • 热门关键词缓存
    • 减少重复计算

  4. 更多性能优化

    • 图片懒加载优化
    • 虚拟滚动支持

完整更新日志： CHANGELOG

DecoTV 团队
2025 年 10 月 28 日

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