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Plate 大文档性能优化方法论：Cohort Segmentation 分组策略与复杂度标签体系

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在 Plate / Slate 富文本编辑器中，把"大文档"或"大表面积"当作一个统一的性能桶来处理，是所有性能结论失真的根源。本文基于仓库中的性能规则 cohort-segmentation.md，完整展开"按规模与复杂度分段后再选战术"（Segment by size and complexity before choosing tactics）的核心方法论：从 0-500 块的 normal 档到 50000 块以上的 pathological 档，每档都有默认战术；从自定义渲染器到隐藏边界，每一类复杂度都必须打上标签。读完本文，你将掌握一套可直接套用的性能分档表、复杂度标签清单，以及"每条性能声明必须声明其覆盖 cohort"的可验证输出规范。

为什么必须放弃"大文档"这个单一桶

在编辑器性能工程中，最危险的一句话是"fast for large docs"。它同时犯下两个错误：

1. 规模被折叠：500 块和 50000 块都被叫作"大文档"，但前者可能需要的是优化单个重复单元的预算，后者必须考虑分组挂载（staged work）甚至显式降级（explicit degradation）；
2. 复杂度被隐藏：同样 3000 块的文档，纯文本段落和"每个块带 5 条 annotation、隐藏边界嵌套 3 层、还有 200 个 inline void"的文档，渲染成本可能相差一个数量级，但块数完全相同。

因此 cohort-segmentation.md 的规则只有一句话：在选择战术之前，先按规模与复杂度分段。它是仓库性能规则族（repeated-unit-budget.md、degradation-contract.md、staged-readiness.md 等）的入口：所有后续预算、退化契约、分级就绪都建立在"先分档"这个前提之上。

Baseline Slate 分档表：五档默认战术

cohort-segmentation.md 给出了以 Slate 为基准的五档基线分组。这是全文的核心骨架，完整继承如下：

逐档解读默认战术的含义：

• normal（0-500 块）：这是最常见的写作场景。默认战术是"优化重复单元"——即把单个 block、line、leaf 的 DOM 节点数、React 组件数、事件处理器、effect、订阅和选择器成本压到最低。这里的优化收益会被 repeated-unit budget 规则量化：每个单元省 2 个 DOM 节点，在 1 万单元的场景就是省 2 万个节点。
• medium（500-2000 块）：文档仍然整体常驻 DOM（DOM-present），但进入"严格预算"模式，需要主动跟踪每单元的分配、布局和调度成本，不再允许无约束的全局扫描。
• large（2000-10000 块）：进入 DOM-present 分组阶段——DOM 仍然常驻，但需要按根分组（root group）组织、采用分阶段工作（staged work），并且必须守护浏览器原生行为（find、原生选择、复制粘贴等）。仓库计划 2026-05-03-slate-v2-dom-present-large-doc-phase-6-plan.md 正是这一档位的落地执行：它把 cohorts 细化为 1000、5000、10000、25000+ 块，并要求"shell 模式必须与 DOM-present 默认值分开显式声明"。
• stress（10000-50000 块）：进入"显式降级候选"区间。这里的降级不是默认行为，而是必须在满足退化契约（见下文）的前提下、针对命名 cohort 显式声明。
• pathological（病态复杂度）：这一档的特殊之处在于，它不看块数。custom renderers、per-block decorations、annotations/comments、嵌套隐藏范围等复杂度因子，决定了它必须被打上复杂度标签（complexity-tagged），"藏在块数里"是明确禁止的行为——即不能因为块数落在 normal 区间就宣称它是简单文档。

Complexity Tags：九类必须显式标注的复杂度因子

块数只能回答"规模"，无法回答"复杂度"。因此 cohort-segmentation.md 要求对以下九类复杂度显式打标签：

• custom leaf/text/element renderer：自定义 leaf / text / element 渲染器会破坏默认渲染路径的批量优化假设；
• decorations per block：每个块的 decoration 数量直接放大渲染与重绘成本；
• annotations/comments per block：每块注解/评论数量，是 pathological 档的核心驱动因子；
• hidden boundary count and depth：隐藏边界（如折叠区域）的数量与嵌套深度，影响 DOM 覆盖（DOM coverage）与惰性挂载策略；
• inline voids, voids, tables：inline void、void 节点与表格，属于结构复杂度；
• collaboration activity：协作活动（Yjs 等）会引入持续的外部操作流与选区同步成本；
• selection span length：选区跨度长度决定原生选择与模型选择（model-backed selection）的成本差异；
• shell/DOM-present/off/staged mode：渲染模式（shell 岛、DOM 常驻、关闭、分阶段）必须显式标注，不能默认；
• mobile/IME/browser：移动端、IME 组合输入与特定浏览器行为，是独立于规模的复杂度维度。

这些标签正是 memory-dom-tagging.md 等规则要求随指标一起上报的"维度标签"的来源——cohort 与复杂度标签共同构成性能观测的坐标轴。

输出规范：没有 cohort 标签的性能声明无效

cohort-segmentation.md 的 Output 部分定义了本规则族的强制约束：

Every perf claim names the cohort it covers. No "fast for large docs" without a size and complexity tag.

即：每条性能声明必须指明它覆盖的 cohort；没有尺寸与复杂度标签，就不允许出现"大文档也很快"这类表述。

这条约束在仓库的基准与观测实践中被严格执行：

• 生产 RUM 面板（production-rum-dashboard.md 相关计划）要求对交互名称、cohort、文档尺寸、策略、边界数量、可见 DOM 等进行打标签；计划 2026-05-03-slate-v2-dom-coverage-full-execution-ralplan.md 明确提出"Degraded modes require explicit cohort thresholds and native behavior"。
• 虚拟化研究被限定在 stress/pathological 档：计划 2026-05-03-slate-v2-tanstack-virtualization-ralplan.md 明确指出 "Virtualized mode is stress/pathological only with dashboards"，并规划了 25k/100k 的 stress 基准 cohort。
• 基准体系按档位组织：编辑器基准文档 editor-performance-master-plan.md 将 Slate 作为等价工作负载下的基准地板（standing reference floor），任何高于 Slate 的毫秒级开销都必须给出理由。

与相邻性能规则的配合使用

cohort segmentation 是"先分档"，而分档之后的具体执行由相邻规则接管。它们形成一个完整的工作流：

1. repeated-unit-budget.md：对 normal 档及所有档位的热重复单元做预算——DOM 节点数、React 组件数、事件处理器、effect、订阅、选择器、单次交互分配、样式/布局成本。其政策强调"微小移除会复利"：每单元移除 2 个 DOM 节点，在 1 万单元时就是 2 万个节点。
2. staged-readiness.md：当 large/stress 档需要分阶段挂载时，区分interactiveReady（活跃/走廊内容新鲜可编辑）与nativeSurfaceComplete（所有预期 DOM 对浏览器 find、原生选择、复制、屏幕阅读器遍历都新鲜可用）。硬规则是：暖机期间缺失远端 DOM 可以接受，但把陈旧旧 DOM 暴露成当前内容则不可接受。
3. degradation-contract.md：当 stress/pathological 档启动虚拟化、shell 岛、模型支持选区或分阶段挂载时，必须为每个退化模式记录：cohort 阈值、浏览器 find 行为、屏幕阅读器行为、原生选择行为、复制/粘贴行为、IME/组合输入行为、移动端行为、撤销/历史行为、协作行为，以及逃生舱或显式 opt-in。它同时明确拒绝三种做法：在 repeated-unit 预算耗尽前把虚拟化作为默认；把 shell 模式描述成"同一个编辑器只是更快"；无可见契约的模型支持复制/粘贴。

实战落地清单

将 cohort segmentation 应用到你的编辑器性能工作中时，建议按以下顺序执行：

1. 定档：先统计文档规模（块数）并扫描复杂度因子（自定义渲染器、每块 decoration/annotation 数、隐藏边界数量与深度、void/表格、协作活动、选区跨度、渲染模式、端侧环境），对照五档表确定 cohort；
2. 打标签：为文档和每次基准运行附上完整的复杂度标签集合，确保 pathological 因子不被块数掩盖；
3. 选战术：normal 档优化重复单元；medium 档保持 DOM 常驻并施加严格预算；large 档启用 DOM-present 分组与分阶段工作并守护原生行为；stress 档显式声明降级候选；pathological 档按复杂度标签单独对待；
4. 执行相邻规则：按需引入 repeated-unit budget、staged-readiness（区分interactiveReady与nativeSurfaceComplete）、degradation-contract（逐项记录原生行为变化与逃生舱）；
5. 声明与观测：每一条性能结论都必须声明其覆盖的 cohort 与复杂度标签，并在 RUM/基准指标中带上 cohort、documentSize、策略、边界数等标签，禁止输出无标签的"大文档很快"式结论。

这套方法论的价值在于：它把性能讨论从模糊的形容词（"大""慢""快"）拉回到可审计的维度组合（规模 × 复杂度 × 模式 × 端侧），让每一次优化、每一次降级、每一条基准声明都有明确的适用范围与验证边界。

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