Research on performance in modern client-side web-frameworks.

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The subject of the study is the comparative rendering performance of three modern frameworks — React, Angular, and Svelte — in typical scenarios of building and updating user interfaces in web applications. The object of the study is the frameworks themselves as complexes of technological solutions, including change detection mechanisms, virtual or compiled DOM structures, and accompanying optimizations. The author thoroughly examines aspects of the topic such as initial and subsequent rendering, element update and deletion operations, and working with linear and deeply nested data structures. Special attention is paid to the practical significance of choosing a framework for commercial products, where performance differences directly impact conversion, user experience, and the financial efficiency of the project. Key internal mechanisms are described — React's virtual DOM, Angular's change detector, and Svelte's compiled code — which determine their behavior in various load scenarios. The methodology is based on an automated benchmark: a unified set of test scenarios is executed by client applications on React, Angular, and Svelte, a reference JavaScript solution, and an Express JS orchestrator server; operation times are recorded using performance.now() in Chrome 126, with Time To First Paint as the performance criterion. The novelty of the research lies in the comprehensive laboratory comparison of the three frameworks across four critically important scenarios (initial rendering, subsequent rendering, updating, and deleting elements) considering two types of data structures and referencing the current versions of 2025. The main conclusions of the study are as follows: Svelte provides the lowest TTFP and leads in deep hierarchy scenarios due to the compilation of DOM operations; React shows better results in re-rendering long lists, using an optimized diff algorithm and element keys; Angular ensures predictability and architectural integrity but increases TTFP by approximately 60% due to the change detector. There is no universal leader; a rational choice should rely on the analytical profile of the operations of a specific application, which is confirmed by the results of the presented experiment.

References

  1. Morgan P. JavaScript DOM Manipulation Performance: Comparing Vanilla JavaScript and Leading JavaScript Front-end Frameworks. 2020.
  2. Levlin M. DOM benchmark comparison of the front-end JavaScript frameworks React, Angular, Vue and Svelte. LUT University, 2020. С. 58.
  3. Aggarwal S. Modern Web‑Development using ReactJS // International Journal of Recent Research Aspects. 2018. Т. 5, № 1. С. 133‑137.
  4. Saks E. JavaScript frameworks: Angular vs React vs Vue. 2019.
  5. Paakkanen J. Upcoming JavaScript Web Frameworks and Their Techniques. LUT University, 2022. 62 с.
  6. Siahaan M., Kenidy R. Rendering performance comparison of React, Vue, Next and Nuxt // Jurnal Mantik. 2021. Т. 5, № 3. С. 1851‑1860.
  7. Iseal Sheed. Performance Benchmarking Techniques for React Applications. 2025.
  8. Iseal Sheed. Edge Computing and React: Enhancing Performance at the Edge. 2025.
  9. Białecki G., Pańczyk B. Performance analysis of Svelte and Angular applications // Journal of Computer Sciences Institute. 2021. Т. 19. С. 139-143. doi: 10.35784/jcsi.2633. EDN: OYEGVL.
  10. Piastou M. Comprehensive performance and scalability assessment of front‑end frameworks: React, Angular, and Vue.js // World Journal of Advanced Engineering Technology and Sciences. 2023. Т. 9, № 2. С. 366‑376. doi: 10.30574/wjaets.2023.9.2.0153. EDN: JNSAZF.
  11. Маньшина Е. В., Ермолаева А. А. Сравнительный анализ производительности серверного и клиентского рендеринга веб‑приложений, созданных с помощью фреймворка Angular // Научно‑технические инновации и веб‑технологии. 2022. № 2. С. 44‑48.
  12. Karić A., Durmić N. Comparison of JavaScript Frontend Frameworks - Angular, React, and Vue // International Journal of Innovative Science and Research Technology (IJISRT). 2024. С. 1383-1390. doi: 10.38124/ijisrt/ijisrt.
  13. Kaveri P. R. Framework-Agnostic JavaScript Component Libraries: Benefits, Implementation Strategies, and Commercialization Models // 2024 IEEE 16th International Conference on Computational Intelligence and Communication Networks (CICN). 2024. С. 1441-1446. EDN IGADIU.
  14. Kasenda R., Tenda J., Iman E., Manantung J., Moekari Z., Pantas M. The Role and Evolution of Frontend Developers in the Software Development Industry // Jurnal Syntax Admiration. 2024. Т. 5. С. 5191-5196. doi: 10.46799/jsa.v5i11.1852.
  15. Акиева З. М., Мурзин Д. А., Эльтаев С. И. Применение WebAssembly для повышения производительности интерактивных веб-приложений // Экономика и управление: проблемы, решения. 2024. Т. 7, № 12. С. 168-174. doi: 10.36871/ek.up.p.r. 2024.12.07.021. EDN: WJASJX.
  16. Dubaj S., Pańczyk B. Comparative of React and Svelte programming frameworks for creating SPA web applications // Journal of Computer Sciences Institute. 2022. Т. 25. С. 345-349. doi: 10.35784/jcsi.3020. EDN: AYUSVM.
  17. Chen K. Improving Front-end Performance through Modular Rendering and Adaptive Hydration (MRAH) in React Applications. 2025. doi: 10.48550/arXiv.2504.03884.
  18. Кравцов Е. П. Разработка высокопроизводительных React-приложений: методы и практики оптимизации // European science. 2024. № 1 (69).
  19. Дрогайцев И. А., Трамова А. М. Фронтенд-фреймворк Svelte как альтернатива популярным решениям в контексте создания систем поддержки принятия решений в сфере управления организацией с учетом трансформации экономики России // Известия КБНЦ РАН. 2024. № 4. doi: 10.35330/1991-6639-2024-26-4-113-121. EDN: WRZTPH.
  20. Яровая Е. В. Нестандартные архитектура в написание веб приложений // Столыпинский вестник. 2022.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».