写在 2022 的前端性能优化指南

发表于 2年以前  | 总阅读数:450 次

我们把性能优化的方向分为以下两个方面,有助于结构化的思考与系统分析。

  1. 加载性能。如何更快地把资源从服务器中拉到浏览器,如 http 与资源体积的各种优化,都是旨在加载性能的提升。
  2. 渲染性能。如何更快的把资源在浏览器上进行渲染。如减少重排重绘,rIC 等都是旨在渲染性能的提升。

「目录」

  • 1. 核心性能指标与 Performance API

  • 1.1. 计算与收集

  • 2. 更快的传输: CDN

  • 3. 更快的传输: http2

  • 4. 更快的传输: 充分利用 HTTP 缓存

  • 5. 更快的传输: 减少 HTTP 请求及负载

  • 6. 更小的体积: gzip/brotli

  • 7. 更小的体积: 压缩混淆工具

  • 8. 更小的体积: 更小的 Javascript

  • 9. 更小的体积: 更小的图片

  • 10. 渲染优化: 关键渲染路径

  • 10.1. preload/prefetch

  • 11. 渲染优化: 防抖与节流

  • 12. 渲染优化: 虚拟列表优化

  • 13. 渲染优化: 请求及资源缓存

  • 14. Web Worker

  • 15. WASM

1 . 核心性能指标与 Performance API

web-vitals

  • LCP: 加载性能。最大内容绘制应在 2.5s 内完成。
  • FID: 交互性能。首次输入延迟应在 100ms 内完成。
  • CLS: 页面稳定性。累积布局偏移,需手动计算,CLS 应保持在 0.1 以下。

1.1. 计算与收集

  • web-vitals

当收集浏览器端每个用户核心性能指标时,可通过 web-vitals 收集并通过 sendBeacon 上报到打点系统。

import { getCLS, getFID, getLCP } from 'web-vitals'

function sendToAnalytics(metric) {
  const body = JSON.stringify(metric);
  navigator.sendBeacon('/analytics', body))
}

getCLS(sendToAnalytics);
getFID(sendToAnalytics);
getLCP(sendToAnalytics);

2 . 更快的传输: CDN

将资源分发到 CDN 的边缘网络节点,使用户可就近获取所需内容,大幅减小了光纤传输距离,使全球各地用户打开网站都拥有良好的网络体验。

CDN

3 . 更快的传输: http2

http2 的诸多特性决定了它更快的传输速度。

  1. 多路复用,在浏览器可并行发送 N 条请求。
  2. 首部压缩,更小的负载体积。
  3. 请求优先级,更快的关键请求

目前,网站已大多上了 http2,可在控制台面板进行查看。

h2

由于 http2 可并行请求,解决了 http1.1 线头阻塞的问题,以下几个性能优化点将会过时

  1. 资源合并。如 https://shanyue.tech/assets??index.js,interview.js,report.js
  2. 域名分片。
  3. 雪碧图。将无数小图片合并成单个大图片。

4 . 更快的传输: 充分利用 HTTP 缓存

更好的资源缓存策略,对于 CDN 来讲可减少回源次数,对于浏览器而言可减少请求发送次数。无论哪一点,对于二次网站访问都具有更好的访问体验。

  • 缓存策略

  • 强缓存: 打包后带有 hash 值的资源 (如 /build/a3b4c8a8.js)

  • 协商缓存: 打包后不带有 hash 值的资源 (如 /index.html)

  • 分包加载 (Bundle Spliting)

  • 避免一行代码修改导致整个 bundle 的缓存失效

5 . 更快的传输: 减少 HTTP 请求及负载

对一个网站的资源进行压缩优化,从而达到减少 HTTP 负载的目的。

  • js/css/image 等常规资源体积优化,这是一个大话题,再以下分别讨论
  • 小图片优化,将小图片内联为 Data URI,减小请求数量
  • 图片懒加载
  • 新的 API: IntersectionObserver API
  • 新的属性: loading=lazy

6 . 更小的体积: gzip/brotli

对 JS、CSS、HTML 等文本资源均有效,但是对图片效果不大。

  • gzip 通过 LZ77 算法与 Huffman 编码来压缩文件,重复度越高的文件可压缩的空间就越大。
  • brotli 通过变种的 LZ77 算法、Huffman 编码及二阶文本建模来压缩文件,更先进的压缩算法,比 gzip 有更高的性能及压缩率

可在浏览器的 Content-Encoding 响应头查看该网站是否开启了压缩算法,目前知乎、掘金等已全面开启了 brotli 压缩。

# Request Header
Accept-Encoding: gzip, deflate, br

# gzip
Content-Encoding: gzip

# gzip
Content-Encoding: br

7 . 更小的体积: 压缩混淆工具

Terser 是 Javascript 资源压缩混淆的神器。

它可以根据以下策略进行压缩处理:

  1. 长变量名替换短变量
  2. 删除空格换行符
  3. 预计算: const a = 24 * 60 * 60 * 1000 -> const a = 86400000
  4. 移除无法被执行的代码
  5. 移除无用的变量及函数

可在 Terser Repl 在线查看代码压缩效果。

terser

1 . swc 是另外一个用以压缩 Javascript 的工具,它拥有与 terser 相同的 API,由于它是由 rust 所写,因此它拥有更高的性能。

2 . html-minifier-terser 用以压缩 HTML 的工具

8 . 更小的体积: 更小的 Javascript

关于更小的 Javascript,上边已总结了两条:

  1. gzip/brotli
  2. terser (minify)

还有以下几点可以考虑考虑:

  1. 路由懒加载,无需加载整个应用的资源
  2. Tree Shaking: 无用导出将在生产环境进行删除
  3. browserlist/babel: 及时更新 browserlist,将会产生更小的垫片体积

再补充一个问题:

如何分析并优化当前项目的 Javascript 体积?如果使用 webpack 那就简单很多。

  1. 使用 webpack-bundle-analyze 分析打包体积
  2. 对一些库替换为更小体积的库,如 moment -> dayjs
  3. 对一些库进行按需加载,如 import lodash -> import lodash/get
  4. 对一些库使用支持 Tree Shaking,如 import lodash -> import lodash-es

9 . 更小的体积: 更小的图片

在前端发展的现在,webp 普遍比 jpeg/png 更小,而 avif 又比 webp 小一个级别

为了无缝兼容,可选择 picture/source 进行回退处理

<picture>
  <source srcset="img/photo.avif" type="image/avif">
  <source srcset="img/photo.webp" type="image/webp">
  <img src="img/photo.jpg" width="360" height="240">
</picture>
  1. 更合适的尺寸: 当页面仅需显示 100px/100px 大小图片时,对图片进行压缩到 100px/100px
  2. 更合适的压缩: 可对前端图片进行适当压缩,如通过 sharp

10 . 渲染优化: 关键渲染路径

以下五个步骤为关键渲染路径

  1. HTML -> DOM,将 html 解析为 DOM
  2. CSS -> CSSOM,将 CSS 解析为 CSSOM
  3. DOM/CSSOM -> Render Tree,将 DOM 与 CSSOM 合并成渲染树
  4. RenderTree -> Layout,确定渲染树中每个节点的位置信息
  5. Layout -> Paint,将每个节点渲染在浏览器中

渲染的优化很大程度上是对关键渲染路径进行优化。

10.1. preload/prefetch

preload/prefetch 可控制 HTTP 优先级,从而达到关键请求更快响应的目的。

<link rel="prefetch" href="style.css" as="style">
<link rel="preload" href="main.js" as="script">
  1. preload 加载当前路由必需资源,优先级高。一般对于 Bundle Spliting 资源与 Code Spliting 资源做 preload
  2. prefetch 优先级低,在浏览器 idle 状态时加载资源。一般用以加载其它路由资源,如当页面出现 Link,可 prefetch 当前 Link 的路由资源。(next.js 默认会对 link 做懒加载+prefetch,即当某条 Link 出现页面中,即自动 prefetch 该 Link 指向的路由资源

捎带说一下 dns-prefetch,可对主机地址的 DNS 进行预解析。

<link rel="dns-prefetch" href="//shanyue.tech">

11 . 渲染优化: 防抖与节流

  1. 防抖:防止抖动,单位时间内事件触发会被重置,避免事件被误伤触发多次。代码实现重在清零 clearTimeout。防抖可以比作等电梯,只要有一个人进来,就需要再等一会儿。业务场景有避免登录按钮多次点击的重复提交。
  2. 节流:控制流量,单位时间内事件只能触发一次,与服务器端的限流 (Rate Limit) 类似。代码实现重在开锁关锁 timer=timeout; timer=null。节流可以比作过红绿灯,每等一个红灯时间就可以过一批。

无论是防抖还是节流都可以大幅度减少渲染次数,在 React 中还可以使用 use-debounce 之类的 hooks 避免重新渲染。

import React, { useState } from 'react';
import { useDebounce } from 'use-debounce';

export default function Input() {
  const [text, setText] = useState('Hello');
  // 一秒钟渲染一次,大大降低了重新渲染的频率
  const [value] = useDebounce(text, 1000);

  return (
    <section>
      <input
        defaultValue={'Hello'}
        onChange={(e) => {
          setText(e.target.value);
        }}
      />
      <p>Actual value: {text}</p>
      <p>Debounce value: {value}</p>
    </section>
  );
}

12 . 渲染优化: 虚拟列表优化

这又是一个老生常谈的话题,一般在视口内维护一个虚拟列表(仅渲染十几条条数据左右),监听视口位置变化,从而对视口内的虚拟列表进行控制。

在 React 中可采用以下库:

1 . react-virtualized

2 . react-window

13 . 渲染优化: 请求及资源缓存

在一些前端系统中,当加载页面时会发送请求,路由切换出去再切换回来时又会重新发送请求,每次请求完成后会对页面重新渲染。

然而这些重新请求再大多数时是没有必要的,合理地对 API 进行缓存将达到优化渲染的目的。

  1. 对每一条 GET API 添加 key
  2. 根据 key 控制该 API 缓存,重复发生请求时将从缓存中取得
function Example() {
  // 设置缓存的 Key 为 Users:10086
  const { isLoading, data } = useQuery(['users', userId], () => fetchUserById(userId))
}

14 . Web Worker

试举一例:

在纯浏览器中,如何实现高性能的实时代码编译及转换?

1 . Babel Repl

如果纯碎使用传统的 Javascript 实现,将会耗时过多阻塞主线程,有可能导致页面卡顿。

如果使用 Web Worker 交由额外的线程来做这件事,将会高效很多,基本上所有在浏览器端进行代码编译的功能都由 Web Worker 实现。

15 . WASM

  1. JS 性能低下
  2. C++/Rust 高性能
  3. 使用 C++/Rust 编写代码,然后在 Javascript 环境运行

试举一例:

在纯浏览器中,如何实现高性能的图片压缩?

基本上很难做到,Javascript 的性能与生态决定了实现图片压缩的艰难。

而借助于 WASM 就相当于借用了其它语言的生态。

1 . libavif: C语言写的 avif 解码编码库

2 . libwebp: C语言写的 webp 解码编码库

3 . mozjpeg: C语言写的 jpeg 解码编码库

4 . oxipng: Rust语言写的 png 优化库

而由于 WASM,完全可以把这些其它语言的生态移植到浏览器中,从而实现一个高性能的离线式的图片压缩工具。

如果想了解这种的工具,请看看 squoosh

squoosh

本文由哈喽比特于2年以前收录,如有侵权请联系我们。
文章来源:https://mp.weixin.qq.com/s/J0bnhtr24q7f8Jn7eNs7Jg

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