淘宝小程序已经走过若干个双十一，淘宝开放业务有序铺开。体验优化是个老生常谈的话题，如何让小程序跑得又稳又快，成了我们最大的挑战之一。
过去我们定义这个问题，更多的是从页面加载速度和流畅度去解释，但这还远远不够。加载速度的提升是否让用户更愿意“玩”了，流畅度提升是否也提升了模块曝光和成交。
为了有更立体的衡量标准，有了如下设想：页面加载速度和流畅度提升（技术视角）-> 用户跳失率下降（用户视角）-> 商品曝光和点击上涨（平台视角）
下面是一些 TOP 二、三方业务的性能数据（数据取自2020年5月），可以说比较糟糕。（“跳失”的定义为：用户打开小程序后，页面渲染未完成或未达到产生交互的条件就退出页面）
小程序在逻辑/渲染分离的架构下，保证了开放安全的同时，也引入了更大的性能挑战。
小程序是淘宝开放体系中的重要一环，面向商家和外部开发者，给研发质量保障、数据安全带来了更大挑战。
过去我们定义这个问题，更多的是从页面加载速度和流畅度去解释，但这远远不够。
通过运维数据标准化，贯穿研发->发布->上线流程，形成数据闭环：
阿里集团小程序对齐了首屏加载衡量口径，采用UC内核的T2首屏算法，T2指标定义为 从页面开始加载到页面首次渲染满屏内容的时间。简单说，是在页面加载的过程中，记录所有的渲染帧，待页面加载结束之后，回溯检查每一帧，图片渲染面积首次达到最大值的一帧记为T2。
为了把小程序启动性能进行分阶段拆解，定义了小程序性能模型，从小程序启动开始到首屏渲染完成结束，拆解成了：Downloading（资源请求：元信息请求和包下载）、Launch（容器启动和小程序Runtime启动）、Rending（业务逻辑执行和渲染）
同时，面向小程序开发者提供了标准的 Web API performance.mark()，支持开发者自定义打点。
通过分析各阶段耗时，可以较为清晰的发现性能瓶颈。
篇幅有限，仅分享几个经典案例。
根据小程序加载性能和用户跳失的直方图，能更直观的分析出小程序加载性能跟用户跳失的关系。如下图，可以看出当小程序加载耗时超过2s时，跳失率程指数级增长。也正是基于这个结论，我们将小程序可交互时长的大盘目标定为了1.8s。（其中横轴表示可交互时长，纵轴表示跳失的用户分布在该时间内的占比）
小程序启动漏斗，能更直观的分析出各阶段耗时和跳失率/白屏率等指标的关系。以下图为例：
旗舰店小程序接入 资源预热，Downloading 耗时缩短50%，阶段跳失/白屏收窄至0.08%内； 2. 业务数据请求耗时长
旗舰店小程序接入数据预取，店铺框架数据请求耗时基本降为0，阶段跳失/白屏基本降至0。
可运行：小程序进程启动后，新创建的小程序Runtime环境为”可运行“状态；
运行中：小程序业务启动时，将状态为”可运行“的实例取出使用，状态变为“运行中"；
重置中：小程序业务关闭后，将使用过的实例取出，状态变为”重置中“；状态重置完毕后，变为”可运行“状态，供下个小程序使用。
根据小程序性能模型分析，在小程序启动过程中，Worker启动总是快于Render完成（Worker 处于空闲状态），Worker 空闲时长分布如下：
动态预取优点
灵活：环境具备JS执行能力，更灵活
丰富：提供受限的 JSAPI 调用能力
安全：支持权限管控，面向三方开放更安全
快照渲染能够提升页面二次打开性能，但在旗舰店场景下存在如下弊端：
数据真实性：快照渲染使用了上次打开时的老数据，会先展示旧内容再刷新；
磁盘占用和命中率：旗舰店属于模板类小程序，有百万数量级的实例化小程序，快照渲染会为每家店铺生成不同的快照文件；庞大的基数条件下，再考虑磁盘占用建立的淘汰机制，使得快照命中率较低；
长尾问题：访问频次较低的长尾店铺，同一用户二次访问的概率较低，无法命中快照；
为解决上述问题，实现了”基于模板的快照渲染（Template Snapshot）“。基于模板小程序生成快照文件并将数据剔除，在快照渲染时，配合数据预取将真实数据插入模板中。既能保证数据真实性，同时可让所有店铺共享同一快照文件，最大限度的提高快照命中率和降低磁盘占用。
建立标准化运维数据，输出到不同场景，贯穿整个研发和上线流程：
经历漫长的优化周期，数据结果上，淘宝小程序大盘T2指标由 2.7s优化至1.9s；旗舰店首屏大盘从 4s+提升至1.8s。
同时，为了验证体验优化对业务数据的正向效果，对旗舰店业务做了分桶实验，数据证明也收获了不错的业务效果。
下图是Top二、三方业务优化前后的数据对比：
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