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Web前端性能優(yōu)化思路

innswaiter ? 來源:未知 ? 作者:van ? 2022-10-18 14:21 ? 次閱讀
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本文旨在整理常見Web前端性能優(yōu)化的思路,可供前端開發(fā)參考。因為力求精簡,限于篇幅,所以并未詳述具體實施方案。

基于現(xiàn)代Web前端框架的應用,其原理是通過瀏覽器向服務器發(fā)送網(wǎng)絡請求,獲取必要的index.html和打包好的JS、CSS等資源,在瀏覽器內(nèi)執(zhí)行JS,動態(tài)獲取數(shù)據(jù)并渲染頁面,從而將結(jié)果呈現(xiàn)給用戶。

在這個過程中,有兩個步驟可能較為耗時,一個是網(wǎng)絡資源的加載,另一個是瀏覽器內(nèi)代碼執(zhí)行和DOM渲染。

而耗時的增加會導致頁面響應慢,卡頓,影響用戶體驗。

針對上述兩種耗時的情況,常見的優(yōu)化方向有:

  1. 縮短請求耗時;
  2. 減少重排重繪;
  3. 改善JS性能。

1 縮短請求耗時

網(wǎng)絡資源是Web應用運行的基礎,改善網(wǎng)絡資源加載速度會顯著改善前端性能。

1.1 優(yōu)化打包資源

總體原則:減少或延遲模塊引用,以減少網(wǎng)絡負荷。

常用工具:

常用方法:

  • 減小體積:減少非必要的import;壓縮JS代碼;配置服務器gzip等;使用WebP圖片;
  • 按需加載:可根據(jù)“路由”、“是否可見”按需加載JS代碼,減少初次加載JS體積。比如可以使用import()進行代碼分割,按需加載;
  • 分開打包:利用瀏覽器緩存機制,依據(jù)模塊更新頻率分層打包。

其他方法:

  • 雪碧圖:每個HTTP/1.1請求都是獨立的TCP連接,最大6個并發(fā),所以合并圖片資源可以優(yōu)化加載速度。HTTP/2已經(jīng)不需要這么做了。

1.2 CDN加速

總體原則:通過分布式的邊緣網(wǎng)絡節(jié)點,縮短資源到終端用戶的訪問延遲。
常用工具:

常用方法:

  • 加速圖片、視頻等大體積文件

1.3 瀏覽器緩存

總體原則:避免重復傳輸相同的數(shù)據(jù),節(jié)省網(wǎng)絡帶寬,加速資源獲取。

常用方法:
可以通過設置HTTP Header來控制緩存策略,一般有如下幾種。

  • 強緩存

    • Expires:HTTP/1.0
    • Cache-Control:HTTP/1.1
  • 協(xié)商緩存

    • ETag+If-None-Match
    • Last-Modified+If-Modified-Since

ETag舉例,如果瀏覽器給的If-None-Match值與服務端給的ETag值相等,服務器就直接返回304,從而避免重復傳輸數(shù)據(jù)。

ETag示例:

如果幾個配置同時存在,則優(yōu)先級為:Cache-Control>Expires>ETag>Last-Modified。

1.4 更高版本的HTTP

總體原則:使用高版本HTTP提升性能。

常用工具:

  • HTTP/2

HTTP/2較HTTP/1.1最大的改進在于:

  • 多路復用:單一TCP連接,多HTTP請求,有Demo;
  • 頭部壓縮:減少HTTP頭體積;
  • 請求優(yōu)先級:優(yōu)先獲取重要的數(shù)據(jù);
  • 服務端推送:主動推送CSS等靜態(tài)資源。

其他方法:

  • HTTP/3

HTTP/3基于UDP,有很多方面的性能改進,如多路復用無隊頭阻塞,響應更快。感興趣的同學可參考Wiki。

1.5 Web Socket

總體原則:解決HTTP協(xié)議無法實時通信的問題。

Web Socket是一條有狀態(tài)的TCP長連接,用于實現(xiàn)實時通信、實時響應。

1.6 服務器端渲染(SSR)

總體原則:第一次訪問時,服務器端直接返回渲染好的頁面。

一般流程:

  • 瀏覽器向 URL 發(fā)送請求;
  • 服務器端返回“空白”index.html;
  • 瀏覽器不能呈現(xiàn)頁面,需要繼續(xù)下載依賴;
  • 加載所有腳本后,組件才能被渲染。

SSR流程:

  • 瀏覽器向 URL 發(fā)送請求;
  • 服務器端執(zhí)行JS完成首屏渲染并返回;
  • 瀏覽器直接呈現(xiàn)頁面,然后繼續(xù)下載其他依賴;
  • 加載所有腳本后,組件將再次在客戶端呈現(xiàn)。它將對現(xiàn)有View進行合并。

常用工具:

  • Node.js,用于服務器端執(zhí)行代碼,輸出HTML給瀏覽器,支持所有主流前端框架
  • Next.js,用于服務器端渲染React的框架
  • gatsby,用React生成靜態(tài)網(wǎng)站的工具

除了可以提升頁面用戶體驗,還能應用于SEO。

2 減少重排重繪

除了網(wǎng)絡資源以外,另一個影響前端性能的因素就是前端頁面的渲染繪制效率。

雖然不同的前端框架有一些差異,但整體的優(yōu)化思路是一致的,這里將以React舉例。

2.1 減少渲染量

總體原則:不渲染未展示的部分。

常用工具:

  • react-window
  • react-loadable
  • JS原生,如IntersectionObserver
  • 框架提供,如React.lazy、react-intersection-observer

常用方法:

  • 虛擬列表:只渲染可見區(qū);
  • 惰性加載:無限滾動;
  • 按需加載:頁面只在切換過去時才加載。

以虛擬列表舉例,以下是使用react-window庫,僅僅渲染了可見區(qū)的數(shù)據(jù):

2.2 減少渲染次數(shù)

總體思路:避免重復的渲染。

常用工具:

  • lodash
  • JS或框架自帶

常用方法:

  • 防抖與節(jié)流;
  • 對于React函數(shù)組件來說,合理使用副作用,拆分無關(guān)聯(lián)的副作用;
  • 對于React類組件來說,可以使用shouldComponentUpdate或使用PureComponent來優(yōu)化渲染;
  • 利用緩存,如React.memo;
  • 使用requestAnimationFrame替代setInterval執(zhí)行動畫。

3 改善JS性能

因為瀏覽器是單線程異步模型,長時間的運算會阻塞渲染過程,所以改善復雜運算有助于改善前端的整體性能。

3.1 緩存復雜計算

總體思路:避免重復計算。

常用方法:

  • 對于React函數(shù)組件來說,可以使用useMemo緩存復雜計算值。

舉例如下,memoizedValue需要經(jīng)過復雜計算才能得到,此時就可以使用useMemo緩存,僅僅在輸入?yún)?shù)發(fā)生變化時才重新計算,避免計算阻塞頁面渲染,從而避免頁面卡頓。


1const MyFunctionalComponent = () => {
2 const memoizedValue = useMemo(() => {
3   computeExpensiveValue(a, b);
4 }, [a, b]);
5
6 return ;
7}

useMemo自身也有性能消耗,需要視情況使用,某些場景可以利用React的渲染機制避免性能問題,可以參考《Before You memo()》

3.2 Web Worker

總體原則:多線程思想。

常用方法:

  • Dedicated Workers,處理與UI無關(guān)的密集型數(shù)學計算:大數(shù)據(jù)集合排序、數(shù)據(jù)壓縮、音視頻處理;
  • Service Worker,服務端推送,或者PWA中配合CacheStorage在前端控制緩存資源;
  • Shared Worker,Tab間通信。

JS語言在設計之初就是單線程異步模型,好處是可以高效處理I/O操作,但壞處是無法利用多核CPU。

Web Worker會啟動系統(tǒng)級別的線程,可進行多線程編程,發(fā)揮多核的性能。

3.3 Web Assembly

總體原則:將復雜的計算邏輯編譯為Web Assembly,避免JS類型推斷過程中的性能開銷,可用于性能的極限優(yōu)化。

適用范圍有限:

曾在網(wǎng)上看到,有人使用自頂向下非優(yōu)化的斐波那契數(shù)列算法來舉例,說Web Assembly比原生JS快一倍,實測之后似乎也沒有。

在同一臺機器測試,其中求第48個值的耗時如下:

  • C(Ubuntu+GCC):18s
  • JS(V8):32s
  • Web Assembly(V8+EMCC):39s

一種可能的猜想是,斐波那契計算中沒有大量的類型推斷,而且V8內(nèi)部有一些優(yōu)化機制,使得此處JS執(zhí)行速度快于Web Assembly。

簡而言之,并非所有場景都適用于Web Assembly。

另一種運用場景是,把不同語言編寫的代碼(C/C++/Java等)編譯為Web Assembly,能以接近原生的速度在Web中運行,并且與JS共存。

總結(jié)

導致前端性能問題的因素是多方面的。

如果是前端資源加載慢,導致頁面慢,則應該考慮如何縮短請求耗時。而如果是前端頁面邏輯笨重,UI數(shù)據(jù)量太大,則可以試著從減少重排重繪的角度去優(yōu)化。對于耗時長的復雜計算,緩存計算結(jié)果往往是見效較快的優(yōu)化方式。

最后需要注意的是,在實際應用開發(fā)過程中,因為受限于開發(fā)成本,所以需要平衡優(yōu)化所花的代價與其對應產(chǎn)生的成效??梢杂嗅槍π缘貙π阅芷款i進行分析和處理,同時也需要避免引入不必要的優(yōu)化措施,以確保最終優(yōu)化效果。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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