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秒开率破90%!交易后台渲染性能优化 | 得物技术

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得物技术
发布2024-04-16 11:37:38
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发布2024-04-16 11:37:38
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文章被收录于专栏:得物技术

一、前言

一直以来,体验都是得物技术部的关键词之一,对于前端开发而言,提高用户体验更是一项至关重要的工作。

本文从本次交易后台性能优化实践出发,同时介绍应用整体架构和设计,希望可以给参与网站性能建设的同学提供一定的学习和参考价值。

二、系统简介

交易后台是现有交易流程主要系统,包含商品、出价、商家、订单等二级业务域,其承载了交易的核心任务,在交易平台的整体架构中占据着非常重要的地位。

业务背景:整体日均 PV 数达到 10w+,其中 SPU 场景占比超过一半,由于页面功能结构复杂的原因,运营的使用体验和交易效率有一定程度上的影响。

技术背景:应用基于 qiankun 微前端架构,首屏加载资源过多,包括主子应用 JS 和样式文件,图片和其他静态资源,数十个子应用路由信息和数百个菜单项,以及接入的一些三方 SDK 等。

三、性能现状

先看优化前的首屏效果(没有开慢倍速):

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可以从动图看出页面加载速度、白屏时间都不太理想,显然和我们的目标首屏秒开还有一段距离,为了实现首屏秒开的目标,可以先从以下几个方面进行分析。

性能看板分析

Chrome Performance 火焰图在页面性能问题分析中是一项非常重要的工具。

相关阅读:https://juejin.cn/post/6844904074551230471

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在打开看板后,先关注下这几个红色区域长任务,我们知道主线程一次只能处理一个任务,所以这会导致浏览器在主线程上阻塞一段时间,也是造成页面卡顿的主要原因。看下底部调用树的情况:

Task1:发生在 DCL 之前,因为浏览器解析 HTML 文件时,会在遇到<script>标签时立即执行脚本文件,所以 __webpack_require__ 和 Compile Code 很可能是因为入口文件过大导致。

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Task2:发生在 FCP 之后,主要是源码中组件渲染相关的核心函数,componentUpdateFn 用于比较新旧 VNode 的差异,并调用 patch 函数对真实 DOM 进行更新,所以初步判断是渲染复杂组件导致。

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另外可以观察以下关键性能指标,了解一下页面加载的各个阶段的耗时情况

  • First Contentful Paint(FCP):首次内容绘制时间,此时页面仅展示出一些水印组件,和白屏几乎没区别,一般应该在页面加载后的 1-2s 内完成,此时用户可以感受到页面正在加载。(当前耗时2s+)
  • Largest Contentful Paint(LCP):最大内容绘制时间,此时主应用框架渲染基本完成,子应用还未开始加载。通常应该在页面加载后的 2.5s 内完成,否则用户可能会感到页面加载缓慢。(当前耗时4s+)

根据这些具体的性能指标,之后才能更好的度量优化效果。

渲染流程分析

为了快速定位问题,我们按步骤拆分一下页面整体加载的渲染流程,这有助于我们做出针对性的优化。

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我们重点关注几个标记的部分,接下来就可以根据实际情况逐一击破了。

四、方案拆解

根据对应用渲染流程的分析,我们可以将整体优化方案作进一步的拆解,并设置对应动作的开发优先级。

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并通过二八法则,我们将主要精力重点投入到高优方案中,确保整体性能的提升。

五、具体动作

首屏资源优化

首屏资源加载会直接影响页面的渲染速度和体验,我们先查看下首屏资源的加载情况,由于各类资源请求过多,这里仅过滤来源于主应用的网络请求。

可以直接从中发现几个可优化的点:

  • 入口 JS 资源文件 Size 优化
    • 严重影响了页面整体加载性能,可以通过构建体积优化,主要思路就是代码分割拆包,静态资源上传 CDN,脚本代码压缩等方式处理
  • 接口缓存、调用时序治理
    • 针对用户信息、菜单信息等不常变动的接口可以采用相关缓存策略,减少首屏等待的时间
    • 部分优先级不高的接口可以延迟调用,异步加载
代码语言:javascript
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// 我们采用 Cache aside 旁路缓存策略
async function cacheRequest(params: any) {  
    const startTime = Date.now()  
    const key = params.key  
    const cache: any = JSON.parse(localStorage.getItem(key) || '{}') 
    // 当天有缓存  
    const canCache = cache.cacheTime&&moment(cache.cacheTime).isSame(moment(startTime), 'day')
    
    window.sendTrack?.({    
     event: 'main_request_cache',    
     tags: {      
      eventTitle: '主应用数据缓存',      
      eventType: canCache ? 1 : 0,    
    },  
  })
    
  const requestCache = async () => {    
    const data = await request(params)    
    localStorage.setItem(key, JSON.stringify({      
       data,      
       cacheTime: Date.now()    
     }))    
     return data  
  }  
  // 优先从缓存中读取数据 后续再更新缓存 保证数据的一致性  
  if (canCache) {    
    setTimeout(requestCache, DELAY_CACHE_TIME * 1000)    
    return cache.data  
  } else {    
    const data = await requestCache()    
    return data  
  }
}
  • 三方 SDK 集中治理
    • 尽量放在 script 标签中异步加载脚本,可以加快解析时间且保证主入口文件的加载不会被阻塞
    • 另外注意防止子应用重复加载,还有部分 SDK 需要及时下线

其实原则只有一个:减少首屏需要加载的资源数量和大小,并尽快加载必要的资源。

渲染优先级优化

最后为了减少 LCP 的等待时间,我们将页面左侧菜单栏做一个懒加载处理,初始化仅展示一级目录菜单,既考虑了首屏视觉效果,也间接将子应用加载的时间点提前。

相关阅读:当不希望因为不重要的任务导致用户感觉到卡顿的话,就应该考虑使用requestIdleCallback:https://juejin.cn/post/6844903592831238157

代码语言:javascript
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// 采用 requestIdleCallback 方式利用 CPU 空闲时间渐进地加载内容
try {    
    requestIdleCallback((deadline) => {        
        // 当前帧有剩余时间 可以执行任务        
        while (deadline.timeRemaining() > 0 && || deadline.didTimeout) {            
           // 加载剩余部分菜单项        
        }    
    })  
  } catch (e) {    
    // 低版本浏览器兜底处理    
    setTimeout(() => {      
     // 加载剩余部分菜单项    
    }, DELAY_LOAD_TIME) 
  }
}

最后再看下优化后的首屏效果(没有开快倍速):

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六、效果回收

主要性能指标

优化后各项指标数据均有一定提升,其中

秒开率(首次打开页面<1秒占比,以 FMP 为准):🔝15%+

页面首次进入FMP90分位均值(秒):🔝35%+

页面TTI%(可交互时长<1.5s占比) :🔝30%+

TTI 90分位均值(秒):🔝50%+

上述数据均来源于效率工程应用系统前端大盘看板。

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优化前-7月

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优化后-9月

其他相关数据统计(本机测试):页面传输资源大小减少约 1M、页面资源加载时间下降超过 0.5s、FCP、LCP 也分别优化到 1s、2s 以内 ,整体结果超出预期

七、总结展望

随着业务复杂度提升和用户规模的增加,系统的性能和效率必然会面临更多的挑战,本轮性能优化工作基本告一段落,虽然取得了一些成绩,但还有很多事项需要后续不断的完善,比如:

  1. 框架层面优化。深入探究微前端框架层的性能瓶颈,降低应用间消息传递通信和模块重复资源加载损耗
  2. 使用 Service Worker。执行一些计算密集型或网络请求相关的任务,实现静态资源缓存优化
  3. 资源加载优化。利用发布平台事件同步能力实现应用配置文件按需加载,避免网络带宽造成过大的压力

希望能通过各项措施逐步形成后台应用性能优化最佳实践,从而避免各种性能卡点问题,进一步保证运营体验。

*文/ Johnny

本文属得物技术原创,更多精彩文章请看:得物技术官网

未经得物技术许可严禁转载,否则依法追究法律责任!

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • 一、前言
  • 二、系统简介
  • 三、性能现状
    • 性能看板分析
      • 渲染流程分析
      • 四、方案拆解
      • 五、具体动作
        • 首屏资源优化
          • 渲染优先级优化
          • 六、效果回收
            • 主要性能指标
            • 七、总结展望
            相关产品与服务
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