前面跟大家介绍过前端性能卡顿的检测和监控,其中提到了requestAnimationFrame
心跳检测等方式来检测代码执行耗时,从而判断是否存在卡顿。
而实际上我们观察一些用户反馈,会发现这样检测的效果并不是很理想。
一般来说,我们会根据代码检测的任务耗时超过一定值判断为卡顿,比如超过 1s 的长任务。但实际上,这样的方法难以准确命中“用户侧卡顿”的场景,这是因为:
因此,我们可以重新定义卡顿指标,可以将其分为两种:
本文我们重点来探讨用户侧卡顿的检测。
如果你有认真整理用户反馈,便会发现,对于大型应用比如在线表格/网页游戏等,相比于加载过程中偶尔一两秒的卡顿,更让他们难以接受的问题有频繁出现卡顿、某个操作卡顿耗时过长、某个较频繁的操作必现卡顿等。
那么,我们可以基于这些场景,重新定义用户侧卡顿的指标,满足以下场景均可认为产生了卡顿:
问题 | 对应性能指标 | 指标定义 | 补充说明 |
---|---|---|---|
操作后响应不及时 | 用户交互(点击)后,rAF 响应耗时 > 1000ms | 交互卡顿 | 类似 INP(参考 https://web.dev/articles/inp),但滚动行为考虑在内 |
操作(编辑/滚动)频繁出现卡顿 | 20s 内,交互响应卡顿次数 > 5 | 交互卡顿频率 | |
某个操作卡顿耗时过长,长达 5s/10s 甚至更多 | 交互响应卡顿耗时 > 5s | ||
交互响应卡顿耗时 > 10s | 交互长耗时卡顿 | ||
某个较频繁的操作必现卡顿 | 相同的卡顿埋点次数 > 5 | 同因交互卡顿 |
这里有一个难处理的地方:如何判断用户交互后产生了卡顿呢?因为我们可以拆分成以下情况:
我们可以在监听到用户交互时进行耗时计算:
window.addEventListener("click", () => {
const startTime = new Date().getTime();
requestAnimationFrame(() => {
const duringTime = new Date().getTime() - startTime;
// 交互后超过 1s 才响应
if (duringTime > 1000) {
// 则判断为卡顿
}
}, 0);
});
对于异步任务,由于卡顿发生在用户交互后,难以通过代码直接发现。我们可以从另外一个角度分析,即当页面交互发生卡顿时,用户常常会在页面中进行操作,来确认页面是否无响应。因此,我们可以通过这样的代码判断:
let clickCount = 0;
let hasClick = false;
window.addEventListener("click", () => {
clickCount++;
if (hasClick) return;
hasClick = true;
setTimeout(() => {
// 卡顿过程中发生了连续点击操作
if (clickCount > 2) {
// 则判断为卡顿
}
// 清空数据
clickCount = 0;
hasClick = false;
}, 0);
});
综上所述,我们会将以下情况作为一次卡顿的产生,并且做卡顿次数的上报:
同时,我们可以在特特定场景发生的时候,将数据以及日志同时进行上报,比如:
通过这样的方式,我们可以判断用户是否产生了卡顿。但实际上要如何定位卡顿的位置呢,还是得通过日志和埋点进行,可以参考《前端性能优化--卡顿的监控和定位》一文。
很多时候,我们开发在实现功能的时候,常常会从编程出发去思考问题,但实际上我们可以更贴近用户一些滴~
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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。
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