你好,我是winter。

从今天开始,我们就从前端知识学习的部分,过渡到了实践部分。这节课我来谈谈性能。

性能是个特别有意思的话题,在我之前的工作中,从入门的初级工程师到高级别的技术专家,大家都很喜欢谈性能,我以前参与晋升评审,每年总能听到很多关于性能的晋升述职。

那么,今天我就来谈谈我眼中的性能。

# 性能总论

while循环快还是for循环快?

|0 是不是比 Math.floor 性能好?

网上随处可以见到一类对性能的讨论。一些新人也非常热衷此类讨论。但是实际上,它们除了让你写代码的时候纠结之外,毫无意义。

为什么这样讲呢?我想讲一个小故事。

从前有个工程师,特别注重代码细节,有一天他发现系统中的一段代码写的性能很差,因此,他用汇编重写了整段代码,执行效率足足提升了三倍。但是最后,大家发现,用户反馈性能丝毫没有提高,因为他优化的那个进程名字叫“System Idle”。

所以你看,性能优化不能只着眼于局部的代码。这里,我要提出一个我的观点:一切没有profiling的性能都是耍流氓。凡是真正有价值的性能优化,必定是从端到端的业务场景建立体系来考虑的。

在我的认识中,性能体系的建立可以分成以下几部分:

  • 现状评估和建立指标;
  • 技术方案;
  • 执行;
  • 结果评估和监控。

下面,我就来为你一一讲解。

# 现状评估和建立指标

要想做好性能优化,正确地评估现状和建立指标是最关键的一步,它又往往是会被轻视的一步。

作为一个工程师,指标又要考虑两个因素。一方面,对用户来说,什么样的性能指标能更好地评估它的体验?另一方面,对公司来说,什么样的指标会影响业务价值呢?

在我公布答案之前,我希望你能思考一下,你所负责的业务,是否有前端性能指标?它是否能够满足我上面提到的两个要求?

在我之前的工作中,整个用了长达一年的时间来探索,才找到了合适的指标,并且回答好了两个问题。

性能问题可以分成很多方面,最重要的几个点是:

  • 页面加载性能;
  • 动画与操作性能;
  • 内存、电量消耗。

注意,这里我们仅仅是对“性能”两个字的分析和解读,在对大量的用户数据分析后,我们发现,其实这三部分中,“页面加载性能”跟用户的流失率有非常强的关联性,而用户流失率,正是公司业务非常看重的指标。

因此,在开始阶段,我们决定把性能优化的重点放在页面加载性能上。

那么,用什么指标来衡量页面加载性能呢?最容易想到的方案是“用户平均加载时间”,事实上,我们在相当长的一段时间,也都是在使用用户平均加载时间作为性能指标。

但是,很快我们发现,这个指标有严重的问题:

  • 当加载时间低于一定数字,用户体感差别不大了,我们经过一定的研究,认为这个数字大约是1秒;
  • 少数超长时间加载的用户(如2G),会极大影响整个指标,即指标不能反映大多数用户的体验。

于是,基于以上分析,我们设计了一个新的指标——秒开率,即一秒之内打开的用户占用户总量的百分比。这个指标后来逐渐推广到整个公司,甚至影响到了一些业内的其它企业,现在,谈秒开率已经是个非常自然的事情了,但是当初的设计确实走了不少弯路。

# 技术方案

有了指标,我们就有了优化的目标,接下来,就到了技术出场的环节了。

我们这里还是以加载过程为例,来讲解一下。

首先我们要简单分析一下,从输入URL后按下回车,到底发生了什么。

我们在浏览器的原理课程中,已经讲解了浏览器大致的工作过程,但是,我们必须理解几件事:

  • 从域名到IP地址,需要用DNS协议查询;
  • HTTP协议是用TCP传输的,所以会有TCP建立连接过程;
  • 如果使用HTTPS,还有有HTTPS交换证书;
  • 每个网页还有图片等请求。

从这个分析和实际试验的结果看,网页的加载时间,不但跟体积有关系,还跟请求数有很大关系,因此,我们最终设计的技术方案大约可以这样划分:

这里仅仅列出了性能优化的一部分技术方案,是我认为比较重要的部分,可以看到,这里涉及的并不仅仅是前端技术,有服务端、客户端、设计师团队,所以要想做好性能优化,绝对不能把自己限制在局部的视角,必须是整个业务一起考虑,才能有良好的收效。

# 执行

技术方案设计好了,它是不会自己变成线上页面的,所以,有了技术方案,我们只完成了一半的工作,接下来我们还需要一个执行过程。

执行也不简单,如果说方案主要靠技术,那么执行就是靠工程实施了。

根据公司的实际情况,工程实施可能有不同的程度,我把工程水平从低到高分成三个阶段:

  • 纯管理;
  • 制度化;
  • 自动化。

纯行政管理,是由经理用纯粹的管理手段来执行方案,比如说,作为前端团队的Leader,我可以组织会议,要求整个团队使用我们前面谈的技术方案。

但是纯行政管理有一些问题,一方面,需要的行政资源不一定有,比如我没法强制让后端团队配合我,另一方面,纯粹的管理方式,团队本身的体验并不好,也不利于团队成长,最重要的是,纯粹管理方式容易造成执行不到位。这样的执行方式多数出现在非技术岗位。

制度化执行方式是用规则代替人的命令,指定责任人,通过培训、checklist、定期review等具体措施来保证实施。制度化执行可以极大地减轻管理工作量,一般现代互联网公司都会采用类似的方式。但是制度化执行方式还有很大成分是依靠人的主动性的,对程序员来说,还有更好的方式:自动化。

自动化的方式是在一些重要的操作路径上设置规则,针对我们的性能优化,有两个点适合做这件事:一个是把开发好的页面发布上线,另一个是开发好的页面URL投放到首页等处的链接。

在我之前的工作中,我们跟测试团队配合,开发了一套页面性能打分系统,它会自动扫面页面上的可优化点,并且跟发布平台和投放平台合作,把它加入日常机制中。现在多数公司都会采用制度化和自动化结合的执行方案。

# 结果评估和监控

执行完了之后,就要向老板汇报争取升职加薪了,还要有一定的结果总结,才是一个完整的工程实施,而且,凡是工程实施,肯定要有一定长效机制,不能优化完了退化,这些都要求有线上监控机制。

要想做线上监控,分两个部分:

  • 数据采集;
  • 数据展现。

数据采集部分,同样需要发布平台或者开发工具来配合,对性能数据来说,Performance API非常好用,它是浏览器记录的性能数据,一般来说,我们用统一的代码把它上传到服务器端就够用了。

数据的展现部分就比较自由了,可以用不同的数据可视化方案来展现性能数据,没有一定之规。一般的数据监控平台,会提供报警机制,对性能来说,报警需求不是特别强烈,但是也可以设置一些条件,针对秒开率特别低的网页报警。

有了监控,再配合一定制度,就可以保障整个团队产出的性能了,要注意,性能不是一个静态的事情,指标需要不断优化,技术方案还需要不断随着技术发展迭代,制度、自动化工具也需要不断改进,最终的监控平台产品也不能不做新需求,所以性能应该成为一个团队的日常工作的一部分,持续进行。

# 总结

今天我们学习了前端团队工程实施中的性能体系,首先我们介绍了总体思想:性能应该是基于业务和实际用户体验需求的一种工程实施,不是纯粹的技术游戏。

接下来我们分成四个步骤介绍了性能工程体系,首先介绍了现状评估和建立指标,建立指标应当从业务的角度考虑,接下来讲了技术方案设计,技术方案应当从整体角度,基于Profiling的结果分析来设计。

之后我们讲了实施,我们讲了工程实施的三个层次:纯管理、制度化、工程化,最后,我们讲了结果评估和线上监控,线上监控需要从数据采集和数据展现两个部分分别实现。

最后,留一个小问题,请你为自己的团队和业务设计一下性能的整体方案,欢迎来留言分享。