前端性能分析工具利器

2020-09-03 10:40:09 浏览数 (1)

作者:basinwang,腾讯 PCG 前端开发工程师

大型项目容易遇到性能问题,一般来说,当我们遇到性能瓶颈的时候,才会开始去进行相应的分析。分析的方向除了业务本身的特点相关之外,常见的还可以借助一些工具来发现问题。本文主要介绍前端性能分析可以怎么走~

前端性能分析工具(Chrome DevTools)

一般来说,前端的性能分析通常可以从时间空间两个角度来进行:

  • 时间:常见耗时,如页面加载耗时、渲染耗时、网络耗时、脚本执行耗时等
  • 空间:资源占用,包括 CPU 占用、内存占用、本地缓存占用等

那么,下面来看看有哪些常见的工具可以借来用用。由于我们的网页基本上跑在浏览器中,所以基本上大多数的工具都来源于浏览器自身提供,首选工具自然是 Chrome DevTools。本文我们也主要围绕 Chrome DevTools 来进行说明。

Lighthouse

Lighthouse 的前身是 Chrome DevTools 面板中的 Audits。在 Chrome 60 之前的版本中, 这个面板只包含网络使用率和页面性能两个测量类别,从 Chrome 60 版本开始, Audits 面板已经被 Lighthouse 的集成版取代。而在最新版本的 Chrome 中,则需要单独安装 Lighthouse 拓展程序来使用,也可以通过脚本来使用。

架构

Lighthouse 架构

下面是 Lighthouse 的组成部分:

  • 驱动(Driver):和 Chrome Debugging Protocol 进行交互的接口
  • 收集器(Gatherers):使用驱动程序收集页面的信息,收集器的输出结果被称为 Artifact
  • 审查器(Audits):将 Artifact 作为输入,审查器会对其运行测试,然后分配通过/失败/得分的结果
  • 报告(Report):将审查的结果分组到面向用户的报告中(如最佳实践),对该部分应用加权和总体然后得出评分
主要功能

Lighthouse 会在一系列的测试下运行网页,比如不同尺寸的设备和不同的网络速度。它还会检查页面对辅助功能指南的一致性,例如颜色对比度和 ARIA 最佳实践。

在比较短的时间内,Lighthouse 可以给出这样一份报告(可将报告生成为 JSON 或 HTML):

Lighthouse 架构

这份报告从 5 个方面来分析页面:性能辅助功能最佳实践搜索引擎优化PWA。像性能方面,会给出一些常见的耗时统计。除此以外,还会给到一些详细的优化方向。

如果你希望短时间内对你的网站进行较全面的评估,可以使用 Lighthouse 来跑一下分数,确定大致的优化方向。

Performance 面板

Performance 面板同样有个前身,叫 Timeline。该面板用于记录和分析运行时性能,运行时性能是页面运行时(而不是加载)的性能。

使用步骤

Performance 面板功能特别多,具体的分析也可以单独讲一篇了。这里我们简单说一下使用的步骤:

  1. 在隐身模式下打开 Chrome。隐身模式可确保 Chrome 以干净状态运行,例如浏览器的扩展可能会在性能评估中产生影响。
  2. 在 DevTools 中,单击“Performance”选项卡,并进行一些基础配置(更多参考官方说明)。
  3. 按照提示单击记录,开始记录。进行完相应的操作之后,点击停止。
  4. 当页面运行时,DevTools 捕获性能指标。停止记录后,DevTools 处理数据,然后在 Performance 面板上显示结果。
主要功能

关于 Performance 怎么使用的文章特别多,大家网上随便搜一下就能搜到。一般来说,主要使用以下功能:

  • 查看 FPS 图表:当在 FPS 上方看到红色条形时,表示帧速率下降得太低,以至于可能损害用户体验。通常,绿色条越高,FPS 越高
  • 查看 CPU 图表:CPU 图表在 FPS 图表下方。CPU 图表的颜色对应于性能板的底部的 Summary 选项卡
  • 查看 火焰图:火焰图直观地表示出了内部的 CPU 分析,横轴是时间,纵轴是调用指针,调用栈最顶端的函数在最下方。启用 JS 分析器后,火焰图会显示调用的每个 JavaScript 函数,可用于分析具体函数
  • 查看 Buttom-up:此视图可以看到某些函数对性能影响最大,并能够检查这些函数的调用路径

具体要怎么定位某些性能瓶颈,可以参考官方文档系列文章,这里就不详细介绍啦。

Performance Monitor

打开 Chrome 控制台后,按组合键ctrl p(Mac 快捷键为command p),输入> Show Performance Monitor,就可以打开 Performance Monitor 性能监视器。主要的监控指标包括:

  • CPU usage:CPU 占用率
  • JS head size:JS 内存使用大小
  • DOM Nodes:内存中挂载的 DOM 节点个数
  • JS event listeners:事件监听数
  • ...:其他等等

大多数情况下,我们在进行性能优化的时候,使用上面一些工具也足以确定大致的优化方向。更多的细节和案例,就不在这里详述了。

前端性能监控

除了具体的性能分析和定位,我们也经常需要对业务进行性能监控。前端性能监控包括两种方式:合成监控(Synthetic Monitoring,SYN)、真实用户监控(Real User Monitoring,RUM)。

合成监控

合成监控就是在一个模拟场景里,去提交一个需要做性能审计的页面,通过一系列的工具、规则去运行你的页面,提取一些性能指标,得出一个审计报告。例如上面介绍的 Lighthouse 就是合成监控。

合成监控的使用场景不多,一般可能出现在开发和测试的过程中,例如结合流水线跑性能报告、定位性能问题时本地跑的一些简单任务分析等。该方式的优点显而易见:

  • 可采集更丰富的数据指标,例如结合 Chrome Debugging Protocol 获取到的数据
  • 较成熟的解决方案和工具,实现成本低
  • 不影响真实用户的性能体验
真实用户监控

真实用户监控,就是用户在我们的页面上访问,访问之后就会产生各种各样的性能指标。我们在用户访问结束的时候,把这些性能指标上传到我们的日志服务器上,进行数据的提取清洗加工,最后在我们的监控平台上进行展示的一个过程。

我们提及前端监控的时候,大多数都包括了真实用户监控。常见的一些性能监控包括加载耗时、DOM 渲染耗时、接口耗时统计等,而对于页面加载过程,可以看到它被定义成了很多个阶段:

RUM 性能模型

而我们要做的,则是在力所能及的地方进行打点、计算、采集、上报,该过程常常需要借助 Performance Timeline API。将需要的数据发送到服务端,然后再对这些数据进行处理,最终通过可视化等方式进行监控。因此,真实用户监控往往需要结合业务本身的前后端架构设计来建设,其优点也比较容易理解:

  • 完全还原真实场景,减去模拟成本
  • 数据样本足够抹平个体的差异
  • 采集数据可用于更多场景的分析和优化

对比合成监控,真实用户监控在有些场景下无法拿到更多的性能分析数据(例如具体哪里 CPU 占用、内存占用高),因此更多情况下作为优化效果来参考。这些情况下,具体的分析和定位可能还是得依赖合成监控。

但真实用户监控也有自身的优势,例如 TCP、DNS 连接耗时过高,在各种环境下的一些运行耗时问题,合成监控是很难发现的。

性能分析自动化

我们在开发过程中,也常常需要进行性能分析。而前端的性能分析上手成本也不低,除了基本的页面加载耗时、网络耗时,更具体的定位往往需要结合前面介绍的 Performance 面板、FPS、CPU、火焰图等一点点来分析。

如果这一块想要往自动化方向发展,我们可以怎么做呢?

使用 Lighthouse

前面也有介绍 Lighthouse,它提供了脚本的方式使用。因此,我们可以通过自动化任务跑脚本的方式,使用 Lighthouse 跑分析报告,通过对比以往的数据来进行功能变更、性能优化等场景的性能回归。

使用 Lighthouse 的优势在于开发成本低,只需要按照官方提供的配置来调整、获取自己需要的一些数据,就可以快速接入较全面的 Lighthouse 拥有的性能分析能力。

不过由于 Lighthouse 同样基于 CDP(Chrome DevTools Protocol),因此除了实现成本降低了,CDP 缺失的一些能力它也一样会缺失。

Chrome DevTools Protocol

Chrome DevTools Protocol 允许第三方对基于 Chrome 的 Web 应用程序进行检测、检查、调试、分析等。有了这个协议,我们就可以自己开发工具获取 Chrome 的数据了。

认识 Chrome DevTools 协议

Chrome DevTools 协议基于 WebSocket,利用 WebSocket 建立连接 DevTools 和浏览器内核的快速数据通道。

我们使用的 Chrome DevTools 其实也是一个 Web 应用。我们使用 DevTools 的时候,浏览器内核 Chromium 本身会作为一个服务端,我们看到的浏览器调试工具界面,通过 Websocket 和 Chromium 进行通信。建立过程如下:

  1. DevTools 将作为 Web 应用程序,Chromium 作为服务端提供连接。
  2. 通过 HTTP 提取 HTML、JavaScript 和 CSS 文件。
  3. 资源加载后,DevTools 会建立与浏览器的 Websocket 连接,并开始交换 JSON 消息。

同样的,当我们通过 DevTools 从 Windows、Mac 或 Linux 计算机远程调试 Android 设备上的实时内容时,使用的也是该协议。当 Chromium 以一个--remote-debugging-port=0标志启动时,它将启动 Chrome DevTools 协议服务器。

Chrome DevTools 协议域划分

Chrome DevTools 协议具有与浏览器的许多不同部分(例如页面、Service Worker 和扩展程序)进行交互的 API。该协议把不同的操作划分为了不同的域(domain),每个域负责不同的功能模块。比如DOMDebuggerNetworkConsolePerformance等,可以理解为 DevTools 中的不同功能模块。

使用该协议我们可以:

  • 获取 JS 的 Runtime 数据,常用的如window.performancewindow.chrome.loadTimes()
  • 获取NetworkPerformance数据,进行自动性能分析
  • 使用 PuppeteerCDPSession,与浏览器的协议通信会变得更加简单
与性能相关的域

本文讲性能分析相关,因此这里我们只关注和性能相关的域。

1. Performance。Performance域中Performance.getMetrics()可以拿到获取运行时性能指标包括:

  • Timestamp: 采取度量样本的时间戳
  • Documents: 页面中的文档数
  • Frames: 页面中的帧数
  • JSEventListeners: 页面中的事件数
  • Nodes: 页面中的 DOM 节点数
  • LayoutCount: 全部或部分页面布局的总数
  • RecalcStyleCount: 页面样式重新计算的总数
  • LayoutDuration: 所有页面布局的合并持续时间
  • RecalcStyleDuration: 所有页面样式重新计算的总持续时间
  • ScriptDuration: JavaScript 执行的持续时间
  • TaskDuration: 浏览器执行的所有任务的合并持续时间
  • JSHeapUsedSize: 使用的 JavaScript 栈大小
  • JSHeapTotalSize: JavaScript 栈总大小

2. Tracing。Tracing域可获取页面加载的 DevTools 性能跟踪。可以使用Tracing.startTracing.stop创建可在 Chrome DevTools 或时间轴查看器中打开的跟踪文件。

我们能看到生成的 JSON 文件长这样:

这样的 JSON 文件,我们可以丢到 DevTools Timeline Viewer 中,可以看到对应的时间轴和火焰图:

3. Runtime。Runtime域通过远程评估和镜像对象暴露 JavaScript 的运行时。可以通过Runtime.getHeapUsage获取 JavaScript 栈的使用情况,通过Runtime.evaluate计算全局对象的表达式,通过Runtime.queryObjects迭代 JavaScript 栈并查找具有给定原型的所有对象(可用于计算原型链中某处具有相同原型的所有对象,衡量 JavaScript 内存泄漏)。

除了上面介绍的这些,还有Network可以分析网络相关的性能,以及其他可能涉及 DOM 节点、JS 执行等各种各样的数据分析,更多的可能需要大家自己去研究了。

自动化性能分析

通过使用 Chrome DevTools 协议,我们可以获取 DevTools 提供的很多数据,包括网络数据、性能数据、运行时数据。

对于如何使用该协议,其实已经有很多大神针对这个协议封装出不同语言的库,包括 Node.js、Python、Java 等,可以根据需要在 awesome-chrome-devtools 这个项目中找到。

至于我们到底能拿到怎样的数据,可以做到怎样的自动化程度,就不在本文里讲述啦,后面有机会再开篇文章详细讲讲。

参考

  • 你一定要知道的 Chrome DevTool 新功能
  • 前端性能分析利器-Chrome 性能分析&性能监视器
  • 蚂蚁金服如何把前端性能监控做到极致?
  • chrome devtools protocol——Web 性能自动化实践介绍
  • Chrome DevTools Protocol
  • Web Performance Recipes With Puppeteer

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