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Chrome 运行时性能瓶颈分析

一,初探,根据现象发现问题

step 1: 隐身模式打开chrome

目的是避免缓存以及不必要的问题


step 2: 打开测试地址

谷歌性能测试地址 https://googlechrome.github.io/devtools-samples/jank/ 可以看到如下的页面:

页面中有一些蓝色小方块在运动


step 3: 限制 cpu 速度

由于有些用户的设备 cpu 性能很高,无法很好的分析移动端,或者发现低级设备的性能问题,所以我们要降速 找到控制台中的 performance 项,找到 CPU 选项,选择降低 4 倍性能或 6 倍性能


step 4:添加运动小块,找到性能瓶颈

前面限制了 cpu 的性能,接下来就要找到性能瓶颈了 连续点击 Add 10 按钮,向页面中添加小块,直到自己都感觉页面上小块运动出现明显卡顿

类似下面这种情况,就已经明显卡顿了


step 5:先看看优化后的效果会怎样?

点击一下 Optimize 优化,观察一下效果

可以看到页面瞬间变的贼流畅


step 6:体验过优化,再体验一次不优化

再点击一次 Un-Optimize(不优化)按钮,可以看到又卡的要死

ok,到这里,大家已经能够通过现象发现性能的差异了,接下来就是要分析现象了


二,了解 performance 各模块

如何分析现象,肯定要依赖数据,这里就要用到 chrome 的 performance 功能了 先将页面切到非优化的状态,点击“录制”按钮

录制 4s-5s 即可:

然后就可以看到录制的效果了:

上面这些数据看不懂没关系,现在来一步步了解各个部分都有哪些内容


step 1:了解 Fps

fps:是指页面每秒帧数 fps = 60 性能极佳 fps < 24 会让用户感觉到卡顿,因为人眼的识别主要是 24 帧

图中蓝色标注出来的区域,就是FPS记录的信息 放大点看,FPS 由两部分组成: 1,红色的条 2,绿色的半透明条


action :1 切换至“已优化”状态

此时切换优化状态,到已优化的状态,再次进行性能录制:

得到Fps数据如下:

可以看到此时: 1,没有了红色条 2,绿色半透明条的高度,明显要比未优化的场景高度要高不少

总结:

  • 红色:意味着帧数已经下降到影响用户体验的程度,chrome已经帮你标注了,这块有问题

  • 绿色:其实就是Fps指数,所有绿色柱体高度越高,性能越好


step 2:了解 Cpu

上图中 Fps 下面的位置,即是 Cpu 信息 我们再采集一个真实业务的 cpu 数据,如下图:

对比可以发现,cpu数据的一些特性:

  • 1,cpu 包括两种状态:

  • (1)充满颜色

  • (2)不充满颜色

  • 2,cpu 是否充满颜色和 fps 存在联系


step 3:了解 Net

Net 部分可以将屏幕逐帧录制下来,可以帮助观察页面的状态,主要用处,可以帮助分析首屏渲染速度


step 4:了解 Frames

1,查看特定帧的 fps

Frames 部分,主要用于查看特定帧的 fps,可以查看特定的帧情况。

2,悬停其上,可以查看数据

可以看到:

  • 这一帧的时间间隔是 129.1ms
  • 当前的 fps 是 1000ms/129.1ms = 7.75 fps,约等于 8 fps

这里主要体现的是页面两次刷新之间间隔了 129.1ms

3,点击 Frames 块,得到更详细的数据

点击 Frames 可以显示当前关键帧的详细信息:

  • 1,duration 是当前帧从 796.31ms 开始等待,796.31 ms + 127.73 ms 后进行了一次渲染

  • 2,fps 还是老算法,1000 ms/127.73 ms 约 等于 7fps

  • 3,最下面是关键帧的视图画像


step 5:了解 FPS 快捷工具

1,在 chrome 中,还有格 more tools 选项,选中 rendering 选项

2,开启 fps meter 开关

3,直接在页面上,出现了一个fps统计器

这个东西,暂时先关闭,不利于系统性的学习

三,找到瓶颈

前面已经知道我们的测试页面有性能问题,那么接下来就要想为什么了?


step 1:了解 Summary

对性能进行录制完成的时候,会默认在底部展示一个 Summary 摘要,显示全局的信息

上面展示了 0~5.52 s 录制时间的具体耗时:

  • 1,script 执行耗时 1952.8 ms
  • 2,render 渲染耗时 2986.8 ms
  • 3,Painting 重绘耗时 472.1 ms

主要就是这 3 个耗时,知道了这三部分耗时,只是知道了,哪有问题,但具体问题在哪呢?


step 2:了解 Main


上图,红色边框圈出来的,就是 Main 部分,其中每一块是每一帧中所做的事情


目前这样看不出来什么,脑壳疼,为了方便我们观看,我们可以在 fps、cpu、net 模块,点击一下,缩小时间区间

如上图,可以通过缩小时间区间,从而放大 Main 中的内容 现在已经能够看到,Main 中展示的是火焰图,也就是函数调用的堆栈

火焰图,可以简单理解,x 轴表示时间,y 轴表示调用的函数,函数中还包含依次调用的函数,y 轴只占用 x 轴的一个时间维度


step 3:识别问题,红色三角号

上图中,可以看到 Animation Frame Fired 右上角有个红色三角号,这就是chrome 自动帮助识别出有问题的部分 就像 FPS 中的红条一样,用来识别问题

上图可以看到提示了Warning : 重复处理程序耗时287.77毫秒


step 4:追溯问题,定位代码位置

如上图,可以看到函数调用在代码中的位置,可以点击进行查看

虽然定位到了,是方法update造成的问题,但不够明确,所以需要进一步探索


step 5:进一步分析问题位置

继续查看 Main,可以看到 app.update 下面有很多紫色的条,紫色条本身表示渲染 但请注意!!!紫色条上还有更小的 运用前面学过放大功能,调整时间区间

可以看到,每个小紫条上,都有一个红色三角 前面提到:红色三角就是 chrome 帮助自动识别有问题的地方 查看提示信息:强制回流可能是性能瓶颈 点击查看摘要:

可以看到问题定位在了,app.js 的 71 行,点击查看,能够看到是对每一个元素进行样式修改

此代码的问题在于,在每个动画帧中,它会更改每个方块的样式,然后查询页面上每个方块的位置。由于样式发生了变化,浏览器不知道每个方块的位置是否发生了变化,因此必须重新布局方块以计算其位置。

避免这种情况的出现,可以参考 https://developers.google.com/web/fundamentals/performance/rendering/avoid-large-complex-layouts-and-layout-thrashing#avoidforcedsynchronous_layouts


step 6:对比优化的效果

demo中存在两种状态,优化和非优化 可以看到优化的状态,script和render的时间都大大减少了 所以fps明显提高

step 7:性能优化的知识储备

使用 rail 模型测量性能 https://developers.google.com/web/fundamentals/performance/rail 基础储备:

  • 渲染性能概述https://developers.google.com/web/fundamentals/performance/rendering/
  • A Frame 的剖析 https://aerotwist.com/blog/the-anatomy-of-a-frame/

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