Chrome執行時效能瓶頸分析

百命發表於2019-05-08

一,初探,根據現象發現問題

chrome的performance知道很久了,但總是沒有特別權威且跟上時代的學習資料,這次痛定思痛,直接看英文文件,一點點把這塊啃掉,本筆記基於Chrome 59


step 1: 隱身模式開啟chrome

目的是避免快取以及不必要的問題


step 2: 開啟測試地址

谷歌效能測試地址googlechrome.github.io/devtools-sa…
可以看到如下的頁面:

Chrome執行時效能瓶頸分析

頁面中有一些藍色小方塊在運動


step 3: 限制cpu速度

由於有些使用者的裝置cpu效能很高,無法很好的分析移動端,或者發現低階裝置的效能問題,所以我們要降速
找到控制檯中的performance項,找到CPU選項,選擇降低4倍效能或6倍效能

Chrome執行時效能瓶頸分析


step 4:新增運動小塊,找到效能瓶頸

前面限制了cpu的效能,接下來就要找到效能瓶頸了
連續點選Add 10按鈕,向頁面中新增小塊,直到自己都感覺頁面上小塊運動出現明顯示卡頓

Chrome執行時效能瓶頸分析

類似下面這種情況,就已經明顯示卡頓了
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step 5:先看看優化後的效果會怎樣?

點選一下Optimize優化,觀察一下效果

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可以看到頁面瞬間變的賊流暢


step 6:體驗過優化,再體驗一次不優化

再點選一次Un-Optimize(不優化)按鈕,可以看到又卡的要死

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ok,到這裡,大家已經能夠通過現象發現效能的差異了,接下來就是要分析現象了


二,瞭解performance各模組

如何分析現象,肯定要依賴資料,這裡就要用到chrome的performance功能了
先將頁面切到非優化的狀態,點選“錄製”按鈕

Chrome執行時效能瓶頸分析

錄製4s-5s即可:

Chrome執行時效能瓶頸分析

然後就可以看到錄製的效果了:

Chrome執行時效能瓶頸分析

上面這些資料看不懂沒關係,現在來一步步瞭解各個部分都有哪些內容


step 1:瞭解Fps

fps:是指頁面每秒幀數
fps = 60 效能極佳
fps < 24 會讓使用者感覺到卡頓,因為人眼的識別主要是24幀

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圖中藍色標註出來的區域,就是FPS記錄的資訊
放大點看,FPS由兩部分組成:
1,紅色的條
2,綠色的半透明條
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action :1  切換至“已優化”狀態

此時切換優化狀態,到已優化的狀態,再次進行效能錄製:

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得到Fps資料如下:
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可以看到此時:
1,沒有了紅色條
2,綠色半透明條的高度,明顯要比未優化的場景高度要高不少

總結:

  • 紅色:意味著幀數已經下降到影響使用者體驗的程度,chrome已經幫你標註了,這塊有問題

  • 綠色:其實就是Fps指數,所有綠色柱體高度越高,效能越好


step 2:瞭解Cpu

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上圖中Fps下面的位置,即是Cpu資訊
我們再採集一個真實業務的cpu資料,如下圖:
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對比可以發現,cpu資料的一些特性:

  • 1,cpu包括兩種狀態:

    • (1)充滿顏色

    • (2)不充滿顏色

  • 2,cpu是否充滿顏色和fps存在聯絡


step 3:瞭解Net

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Net部分可以將螢幕逐幀錄製下來,可以幫助觀察頁面的狀態,主要用處,可以幫助分析首屏渲染速度


step 4:瞭解Frames

1,檢視特定幀的fps

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Frames部分,主要用於檢視特定幀的fps,可以檢視特定的幀情況。

2,懸停其上,可以檢視資料

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可以看到:

  • 這一幀的時間間隔是129.1ms

  • 當前的fps是1000ms/129.1ms = 7.75fps,約等於8fps

這裡主要體現的是頁面兩次重新整理之間間隔了129.1ms

3,點選Frames塊,得到更詳細的資料

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點選Frames可以顯示當前關鍵幀的詳細資訊:

  • 1,duration是當前幀從796.31ms開始等待,796.31ms+127.73ms後進行了一次渲染

  • 2,fps還是老演算法,1000ms/127.73ms約等於7fps

  • 3,最下面是關鍵幀的檢視畫像


step 5:瞭解FPS快捷工具

1,在chrome中,還有格more tools選項,選中rendering選項

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2,開啟fps meter開關

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3,直接在頁面上,出現了一個fps統計器

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這個東西,暫時先關閉,不利於系統性的學習

三,找到瓶頸

前面已經知道我們的測試頁面有效能問題,那麼接下來就要想為什麼了?


step 1:瞭解Summary

對效能進行錄製完成的時候,會預設在底部展示一個Summary摘要,顯示全域性的資訊

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上面展示了0~5.52s錄製時間的具體耗時:

  • 1,script執行耗時1952.8ms

  • 2,render渲染耗時2986.8ms

  • 3,Painting重繪耗時472.1ms


主要就是這3個耗時,知道了這三部分耗時,只是知道了,哪有問題,但具體問題在哪呢?


step 2:瞭解Main

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上圖,紅色邊框圈出來的,就是Main部分,其中每一塊是每一幀中所做的事情

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目前這樣看不出來什麼,腦殼疼,為了方便我們觀看,我們可以在fps、cpu、net模組,點選一下,縮小時間區間

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如上圖,可以通過縮小時間區間,從而放大Main中的內容
現在已經能夠看到,Main中展示的是火焰圖,也就是函式呼叫的堆疊

火焰圖,可以簡單理解,x軸表示時間,y軸表示呼叫的函式,函式中還包含依次呼叫的函式,y軸只佔用x軸的一個時間維度


step 3:識別問題,紅色三角號

Chrome執行時效能瓶頸分析

上圖中,可以看到Animation Frame Fired右上角有個紅色三角號,這就是chrome自動幫助識別出有問題的部分
就像FPS中的紅條一樣,用來識別問題
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上圖可以看到提示了Warning : 重複處理程式耗時287.77毫秒


step 4:追溯問題,定位程式碼位置

Chrome執行時效能瓶頸分析

如上圖,可以看到函式呼叫在程式碼中的位置,可以點選進行檢視

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雖然定位到了,是方法update造成的問題,但不夠明確,所以需要進一步探索


step 5:進一步分析問題位置

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繼續檢視Main,可以看到app.update下面有很多紫色的條,紫色條本身表示渲染
但請注意!!! 紫色條上還有更小的
運用前面學過放大功能,調整時間區間
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可以看到,每個小紫條上,都有一個紅色三角
前面提到:紅色三角就是chrome幫助自動識別有問題的地方
檢視提示資訊:強制迴流可能是效能瓶頸
點選檢視摘要:
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可以看到問題定位在了,app.js的71行,點選檢視,能夠看到是對每一個元素進行樣式修改
Chrome執行時效能瓶頸分析

此程式碼的問題在於,在每個動畫幀中,它會更改每個方塊的樣式,然後查詢頁面上每個方塊的位置。由於樣式發生了變化,瀏覽器不知道每個方塊的位置是否發生了變化,因此必須重新佈局方塊以計算其位置。

避免這種情況的出現,可以參考developers.google.com/web/fundame…


step 6:對比優化的效果

Chrome執行時效能瓶頸分析

demo中存在兩種狀態,優化和非優化
可以看到優化的狀態,script和render的時間都大大減少了
所以fps明顯提高

step 7:效能優化的知識儲備

使用rail模型測量效能developers.google.com/web/fundame…
基礎儲備:

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