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Quick BI的复杂系统为例:那些年,我们一起做过的性能优化

更新时间:2021-07-22  作者:佚名   来源: 网络转载

Quick BI的复杂系统为例:那些年,我们一起做过的性能优化

背景

一直以来,性能都是技术层面不可避开的话题,尤其在中大型复杂项目中。犹如汽车整车性能,追求极速的同时,还要保障舒适性和实用性,而在汽车制造的每个环节、零件整合情况、发动机调校等等,都会最终影响用户体感以及商业达成,如下图性能对收益的影响。

Quick BI的复杂系统为例:那些年,我们一起做过的性能优化

性能优化是一个体系化、整体性的事情,印刻在项目开发环节的各个细节中,也是体现技术深度的大的战场。下面我将以Quick BI的复杂系统为背景,深扒整个性能优化的思路和手段,以及体系化的思考。

 

如何定位性能问题?

Quick BI的复杂系统为例:那些年,我们一起做过的性能优化

通常来讲,我们对动画的帧率是比较敏感的(16ms内),但如果出现性能问题,我们的实际体感可能就一个字:“慢”,但这并不能为我们解决问题提供任何帮助,由此我们需要剖析这个字背后的整条链路。

Quick BI的复杂系统为例:那些年,我们一起做过的性能优化

上图是浏览器通用的处理流程,结合我们的场景,我这里抽象成以下几个步骤:

Quick BI的复杂系统为例:那些年,我们一起做过的性能优化

可以看出,主要的耗时阶段分为两个:

阶段一:资源包下载(Download Code)

阶段二:执行 & 取数(Script Execution & Fetch Data)

如何深入这两个阶段,我们一般会用以下几个主要的工具来分析:

 

Network

首先我们要使用的一个工具是Chrome的Network,它能帮助我们初步定位瓶颈所在的环节:

Quick BI的复杂系统为例:那些年,我们一起做过的性能优化

如图示例,在Network中可以一目了然看到整个页面的:加载时间(Finish)、加载资源大小、请求数量、每个请求耗时及耗时点、资源优先级等等。上面示例可以很明显看出:整个页面加载的资源很大,接近了30MB。

 

Coverage(代码覆盖率)

对于复杂的前端工程,其工程构建的产物一般会存在冗余甚至未被使用的情况,这些无效加载的代码可以通过Coverage工具来实时分析:

Quick BI的复杂系统为例:那些年,我们一起做过的性能优化

如上图示例可以看到:整个页面28.3MB,其中19.5MB都未被使用(执行),其中engine-style.css文件的使用率只有不到0.7%

 

资源大图

刚才我们已经知道前端资源的利用率非常低,那么具体是哪些无效代码被引入进来了?这时候我们要借助webpack-bundle-analyzer来分析整个的构建产物(产物stats可以通过webpack --profile --json=stats.json输出):

Quick BI的复杂系统为例:那些年,我们一起做过的性能优化

如上例,结合我们当前业务可以看到构建产物的问题:

第一,初始包过大(common.js)

第二,存在多个重复包(momentjs等)

第三,依赖的第三方包体积过大

 

模块依赖关系

有了资源构建大图,我们也大概知道了可优化的点,但在一个系统中,成百上千的模块一般都是通过互相引用的方式组织在一起,打包工具再通过依赖关系将其构建在一起(比如打成common.js单个文件),想要直接移除掉某个模块代码或依赖可能并非易事,由此我们可能需要一定程度抽丝剥茧,借助工具理清系统中模块的依赖关系,再通过调整依赖或加载方式来作优化:

Quick BI的复杂系统为例:那些年,我们一起做过的性能优化

上图我们使用到的是webpack官方的analyse工具(其他工具还有:webpack-xray,Madge),只需要将资源大图stats.json上传即可得到整个依赖关系大图

 

Performance

前面讲到的都是和资源加载相关的工具,那么在分析 “执行 & 取数” 环节我们使用什么,Chrome提供了非常强大的工具:Performance:

Quick BI的复杂系统为例:那些年,我们一起做过的性能优化

如上图示例,我们可以至少发现几个点:主流程串化、长任务、高频任务。

 

如何优化性能?

结合刚才提到的分析工具,刚才提到的 “资源包下载”、“执行 & 取数” 两个大的阶段我们基本上已经覆盖到,其根本问题和解法也在不断的分析中逐步有了思路,这里我将结合我们这里的场景,给出一些不错的优化思路和效果

 

大包按需加载

要知道,前端工程构建打包(如webpack)一般是从entry出发,去寻找整棵依赖树(直接依赖),从而根据这棵树产出多个js和css文件bundle或trunk,而一个模块一旦出现在依赖树中,那么当页面加载entry的时候,同时也会加载该模块。

 

所以我们的思路是打破这种直接依赖,针对末端的模块改用异步依赖方式,如下:

Quick BI的复杂系统为例:那些年,我们一起做过的性能优化

将同步的import { Marker } from "@antv/l7"改为异步,这样在构建时,被依赖的Marker会形成一个chunk,仅在此段代码执行时(按需),该thunk才被加载,从而减少了首屏包的体积。

然而上面方案会存在一个问题,构建会将整个@antv/l7作为一个chunk,而非Marker部分代码,导致该chunk的TreeShaking失效,体积很大。我们可以使用构建分片方式解决:

Quick BI的复杂系统为例:那些年,我们一起做过的性能优化

如上,先创建Marker的分片文件,使之具备TreeShaking的能力,再在此基础上作异步引入。

下方是我们优化后的流程对比结果:

Quick BI的复杂系统为例:那些年,我们一起做过的性能优化

这一步,我们通过按需拆包,异步加载,节省了资源下载时间和部分执行时间

 

资源预加载

其实我们在分析阶段已经发现一个“主流程串化”的问题,js的执行是单线程,但浏览器实际上是多线程运行的,这里面就包括异步请求(fetch等),所以我们进一步的思路是把取数(Fetch Data)与资源下载通过多线程并行。

 

按照当前现状,接口取数的逻辑一般是耦合在业务逻辑或数据处理逻辑中的,所以解耦(与UI、业务模块等解耦)的步骤必不可少,将纯粹的fetch请求(及少量处理逻辑)剥离出来,放到优先级更高的阶段来发起请求。那么放到什么地方呢?我们知道,浏览器对资源的处理是有优先级的,正常按如下顺序:

  1. HTML/CSS/FONT
  2. Preload/SCRIPT/XHR
  3. Image/Audio/Video
  4. Prefetch

要做到资源拉取 和 发起取数并行,就有必要把取数提前到第1优先级(HTML解析完毕后立即执行,而非等待SCRIPT标签资源加载执行过程中发起请求),我们的流程会变成如下:

Quick BI的复杂系统为例:那些年,我们一起做过的性能优化

需要特别注意一点:由于JS的执行是串行,发起取数的那段逻辑必须要先于主流程逻辑执行,并且不能放到nextTick(如使用setTimeout(() => doFetch())),否则主流程会一直占用CPU时间使得请求无法发出

 

主动任务调度

浏览器对资源也有优先级策略,但它并不知道业务层面的我们,到底想要哪些资源先加载/执行,哪些资源后加载/执行,所以我们跳出来看,若把整个业务层面的资源加载+执行/取数流程拆成一个一个小的任务,这些任务全权由我们自己来控制其:打包粒度、加载时机、执行时机,是不是意味着能最大化利用CPU时间和网络资源了?

 

答案是肯定的,不过一般对于简单的项目,浏览器本身的调度优先级策略已经足够满足需要,但如果针对大型复杂项目,要做的相对极致的优化,就有必要引入“自定义任务调度”方案了。

 

以Quick BI为例,我们的前期目标是:让首屏主要内容展现更加快速。那么从资源加载、代码执行、取数层面是应该根据我们业务优先级作CPU/网络分配的,比如:我希望“卡片的下拉菜单”,在首屏主要内容展示完毕后或CPU空闲时,才开始加载(即降低优先级,更甚至在用户鼠标移入卡片中时,又希望它提高优先级立即开始加载并展示)。如下:

Quick BI的复杂系统为例:那些年,我们一起做过的性能优化

这里我们封装了一个任务调度器,其目的是可以声明一段逻辑,在其某个依赖(Promise)完成后开始执行。我们的流程图变化如下:

Quick BI的复杂系统为例:那些年,我们一起做过的性能优化

黄色区块代表 作优先级降级处理的部分模块,其帮助减少了整个首屏时间

 

TreeShaking

上面讲方法大多从优先级出发,其实在前端工程化日益复杂的时代(中大型项目已超几十万行代码),诞生了一个较为智能的优化方案用于减少包大小,其思想很简单:工具化分析依赖关系,将没有被引用到的代码从最终产物中剔除掉。

听起来很酷,实际用起来也非常不错,但这里想讲一些很多其官网也不会提到的点 --- TreeShaking经常失效的情况:

副作用

副作用(Side Effects)通常表达的是对全局(如window对象等)或环境会产生影响的代码。

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如图示例,b代码看似未被使用,但其文件中存在console.log(b(1))这样的代码,webpack等打包工具不敢轻易移除它,所以它会被照常打入。

解决方法

在package.json 或 webpack配置中明确指定哪些代码具备副作用(例如sideEffects: [“**/*.css”]),无副作用的代码将被移除

 

IIFE类代码

IIFE即会被立即执行的函数表达式(Immediately invoked function expression)

Quick BI的复杂系统为例:那些年,我们一起做过的性能优化

如图,这类型的代码,会导致TreeShaking失效

解决方法

三个原则:

  • [避免]立即执行的函数调用
  • [避免]立即执行的new操作
  • [避免]立即影响全局的代码

懒加载

我们在“按需加载”处提到过异步import来做拆包会导致TreeShaking失效,这里再进一步说明一下另外一个case:

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如图,由于index.ts同步import了bar.ts中的sharedStr,然后在某个地方,又同时异步import("./bar"),这种情况下,会同时导致两个问题:

  1. TreeShaking失效(unusedStr会被打入)
  2. 异步懒加载失效(bar.ts会和index.ts打入到一起)

当代码量达到一定量级,N个人协同开发就很容易出现这个问题

解决方法

  • [避免]同步和异步import同个文件

 

按需策略(Lazy)

其实前面有讲到一些按需加载的方案,这里我们适当延伸一下:既然资源包的加载可以做到按需,是否某个组件的渲染可以按需?某个对象实例的使用可以按需?某个数据缓存的生成也可以按需?

懒组件(LazyComponent)

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如图,PieArc.private.ts对应一个复杂的React组件,PieArc通过makeLazyComponent封装成默认懒加载的组件,只有在代码执行到此处时,组件才会加载并执行。甚至,还可以通过第二个参数(deps)申明依赖,待依赖(promise)完毕时,才加载和执行。

 

懒缓存(LazyCache)

懒缓存用于这种场景:需要在任何地方使用到数据流(或其他可订阅数据)中的某个数据经过转换后的结果,且仅在使用的那一刻才进行转换

Quick BI的复杂系统为例:那些年,我们一起做过的性能优化

 

懒对象(LazyObject)

懒对象意即该对象只有在被使用的时候(属性/方法被访问、修改、删除等等),才会被实例化

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如图,globalRecorder被引入时,其并未实例化,仅当调用globalRecorder.record()时进行实例化

 

数据流:节流渲染

中大型项目中为了方便状态管理,通常会使用到数据流的方案,如下流程:

Quick BI的复杂系统为例:那些年,我们一起做过的性能优化

store中存储的数据通常偏原子化,粒度非常小,比如state中有:a、b、c ...等N个原子属性,某个组件依赖这N个属性来作UI渲染,假设N个属性会在不同的ACTION下被改变,且这些改变均在16ms内发生,那么若N=20,则16ms内(1帧)会有20次View更新:

Quick BI的复杂系统为例:那些年,我们一起做过的性能优化

这显然会引发非常大的性能问题,由此,我们需要对短时间的ACTION量作一个缓冲节流,待20次ACTION状态改变完毕后,仅进行1次View更新,如下:

Quick BI的复杂系统为例:那些年,我们一起做过的性能优化

此方案在Quick BI以redux中间件的形式发挥作用,在复杂+频繁数据更新场景起到了不错的效果

 

思考

“君子以思患而豫防之”,当我们回过头去看看,出现的这些性能问题,在架构设计、编码阶段是可以避免掉80%以上的,20%的则可以“空间<=>时间置换策略”等方式去平衡。所以,最佳的性能优化方案,是在于我们对每一段代码质量的执着:是否考虑到了这样的模块依赖关系,可能带来的构建产物体积问题?是否考虑到了这段逻辑可能的执行频次?是否考虑到了随着数据增长,空间或CPU占用的可控性?等等。性能优化没有银弹,作为技术人,需要内修于心(熟知底层原理),把对性能的执念植入本能思考当中,方为银弹。

原文链接:https://www.cnblogs.com/shujuzhongtai/archive/2021/07/21/15040029.html

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