Java Web 高性能开发,第 1 部分: 前端的高性能

简介: Web 发展的速度让许多人叹为观止,层出不穷的组件、技术,只需要合理的组合、恰当的设置,就可以让 Web 程序性能不断飞跃。所有 Web 的思想都是通用的,它们也可以运用到 Java Web。这一系列的文章,将从各个角度,包括前端高性能、反向代理、数据库高性能、负载均衡等等,以 Java Web 为背景进行讲述,同时用实际的工具、实际的数据来对比被优化前后的 Java Web 程序。第一部分 , 主要讲解网页前端的性能优化,这一部分是最直接与用户接触的。事实证明,与其消耗大量时间在服务器端,在前端进行的优化更易获得用户的肯定。

引言

前端的高性能部分,主要是指减少请求数、减少传输的数据以及提高用户体验,在这个部分,图片的优化显得至关重要。许多网站的美化,都是靠绚丽的图片达到的,图片恰恰是占用带宽的元凶。每个 img 标签,浏览器都会试图发起一个下载请求。本文就详细介绍了图片优化的几种方式,介绍了使用的工具以及优化后的结果。

图片压缩

减少图片的大小,可以明显的提高性能,而对于已有图片,要想减少图片的大小,只能改变图片的格式,这里推荐的是 PNG8 的格式,它可以在基本保持清晰度的情况下,减少图片的大小。知道这个原理以后,可以用 Windows 的画图工具、以及 PhotoShop 工具逐个的改变。但是这样做的缺点是单张处理,效率太慢。本文推荐一个在线转换工具 Smush.it,可以批量的进行压缩与转换。它的地址是:www.smushit.com/ysmush.it。打开后效果如下图所示。


图 1. Yahoo 提供的在线压缩工具
 

我们上传了一张大小为 3790K 的图片,待在线程序处理完毕后,点击 Download Smushed Images 下载查看结果。下载界面如下图所示。


图 2. 压缩后的结果
 

打开下载下来的压缩包,查看结果可以看到,图片从 3790 减少到了 3344,就如下图所示。对于大批量的图片网站,这个方法会帮助快速实现批量图片压缩。


图 3. 压缩后的结果
 

图像合并实现 CSS Sprites

CSS Sprites 是一个吸引人的技术,它其实就是把网页中一些背景图片整合到一张图片文件中,再利用 CSS 的“background-image”,“background- repeat”,“background-position”的组合进行背景定位,background-position 可以用数字能精确的定位出背景图片的位置。利用 CSS Sprites 能很好地减少网页的 HTTP 请求,从而大大的提高了页面的性能,这也是 CSS Sprites 最大的优点,也是其被广泛传播和应用的主要原因。CSS Sprites 能减少图片的字节,由于图像合并后基本信息不用重复,那么多张图片合并成 1 张图片的字节往往总是小于这些图片的字节总和。同时 CSS Sprites 解决了网页设计师在图片命名上的困扰,只需对一张集合的图片上命名就可以了,不需要对每一个小元素进行命名,从而提高了网页的制作效率。更换风格方便,只需要在一张或少张图片上修改图片的颜色或样式,整个网页的风格就可以改变。维护起来更加方便。同时,由于将图片合并到一张图片,因此图片的请求数就被缩减到 1 个。其他的请求都可以用到本地缓存,不需要访问服务器。下图是一个合并以后的图片。它将很多小图标都拼到了一起。


图 4. 合并后的图片
 

这里介绍一个小工具 ---“CSS Sprites 样式生成工具 2.0”,可以从 这里下载。这是一个简单免费的小工具,用该工具打开上面的图片,选中图片中的某块。如下图的“绿色大拇指”部分,工具会计算出这个部分的长、宽、距离左上角的距离。勾选复制类名、复制宽、复制高,再点击“复制当前样式”按钮。这样生成的样式会被复制到剪切板上。


图 5. 小工具的使用
 

生成的 CSS 代码如清单 1 所示。


清单 1. 小工具生成的 CSS 代码
				
 .div_6148{width:18px;height:20px;background-position:-17px -209px;} 

将这段代码运用在网页上,它的代码如下清单所示。


清单 2. 测试 CSS Sprites 代码
				
  
  
      
  
  
 

打开测试网页显示结果如下图所示。


图 6. 测试网页效果
 

可以看到,网页只显示工具选择的“绿色大拇指”部分,这样的代码可以运用在网页的多个部分,而图片只需要下载一次,这就是该技术的最大优势,减少了因为小图片引起的多个请求。

多域名请求

有时候,图片数据太多,一些公司的解决方法是将图片数据分到多个域名的服务器上,这在一方面是将服务器的请求压力分到多个硬件服务器上。另一方面,是利用了浏览器的特性。一般来说,浏览器对于相同域名的图片,最多用 2-4 个线程并行下载。不同浏览器的并发下载数,都是不同的,并发数如下清单所示。


清单 3. 各浏览器的并发下载数
				
 Browsers                  HTTP/1.1   HTTP/1.0 
 IE6,7                      2           4 
 IE8                        6           6 
 FireFox 2                  2           8 
 FireFox 3                  6           6 
 Safari 3,4                 4           4 
 Chrome 1,2                 6           ? 
 Chrome 3                   4           4 
 Opera 9.63,10.00alpha      4           4 

而相同域名的其他图片,则要等到其他图片下载完后才会开始下载。 这里我做了一个测试,选择了多个相同域名的图片在同一网页上。代码如清单 5 所示。


清单 4. 单域名的多图片下载
				
  
  
 





接下来,使用 FireFox 的 Firebug 插件监控网络。结果如下图所示。


图 7. 单域名多图片的监控效果
 

可以看到,相同域名的多张图片,它们下载的起始点是存在延迟的。它们并不是并行下载。当我们将其中的 3 张图片换成别的域名图片。如清单 6 所示。


清单 5. 多域名多图片下载
				
  
  
 





再次查看网络监控,可以看到,这些图片是并行下载的。


图 8. 多域名多图片测试结果
 

多域名的下载固然很好,但是太多域名并不太好,一般在 2-3 个域名下载就差不多。

不管如何,图片的下载始终都要向服务器发出请求,要是图片的下载不用向服务器发出请求,而可以随着 HTML 的下载同时下载到本地那就太好了。而目前,浏览器已经支持了该特性,我们可以将图片数据编码成 BASE64 的字符串,使用该字符串代替图像地址。假设用 S代表这个 BASE64 字符串,那么就可以使用 来显示这个图像。可以看出,图像的数据包含在了 HTML 代码里,无需再次访问服务器。那么图像要如何编码成 BASE64 字符串呢?可以使用 在线的工具---“Base64 Online”,这个工具可以上传图片将图片转换为 BASE64 字符串。当然,如果读者有兴趣,完全可以自己实现一个 BASE64 编码工具,比如使用 Java 开发,它的代码就如清单 7 所示。


清单 6. BASE64 的 Java 代码
				
 public static String getPicBASE64(String picPath) {   
        String content = null;   
        try {   
            FileInputStream fis = new FileInputStream(picPath);   
            byte[] bytes = new byte[fis.available()];   
            fis.read(bytes);   
            content = new sun.misc.BASE64Encoder().encode(bytes); // 具体的编码方法   
            fis.close();     
        } catch (Exception e) {   
            e.printStackTrace();   
        }   
        return content;   
 } 

本文编码了一个图像,并且将编码获得的 BASE64 字符串,写到了 HTML 之中,如下清单 8 所示。


清单 7. 嵌入 BASE64 的测试 HTML 代码
				
  
  
  
  
  

由于图片数据包含在了 BASE64 字符串中,因此无需向服务器请求图像数据,结果显示如下图所示。


图 9. BASE64 显示图像
 

然而这种策略并不能滥用,它适用的情况是浏览器连接服务器的时间 > 图片下载时间,也就是发起连接的代价要大于图片下载,那么这个时候将图片编码为 BASE64 字符串,就可以避免连接的建立,提高效率。如果图片较大的话,使用 BASE64 编码虽然可以避免连接建立,但是相对于图像下载,请求的建立只占很小的比例,如果用 BASE64,对于动态网页来说图像缓存就会失效(静态网页可以缓存),而且 BASE64 字符串的总大小要大于纯图片的大小,这样一算就非常不合适了。因此,如果你的页面已经静态化,图像又不是非常大,可以尝试 BASE64 编码,客户端会将网页内容和图片的 BASE64 编码一起缓存;而如果你的页面是动态页面,图像还较大,每次都要下载 BASE64 字符串,那么就不能用 BASE64 编码图像,而正常引用图像,从而使用到浏览器的图像缓存,提高下载速度。从现实我们接触的角度看,如一些在线 HTML 编辑器,里面的小图标,如笑脸等,都使用到了 BASE64 编码,因为它们非常小,数量多,BASE64 可以帮助网页减少图标的请求数,提高效率。

GZIP 压缩

为了减少传输的数据,压缩是一个不错的选择,而 HTTP 协议支持 GZIP 的压缩格式,服务器响应的报头包含 Content-Encoding: gzip,它告诉浏览器,这个响应的返回数据,已经压缩成 GZIP 格式,浏览器获得数据后要进行解压缩操作。这在一定程度可以减少服务器传输的数据,提高系统性能。那么如何给服务器响应添加 Content-Encoding: gzip 报头,同时压缩响应数据呢?如果你用的是 Tomcat 服务器,打开 $tomcat_home$/conf/server.xml 文件,对 Connector 进行配置,配置如清单 9 所示。


清单 8. TOMCAT 配置清单
				
  

我们为 Connector 添加了如下几个属性,他们意义分别是:

compression="on" 打开压缩功能

compressionMinSize="2048" 启用压缩的输出内容大小,这里面默认为 2KB

noCompressionUserAgents="gozilla, traviata" 对于以下的浏览器,不启用压缩

compressableMimeType="text/html,text/xml, image/png" 压缩类型

有时候,我们无法配置 server.xml,比如如果我们只是租用了别人的空间,但是它并没有启用 GZIP,那么我们就要使用程序启用 GZIP 功能。我们将需要压缩的文件,放到指定的文件夹,使用一个过滤器,过滤对这个文件夹里文件的请求。


清单 9. 自定义 Filter 压缩 GZIP
				
 // 监视对 gzipCategory 文件夹的请求
 @WebFilter(urlPatterns = { "/gzipCategory/*" }) 
 public class GZIPFilter implements Filter { 

 @Override 
 public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, 
 FilterChain chain) throws IOException, ServletException { 
 String parameter = request.getParameter("gzip"); 
 // 判断是否包含了 Accept-Encoding 请求头部
 HttpServletRequest s = (HttpServletRequest)request; 
 String header = s.getHeader("Accept-Encoding"); 
 //"1".equals(parameter) 只是为了控制,如果传入 gzip=1,才执行压缩,目的是测试用
 if ("1".equals(parameter) && header != null && header.toLowerCase().contains("gzip")) { 
 HttpServletResponse resp = (HttpServletResponse) response; 
 final ByteArrayOutputStream buffer = new ByteArrayOutputStream(); 

 HttpServletResponseWrapper hsrw = new HttpServletResponseWrapper( 
 resp) { 

 @Override 
 public PrintWriter getWriter() throws IOException { 
 return new PrintWriter(new OutputStreamWriter(buffer, 
 getCharacterEncoding())); 
 } 

 @Override 
 public ServletOutputStream getOutputStream() throws IOException { 
 return new ServletOutputStream() { 

 @Override 
 public void write(int b) throws IOException { 
 buffer.write(b); 
 } 
 }; 
 } 

 }; 

 chain.doFilter(request, hsrw); 
 byte[] gzipData = gzip(buffer.toByteArray()); 
 resp.addHeader("Content-Encoding", "gzip"); 
 resp.setContentLength(gzipData.length); 
 ServletOutputStream output = response.getOutputStream(); 
 output.write(gzipData); 
 output.flush(); 
 } else { 
 chain.doFilter(request, response); 
 } 
 } 
 // 用 GZIP 压缩字节数组
 private byte[] gzip(byte[] data) { 
 ByteArrayOutputStream byteOutput = new ByteArrayOutputStream(10240); 
 GZIPOutputStream output = null; 
 try { 
 output = new GZIPOutputStream(byteOutput); 
 output.write(data); 
 } catch (IOException e) { 
 } finally { 
 try { 
 output.close(); 
 } catch (IOException e) { 
 } 
 } 
 return byteOutput.toByteArray(); 
 } 
……
 } 

该程序的主体思想,是在响应流写回之前,对响应的字节数据进行 GZIP 压缩,因为并不是所有的浏览器都支持 GZIP 解压缩,如果浏览器支持 GZIP 解压缩,会在请求报头的 Accept-Encoding 里包含 gzip。这是告诉服务器浏览器支持 GZIP 解压缩,因此如果用程序控制压缩,为了保险起见,还需要判断浏览器是否发送 accept-encoding: gzip 报头,如果包含了该报头,才执行压缩。为了验证压缩前后的情况,使用 Firebug 监控请求和响应报头。


清单 10. 压缩前请求
				
 GET /testProject/gzipCategory/test.html HTTP/1.1 
 Accept: */* 
 Accept-Language: zh-cn 
 Accept-Encoding: gzip, deflate 
 User-Agent: Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1) 
 Host: localhost:9090 
 Connection: Keep-Alive 


清单 11. 不压缩的响应
				
 HTTP/1.1 200 OK 
 Server: Apache-Coyote/1.1 
 ETag: W/"5060-1242444154000"
 Last-Modified: Sat, 16 May 2009 03:22:34 GMT 
 Content-Type: text/html 
 Content-Length: 5060
 Date: Mon, 18 May 2009 12:29:49 GMT 


清单 12. 压缩后的响应
				
 HTTP/1.1 200 OK 
 Server: Apache-Coyote/1.1 
 ETag: W/"5060-1242444154000"
 Last-Modified: Sat, 16 May 2009 03:22:34 GMT 
 Content-Encoding: gzip
 Content-Type: text/html 
 Content-Length: 837
 Date: Mon, 18 May 2009 12:27:33 GMT 

可以看到,压缩后的数据比压缩前数据小了很多。压缩后的响应报头包含 Content-Encoding: gzip。同时 Content-Length 包含了返回数据的大小。GZIP 压缩是一个重要的功能,前面提到的是对单一服务器的压缩优化,在高并发的情况,多个 Tomcat 服务器之前,需要采用反向代理的技术,提高并发度,而目前比较火的反向代理是 Nginx(这在后续的文章会进行详细的介绍)。对 Nginx 的 HTTP 配置部分里增加如下配置。


清单 13. Nginx 的 GZIP 配置
				
 gzip  on; 
 gzip_min_length  1000; 
 gzip_buffers     4 8k; 
 gzip_types       text/plain application/x-javascript text/css text/html application/xml; 

由于 Nginx 具有更高的性能,利用该配置可以更好的提高性能。在高性能服务器上该配置将非常有用。

懒加载与预加载

预加载和懒加载,是一种改善用户体验的策略,它实际上并不能提高程序性能,但是却可以明显改善用户体验或减轻服务器压力。

预加载原理是在用户查看一张图片时,就将下一张图片先下载到本地,而当用户真正访问下一张图片时,由于本地缓存的原因,无需从服务器端下载,从而达到提高用户体验的目的。为了实现预加载,我们可以实现如下的一个函数。


清单 14. 预加载函数
				
 function  preload(callback) {  
 var imageObj = new Image(); 
 images = new Array(); 
 images[0]="pre_image1.jpg"; 
 images[1]=" pre_image2.jpg"; 
 images[2]=" pre_image3.jpg"; 
 for(var i=0; i<=2; i++) { 
   imageObj.src=images[i]; 
  if (imageObj.complete) { // 如果图片已经存在于浏览器缓存,直接调用回调函数
      callback.call(imageObj); 
   } else { 
 imageObj.onload = function () {// 图片下载完毕时异步调用 callback 函数
        callback.call(imageObj);// 将回调函数的 this 替换为 Image 对象
    }; 
 } 
 } 
 } 

 function callback() 
 { 
  alert(this.src + “已经加载完毕 , 可以在这里继续预加载下一组图片”); 
 } 

上面的代码,首先定义了 Image 对象,并且声明了需要预加载的图像数组,然后逐一的开始加载(.src=images[i])。如果已经在缓存里,则不做其他处理;如果不在缓存,监听 onload 事件,它会在图片加载完毕时调用。

而懒加载则是在用户需要的时候再加载。当一个网页中可能同时有上百张图片,而大部分情况下,用户只看其中的一部分,如果同时显示上百张,则浪费了大量带宽资源,因此可以当用户往下拉动滚动条时,才去请求下载被查看的图像,这个原理与 word 的显示策略非常类似。

在 JavaScript 中,它的基本原理是首先要有一个容器对象,容器里面是 img 元素集合。用隐藏或替换等方法,停止 img 的加载,也就是停止它去下载图像。然后历遍 img 元素,当元素在加载范围内,再进行加载(也就是显示或插入 img 标签)。加载范围一般是容器的视框范围,即浏览者的视觉范围内。当容器滚动或大小改变时,再重新历遍元素判断。如此重复,直到所有元素都加载后就完成。当然对于开发来讲,选择已有的成熟组件,并不失为一个上策,Lazy Load Plugin for jQuery 是基于 JQuery 的懒加载组件,它有自己的 官方网站。这是一个不错的免费插件。可以帮助程序员快速的开发懒加载应用。

小结

本文总结了前端图片高性能优化的几种方式,将它们归结起来,在读者需要的时候,可以查看本文的内容,相信按照本文的方法,可以辅助读者进行前端的高性能优化。笔者将继续写后续的部分,包括数据库的优化、负载均衡、反向代理等。包括由于笔者水平有限,如有错误,请联系我批评指正。

接下来在第二部分文章中,我将介绍前端的 BigPipe 技术、Flush 机制、动静分离、HTTP 持久连接、HTTP 协议灵活应用、静态化与伪静态化、页面缓存(整体、部分)等,并且将它们应用到 Java Web 的开发中。使用这些技术可以帮助提高 Java Web 应用程序的性能。

原文地址:https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-javawebhiperf1/


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