如何进行 web 性能监控,你的方法用对了吗?

也许你有听过一个问题,你这款 web 应用性能怎么样呀?你会回答什么呢?是否会优于海量 web 应用市场呢?本文就来整理下如何进行 web 性能监控?包括我们需要监控的指标、监控的分类、performance 分析以及如何监控。但是,如何进行 web 性能监控本身是一个很大的话题,文中只会侧重一部分进行研究,某些内容不是很全面。

前言:为什么需要监控?

web 的性能一定程度上影响了用户留存率,Google DoubleClick 研究表明:如果一个移动端页面加载时长超过 3 秒,用户就会放弃而离开。BBC 发现网页加载时长每增加 1 秒,用户就会流失 10%。

我们希望通过监控来知道 web 应用性能的现状和趋势,找到 web 应用的瓶颈?某次发布后的性能情况怎么样?是否发布后对性能有影响?感知到业务出错的概率?业务的稳定性怎么样?

监控什么?

我们需要监控些什么呢?有哪些具体的指标?

google 开发者提出了一种 RAIL 模型来衡量应用性能,即:Response、Animation、Idle、Load,分别代表者 web 应用生命周期的四个不同方面。并指出最好的性能指标是:

100ms 内响应用户输入,动画或者滚动需在 10ms 内产生下一帧,最大化空间时间、页面加载时长不超过 5 秒。

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我们可转化为三个方面来看:响应速度、页面稳定性、外部服务调用

响应速度:页面初始访问速度+交互响应速度

页面稳定性:页面出错率

外部服务调用:网络请求访问速度

1. 页面访问速度:白屏、首屏时间、可交互时间

我们来看看 google 开发者针对用户体验,提出的几个性能指标

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这几个指标其实都是根据用户体验,提炼出对应的性能指标

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1)first paint (FP) and first contentful paint (FCP)

首次渲染、首次有内容的渲染

The Paint Timing API

这两个指标浏览器已经标准化了,从 performance API 可以获取到,一般来说两个时间相同,但也有情况下两者不同。

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2)First meaningful paint and hero element timing

首次有意义的渲染、页面关键元素

我们假设当一个网页的 DOM 结构发生剧烈的变化的时候,就是这个网页主要内容出现的时候,那么在这样的一个时间点上,就是首次有意义的渲染。这个指标浏览器还没有规范,毕竟很难统一一个标准来定义网站的主体内容。

google lighthouse 定义的 first meaningful paint:

https://docs.google.com/document/d/1BR94tJdZLsin5poeet0XoTW60M0SjvOJQttKT-JK8HI/view

3)Time to interactive

可交互时间

4)长任务

浏览器是单线程的,如果长任务过多,那必然会影响着用户响应时长。好的应用需要最大化空闲时间,以保证能最快响应用户的输入。

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2. 页面稳定性:页面出错情况

资源加载错误

JS 执行报错

3. 外部服务调用

CGI 耗时

CGI 成功率

CDN 资源耗时

监控的分类?

web 性能监控可分为两类,一类是合成监控(Synthetic Monitoring,SYN),另一类是真实用户监控(Real User Monitoring,RUM)

合成监控

合成监控是采用 web 浏览器模拟器来加载网页,通过模拟终端用户可能的操作来采集对应的性能指标,最后输出一个网站性能报告。例如:Lighthouse、PageSpeed、WebPageTest、Pingdom、PhantomJS 等。

1. Lighthouse

Lighthouse 是 google 一个开源的自动化工具,运行 Lighthouse 的方式有两种:一种是作为 Chrome 扩展程序运行;另一种作为命令行工具运行。 Chrome 扩展程序提供了一个对用户更友好的界面,方便读取报告。通过命令行工具可以将 Lighthouse 集成到持续集成系统。

展示了白屏、首屏、可交互时间等性能指标和 SEO、PWA 等。

腾讯文档移动端官网首页测速结果:

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2. PageSpeed

https://developers.google.com/speed/pagespeed/insights/

不仅展示了一些主要的性能指标数据,还给出了部分性能优化建议。

腾讯文档移动端首页测速结果和性能优化建议:

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3. WebPageTest

WebPageTest

给出性能测速结果和资源加载的瀑布图。

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4. Pingdom

https://www.pingdom.com/

注意:Pingdom 不仅提供合成监控,也提供真实用户监控。

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这种监控方式的优缺点:

优点:

无侵入性。

简单快捷。

缺点:

不是真实的用户访问情况,只是模拟的。

没法考虑到登录的情况,对于需要登录的页面就无法监控到。

二、真实用户监控

真实用户监控是一种被动监控技术,是一种应用服务,被监控的 web 应用通过 sdk 等方式接入该服务,将真实的用户访问、交互等性能指标数据收集上报、通过数据清洗加工后形成性能分析报表。例如 alloydata、oneapm、aegis、monitor 等等。

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1. oneapm

https://www.oneapm.com/bi/feature.html

功能包括:大盘数据、特征统计、慢加载追踪、访问页面、脚本错误、AJAX、组合分析、报表、告警等等。

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2. Datadog

https://www.datadoghq.com/rum/

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3. FrontJs

https://www.frontjs.com/

功能包括:访问性能、异常监控、报表、趋势等等。

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这种监控方式的优缺点:

优点:

是真实用户访问情况。

可以观察历史性能趋势。

有一些额外的功能:报表推送、监控告警等等。

缺点:

有侵入性,会一定程度上响应 web 性能。

performance 分析

在讲如何监控之前,先来看看浏览器提供的 performance api,这也是监控数据的来源。

performance 提供高精度的时间戳,精度可达纳秒级别,且不会随操作系统时间设置的影响。目前市场上的支持情况:主流浏览器都支持,大可放心使用。

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基本属性

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performance.navigation: 页面是加载还是刷新、发生了多少次重定向

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performance.timing: 页面加载的各阶段时长

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各阶段的含义:

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performance.memory: 基本内存使用情况,Chrome 添加的一个非标准扩展

如何进行 web 性能监控,你的方法用对了吗?

 

performance.timeorigin: 性能测量开始时的时间的高精度时间戳

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基本方法

performance.getEntries()

通过这个方法可以获取到所有的 performance 实体对象,通过 getEntriesByName 和 getEntriesByType 方法可对所有的 performance 实体对象 进行过滤,返回特定类型的实体。

mark 方法 和 measure 方法的结合可打点计时,获取某个函数执行耗时等。

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performance.getEntriesByName()

performance.getEntriesByType()

performance.mark()

performance.clearMarks()

performance.measure()

performance.clearMeasures()

performance.now()

...

提供的 API

performance 也提供了多种 API,不同的 API 之间可能会有重叠的部分。

1. PerformanceObserver API

用于检测性能的事件,这个 API 利用了观察者模式。

获取资源信息

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监测 TTI

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监测 长任务

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2. Navigation Timing API

https://www.w3.org/TR/navigation-timing-2/

performance.getEntriesByType("navigation");

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不同阶段之间是连续的吗? —— 不连续

每个阶段都一定会发生吗?—— 不一定

重定向次数:performance.navigation.redirectCount

重定向耗时: redirectEnd - redirectStart

DNS 解析耗时: domainLookupEnd - domainLookupStart

TCP 连接耗时: connectEnd - connectStart

SSL 安全连接耗时: connectEnd - secureConnectionStart

网络请求耗时 (TTFB): responseStart - requestStart

数据传输耗时: responseEnd - responseStart

DOM 解析耗时: domInteractive - responseEnd

资源加载耗时: loadEventStart - domContentLoadedEventEnd

首包时间: responseStart - domainLookupStart

白屏时间: responseEnd - fetchStart

首次可交互时间: domInteractive - fetchStart

DOM Ready 时间: domContentLoadEventEnd - fetchStart

页面完全加载时间: loadEventStart - fetchStart

http 头部大小: transferSize - encodedBodySize

3. Resource Timing API

https://w3c.github.io/resource-timing/

performance.getEntriesByType("resource");

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// 某类资源的加载时间,可测量图片、js、css、XHRresourceListEntries.forEach(resource => {if (resource.initiatorType == 'img') {console.info(`Time taken to load ${resource.name}: `, resource.responseEnd - resource.startTime);}});

这个数据和 chrome 调式工具里 network 的瀑布图数据是一样的。

4. paint Timing API

https://w3c.github.io/paint-timing/

首屏渲染时间、首次有内容渲染时间

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5. User Timing API

https://www.w3.org/TR/user-timing-2/#introduction

主要是利用 mark 和 measure 方法去打点计算某个阶段的耗时,例如某个函数的耗时等。

6. High Resolution Time API

https://w3c.github.io/hr-time/#dom-performance-timeorigin

主要包括 now() 方法和 timeOrigin 属性。

7. Performance Timeline API

https://www.w3.org/TR/performance-timeline-2/#introduction

总结

基于 performance 我们可以测量如下几个方面:

mark、measure、navigation、resource、paint、frame。

let p = window.performance.getEntries();

重定向次数:performance.navigation.redirectCount

JS 资源数量:p.filter(ele => ele.initiatorType === "script").length

CSS 资源数量:p.filter(ele => ele.initiatorType === "css").length

AJAX 请求数量:p.filter(ele => ele.initiatorType === "xmlhttprequest").length

IMG 资源数量:p.filter(ele => ele.initiatorType === "img").length

总资源数量: window.performance.getEntriesByType("resource").length

不重复的耗时时段区分:

重定向耗时: redirectEnd - redirectStart

DNS 解析耗时: domainLookupEnd - domainLookupStart

TCP 连接耗时: connectEnd - connectStart

SSL 安全连接耗时: connectEnd - secureConnectionStart

网络请求耗时 (TTFB): responseStart - requestStart

HTML 下载耗时:responseEnd - responseStart

DOM 解析耗时: domInteractive - responseEnd

资源加载耗时: loadEventStart - domContentLoadedEventEnd

其他组合分析:

白屏时间: domLoading - fetchStart

粗略首屏时间: loadEventEnd - fetchStart 或者 domInteractive - fetchStart

DOM Ready 时间: domContentLoadEventEnd - fetchStart

页面完全加载时间: loadEventStart - fetchStart

JS 总加载耗时:

const p = window.performance.getEntries();

let cssR = p.filter(ele => ele.initiatorType === "script");

Math.max(...cssR.map((ele) => ele.responseEnd)) - Math.min(...cssR.map((ele) => ele.startTime));

CSS 总加载耗时:

const p = window.performance.getEntries();let cssR = p.filter(ele => ele.initiatorType === "css");Math.max(...cssR.map((ele) => ele.responseEnd)) - Math.min(...cssR.map((ele) => ele.startTime));

如何监控?

了解了 performance 之后,我们来看看,具体是如何监控的?

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总体流程:性能指标收集与数据上报—数据存储—数据聚合—分析展示—告警、报表推送

本文主要讲述如何将性能数据进行上报。

数据上报(性能指标收集)

注意项:1)保证数据的准确性 2)尽量不影响应用的性能

1. 基本性能上报

采集数据:将 performance navagation timing 中的所有点都上报,其余的上报内容可参考 performance 分析一节中截取部分上报。例如:白屏时间,JS 和 CSS 总数,以及加载总时长。

其余可参考的上报:是否有缓存?是否启用 gzip 压缩、页面加载方式。

什么时机上报?

google 开发者推荐的上报方式:

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2. 首屏时间计算

我们知道首屏时间是一项重要指标,但是又很难从 performance 中拿到,来看下首屏时间计算主要有哪些方式?

https://web.dev/first-meaningful-paint/

用户自定义打点-最准确的方式

lighthouse 中使用的是 chrome 渲染过程中记录的 trace event

可利用 CDP 拿到页面布局节点数目。

思想是:当页面具有最大布局变化的时间点

aegis 的方法:利用 MutationObserver 接口,监听 document 对象的节点变化。

检查这些变化的节点是否显示在首屏中,若这些节点在首屏中,那当前的时间点即为首屏渲染时间。但是还有首屏内图片的加载时间需要考虑,遍历 performance.getEntries() 拿到的所有图片实体对象,根据图片的初始加载时间和加载完成时间去更新首屏渲染时间。 http://km.oa.com/group/42893/articles/show/397490

利用 MutationObserver 接口提供了监视对 DOM 树所做更改的能力,是 DOM3 Events 规范的一部分。

方法:在首屏内容模块插入一个 div,利用 Mutation Observer API 监听该 div 的 dom 事件,判断该 div 的高度是否大于 0 或者大于指定值,如果大于了,就表示主要内容已经渲染出来,可计算首屏时间。

某个专利:在 loading 状态下循环判断当前页面高度是否大于屏幕高度,若大于,则获取到当前页面的屏幕图像,通过逐像素对比来判断页面渲染是否已满屏。

https://patentimages.storage.googleapis.com/bd/83/3d/f65775c31c7120/CN103324521A.pdf

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3. 异常上报

1)js error

监听 window.onerror 事件

2)promise reject 的异常

监听 unhandledrejection 事件

window.addEventListener("unhandledrejection", function (event) {console.warn("WARNING: Unhandled promise rejection. Shame on you! Reason: "+ event.reason);});

3)资源加载失败

window.addEventListener('error')

4)网络请求失败

重写 window.XMLHttpRequest 和 window.fetch 捕获请求错误

5)iframe 异常

window.frames[0].onerror

6)window.console.error

4. CGI 上报

大致原理:拦截 ajax 请求

数据存储与聚合

一个用户访问,可能会上报几十条数据,每条数据都是多维度的。即:当前访问时间、平台、网络、ip 等。这些一条条的数据都会被存储到数据库中,然后通过数据分析与聚合,提炼出有意义的数据。例如:某日所有用户的平均访问时长、pv 等。

数据统计分析的方法:平均值统计法、百分位数统计法、样本分布统计法。

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