Персонализирани метрики с Frontend Performance Observer: Измерване, специфично за приложението

В света на уеб разработката осигуряването на оптимална производителност на фронтенда е от първостепенно значение. Въпреки че браузърите предлагат набор от метрики за производителност, те често се оказват недостатъчни, когато става въпрос за улавяне на специфично за приложението поведение. Точно тук API на Frontend Performance Observer и възможността за дефиниране на персонализирани метрики стават безценни. Тази статия ще ви преведе през процеса на използване на Performance Observer за проследяване на индивидуални метрики, предоставяйки персонализиран поглед върху производителността на вашето приложение.

Разбиране на нуждата от персонализирани метрики

Стандартните метрики за производителност на браузъра, като First Contentful Paint (FCP), Largest Contentful Paint (LCP) и Time to Interactive (TTI), предлагат общ преглед на зареждането и отзивчивостта на страницата. Въпреки това, тези метрики често не отразяват точно потребителското изживяване във вашето конкретно приложение. Разгледайте тези сценарии:

• Приложение за електронна търговия: Времето, необходимо за добавяне на артикул в количката за пазаруване или за завършване на процеса на плащане.
• Платформа за социални медии: Латентността при зареждане на потребителски емисии или публикуване на актуализации.
• Финансово табло: Времето, необходимо за изчисляване и показване на сложни финансови данни.
• Картографско приложение: Закъснението при зареждане на картографски плочки или рендиране на географски данни.

Тези специфични за приложението действия са критични за потребителското изживяване, но не се улавят директно от стандартните метрики за производителност. Персонализираните метрики преодоляват тази празнина, като ви позволяват да наблюдавате производителността на критични функции и да придобиете по-дълбоко разбиране за поведението на потребителите.

Въведение в Performance Observer API

Performance Observer API предоставя механизъм за наблюдение и събиране на метрики за производителност, докато те се случват в браузъра. Той ви позволява да се абонирате за конкретни типове записи за производителност (performance entry types), като `paint`, `resource`, `navigation` и, най-важното, `measure` и `mark`. Този подход, управляван от събития, ви дава възможност да реагирате на събития, свързани с производителността, в реално време и да събирате данни за анализ.

Основните компоненти на Performance Observer API са:

• Конструктор `PerformanceObserver`: Създава нов екземпляр на PerformanceObserver.
• Метод `observe()`: Посочва кои типове записи за производителност да се наблюдават.
• Метод `disconnect()`: Спира наблюдателя да следи за записи за производителност.
• Метод `takeRecords()`: Връща всички записи за производителност, които са били буферирани от последното извикване.

Дефиниране на персонализирани метрики с помощта на `mark` и `measure`

API-тата `mark` и `measure` са фундаментални за създаването на персонализирани метрики за производителност. Ето как работят:

• `performance.mark(markName)`: Създава маркер с времеви печат във времевата линия на производителността на браузъра. Използвате `mark`, за да посочите началото и края на конкретно събитие, което искате да измерите.
• `performance.measure(measureName, startMark, endMark)`: Изчислява продължителността между два маркера и създава запис за производителност от тип `measure`. `measureName` е уникален идентификатор за вашата персонализирана метрика.

Нека илюстрираме това с пример. Да предположим, че искате да измерите времето, необходимо за рендиране на конкретен компонент след взаимодействие с потребителя.

            
// Start measuring the rendering process
performance.mark('componentRenderStart');

// ... (Component rendering logic here) ...

// End measuring the rendering process
performance.mark('componentRenderEnd');

// Create a measure to calculate the duration
performance.measure('componentRenderTime', 'componentRenderStart', 'componentRenderEnd');

            

              
                Copy
              
            
          

Имплементиране на Performance Observer за персонализирани метрики

Сега, нека създадем Performance Observer, който да следи за записи от тип `measure` и да обработва данните от персонализираните метрики.

            
const observer = new PerformanceObserver((list) => {
  list.getEntriesByType('measure').forEach((entry) => {
    console.log(`Custom Metric: ${entry.name} - Duration: ${entry.duration}ms`);
    // In a real-world scenario, you would send this data to your analytics platform
    // Example:
    // trackCustomMetric(entry.name, entry.duration);
  });
});

observer.observe({ entryTypes: ['measure'] });

            

              
                Copy
              
            
          

Този фрагмент от код създава Performance Observer, който следи за записи от тип `measure`. Когато се създаде запис `measure` (чрез `performance.measure`), се изпълнява callback функцията на наблюдателя. Callback функцията обхожда събраните записи, записва името на метриката и продължителността в конзолата и в идеалния случай изпраща данните към платформа за анализи за по-нататъшен анализ.

Практически примери: Персонализирани метрики в действие

Нека разгледаме няколко практически примера за това как можете да използвате персонализирани метрики за наблюдение на конкретни аспекти от производителността на вашето приложение.

1. Измерване на времето за отговор на API

Проследяването на времето, необходимо за получаване на отговори от вашите бекенд API-та, е от решаващо значение за идентифициране на потенциални тесни места. Ето как можете да измерите времето за отговор на API:

            
async function fetchData() {
  performance.mark('apiCallStart');
  const response = await fetch('/api/data');
  performance.mark('apiCallEnd');
  performance.measure('apiResponseTime', 'apiCallStart', 'apiCallEnd');
  return response.json();
}

            

              
                Copy
              
            
          

Този фрагмент от код измерва времето, необходимо за извличане на данни от ендпойнта `/api/data`. Метриката `apiResponseTime` улавя цялата продължителност на API извикването, от началото на заявката до получаването на отговора.

2. Проследяване на времето за зареждане на изображения

Изображенията често са значителен фактор за производителността при зареждане на страници. Измерването на времето, необходимо за зареждане на изображения, може да ви помогне да идентифицирате прекалено големи изображения или бавни CDN-и.

            
const image = new Image();
image.onload = () => {
  performance.mark('imageLoadEnd');
  performance.measure('imageLoadTime', 'imageLoadStart', 'imageLoadEnd');
};
performance.mark('imageLoadStart');
image.src = 'https://example.com/image.jpg';

            

              
                Copy
              
            
          

Този фрагмент от код измерва времето, необходимо за зареждане на изображение от посочения URL. Метриката `imageLoadTime` улавя продължителността от началото на заявката за изображение до завършването на зареждането му.

3. Наблюдение на времето за изпълнение на скриптове от трети страни

Скриптовете от трети страни често могат да окажат значително влияние върху производителността на фронтенда. Измерването на времето им за изпълнение може да ви помогне да идентифицирате проблемни скриптове и да оптимизирате тяхното зареждане или изпълнение.

            
// Assuming the third-party script has a global function called 'thirdPartyScript'

performance.mark('thirdPartyScriptStart');
thirdPartyScript();
performance.mark('thirdPartyScriptEnd');
performance.measure('thirdPartyScriptExecutionTime', 'thirdPartyScriptStart', 'thirdPartyScriptEnd');

            

              
                Copy
              
            
          

Този фрагмент от код измерва времето за изпълнение на хипотетичен скрипт от трета страна. Метриката `thirdPartyScriptExecutionTime` улавя продължителността на изпълнението на скрипта.

4. Измерване на времето до интерактивност (TTI) за конкретни компоненти

Въпреки че TTI е стандартна метрика, можете да я персонализирате, за да измерите времето, необходимо на конкретни компоненти да станат интерактивни. Това ви позволява да определите кои компоненти допринасят най-много за общото TTI.

            
// After your component is fully rendered and interactive
performance.mark('componentInteractive');
performance.measure('componentTTI', 'componentRenderStart', 'componentInteractive');

            

              
                Copy
              
            
          

Този пример предполага, че `componentRenderStart` е бил дефиниран по-рано. Той измерва времето от момента, в който компонентът е започнал да се рендира, до момента, в който е напълно интерактивен.

Разширени техники и съображения

Освен основите, ето някои разширени техники и съображения за ефективно използване на Performance Observer и персонализирани метрики:

1. Използване на User Timing API за сложни сценарии

За по-сложни сценарии може да се наложи да създадете множество маркери и измервания, за да проследите различните фази на едно събитие. User Timing API предоставя гъвкав начин за управление на тези маркери и изчисления.

2. Използване на Long Tasks API

Long Tasks API може да помогне за идентифициране на задачи, които блокират основната нишка за продължителни периоди, което води до лошо потребителско изживяване. Можете да комбинирате това с персонализирани метрики, за да съпоставите дългите задачи с конкретни действия в приложението.

3. Флаг `buffered` и късно зареждащи се наблюдатели

Ако инициализирате вашия Performance Observer след като някои събития, свързани с производителността, вече са се случили, можете да използвате флага `buffered`, за да извлечете тези събития. Например:

            
const observer = new PerformanceObserver((list) => { /* ... */ });
observer.observe({ entryTypes: ['measure'], buffered: true });

            

              
                Copy
              
            
          

4. Throttling и Debouncing

В сценарии с висока честота, обмислете използването на throttling или debouncing при събирането на метрики, за да избегнете натоварване на производителността. Например, ако проследявате движенията на мишката, може да събирате данни само на всеки 100ms.

5. Агрегиране и анализ на данни

Суровите данни за производителност, събрани от Performance Observer, трябва да бъдат агрегирани и анализирани, за да предоставят смислени прозрения. Това обикновено включва изпращане на данните към платформа за анализи, като Google Analytics, New Relic или решение, създадено по поръчка. Уверете се, че вашата платформа за анализи може да обработва персонализирани метрики и предоставя необходимите възможности за отчитане.

6. Наблюдение на реални потребители (RUM)

За да получите реална представа за производителността на вашето приложение, внедрете Наблюдение на реални потребители (RUM). RUM събира данни за производителността от реални потребители в реални условия, предоставяйки ценни прозрения за това как вашето приложение се представя за различни потребители и устройства. Персонализираните метрики са съществена част от една цялостна RUM стратегия.

7. Съображения за сигурност

Бъдете внимателни по отношение на сигурността при събиране и предаване на данни за производителността. Избягвайте събирането на чувствителна потребителска информация и се уверете, че данните се предават сигурно (напр. чрез HTTPS).

Пример: Измерване на Time to First Byte (TTFB) с помощта на Resource Timing API

TTFB е времето, необходимо на браузъра да получи първия байт данни от сървъра. Въпреки че не е строго персонализирана метрика, дефинирана с `mark` и `measure`, това е ценен индикатор за производителност и може да бъде достъпен чрез Resource Timing API и наблюдаван с Performance Observer.

            
const ttfbObserver = new PerformanceObserver((list) => {
  list.getEntriesByType('resource').forEach((entry) => {
    if (entry.name === window.location.href) { // Check if it's the main document
      const ttfb = entry.responseStart - entry.startTime;
      console.log(`TTFB: ${ttfb}ms`);
      // Send ttfb to your analytics platform
    }
  });
});

ttfbObserver.observe({ type: 'resource', buffered: true });

            

              
                Copy
              
            
          

Съвместимост с различни браузъри

Performance Observer API се поддържа широко от съвременните браузъри. Въпреки това, винаги е добра практика да проверявате за съвместимост с браузърите и да предоставяте резервни механизми за по-стари браузъри. Можете да използвате polyfill или по-проста техника за измерване за браузъри, които не поддържат Performance Observer API.

            
if ('PerformanceObserver' in window) {
  // Use Performance Observer API
  const observer = new PerformanceObserver((list) => { /* ... */ });
  observer.observe({ entryTypes: ['measure'] });
} else {
  // Use a fallback mechanism (e.g., Date.now() for simple time measurements)
  console.warn('PerformanceObserver API not supported in this browser.');
}

            

              
                Copy
              
            
          

Най-добри практики за използване на персонализирани метрики

• Дефинирайте ясни цели: Кои конкретни аспекти на производителността искате да наблюдавате?
• Избирайте смислени имена на метрики: Използвайте описателни и последователни имена за вашите персонализирани метрики.
• Документирайте вашите метрики: Ясно документирайте целта и изчислението на всяка персонализирана метрика.
• Задайте бюджети за производителност: Дефинирайте приемливи прагове на производителност за вашите персонализирани метрики.
• Автоматизирайте събирането и анализа на данни: Интегрирайте събирането на персонализирани метрики във вашия процес на изграждане и аналитичен конвейер.
• Редовно преглеждайте и усъвършенствайте вашите метрики: С развитието на вашето приложение, нуждите ви от наблюдение на производителността може да се променят.

Заключение

Производителността на фронтенда е непрекъснато пътуване, а не дестинация. Като използвате API на Frontend Performance Observer и дефинирате персонализирани метрики, можете да придобиете по-дълбоко разбиране за производителността на вашето приложение и да идентифицирате области за подобрение. Този персонализиран подход към наблюдението на производителността ви дава възможност да оптимизирате потребителското изживяване и да предоставите по-бързо и по-отзивчиво уеб приложение. Не забравяйте постоянно да наблюдавате, анализирате и усъвършенствате вашите метрики, за да бъдете пред кривата и да гарантирате, че вашето приложение работи оптимално за всички потребители, независимо от тяхното местоположение или устройство.

Тази статия предостави изчерпателен преглед на персонализираните метрики с помощта на Performance Observer API. От решаващо значение е да адаптирате тези техники към специфичните нужди на вашето приложение и непрекъснато да наблюдавате и анализирате данните, за да вземате информирани решения относно оптимизацията на производителността.

За допълнително четене:

• PerformanceObserver API - MDN Web Docs
• performance.mark() - MDN Web Docs
• performance.measure() - MDN Web Docs