Frontend Performance Observerin mukautetut mittarit: Sovelluskohtainen mittaus

Web-kehityksen maailmassa optimaalisen frontend-suorituskyvyn varmistaminen on ensiarvoisen tärkeää. Vaikka selaimet tarjoavat useita suorituskykymittareita, ne eivät usein riitä sovelluskohtaisen käyttäytymisen mittaamiseen. Tässä kohtaa Frontend Performance Observer -rajapinta ja kyky määritellä mukautettuja mittareita tulevat korvaamattomiksi. Tämä artikkeli opastaa sinut hyödyntämään Performance Observeria räätälöityjen mittareiden seuraamiseen, tarjoten yksilöllisen näkymän sovelluksesi suorituskykyyn.

Mukautettujen mittareiden tarpeen ymmärtäminen

Selaimen standardit suorituskykymittarit, kuten First Contentful Paint (FCP), Largest Contentful Paint (LCP) ja Time to Interactive (TTI), antavat yleiskuvan sivun latautumisesta ja reagoivuudesta. Nämä mittarit eivät kuitenkaan usein kuvaa tarkasti käyttäjäkokemusta juuri sinun sovelluksessasi. Harkitse näitä skenaarioita:

• Verkkokauppasovellus: Aika, joka kuluu tuotteen lisäämiseen ostoskoriin tai kassaprosessin suorittamiseen.
• Sosiaalisen median alusta: Viive käyttäjien syötteiden lataamisessa tai päivitysten julkaisemisessa.
• Taloushallinnon kojelauta: Aika, joka tarvitaan monimutkaisten taloustietojen laskemiseen ja näyttämiseen.
• Karttasovellus: Viive karttapalojen lataamisessa tai maantieteellisen datan renderöinnissä.

Nämä sovelluskohtaiset toiminnot ovat kriittisiä käyttäjäkokemukselle, mutta standardit suorituskykymittarit eivät suoraan mittaa niitä. Mukautetut mittarit täyttävät tämän aukon, mahdollistaen kriittisten ominaisuuksien suorituskyvyn seurannan ja syvemmän ymmärryksen käyttäjien käyttäytymisestä.

Johdanto Performance Observer -rajapintaan

Performance Observer -rajapinta tarjoaa mekanismin suorituskykymittareiden tarkkailuun ja keräämiseen niiden tapahtuessa selaimessa. Sen avulla voit tilata tiettyjä suorituskykymerkintätyyppejä, kuten `paint`, `resource`, `navigation` ja, mikä tärkeintä, `measure` ja `mark`. Tämä tapahtumapohjainen lähestymistapa mahdollistaa reaaliaikaisen reagoinnin suorituskykytapahtumiin ja datan keräämisen analysoitavaksi.

Performance Observer -rajapinnan ydinkomponentit ovat:

• `PerformanceObserver`-konstruktori: Luo uuden PerformanceObserver-instanssin.
• `observe()`-metodi: Määrittelee, mitä suorituskykymerkintätyyppejä tarkkaillaan.
• `disconnect()`-metodi: Lopettaa observerin kuuntelemasta suorituskykymerkintöjä.
• `takeRecords()`-metodi: Palauttaa kaikki puskuroituneet suorituskykymerkinnät edellisen kutsun jälkeen.

Mukautettujen mittareiden määrittely `mark`- ja `measure`-metodeilla

`mark`- ja `measure`-rajapinnat ovat perustavanlaatuisia mukautettujen suorituskykymittareiden luomisessa. Näin ne toimivät:

• `performance.mark(markName)`: Luo aikaleimatun merkinnän selaimen suorituskyky-aikajanalle. Käytät `mark`-metodia osoittamaan mitattavan tapahtuman alun ja lopun.
• `performance.measure(measureName, startMark, endMark)`: Laskee kahden merkinnän välisen keston ja luo `measure`-tyyppisen suorituskykymerkinnän. `measureName` on yksilöllinen tunniste mukautetulle mittarillesi.

Havainnollistetaan tätä esimerkillä. Oletetaan, että haluat mitata ajan, joka kuluu tietyn komponentin renderöintiin käyttäjän vuorovaikutuksen jälkeen.

            
// Aloitetaan renderöintiprosessin mittaus
performance.mark('componentRenderStart');

// ... (Komponentin renderöintilogiikka tähän) ...

// Lopetetaan renderöintiprosessin mittaus
performance.mark('componentRenderEnd');

// Luodaan mittari keston laskemiseksi
performance.measure('componentRenderTime', 'componentRenderStart', 'componentRenderEnd');

            

              
                Copy
              
            
          

Performance Observerin käyttöönotto mukautetuille mittareille

Luodaan nyt Performance Observer kuuntelemaan `measure`-merkintöjä ja käsittelemään mukautettujen mittareiden dataa.

            
const observer = new PerformanceObserver((list) => {
  list.getEntriesByType('measure').forEach((entry) => {
    console.log(`Custom Metric: ${entry.name} - Duration: ${entry.duration}ms`);
    // Todellisessa sovelluksessa tämä data lähetettäisiin analytiikka-alustallesi
    // Esimerkki:
    // trackCustomMetric(entry.name, entry.duration);
  });
});

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

            

              
                Copy
              
            
          

Tämä koodinpätkä luo Performance Observerin, joka kuuntelee `measure`-merkintöjä. Kun `measure`-merkintä luodaan (`performance.measure`-kutsulla), observerin takaisinkutsufunktio suoritetaan. Takaisinkutsufunktio käy läpi kerätyt merkinnät, kirjaa mittarin nimen ja keston konsoliin ja, ihannetapauksessa, lähettää datan analytiikka-alustalle jatkoanalyysiä varten.

Käytännön esimerkkejä: Mukautetut mittarit toiminnassa

Katsotaan useita käytännön esimerkkejä siitä, miten voit käyttää mukautettuja mittareita sovelluksesi tiettyjen suorituskyvyn osa-alueiden seurantaan.

1. API-vastausajan mittaaminen

Taustajärjestelmän API-kutsujen vastausaikojen seuraaminen on ratkaisevan tärkeää mahdollisten pullonkaulojen tunnistamisessa. Näin voit mitata API-vastausaikaa:

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

            

              
                Copy
              
            
          

Tämä koodinpätkä mittaa ajan, joka kuluu datan noutamiseen `/api/data`-päätepisteestä. `apiResponseTime`-mittari kattaa koko API-kutsun keston pyynnön alusta vastauksen vastaanottamiseen.

2. Kuvan latausajan seuraaminen

Kuvat ovat usein merkittävä tekijä sivun lataussuorituskyvyssä. Kuvien latausaikojen mittaaminen voi auttaa tunnistamaan ylisuuret kuvat tai hitaat CDN-verkot.

            
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
              
            
          

Tämä koodinpätkä mittaa ajan, joka kuluu kuvan latautumiseen määritetystä URL-osoitteesta. `imageLoadTime`-mittari kattaa keston kuvapyynnön alusta kuvan latautumisen loppuun.

3. Kolmannen osapuolen skriptien suoritusajan seuranta

Kolmannen osapuolen skriptit voivat usein vaikuttaa merkittävästi frontend-suorituskykyyn. Niiden suoritusajan mittaaminen voi auttaa tunnistamaan ongelmallisia skriptejä ja optimoimaan niiden latausta tai suoritusta.

            
// Olettaen, että kolmannen osapuolen skriptillä on globaali funktio nimeltä 'thirdPartyScript'

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

            

              
                Copy
              
            
          

Tämä koodinpätkä mittaa hypoteettisen kolmannen osapuolen skriptin suoritusajan. `thirdPartyScriptExecutionTime`-mittari kattaa skriptin suorituksen keston.

4. Komponenttikohtaisen interaktiivisuusajan (TTI) mittaaminen

Vaikka TTI on standardimittari, voit mukauttaa sitä mittaamaan aikaa, joka kuluu tiettyjen komponenttien interaktiiviseksi tulemiseen. Tämä mahdollistaa niiden komponenttien tunnistamisen, jotka eniten vaikuttavat kokonais-TTI:hin.

            
// Kun komponenttisi on täysin renderöity ja interaktiivinen
performance.mark('componentInteractive');
performance.measure('componentTTI', 'componentRenderStart', 'componentInteractive');

            

              
                Copy
              
            
          

Tämä esimerkki olettaa, että `componentRenderStart` on määritelty aiemmin. Se mittaa ajan komponentin renderöinnin alusta siihen, kun se on täysin interaktiivinen.

Edistyneet tekniikat ja huomioitavat asiat

Perusteiden lisäksi tässä on joitakin edistyneitä tekniikoita ja huomioita Performance Observerin ja mukautettujen mittareiden tehokkaaseen käyttöön:

1. User Timing API:n käyttö monimutkaisissa skenaarioissa

Monimutkaisemmissa skenaarioissa saatat joutua luomaan useita merkintöjä ja mittareita seurataksesi tapahtuman eri vaiheita. User Timing API tarjoaa joustavan tavan hallita näitä merkintöjä ja laskelmia.

2. Long Tasks API:n hyödyntäminen

Long Tasks API voi auttaa tunnistamaan tehtäviä, jotka blokkaavat pääsäiettä pitkiä aikoja, johtaen huonoon käyttäjäkokemukseen. Voit yhdistää tämän mukautettuihin mittareihin korreloidaksesi pitkiä tehtäviä tiettyihin sovelluksen toimiin.

3. Buffered-lippu ja myöhään latautuvat observerit

Jos alustat Performance Observerin sen jälkeen, kun jotkin suorituskykytapahtumat ovat jo tapahtuneet, voit käyttää `buffered`-lippua noutaaksesi kyseiset tapahtumat. Esimerkiksi:

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

            

              
                Copy
              
            
          

4. Throttling ja debouncing

Tilanteissa, joissa tapahtumia on paljon, harkitse mittareiden keräämisen rajoittamista (throttling) tai viivästämistä (debouncing) suorituskyvyn ylikuormituksen välttämiseksi. Esimerkiksi, jos seuraat hiiren liikkeitä, saatat kerätä dataa vain 100 millisekunnin välein.

5. Datan aggregointi ja analysointi

Performance Observerin keräämä raaka suorituskykydata on aggregoitava ja analysoitava, jotta siitä saadaan mielekkäitä oivalluksia. Tämä tarkoittaa yleensä datan lähettämistä analytiikka-alustalle, kuten Google Analytics, New Relic tai itse rakennettu ratkaisu. Varmista, että analytiikka-alustasi pystyy käsittelemään mukautettuja mittareita ja tarjoaa tarvittavat raportointiominaisuudet.

6. Todellisten käyttäjien seuranta (RUM)

Saadaksesi todellisen kuvan sovelluksesi suorituskyvystä, ota käyttöön todellisten käyttäjien seuranta (Real User Monitoring, RUM). RUM kerää suorituskykydataa oikeilta käyttäjiltä todellisissa olosuhteissa, tarjoten arvokasta tietoa siitä, miten sovelluksesi toimii eri käyttäjille ja laitteille. Mukautetut mittarit ovat olennainen osa kattavaa RUM-strategiaa.

7. Turvallisuusnäkökohdat

Ole tietoinen turvallisuudesta kerätessäsi ja lähettäessäsi suorituskykydataa. Vältä arkaluonteisten käyttäjätietojen keräämistä ja varmista, että data siirretään turvallisesti (esim. käyttämällä HTTPS-yhteyttä).

Esimerkki: Time to First Byte (TTFB) -mittaus Resource Timing API:n avulla

TTFB on aika, joka kuluu selaimelta ensimmäisen tavun vastaanottamiseen palvelimelta. Vaikka se ei olekaan tarkasti ottaen `mark`- ja `measure`-metodeilla määritelty mukautettu mittari, se on arvokas suorituskykyindikaattori, ja siihen pääsee käsiksi Resource Timing API:n kautta ja sitä voidaan tarkkailla Performance Observerilla.

            
const ttfbObserver = new PerformanceObserver((list) => {
  list.getEntriesByType('resource').forEach((entry) => {
    if (entry.name === window.location.href) { // Tarkista, onko kyseessä päädokumentti
      const ttfb = entry.responseStart - entry.startTime;
      console.log(`TTFB: ${ttfb}ms`);
      // Lähetä ttfb analytiikka-alustallesi
    }
  });
});

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

            

              
                Copy
              
            
          

Selainyhteensopivuus

Performance Observer -rajapinta on laajalti tuettu moderneissa selaimissa. On kuitenkin aina hyvä käytäntö tarkistaa selaimen yhteensopivuus ja tarjota varamekanismeja vanhemmille selaimille. Voit käyttää polyfilliä tai yksinkertaisempaa mittaustekniikkaa selaimille, jotka eivät tue Performance Observer -rajapintaa.

            
if ('PerformanceObserver' in window) {
  // Käytä Performance Observer -rajapintaa
  const observer = new PerformanceObserver((list) => { /* ... */ });
  observer.observe({ entryTypes: ['measure'] });
} else {
  // Käytä varamekanismia (esim. Date.now() yksinkertaisiin aikamittauksiin)
  console.warn('PerformanceObserver API not supported in this browser.');
}

            

              
                Copy
              
            
          

Parhaat käytännöt mukautettujen mittareiden käyttöön

• Määrittele selkeät tavoitteet: Mitä tiettyjä suorituskyvyn osa-alueita haluat seurata?
• Valitse merkityksellisiä mittareiden nimiä: Käytä kuvaavia ja johdonmukaisia nimiä mukautetuille mittareillesi.
• Dokumentoi mittarisi: Dokumentoi selkeästi kunkin mukautetun mittarin tarkoitus ja laskentatapa.
• Aseta suorituskykybudjetit: Määrittele hyväksyttävät suorituskykykynnykset mukautetuille mittareillesi.
• Automatisoi datan kerääminen ja analysointi: Integroi mukautettujen mittareiden kerääminen osaksi build-prosessiasi ja analytiikkaputkeasi.
• Tarkastele ja hienosäädä mittareitasi säännöllisesti: Sovelluksesi kehittyessä myös suorituskyvyn seurantatarpeesi voivat muuttua.

Yhteenveto

Frontend-suorituskyky on jatkuva matka, ei päämäärä. Hyödyntämällä Frontend Performance Observer -rajapintaa ja määrittelemällä mukautettuja mittareita voit saada syvemmän ymmärryksen sovelluksesi suorituskyvystä ja tunnistaa parannuskohteita. Tämä räätälöity lähestymistapa suorituskyvyn seurantaan antaa sinulle mahdollisuuden optimoida käyttäjäkokemusta ja toimittaa nopeamman, reagoivamman verkkosovelluksen. Muista seurata, analysoida ja hienosäätää mittareitasi johdonmukaisesti pysyäksesi kehityksen kärjessä ja varmistaaksesi, että sovelluksesi toimii optimaalisesti kaikille käyttäjille heidän sijainnistaan tai laitteestaan riippumatta.

Tämä artikkeli tarjosi kattavan yleiskatsauksen mukautettujen mittareiden käytöstä Performance Observer -rajapinnan avulla. On ratkaisevan tärkeää soveltaa näitä tekniikoita oman sovelluksesi tarpeisiin ja seurata sekä analysoida dataa jatkuvasti tehdäkseen perusteltuja päätöksiä suorituskyvyn optimoinnista.

Lisälukemista:

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