Metrik Kustom Performance Observer Frontend: Pengukuran Spesifik Aplikasi

Dalam dunia pengembangan web, memastikan kinerja frontend yang optimal adalah hal yang terpenting. Meskipun browser menawarkan berbagai metrik kinerja, metrik tersebut sering kali kurang dalam menangkap perilaku spesifik aplikasi. Di sinilah API Frontend Performance Observer dan kemampuan untuk mendefinisikan metrik kustom menjadi sangat berharga. Artikel ini akan memandu Anda melalui proses memanfaatkan Performance Observer untuk melacak metrik yang dibuat khusus, memberikan pandangan yang disesuaikan dengan lanskap kinerja aplikasi Anda.

Memahami Kebutuhan Metrik Kustom

Metrik kinerja browser standar, seperti First Contentful Paint (FCP), Largest Contentful Paint (LCP), dan Time to Interactive (TTI), menawarkan gambaran umum tentang pemuatan halaman dan responsivitas. Namun, metrik ini sering kali tidak secara akurat mencerminkan pengalaman pengguna dalam aplikasi spesifik Anda. Pertimbangkan skenario berikut:

• Aplikasi E-commerce: Waktu yang dibutuhkan untuk menambahkan item ke keranjang belanja atau menyelesaikan proses checkout.
• Platform Media Sosial: Latensi saat memuat feed pengguna atau memposting pembaruan.
• Dasbor Keuangan: Waktu yang diperlukan untuk menghitung dan menampilkan data keuangan yang kompleks.
• Aplikasi Pemetaan: Penundaan dalam memuat petak peta atau merender data geografis.

Tindakan spesifik aplikasi ini sangat penting bagi pengalaman pengguna tetapi tidak ditangkap secara langsung oleh metrik kinerja standar. Metrik kustom menjembatani kesenjangan ini, memungkinkan Anda untuk memantau kinerja fitur-fitur penting dan mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang perilaku pengguna.

Pengenalan API Performance Observer

API Performance Observer menyediakan mekanisme untuk mengamati dan mengumpulkan metrik kinerja saat terjadi di browser. Ini memungkinkan Anda untuk berlangganan jenis entri kinerja tertentu, seperti `paint`, `resource`, `navigation`, dan yang paling penting, `measure` dan `mark`. Pendekatan berbasis peristiwa ini memungkinkan Anda untuk bereaksi terhadap peristiwa kinerja secara real-time dan mengumpulkan data untuk analisis.

Komponen inti dari API Performance Observer adalah:

• Konstruktor `PerformanceObserver`: Membuat instance PerformanceObserver baru.
• Metode `observe()`: Menentukan jenis entri kinerja mana yang akan diamati.
• Metode `disconnect()`: Menghentikan observer dari mendengarkan entri kinerja.
• Metode `takeRecords()`: Mengembalikan semua entri kinerja yang telah di-buffer sejak panggilan terakhir.

Mendefinisikan Metrik Kustom menggunakan `mark` dan `measure`

API `mark` dan `measure` sangat fundamental untuk membuat metrik kinerja kustom. Berikut cara kerjanya:

• `performance.mark(markName)`: Membuat penanda berstempel waktu di timeline kinerja browser. Anda menggunakan `mark` untuk menunjukkan awal dan akhir dari suatu peristiwa spesifik yang ingin Anda ukur.
• `performance.measure(measureName, startMark, endMark)`: Menghitung durasi antara dua penanda dan membuat entri kinerja bertipe `measure`. `measureName` adalah pengenal unik untuk metrik kustom Anda.

Mari kita ilustrasikan ini dengan sebuah contoh. Misalkan Anda ingin mengukur waktu yang dibutuhkan untuk komponen tertentu dirender setelah interaksi pengguna.

            
// Mulai mengukur proses render
performance.mark('componentRenderStart');

// ... (Logika render komponen di sini) ...

// Selesai mengukur proses render
performance.mark('componentRenderEnd');

// Buat 'measure' untuk menghitung durasi
performance.measure('componentRenderTime', 'componentRenderStart', 'componentRenderEnd');

            

              
                Copy
              
            
          

Mengimplementasikan Performance Observer untuk Metrik Kustom

Sekarang, mari kita buat Performance Observer untuk mendengarkan entri `measure` dan memproses data metrik kustom.

            
const observer = new PerformanceObserver((list) => {
  list.getEntriesByType('measure').forEach((entry) => {
    console.log(`Metrik Kustom: ${entry.name} - Durasi: ${entry.duration}ms`);
    // Dalam skenario dunia nyata, Anda akan mengirimkan data ini ke platform analitik Anda
    // Contoh:
    // trackCustomMetric(entry.name, entry.duration);
  });
});

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

            

              
                Copy
              
            
          

Potongan kode ini membuat Performance Observer yang mendengarkan entri `measure`. Ketika entri `measure` dibuat (melalui `performance.measure`), fungsi callback observer dieksekusi. Fungsi callback tersebut melakukan iterasi melalui entri yang dikumpulkan, mencatat nama metrik dan durasi ke konsol, dan, idealnya, mengirimkan data ke platform analitik untuk analisis lebih lanjut.

Contoh Praktis: Metrik Kustom dalam Aksi

Mari kita jelajahi beberapa contoh praktis tentang bagaimana Anda dapat menggunakan metrik kustom untuk memantau aspek-aspek spesifik dari kinerja aplikasi Anda.

1. Mengukur Waktu Respons API

Melacak waktu yang dibutuhkan untuk menerima respons dari API backend Anda sangat penting untuk mengidentifikasi potensi hambatan. Berikut cara Anda dapat mengukur waktu respons 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
              
            
          

Potongan kode ini mengukur waktu yang dibutuhkan untuk mengambil data dari endpoint `/api/data`. Metrik `apiResponseTime` menangkap seluruh durasi panggilan API, dari awal permintaan hingga penerimaan respons.

2. Melacak Waktu Muat Gambar

Gambar sering kali menjadi faktor signifikan dalam kinerja pemuatan halaman. Mengukur waktu yang dibutuhkan gambar untuk dimuat dapat membantu Anda mengidentifikasi gambar yang terlalu besar atau CDN yang lambat.

            
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
              
            
          

Potongan kode ini mengukur waktu yang dibutuhkan sebuah gambar untuk dimuat dari URL yang ditentukan. Metrik `imageLoadTime` menangkap durasi dari awal permintaan gambar hingga selesainya pemuatan gambar.

3. Memantau Waktu Eksekusi Skrip Pihak Ketiga

Skrip pihak ketiga sering kali dapat berdampak signifikan pada kinerja frontend. Mengukur waktu eksekusinya dapat membantu Anda mengidentifikasi skrip yang bermasalah dan mengoptimalkan pemuatan atau eksekusinya.

            
// Asumsikan skrip pihak ketiga memiliki fungsi global bernama 'thirdPartyScript'

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

            

              
                Copy
              
            
          

Potongan kode ini mengukur waktu eksekusi dari skrip pihak ketiga hipotetis. Metrik `thirdPartyScriptExecutionTime` menangkap durasi eksekusi skrip tersebut.

4. Mengukur Time to Interactive (TTI) untuk Komponen Spesifik

Meskipun TTI adalah metrik standar, Anda dapat menyesuaikannya untuk mengukur waktu yang dibutuhkan komponen tertentu untuk menjadi interaktif. Ini memungkinkan Anda untuk menentukan komponen mana yang paling berkontribusi pada TTI secara keseluruhan.

            
// Setelah komponen Anda dirender sepenuhnya dan interaktif
performance.mark('componentInteractive');
performance.measure('componentTTI', 'componentRenderStart', 'componentInteractive');

            

              
                Copy
              
            
          

Contoh ini mengasumsikan `componentRenderStart` telah didefinisikan sebelumnya. Ini mengukur waktu dari saat komponen mulai dirender hingga saat komponen tersebut sepenuhnya interaktif.

Teknik dan Pertimbangan Lanjutan

Di luar dasar-dasarnya, berikut adalah beberapa teknik dan pertimbangan lanjutan untuk menggunakan Performance Observer dan metrik kustom secara efektif:

1. Menggunakan User Timing API untuk Skenario Kompleks

Untuk skenario yang lebih kompleks, Anda mungkin perlu membuat beberapa penanda dan ukuran untuk melacak fase yang berbeda dari suatu peristiwa. User Timing API menyediakan cara yang fleksibel untuk mengelola penanda dan perhitungan ini.

2. Memanfaatkan Long Tasks API

Long Tasks API dapat membantu mengidentifikasi tugas-tugas yang memblokir thread utama untuk waktu yang lama, yang menyebabkan pengalaman pengguna yang buruk. Anda dapat menggabungkan ini dengan metrik kustom untuk menghubungkan tugas-tugas panjang dengan tindakan aplikasi tertentu.

3. Flag 'Buffered' dan Observer yang Dimuat Terlambat

Jika Anda menginisialisasi Performance Observer setelah beberapa peristiwa kinerja telah terjadi, Anda dapat menggunakan flag `buffered` untuk mengambil peristiwa tersebut. Sebagai contoh:

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

            

              
                Copy
              
            
          

4. Throttling dan Debouncing

Dalam skenario frekuensi tinggi, pertimbangkan untuk melakukan throttling atau debouncing pada pengumpulan metrik Anda untuk menghindari overhead kinerja. Misalnya, jika Anda melacak gerakan mouse, Anda mungkin hanya mengumpulkan data setiap 100ms.

5. Agregasi dan Analisis Data

Data kinerja mentah yang dikumpulkan oleh Performance Observer perlu diagregasi dan dianalisis untuk memberikan wawasan yang berarti. Ini biasanya melibatkan pengiriman data ke platform analitik, seperti Google Analytics, New Relic, atau solusi yang dibuat khusus. Pastikan platform analitik Anda dapat menangani metrik kustom dan menyediakan kemampuan pelaporan yang diperlukan.

6. Real User Monitoring (RUM)

Untuk mendapatkan gambaran nyata tentang kinerja aplikasi Anda, terapkan Real User Monitoring (RUM). RUM mengumpulkan data kinerja dari pengguna nyata dalam kondisi dunia nyata, memberikan wawasan berharga tentang bagaimana kinerja aplikasi Anda untuk pengguna dan perangkat yang berbeda. Metrik kustom adalah bagian penting dari strategi RUM yang komprehensif.

7. Pertimbangan Keamanan

Berhati-hatilah dengan keamanan saat mengumpulkan dan mengirimkan data kinerja. Hindari mengumpulkan informasi pengguna yang sensitif dan pastikan data dikirimkan dengan aman (misalnya, menggunakan HTTPS).

Contoh: Mengukur Time to First Byte (TTFB) menggunakan Resource Timing API

TTFB adalah waktu yang dibutuhkan browser untuk menerima byte pertama data dari server. Meskipun bukan metrik kustom yang didefinisikan dengan `mark` dan `measure`, ini adalah indikator kinerja yang berharga dan dapat diakses melalui Resource Timing API dan diamati dengan Performance Observer.

            
const ttfbObserver = new PerformanceObserver((list) => {
  list.getEntriesByType('resource').forEach((entry) => {
    if (entry.name === window.location.href) { // Periksa apakah ini adalah dokumen utama
      const ttfb = entry.responseStart - entry.startTime;
      console.log(`TTFB: ${ttfb}ms`);
      // Kirim ttfb ke platform analitik Anda
    }
  });
});

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

            

              
                Copy
              
            
          

Kompatibilitas Lintas Browser

API Performance Observer didukung secara luas di seluruh browser modern. Namun, selalu merupakan praktik yang baik untuk memeriksa kompatibilitas browser dan menyediakan mekanisme fallback untuk browser yang lebih lama. Anda dapat menggunakan polyfill atau teknik pengukuran yang lebih sederhana untuk browser yang tidak mendukung API Performance Observer.

            
if ('PerformanceObserver' in window) {
  // Gunakan API Performance Observer
  const observer = new PerformanceObserver((list) => { /* ... */ });
  observer.observe({ entryTypes: ['measure'] });
} else {
  // Gunakan mekanisme fallback (mis., Date.now() untuk pengukuran waktu sederhana)
  console.warn('API PerformanceObserver tidak didukung di browser ini.');
}

            

              
                Copy
              
            
          

Praktik Terbaik untuk Menggunakan Metrik Kustom

• Tentukan tujuan yang jelas: Aspek kinerja spesifik apa yang ingin Anda pantau?
• Pilih nama metrik yang bermakna: Gunakan nama yang deskriptif dan konsisten untuk metrik kustom Anda.
• Dokumentasikan metrik Anda: Dokumentasikan dengan jelas tujuan dan perhitungan setiap metrik kustom.
• Tetapkan anggaran kinerja: Tentukan ambang batas kinerja yang dapat diterima untuk metrik kustom Anda.
• Otomatiskan pengumpulan dan analisis data: Integrasikan pengumpulan metrik kustom ke dalam proses build dan pipeline analitik Anda.
• Tinjau dan perbaiki metrik Anda secara teratur: Seiring perkembangan aplikasi Anda, kebutuhan pemantauan kinerja Anda mungkin berubah.

Kesimpulan

Kinerja frontend adalah perjalanan yang berkelanjutan, bukan tujuan akhir. Dengan memanfaatkan API Frontend Performance Observer dan mendefinisikan metrik kustom, Anda dapat memperoleh pemahaman yang lebih dalam tentang kinerja aplikasi Anda dan mengidentifikasi area untuk perbaikan. Pendekatan yang disesuaikan untuk pemantauan kinerja ini memberdayakan Anda untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna dan memberikan aplikasi web yang lebih cepat dan responsif. Ingatlah untuk secara konsisten memantau, menganalisis, dan menyempurnakan metrik Anda untuk tetap berada di depan kurva dan memastikan aplikasi Anda berkinerja optimal untuk semua pengguna, terlepas dari lokasi atau perangkat mereka.

Artikel ini memberikan gambaran komprehensif tentang metrik kustom menggunakan API Performance Observer. Sangat penting untuk menyesuaikan teknik ini dengan kebutuhan aplikasi spesifik Anda dan terus memantau serta menganalisis data untuk membuat keputusan yang tepat tentang optimisasi kinerja.

Bacaan lebih lanjut:

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