JavaScript modulių profiliavimas: išsami našumo analizė

Šiuolaikinės interneto svetainių kūrimo pasaulyje našumas yra ne tik funkcija, bet ir pagrindinis reikalavimas teigiamai vartotojo patirčiai. Vartotojai visame pasaulyje, naudodami įvairius įrenginius – nuo aukštos klasės stacionarių kompiuterių iki mažos galios mobiliųjų telefonų – tikisi, kad interneto programos veiks greitai ir sklandžiai. Kelių šimtų milisekundžių vėlavimas gali nulemti skirtumą tarp konversijos ir prarasto kliento. Programoms tampant vis sudėtingesnėms, jos dažnai kuriamos iš šimtų, o gal net tūkstančių JavaScript modulių. Nors toks moduliškumas puikiai tinka palaikomumui ir mastelio keitimui, jis sukelia esminį iššūkį: nustatyti, kurios iš šių daugelio dalių lėtina visą sistemą. Štai čia ir pasitarnauja JavaScript modulių profiliavimas.

Modulių profiliavimas – tai sistemingas individualių JavaScript modulių našumo charakteristikų analizės procesas. Tai perėjimas nuo neaiškių jausmų, kad „programa veikia lėtai“, prie duomenimis pagrįstų įžvalgų, pavyzdžiui, „`data-visualization` modulis prideda 500 KB prie mūsų pradinio paketo ir blokuoja pagrindinę giją 200 ms jo inicializavimo metu.“ Šis vadovas suteiks išsamią apžvalgą apie įrankius, technikas ir mąstyseną, reikalingą efektyviam jūsų JavaScript modulių profiliavimui, leidžiančiam kurti greitesnes, efektyvesnes programas pasaulinei auditorijai.

Kodėl modulių profiliavimas yra svarbus

Neefektyvių modulių poveikis dažnai yra kaip „mirtis nuo tūkstančio įpjovimų“. Vienas, prastai veikiantis modulis gali būti nepastebimas, tačiau dešimčių tokių modulių bendras poveikis gali paralyžiuoti programą. Supratimas, kodėl tai svarbu, yra pirmas žingsnis optimizavimo link.

Poveikis pagrindiniams interneto gyvybingumo rodikliams (Core Web Vitals)

Google „Core Web Vitals“ – tai metrikų rinkinys, matuojantis realią vartotojo patirtį įkėlimo našumo, interaktyvumo ir vizualinio stabilumo atžvilgiu. JavaScript moduliai tiesiogiai veikia šiuos rodiklius:

• Didžiausio turinio elemento atvaizdavimas (LCP): Dideli JavaScript paketai gali blokuoti pagrindinę giją, vėlindami svarbaus turinio atvaizdavimą ir neigiamai veikdami LCP.
• Sąveika iki kito atvaizdavimo (INP): Šis rodiklis matuoja reakcijos greitį. Daug procesoriaus resursų reikalaujantys moduliai, vykdantys ilgas užduotis, gali blokuoti pagrindinę giją, neleisdami naršyklei reaguoti į vartotojo sąveikas, pavyzdžiui, paspaudimus ar klavišų paspaudimus, kas lemia aukštą INP.
• Kaupiamasis maketo poslinkis (CLS): JavaScript, kuris manipuliuoja DOM, nerezervuodamas vietos, gali sukelti netikėtus maketo poslinkius, pakenkdamas CLS balui.

Paketo dydis ir tinklo delsa

Kiekvienas importuojamas modulis padidina galutinį jūsų programos paketo dydį. Vartotojui regione su greitu šviesolaidiniu internetu papildomų 200 KB atsisiuntimas gali būti nereikšmingas. Tačiau vartotojui su lėtesniu 3G ar 4G tinklu kitoje pasaulio dalyje tie patys 200 KB gali pridėti kelias sekundes prie pradinio įkėlimo laiko. Modulių profiliavimas padeda nustatyti didžiausius jūsų paketo dydžio kaltininkus, leidžiant priimti pagrįstus sprendimus, ar priklausomybė yra verta savo svorio.

CPU vykdymo kaina

Modulio našumo kaina nesibaigia jį atsisiuntus. Naršyklė tada turi apdoroti, sukompiliuoti ir įvykdyti JavaScript kodą. Modulis, kuris yra mažo failo dydžio, vis tiek gali būti skaičiavimo požiūriu brangus, sunaudodamas daug procesoriaus laiko ir baterijos energijos, ypač mobiliuosiuose įrenginiuose. Dinaminis profiliavimas yra būtinas norint nustatyti šiuos daug procesoriaus resursų reikalaujančius modulius, kurie sukelia lėtumą ir strigimą vartotojo sąveikų metu.

Kodo būklė ir palaikomumas

Profiliavimas dažnai atkreipia dėmesį į problemines jūsų kodo bazės vietas. Modulis, kuris nuolat yra našumo kliūtis, gali būti prastų architektūrinių sprendimų, neefektyvių algoritmų ar priklausomybės nuo išpūstos trečiosios šalies bibliotekos ženklas. Šių modulių nustatymas yra pirmas žingsnis link jų pertvarkymo, pakeitimo ar geresnių alternatyvų radimo, galiausiai pagerinant ilgalaikę jūsų projekto būklę.

Du modulių profiliavimo ramsčiai

Efektyvų modulių profiliavimą galima suskirstyti į dvi pagrindines kategorijas: statinę analizę, kuri atliekama prieš paleidžiant kodą, ir dinaminę analizę, kuri vyksta kodo vykdymo metu.

1 ramstis: Statinė analizė – paketo analizė prieš diegimą

Statinė analizė apima jūsų programos sukurto paketo patikrinimą, jo nepaleidžiant naršyklėje. Pagrindinis tikslas čia – suprasti jūsų JavaScript paketų sudėtį ir dydį.

Pagrindinis įrankis: Paketų analizatoriai

Paketų analizatoriai yra nepakeičiami įrankiai, kurie analizuoja jūsų sudarymo (angl. build) išvestį ir generuoja interaktyvią vizualizaciją, paprastai medžio žemėlapį (treemap), rodantį kiekvieno modulio ir priklausomybės dydį jūsų pakete. Tai leidžia iš karto pamatyti, kas užima daugiausiai vietos.

• Webpack Bundle Analyzer: Populiariausias pasirinkimas projektuose, naudojančiuose Webpack. Jis pateikia aiškų, spalvomis koduotą medžio žemėlapį, kuriame kiekvieno stačiakampio plotas yra proporcingas modulio dydžiui. Užvedus pelės žymeklį ant skirtingų sekcijų, galima matyti neapdoroto failo dydį, apdoroto (parsed) dydį ir suglaudinto (gzipped) dydį, kas suteikia pilną vaizdą apie modulio kainą.
• Rollup Plugin Visualizer: Panašus įrankis kūrėjams, naudojantiems Rollup paketų ruošėją. Jis generuoja HTML failą, kuris vizualizuoja jūsų paketo sudėtį, padėdamas nustatyti dideles priklausomybes.
• Source Map Explorer: Šis įrankis veikia su bet kuriuo paketų ruošėju, kuris gali generuoti šaltinio žemėlapius (source maps). Jis analizuoja sukompiliuotą kodą ir naudoja šaltinio žemėlapį, kad susietų jį atgal su jūsų originaliais šaltinio failais. Tai ypač naudinga nustatant, kurios jūsų paties kodo dalys, o ne tik trečiųjų šalių priklausomybės, prisideda prie išpūtimo.

Praktinė įžvalga: Integruokite paketo analizatorių į savo nuolatinės integracijos (CI) procesą. Nustatykite užduotį, kuri nepavyktų, jei konkretaus paketo dydis padidėtų daugiau nei tam tikra riba (pvz., 5%). Šis proaktyvus požiūris neleidžia dydžio regresijoms niekada pasiekti produkcinės aplinkos.

2 ramstis: Dinaminė analizė – profiliavimas vykdymo metu

Statinė analizė parodo, kas yra jūsų pakete, bet neparodo, kaip tas kodas elgiasi jį paleidus. Dinaminė analizė apima jūsų programos našumo matavimą jai veikiant realioje aplinkoje, pavyzdžiui, naršyklėje ar Node.js procese. Čia dėmesys skiriamas procesoriaus naudojimui, vykdymo laikui ir atminties suvartojimui.

Pagrindinis įrankis: Naršyklės kūrėjo įrankiai (našumo skiltis)

Našumo (angl. Performance) skiltis naršyklėse, tokiose kaip Chrome, Firefox ir Edge, yra galingiausias dinaminės analizės įrankis. Ji leidžia įrašyti išsamią laiko juostą apie viską, ką daro naršyklė, nuo tinklo užklausų iki atvaizdavimo ir scenarijų vykdymo.

• Liepsnos diagrama (angl. Flame Chart): Tai yra centrinė vizualizacija našumo skiltyje. Ji rodo pagrindinės gijos veiklą laikui bėgant. Ilgi, platūs blokai „Main“ takelyje yra „Ilgos užduotys“ (Long Tasks), kurios blokuoja vartotojo sąsają ir lemia prastą vartotojo patirtį. Priartinus šias užduotis, galima pamatyti JavaScript iškvietimų dėklą (call stack) – vaizdą iš viršaus į apačią, kuri funkcija iškvietė kurią funkciją – leidžiantį atsekti problemos šaltinį iki konkretaus modulio.
• „Bottom-Up“ ir „Call Tree“ skiltys: Šios skiltys pateikia apibendrintus duomenis iš įrašymo. „Bottom-Up“ vaizdas yra ypač naudingas, nes jame išvardijamos funkcijos, kurių vykdymas užtruko daugiausiai individualaus laiko. Galite rūšiuoti pagal „Bendrą laiką“ (Total Time), kad pamatytumėte, kurios funkcijos, o kartu ir kurie moduliai, buvo labiausiai skaičiavimo požiūriu brangūs įrašymo laikotarpiu.

Technika: Individualizuotos našumo žymos su performance.measure()

Nors liepsnos diagrama puikiai tinka bendrai analizei, kartais reikia išmatuoti labai konkrečios operacijos trukmę. Naršyklės integruota „Performance API“ tam puikiai tinka.

Galite sukurti individualizuotas laiko žymes (angl. marks) ir išmatuoti trukmę tarp jų. Tai neįtikėtinai naudinga profiliuojant modulio inicializavimą ar konkrečios funkcijos vykdymą.

Dinamiškai importuojamo modulio profiliavimo pavyzdys:

            async function loadAndRunHeavyModule() {
  performance.mark('heavy-module-start');

  try {
    const heavyModule = await import('./heavy-module.js');
    heavyModule.doComplexCalculation();
  } catch (error) {
    console.error("Failed to load module", error);
  } finally {
    performance.mark('heavy-module-end');
    performance.measure(
      'Heavy Module Load and Execution',
      'heavy-module-start',
      'heavy-module-end'
    );
  }
}

            

              
                Copy
              
            
          

Kai įrašysite našumo profilį, šis individualizuotas „Heavy Module Load and Execution“ matavimas atsiras „Timings“ takelyje, suteikdamas jums tikslią, išskirtinę tos operacijos metriką.

Profiliavimas Node.js aplinkoje

Serverio pusės atvaizdavimui (SSR) ar foninėms (angl. back-end) programoms negalite naudoti naršyklės kūrėjo įrankių. Node.js turi integruotą profiliuotoją, veikiantį V8 variklio pagrindu. Galite paleisti savo scenarijų su --prof vėliavėle, kuri sugeneruoja žurnalo failą. Šį failą vėliau galima apdoroti su --prof-process vėliavėle, kad gautumėte žmogui skaitomą funkcijų vykdymo laikų analizę, padedančią nustatyti problemas jūsų serverio pusės moduliuose.

Praktinė modulių profiliavimo eiga

Statinės ir dinaminės analizės sujungimas į struktūrizuotą darbo eigą yra raktas į efektyvų optimizavimą. Vykdykite šiuos žingsnius, kad sistemingai diagnozuotumėte ir išspręstumėte našumo problemas.

1 žingsnis: Pradėkite nuo statinės analizės (lengviausiai pasiekiami vaisiai)

Visada pradėkite nuo paketo analizatoriaus paleidimo savo produkcinės versijos sudarymui (angl. production build). Tai greičiausias būdas rasti dideles problemas. Ieškokite:

• Didelės, monolitinės bibliotekos: Ar yra didžiulė grafikų ar pagalbinių funkcijų biblioteka, iš kurios naudojate tik kelias funkcijas?
• Pasikartojančios priklausomybės: Ar netyčia įtraukiate kelias tos pačios bibliotekos versijas?
• Moduliai be „tree-shaking“ optimizacijos: Ar biblioteka nėra sukonfigūruota „tree-shaking“ optimizacijai, dėl ko įtraukiamas visas jos kodas, net jei importuojate tik vieną dalį?

Remdamiesi šia analize, galite imtis neatidėliotinų veiksmų. Pavyzdžiui, jei matote, kad `moment.js` sudaro didelę jūsų paketo dalį, galite ištirti galimybę pakeisti ją mažesne alternatyva, pavyzdžiui, `date-fns` ar `day.js`, kurios yra labiau modulinės ir geriau pritaikytos „tree-shaking“.

2 žingsnis: Nustatykite pradinį našumo lygį

Prieš atlikdami bet kokius pakeitimus, jums reikia pradinio matavimo. Atidarykite savo programą inkognito naršyklės lange (kad išvengtumėte plėtinių trukdžių) ir naudokite kūrėjo įrankių našumo skiltį, kad įrašytumėte pagrindinę vartotojo eigą. Tai gali būti pradinis puslapio įkėlimas, produkto paieška ar prekės įdėjimas į krepšelį. Išsaugokite šį našumo profilį. Tai yra jūsų „prieš“ momentinė nuotrauka. Užsirašykite pagrindinius rodiklius, tokius kaip bendras blokavimo laikas (TBT) ir ilgiausios užduoties trukmę.

3 žingsnis: Dinaminis profiliavimas ir hipotezių tikrinimas

Dabar suformuluokite hipotezę remdamiesi statine analize arba vartotojų pranešimais. Pavyzdžiui: „Manau, kad ProductFilter modulis sukelia strigimą, kai vartotojai pasirenka kelis filtrus, nes jam reikia iš naujo atvaizduoti didelį sąrašą.“

Patikrinkite šią hipotezę įrašydami našumo profilį, specialiai atlikdami šį veiksmą. Priartinkite liepsnos diagramą lėtumo momentais. Ar matote ilgas užduotis, kylančias iš funkcijų, esančių `ProductFilter.js` faile? Naudokite „Bottom-Up“ skiltį, kad patvirtintumėte, jog funkcijos iš šio modulio sunaudoja didelę dalį bendro vykdymo laiko. Šie duomenys patvirtina jūsų hipotezę.

4 žingsnis: Optimizuokite ir išmatuokite iš naujo

Turėdami patvirtintą hipotezę, dabar galite įgyvendinti tikslinę optimizaciją. Tinkama strategija priklauso nuo problemos:

• Dideliems moduliams pradinio įkėlimo metu: Naudokite dinaminį import(), kad padalintumėte kodą (code-splitting) ir modulis būtų įkeltas tik tada, kai vartotojas pereina prie tos funkcijos.
• Daug procesoriaus resursų reikalaujančioms funkcijoms: Pertvarkykite algoritmą, kad jis būtų efektyvesnis. Ar galite įsiminti (memoize) funkcijos rezultatus, kad išvengtumėte perskaičiavimo kiekvieno atvaizdavimo metu? Ar galite perkelti darbą į „Web Worker“, kad atlaisvintumėte pagrindinę giją?
• Išpūstoms priklausomybėms: Pakeiskite sunkią biblioteką lengvesne, labiau specializuota alternatyva.

Įgyvendinę pataisymą, pakartokite 2 žingsnį. Įrašykite naują tos pačios vartotojo eigos našumo profilį ir palyginkite jį su pradiniu. Ar rodikliai pagerėjo? Ar ilga užduotis dingo ar žymiai sutrumpėjo? Šis matavimo žingsnis yra labai svarbus, siekiant užtikrinti, kad jūsų optimizacija turėjo norimą poveikį.

5 žingsnis: Automatizuokite ir stebėkite

Našumas nėra vienkartinė užduotis. Norėdami išvengti regresijų, turite automatizuoti procesą.

• Našumo biudžetai: Naudokite įrankius, tokius kaip Lighthouse CI, kad nustatytumėte našumo biudžetus (pvz., TBT turi būti mažesnis nei 200 ms, pagrindinio paketo dydis – mažesnis nei 250 KB). Jūsų CI procesas turėtų sustabdyti sudarymą, jei šie biudžetai viršijami.
• Realių vartotojų stebėjimas (RUM): Integruokite RUM įrankį, kad rinktumėte našumo duomenis iš jūsų tikrų vartotojų visame pasaulyje. Tai suteiks jums įžvalgų apie tai, kaip jūsų programa veikia skirtinguose įrenginiuose, tinkluose ir geografinėse vietovėse, padedant rasti problemas, kurias galite praleisti testuodami vietoje.

Dažniausios klaidos ir kaip jų išvengti

Gilinantis į profiliavimą, atkreipkite dėmesį į šias dažnas klaidas:

• Profiliavimas kūrimo (development) režimu: Niekada neprofiluokite kūrimo serverio versijos. Kūrimo versijos apima papildomą kodą greitam perkrovimui (hot-reloading) ir derinimui, jos nėra sumažintos (minified) ir nėra optimizuotos našumui. Visada profiliuokite produkcinei aplinkai artimą versiją.
• Tinklo ir procesoriaus lėtinimo ignoravimas: Jūsų kūrėjo kompiuteris tikėtinai yra daug galingesnis nei vidutinio vartotojo įrenginys. Naudokite lėtinimo funkcijas savo naršyklės kūrėjo įrankiuose, kad imituotumėte lėtesnius tinklo ryšius (pvz., „Fast 3G“) ir lėtesnius procesorius (pvz., „4x slowdown“), kad gautumėte realistiškesnį vartotojo patirties vaizdą.
• Sutelktas dėmesys į mikrooptimizacijas: Pareto principas (80/20 taisyklė) taikomas ir našumui. Nešvaistykite dienų optimizuodami funkciją, kuri sutaupo 2 milisekundes, jei yra kitas modulis, blokuojantis pagrindinę giją 300 milisekundžių. Visada pirmiausia spręskite didžiausias problemas. Liepsnos diagrama padeda jas lengvai pastebėti.
• Trečiųjų šalių scenarijų pamiršimas: Jūsų programos našumą veikia visas kodas, kurį ji vykdo, ne tik jūsų pačių. Trečiųjų šalių scenarijai, skirti analitikai, reklamai ar klientų aptarnavimo valdikliams, dažnai yra pagrindiniai našumo problemų šaltiniai. Profiluokite jų poveikį ir apsvarstykite galimybę juos įkelti tingiai (lazy-loading) ar rasti lengvesnes alternatyvas.

Išvada: Profiliavimas kaip nuolatinė praktika

JavaScript modulių profiliavimas yra esminis įgūdis kiekvienam šiuolaikiniam interneto svetainių kūrėjui. Jis paverčia našumo optimizavimą iš spėlionių į duomenimis pagrįstą mokslą. Įvaldę du analizės ramsčius – statinį paketo patikrinimą ir dinaminį vykdymo laiko profiliavimą – jūs įgyjate galimybę tiksliai nustatyti ir išspręsti našumo problemas jūsų programose.

Nepamirškite laikytis sistemingos darbo eigos: analizuokite savo paketą, nustatykite pradinį lygį, suformuluokite ir patikrinkite hipotezę, optimizuokite ir išmatuokite iš naujo. Svarbiausia, integruokite našumo analizę į savo kūrimo ciklą per automatizavimą ir nuolatinį stebėjimą. Našumas nėra kelionės tikslas, o nuolatinė kelionė. Pavertę profiliavimą reguliaria praktika, jūs įsipareigojate kurti greitesnes, prieinamesnes ir malonesnes interneto patirtis visiems savo vartotojams, nesvarbu, kurioje pasaulio vietoje jie būtų.