Performance Observer API: atskleiskite vykdymo laiko našumo metriką ir kliūčių analizę

Šiuolaikiniame reikliame skaitmeniniame pasaulyje nepriekaištingos ir greitai reaguojančios vartotojo patirties užtikrinimas yra svarbiausias. Lėtas įkėlimo laikas ir trūkinėjanti sąveika gali greitai sukelti vartotojų nusivylimą ir pasitraukimą. „Performance Observer“ API suteikia galingą mechanizmą vykdymo laiko našumui stebėti ir analizuoti, leidžiantį kūrėjams nustatyti kliūtis ir optimizuoti savo programas siekiant maksimalaus našumo. Šiame išsamiame vadove išnagrinėsime visas „Performance Observer“ API subtilybes, pateiksime praktinių pavyzdžių ir naudingų įžvalgų, kurios padės jums išnaudoti visą jo potencialą.

Kas yra „Performance Observer“ API?

„Performance Observer“ API yra „JavaScript“ API, leidžianti prenumeruoti našumo metrikas, kai jos atsiranda naršyklėje. Skirtingai nuo tradicinių našumo stebėjimo įrankių, kuriems dažnai reikalinga post-hoc analizė, „Performance Observer“ API suteikia prieigą prie našumo duomenų realiuoju laiku, leidžiančią reaguoti į našumo problemas, kai jos atsiranda. Šis realaus laiko grįžtamojo ryšio ciklas yra neįkainojamas nustatant ir sprendžiant našumo kliūtis, kol jos dar nepaveikė vartotojo patirties.

Įsivaizduokite tai kaip klausymosi įrenginį, kuris nuolat stebi jūsų programos našumą. Kai įvyksta konkretus našumo įvykis (pvz., ilga užduotis, resurso įkėlimas, maketo poslinkis), stebėtojas yra informuojamas, o jūs galite apdoroti įvykio duomenis, kad gautumėte įžvalgų apie programos našumą.

Pagrindinės sąvokos ir terminologija

Prieš pasineriant į praktinį įgyvendinimą, apibrėžkime keletą pagrindinių sąvokų ir terminų:

• PerformanceEntry: Bazinė sąsaja, atspindinti vieną našumo metriką ar įvykį. Joje yra bendros savybės, tokios kaip name, entryType, startTime ir duration.
• PerformanceObserver: Pagrindinė sąsaja, atsakinga už našumo įrašų prenumeravimą ir pranešimų apie juos gavimą.
• entryTypes: Eilučių masyvas, nurodantis našumo įrašų tipus, kuriuos stebėtojas turėtų stebėti. Dažniausi įrašų tipai yra 'longtask', 'resource', 'layout-shift', 'paint' ir 'navigation'.
• buffered: Loginė vėliavėlė (boolean), nurodanti, ar stebėtojas turėtų gauti pranešimus apie našumo įrašus, kurie įvyko prieš sukuriant stebėtoją.
• observe(): Metodas, naudojamas pradėti stebėti našumo įrašus. Jis priima parinkčių objektą, kuriame nurodomi entryTypes ir buffered vėliavėlė.
• disconnect(): Metodas, naudojamas nustoti stebėti našumo įrašus.

„Performance Observer“ nustatymas

Sukurti „Performance Observer“ yra paprasta. Štai pagrindinis pavyzdys, parodantis, kaip stebėti ilgas užduotis:

const observer = new PerformanceObserver((list) => {
  list.getEntries().forEach((entry) => {
    console.log('Long Task:', entry);
    // Apdorokite ilgos užduoties įrašą
  });
});

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

Šiame pavyzdyje sukuriame naują PerformanceObserver egzempliorių. Konstruktorius priima atgalinio iškvietimo funkciją (callback function), kuri bus vykdoma, kai tik bus pastebėtas naujas nurodyto tipo našumo įrašas. Metodas list.getEntries() grąžina PerformanceEntry objektų masyvą, atitinkantį stebimus įrašų tipus. Galiausiai, iškviečiame observe() metodą, kad pradėtume stebėti ilgas užduotis.

Kodo analizė:

• new PerformanceObserver((list) => { ... }): Sukuria naują stebėtojo egzempliorių su atgalinio iškvietimo funkcija. Atgalinio iškvietimo funkcija gauna `list` argumentą.
• list.getEntries().forEach((entry) => { ... }): Gauna visus „PerformanceEntry“ objektus iš `list` ir juos peržiūri.
• console.log('Long Task:', entry);: Išveda ilgos užduoties įrašą į konsolę. Šią eilutę pakeisite savo apdorojimo logika.
• observer.observe({ entryTypes: ['longtask'] });: Pradeda stebėti 'longtask' tipo našumo įrašus.

Dažniausi našumo įrašų tipai ir jų naudojimas

„Performance Observer“ API palaiko įvairius įrašų tipus, kurių kiekvienas suteikia skirtingų įžvalgų apie programos našumą. Štai keletas dažniausiai naudojamų įrašų tipų ir jų taikymo pavyzdžių:

1. Ilgos užduotys (Long Tasks)

Įrašo tipas: 'longtask'

Ilgos užduotys yra užduotys, kurios blokuoja pagrindinę giją ilgiau nei 50 milisekundžių. Šios užduotys gali sukelti pastebimus vėlavimus ir strigimą, neigiamai paveikdamos vartotojo patirtį. Ilgų užduočių stebėjimas leidžia nustatyti ir spręsti našumo kliūtis, kurias sukelia neefektyvus kodas ar per didelis apdorojimas.

Naudojimo pavyzdžiai:

• Didelių skaičiavimo resursų reikalaujančių „JavaScript“ funkcijų nustatymas.
• Trečiųjų šalių scenarijų, sukeliančių ilgus vėlavimus, optimizavimas.
• Didelių užduočių skaidymas į mažesnius, asinchroninius vienetus.

const observer = new PerformanceObserver((list) => {
  list.getEntries().forEach((entry) => {
    console.log('Long Task:', entry.duration);
    // Analizuokite ilgos užduoties trukmę, kad nustatytumėte galimas kliūtis.
  });
});

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

2. Išteklių laikas (Resource Timing)

Įrašo tipas: 'resource'

Išteklių laiko API suteikia išsamią informaciją apie atskirų išteklių, tokių kaip paveikslėliai, scenarijai ir stilių lentelės, įkėlimą. Stebėdami išteklių įkėlimo laiką, galite nustatyti lėtai įkeliamus išteklius ir optimizuoti jų pateikimą, kad pagerintumėte puslapio įkėlimo našumą.

Naudojimo pavyzdžiai:

• Didelių paveikslėlių, lėtinančių puslapio įkėlimą, nustatymas.
• Paveikslėlių suspaudimo ir formatų optimizavimas.
• Naršyklės podėlio (caching) naudojimas siekiant sumažinti išteklių įkėlimo laiką.
• Trečiųjų šalių scenarijų poveikio puslapio įkėlimo našumui analizė.
• DNS paieškos, TCP ryšio ir TLS derybų kliūčių nustatymas.

const observer = new PerformanceObserver((list) => {
  list.getEntries().forEach((entry) => {
    console.log('Resource:', entry.name, entry.duration);
    // Analizuokite išteklių įkėlimo laiką ir optimizuokite išteklių pateikimą.
  });
});

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

3. Maketo poslinkiai (Layout Shifts)

Įrašo tipas: 'layout-shift'

Maketo poslinkiai atsiranda, kai elementai tinklalapyje netikėtai pakeičia savo poziciją, sukeldami trikdančią ir nemalonią vartotojo patirtį. Šiuos poslinkius dažnai sukelia paveikslėliai be nurodytų matmenų, dinamiškai įterptas turinys arba vėlai įkeliami šriftai. Maketo poslinkių stebėjimas leidžia nustatyti ir pašalinti šių netikėtų pokyčių pagrindines priežastis, pagerinant jūsų programos vizualinį stabilumą.

Naudojimo pavyzdžiai:

• Paveikslėlių be nurodytų matmenų, sukeliančių maketo poslinkius, nustatymas.
• Dinamiškai įterpiamo turinio įkėlimo optimizavimas siekiant sumažinti maketo poslinkius.
• Šrifto rodymo strategijų naudojimas, siekiant išvengti maketo poslinkių dėl šriftų įkėlimo.

const observer = new PerformanceObserver((list) => {
  list.getEntries().forEach((entry) => {
    console.log('Layout Shift:', entry.value);
    // Analizuokite maketo poslinkio balą ir nustatykite elementus, sukeliančius poslinkius.
  });
});

observer.observe({ entryTypes: ['layout-shift'] });

4. Atvaizdavimo laikas (Paint Timing)

Įrašo tipas: 'paint'

Atvaizdavimo laiko API pateikia metrikas pirmajam atvaizdavimui (First Paint, FP) ir pirmajam turinio atvaizdavimui (First Contentful Paint, FCP), kurie yra lemiami vartotojo suvokiamo įkėlimo našumo rodikliai. Atvaizdavimo laiko stebėjimas leidžia optimizuoti programos atvaizdavimą, kad būtų užtikrinta greitesnė ir vizualiai patrauklesnė patirtis.

Naudojimo pavyzdžiai:

• Kritinio atvaizdavimo kelio (critical rendering path) optimizavimas siekiant sutrumpinti laiką iki pirmojo atvaizdavimo.
• Nekritinių išteklių atidėjimas siekiant pagerinti laiką iki pirmojo turinio atvaizdavimo.
• Kodo padalijimo (code splitting) ir tingaus įkėlimo (lazy loading) naudojimas siekiant sumažinti pradinio „JavaScript“ paketo dydį.

const observer = new PerformanceObserver((list) => {
  list.getEntries().forEach((entry) => {
    console.log('Paint:', entry.name, entry.startTime);
    // Analizuokite atvaizdavimo laiką ir optimizuokite atvaizdavimo konvejerį.
  });
});

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

5. Naršymo laikas (Navigation Timing)

Įrašo tipas: 'navigation'

Naršymo laiko API suteikia išsamią informaciją apie skirtingus puslapio naršymo proceso etapus, nuo pradinės užklausos iki puslapio įkėlimo pabaigos. Stebėdami naršymo laiką, galite nustatyti kliūtis naršymo procese ir optimizuoti bendrą puslapio įkėlimo patirtį.

Naudojimo pavyzdžiai:

• DNS paieškos laiko, TCP ryšio laiko ir TLS derybų laiko analizė.
• Serverio pusės apdorojimo kliūčių nustatymas.
• HTML turinio pateikimo optimizavimas siekiant sumažinti laiką iki pirmojo baito (TTFB).

const observer = new PerformanceObserver((list) => {
  list.getEntries().forEach((entry) => {
    console.log('Navigation:', entry.duration);
    // Analizuokite naršymo laiką ir optimizuokite puslapio įkėlimo procesą.
  });
});

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

Realaus pasaulio pavyzdžiai ir naudojimo atvejai

„Performance Observer“ API galima taikyti įvairiuose scenarijuose siekiant pagerinti programų našumą. Štai keletas realaus pasaulio pavyzdžių ir naudojimo atvejų:

1. Elektroninės prekybos svetainė: produktų paveikslėlių įkėlimo optimizavimas

Elektroninės prekybos svetainė gali naudoti išteklių laiko API, kad stebėtų produktų paveikslėlių įkėlimo laikus. Nustačiusi didelius paveikslėlius, lėtinančius puslapio įkėlimą, svetainė gali optimizuoti paveikslėlių suspaudimą, naudoti adaptyvius paveikslėlius ir pasinaudoti naršyklės podėliu, kad pagerintų apsipirkimo patirtį. Pavyzdžiui, internetinis mažmenininkas Japonijoje gali pastebėti, kad didelės raiškos paveikslėliai, puikiai atvaizduojami aukštos klasės įrenginiuose, sukelia nepriimtinai ilgą įkėlimo laiką vartotojams su lėtesniu ryšiu kaimo vietovėse. Naudodami „Resource Timing“ API jie gali nustatyti šią problemą ir įdiegti adaptyvų paveikslėlių pateikimą atsižvelgiant į tinklo sąlygas.

2. Naujienų svetainė: maketo poslinkių, atsirandančių dėl reklamų įkėlimo, mažinimas

Naujienų svetainė gali naudoti maketo poslinkių API, kad stebėtų maketo poslinkius, sukeltus dinamiškai įterptų reklamų. Rezervuodama vietą reklamoms ir optimizuodama reklaminio turinio įkėlimą, svetainė gali sumažinti maketo poslinkius ir suteikti stabilesnę bei patogesnę skaitymo patirtį. Naujienų portalas Indijoje, aptarnaujantis didelę auditoriją įvairiuose įrenginiuose, galėtų naudoti šią API, kad užtikrintų nuoseklią skaitymo patirtį net tada, kai reklamos iš įvairių šaltinių įkeliamos skirtingu greičiu. Staigių turinio šuolių vengimas didina vartotojų įsitraukimą ir mažina atmetimo rodiklius.

3. Socialinės medijos platforma: ilgų užduočių, kurias sukelia „JavaScript“ karkasai, analizė

Socialinės medijos platforma gali naudoti ilgų užduočių API, kad nustatytų skaičiavimo resursų reikalaujančias „JavaScript“ funkcijas, sukeliančias vėlavimus ir strigimą. Optimizuodama šias funkcijas arba suskaidydama jas į mažesnius, asinchroninius vienetus, platforma gali pagerinti vartotojo sąsajos reakciją ir suteikti sklandesnę naršymo patirtį. Pavyzdžiui, socialinės medijos įmonė, įsikūrusi Jungtinėse Amerikos Valstijose, gali atrasti, kad tam tikros funkcijos, stipriai priklausančios nuo konkretaus „JavaScript“ karkaso, sukelia ilgas užduotis senesniuose mobiliuosiuose įrenginiuose, kuriuos naudoja vartotojai Pietryčių Azijoje. Nustačius šias kliūtis, jie gali teikti pirmenybę optimizavimo pastangoms arba ieškoti alternatyvių karkaso įgyvendinimų.

4. Žiniatinklio žaidimas: kadrų atvaizdavimo laiko stebėjimas

Žiniatinklio žaidimas gali naudoti atvaizdavimo laiko API, kad stebėtų kadrų atvaizdavimo laikus ir nustatytų našumo kliūtis, turinčias įtakos žaidimo sklandumui. Optimizuodamas atvaizdavimo konvejerį ir sumažindamas kiekviename kadre atliekamo darbo kiekį, žaidimas gali suteikti sklandesnę ir labiau įtraukiančią žaidimo patirtį. Žaidimų kūrėjas Europoje, orientuotas į pasaulinę auditoriją, galėtų naudoti šią API, kad užtikrintų, jog žaidimas sklandžiai veiktų įvairiose aparatinės įrangos konfigūracijose. Atvaizdavimo našumo skirtumų nustatymas skirtinguose geografiniuose regionuose leidžia optimizuoti žaidimo išteklius ir kodą optimaliam našumui visur.

5. Internetinė mokymosi platforma: naršymo ir puslapių perėjimų gerinimas

Internetinė mokymosi platforma gali naudoti naršymo laiko API, kad analizuotų skirtingus puslapio naršymo proceso etapus ir nustatytų kliūtis, turinčias įtakos bendrai puslapio įkėlimo patirčiai. Optimizuodama serverio pusės apdorojimą, gerindama HTML turinio pateikimą ir naudodama naršyklės podėlį, platforma gali suteikti greitesnę ir sklandesnę mokymosi patirtį. Pavyzdžiui, Kanadoje įsikūrusi švietimo platforma, aptarnaujanti studentus visame pasaulyje, gali analizuoti naršymo laikus, kad užtikrintų, jog studentai šalyse su ribota interneto infrastruktūra patirtų priimtiną įkėlimo laiką naršydami tarp pamokų. Lėtų serverio atsakymų nustatymas konkrečiuose regionuose leidžia optimizuoti turinio pristatymo tinklo (CDN) konfigūraciją.

Geriausios praktikos naudojant „Performance Observer“ API

Norėdami efektyviai naudoti „Performance Observer“ API, apsvarstykite šias geriausias praktikas:

• Stebėkite tik tuos įrašų tipus, kurie yra svarbūs jūsų analizei. Stebint per daug įrašų tipų gali atsirasti našumo pridėtinių išlaidų ir tapti sunku nustatyti svarbiausias našumo problemas.
• Efektyviai apdorokite našumo įrašus. Venkite atlikti daug skaičiavimo resursų reikalaujančių operacijų stebėtojo atgalinio iškvietimo funkcijoje, nes tai gali neigiamai paveikti našumą. Apsvarstykite galimybę naudoti „web worker“, kad apdorojimas būtų perkeltas į atskirą giją.
• Naudokite atrankos metodus, kad sumažintumėte surinktų duomenų kiekį. Kai kuriais atvejais gali prireikti atrinkti našumo įrašus, kad sumažėtų surinktų duomenų kiekis ir našumo pridėtinės išlaidos.
• Įdiekite patikimą klaidų tvarkymą. „Performance Observer“ API yra gana stabili, tačiau svarbu įdiegti patikimą klaidų tvarkymą, kad netikėtos klaidos nesutrikdytų jūsų programos veikimo.
• Apsvarstykite privatumo pasekmes renkant našumo duomenis. Būkite skaidrūs su vartotojais apie renkamus našumo duomenis ir užtikrinkite, kad laikotės visų taikomų privatumo taisyklių. Tai ypač svarbu regionuose, kuriuose galioja griežti duomenų apsaugos įstatymai, pavyzdžiui, Europos Sąjungos BDAR.
• Išmintingai naudokite buffered parinktį. Nors ji naudinga norint užfiksuoti pradinę našumo metriką, atminkite, kad naudojant buffered: true gali padidėti atminties naudojimas, ypač stebint didelį skaičių įvykių. Naudokite ją apdairiai ir atsižvelkite į galimą poveikį našumui, ypač mažesnės galios įrenginiuose.
• Sumažinkite arba prislopinkite duomenų apdorojimo dažnį (debounce/throttle). Jei siunčiate našumo duomenis į nuotolinį serverį analizei, apsvarstykite galimybę sumažinti arba prislopinti duomenų perdavimą, kad neperkrautumėte tinklo, ypač didelio aktyvumo laikotarpiais.

Pažangios technikos ir svarstymai

1. „Web Workers“ naudojimas našumo duomenų apdorojimui

Kaip minėta anksčiau, sudėtingų skaičiavimų atlikimas tiesiogiai „Performance Observer“ atgalinio iškvietimo funkcijoje gali paveikti pagrindinės gijos reakciją. Geriausia praktika yra perkelti šį apdorojimą į Web Worker. „Web Workers“ veikia atskiroje gijoje, todėl jie neblokuoja pagrindinės gijos ir išlaiko sklandžią vartotojo patirtį.

Štai supaprastintas pavyzdys:

1. Sukurkite „Web Worker“ scenarijų (pvz., `performance-worker.js`):

// performance-worker.js
self.addEventListener('message', (event) => {
  const performanceData = event.data;
  // Čia atlikite sudėtingą analizę
  const processedData = processPerformanceData(performanceData);  // Pakeiskite savo faktine funkcija
  self.postMessage(processedData);
});

function processPerformanceData(data) {
  // Čia jūsų sudėtingo apdorojimo logika
  return data; // Pakeiskite apdorotais duomenimis
}

2. Savo pagrindiniame scenarijuje:

const worker = new Worker('performance-worker.js');

const observer = new PerformanceObserver((list) => {
  const entries = list.getEntries();
  // Siųskite įrašus apdoroti į „worker“
  worker.postMessage(entries);
});

worker.addEventListener('message', (event) => {
  const processedData = event.data;
  // Apdorokite duomenis, gautus iš „worker“
  console.log('Processed Data from Worker:', processedData);
});

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

Šis metodas leidžia atlikti sudėtingą analizę nepaveikiant pagrindinės gijos reakcijos, o tai užtikrina sklandesnę vartotojo patirtį.

2. Našumo duomenų susiejimas su vartotojo veiksmais

Norėdami gauti gilesnių įžvalgų, susiekite našumo duomenis su konkrečiais vartotojo veiksmais. Pavyzdžiui, stebėkite, kurie mygtukų paspaudimai ar sąveikos sukelia ilgas užduotis ar maketo poslinkius. Tai padės jums tiksliai nustatyti kodą ar komponentus, atsakingus už našumo kliūtis. Galite naudoti pasirinktinius įvykius ir laiko žymes, kad susietumėte našumo įrašus su vartotojų sąveikomis.

// Pavyzdys: mygtuko paspaudimo stebėjimas ir sąsaja su ilgomis užduotimis

document.getElementById('myButton').addEventListener('click', () => {
  const clickTimestamp = Date.now();

  // Čia jūsų mygtuko paspaudimo logika
  performSomeAction();

  // Stebėkite ilgas užduotis po paspaudimo
  const observer = new PerformanceObserver((list) => {
    list.getEntries().forEach((entry) => {
      if (entry.startTime >= clickTimestamp) {
        console.log('Long Task after button click:', entry);
        // Siųskite ilgos užduoties duomenis kartu su clickTimestamp į savo analizės paslaugą
      }
    });
  });

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

Susieję našumo duomenis su vartotojo veiksmais, galite gauti daug detalesnį supratimą apie vartotojo patirtį ir atitinkamai nustatyti optimizavimo pastangų prioritetus.

3. „Performance Marks“ ir „Measures“ naudojimas

„Performance“ API taip pat siūlo performance.mark() ir performance.measure() metodus, kurie leidžia jums apibrėžti pasirinktines našumo metrikas savo programoje. Žymės (marks) yra laiko žymės, kurias galite įterpti konkrečiuose kodo taškuose, o matavimai (measures) apskaičiuoja trukmę tarp dviejų žymių. Tai ypač naudinga matuojant pasirinktinių komponentų ar konkrečių kodo blokų našumą.

// Pavyzdys: pasirinktinio komponento našumo matavimas

performance.mark('componentStart');

// Čia jūsų komponento atvaizdavimo logika
renderMyComponent();

performance.mark('componentEnd');

performance.measure('componentRenderTime', 'componentStart', 'componentEnd');

const measure = performance.getEntriesByName('componentRenderTime')[0];
console.log('Component Render Time:', measure.duration);

Tada galite stebėti šiuos pasirinktinius matavimus naudodami „Performance Observer“ API, stebėdami 'measure' įrašo tipą.

const observer = new PerformanceObserver((list) => {
  list.getEntries().forEach((entry) => {
    if (entry.entryType === 'measure') {
      console.log('Custom Measure:', entry.name, entry.duration);
    }
  });
});

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

Alternatyvos „Performance Observer“ API

Nors „Performance Observer“ API yra galingas įrankis, tai nėra vienintelė našumo stebėjimo galimybė. Štai keletas alternatyvų:

• Google Lighthouse: Išsamus audito įrankis, teikiantis detalias našumo ataskaitas ir rekomendacijas tobulinimui.
• WebPageTest: Galingas internetinis įrankis, skirtas svetainių našumui testuoti iš įvairių vietovių ir naršyklių.
• Naršyklės kūrėjų įrankiai: „Chrome DevTools“, „Firefox Developer Tools“ ir kiti naršyklės kūrėjų įrankiai suteikia gausybę našumo analizės funkcijų, įskaitant profiliavimą, laiko juostos įrašymą ir tinklo analizę.
• Realaus vartotojo stebėjimo (RUM) įrankiai: RUM įrankiai renka našumo duomenis iš realių vartotojų, suteikdami vertingų įžvalgų apie tikrąją vartotojo patirtį. Pavyzdžiai: „New Relic“, „Datadog“ ir „Sentry“.
• Sintetinio stebėjimo įrankiai: Sintetinio stebėjimo įrankiai imituoja vartotojų sąveikas, kad aktyviai nustatytų našumo problemas, kol jos dar nepaveikė realių vartotojų.

Išvada

„Performance Observer“ API yra nepakeičiamas įrankis kiekvienam žiniatinklio kūrėjui, kuris rimtai žiūri į aukšto našumo vartotojo patirties teikimą. Suteikdama prieigą prie našumo metrikų realiuoju laiku, API leidžia aktyviai nustatyti ir spręsti našumo kliūtis, optimizuoti programą siekiant maksimalaus našumo ir užtikrinti, kad jūsų vartotojai turėtų sklandžią ir įtraukiančią patirtį. Derindami „Performance Observer“ API su kitais našumo stebėjimo įrankiais ir technikomis, galite gauti holistinį vaizdą apie savo programos našumą ir nuolat gerinti vartotojo patirtį.

Nepamirškite nuolat stebėti, analizuoti ir optimizuoti savo programos našumą, kad išliktumėte priekyje ir teiktumėte geriausią vartotojo patirtį. „Performance Observer“ API suteikia jums galią valdyti savo programos našumą ir užtikrinti, kad ji atitiktų nuolat augančius šiuolaikinio skaitmeninio pasaulio reikalavimus.

Šis išsamus vadovas suteikė jums tvirtą pagrindą suprasti ir naudoti „Performance Observer“ API. Dabar atėjo laikas pritaikyti savo žinias praktikoje ir pradėti išnaudoti visą šio galingo įrankio potencialą!