Frontend Performance Observer Aangepaste Metrieken: Applicatie-specifieke Metingen

In de wereld van webontwikkeling is het waarborgen van optimale frontendprestaties van het grootste belang. Hoewel browsers een reeks prestatiemetrieken bieden, schieten ze vaak tekort als het gaat om het vastleggen van applicatie-specifiek gedrag. Dit is waar de Frontend Performance Observer API en de mogelijkheid om aangepaste metrieken te definiëren van onschatbare waarde worden. Dit artikel leidt u door het proces van het benutten van de Performance Observer om op maat gemaakte metrieken te volgen, wat een op maat gesneden beeld geeft van het prestatielandschap van uw applicatie.

Het Belang van Aangepaste Metrieken Begrijpen

Standaard browserprestatiemetrieken, zoals First Contentful Paint (FCP), Largest Contentful Paint (LCP) en Time to Interactive (TTI), bieden een algemeen overzicht van het laden en de responsiviteit van de pagina. Deze metrieken weerspiegelen echter vaak niet nauwkeurig de gebruikerservaring binnen uw specifieke applicatie. Overweeg deze scenario's:

• E-commerce Applicatie: De tijd die nodig is om een artikel aan de winkelwagen toe te voegen of een afrekenproces te voltooien.
• Socialemediaplatform: De latentie bij het laden van gebruikersfeeds of het plaatsen van updates.
• Financieel Dashboard: De tijd die nodig is om complexe financiële gegevens te berekenen en weer te geven.
• Kaartapplicatie: De vertraging bij het laden van kaarttegels of het renderen van geografische gegevens.

Deze applicatie-specifieke acties zijn cruciaal voor de gebruikerservaring, maar worden niet direct vastgelegd door standaard prestatiemetrieken. Aangepaste metrieken overbruggen deze kloof, waardoor u de prestaties van kritieke functies kunt monitoren en een dieper inzicht in het gebruikersgedrag kunt krijgen.

Introductie tot de Performance Observer API

De Performance Observer API biedt een mechanisme voor het observeren en verzamelen van prestatiemetrieken zodra ze zich in de browser voordoen. Hiermee kunt u zich abonneren op specifieke performance entry-types, zoals `paint`, `resource`, `navigation`, en, het allerbelangrijkste, `measure` en `mark`. Deze gebeurtenisgestuurde aanpak stelt u in staat om in realtime te reageren op prestatiegebeurtenissen en gegevens te verzamelen voor analyse.

De kerncomponenten van de Performance Observer API zijn:

• `PerformanceObserver` constructor: Creëert een nieuwe PerformanceObserver-instantie.
• `observe()` methode: Specificeert welke performance entry-types moeten worden geobserveerd.
• `disconnect()` methode: Stopt de observer met luisteren naar performance entries.
• `takeRecords()` methode: Geeft alle performance entries terug die sinds de laatste aanroep zijn gebufferd.

Aangepaste Metrieken Definiëren met `mark` en `measure`

De `mark` en `measure` API's zijn fundamenteel voor het creëren van aangepaste prestatiemetrieken. Zo werken ze:

• `performance.mark(markName)`: Creëert een tijdstempelmarkering in de prestatietijdlijn van de browser. U gebruikt `mark` om het begin en einde van een specifieke gebeurtenis die u wilt meten aan te geven.
• `performance.measure(measureName, startMark, endMark)`: Berekent de duur tussen twee markeringen en creëert een performance entry van het type `measure`. De `measureName` is een unieke identificatie voor uw aangepaste metriek.

Laten we dit illustreren met een voorbeeld. Stel dat u de tijd wilt meten die een specifieke component nodig heeft om te renderen na een gebruikersinteractie.

            
// Start met het meten van het renderproces
performance.mark('componentRenderStart');

// ... (Logica voor het renderen van de component hier) ...

// Einde van het meten van het renderproces
performance.mark('componentRenderEnd');

// Creëer een 'measure' om de duur te berekenen
performance.measure('componentRenderTime', 'componentRenderStart', 'componentRenderEnd');

            

              
                Copy
              
            
          

Een Performance Observer Implementeren voor Aangepaste Metrieken

Laten we nu een Performance Observer creëren om te luisteren naar `measure` entries en de aangepaste metriekgegevens te verwerken.

            
const observer = new PerformanceObserver((list) => {
  list.getEntriesByType('measure').forEach((entry) => {
    console.log(`Aangepaste Metriek: ${entry.name} - Duur: ${entry.duration}ms`);
    // In een reëel scenario zou u deze gegevens naar uw analyseplatform sturen
    // Voorbeeld:
    // trackCustomMetric(entry.name, entry.duration);
  });
});

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

            

              
                Copy
              
            
          

Dit codefragment creëert een Performance Observer die luistert naar `measure` entries. Wanneer een `measure` entry wordt gecreëerd (via `performance.measure`), wordt de callback-functie van de observer uitgevoerd. De callback-functie itereert door de verzamelde entries, logt de naam en duur van de metriek naar de console, en stuurt idealiter de gegevens naar een analyseplatform voor verdere analyse.

Praktische Voorbeelden: Aangepaste Metrieken in Actie

Laten we verschillende praktische voorbeelden bekijken van hoe u aangepaste metrieken kunt gebruiken om specifieke aspecten van de prestaties van uw applicatie te monitoren.

1. API-responstijd Meten

Het bijhouden van de tijd die nodig is om antwoorden van uw backend API's te ontvangen, is cruciaal voor het identificeren van mogelijke knelpunten. Zo kunt u de API-responstijd meten:

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

            

              
                Copy
              
            
          

Dit codefragment meet de tijd die nodig is om gegevens op te halen van het `/api/data` eindpunt. De `apiResponseTime` metriek legt de volledige duur van de API-aanroep vast, vanaf het begin van de aanvraag tot de ontvangst van het antwoord.

2. Laadtijd van Afbeeldingen Volgen

Afbeeldingen zijn vaak een belangrijke factor in de laadprestaties van een pagina. Het meten van de tijd die afbeeldingen nodig hebben om te laden, kan u helpen bij het identificeren van te grote afbeeldingen of trage CDN's.

            
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
              
            
          

Dit codefragment meet de tijd die een afbeelding nodig heeft om te laden vanaf de opgegeven URL. De `imageLoadTime` metriek legt de duur vast vanaf het begin van het afbeeldingsverzoek tot de voltooiing van het laden van de afbeelding.

3. Uitvoeringstijd van Scripts van Derden Monitoren

Scripts van derden kunnen vaak een aanzienlijke impact hebben op de frontendprestaties. Het meten van hun uitvoeringstijd kan u helpen problematische scripts te identificeren en hun laad- of uitvoeringstijd te optimaliseren.

            
// Aannemende dat het script van derden een globale functie heeft genaamd 'thirdPartyScript'

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

            

              
                Copy
              
            
          

Dit codefragment meet de uitvoeringstijd van een hypothetisch script van een derde partij. De `thirdPartyScriptExecutionTime` metriek legt de duur van de uitvoering van het script vast.

4. Time to Interactive (TTI) Meten voor Specifieke Componenten

Hoewel TTI een standaardmetriek is, kunt u deze aanpassen om de tijd te meten die specifieke componenten nodig hebben om interactief te worden. Dit stelt u in staat om te bepalen welke componenten het meest bijdragen aan de algehele TTI.

            
// Nadat uw component volledig is gerenderd en interactief is
performance.mark('componentInteractive');
performance.measure('componentTTI', 'componentRenderStart', 'componentInteractive');

            

              
                Copy
              
            
          

Dit voorbeeld gaat ervan uit dat `componentRenderStart` eerder is gedefinieerd. Het meet de tijd vanaf het moment dat de component begon met renderen tot het moment dat deze volledig interactief is.

Geavanceerde Technieken en Overwegingen

Naast de basisprincipes zijn hier enkele geavanceerde technieken en overwegingen voor het effectief gebruiken van de Performance Observer en aangepaste metrieken:

1. De User Timing API Gebruiken voor Complexe Scenario's

Voor complexere scenario's moet u mogelijk meerdere markeringen en metingen maken om verschillende fasen van een gebeurtenis te volgen. De User Timing API biedt een flexibele manier om deze markeringen en berekeningen te beheren.

2. De Long Tasks API Benutten

De Long Tasks API kan helpen bij het identificeren van taken die de hoofdthread voor langere periodes blokkeren, wat leidt tot een slechte gebruikerservaring. U kunt dit combineren met aangepaste metrieken om lange taken te correleren met specifieke applicatie-acties.

3. Buffered Vlag en Laat Ladende Observers

Als u uw Performance Observer initialiseert nadat sommige prestatiegebeurtenissen al hebben plaatsgevonden, kunt u de `buffered` vlag gebruiken om die gebeurtenissen op te halen. Bijvoorbeeld:

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

            

              
                Copy
              
            
          

4. Throttling en Debouncing

In scenario's met hoge frequentie kunt u overwegen uw metriekverzameling te 'throttlen' of 'debouncen' om prestatie-overhead te voorkomen. Als u bijvoorbeeld muisbewegingen volgt, kunt u ervoor kiezen om slechts elke 100 ms gegevens te verzamelen.

5. Gegevensaggregatie en -analyse

De onbewerkte prestatiegegevens die door de Performance Observer worden verzameld, moeten worden geaggregeerd en geanalyseerd om zinvolle inzichten te bieden. Dit omvat doorgaans het verzenden van de gegevens naar een analyseplatform, zoals Google Analytics, New Relic, of een op maat gemaakte oplossing. Zorg ervoor dat uw analyseplatform aangepaste metrieken kan verwerken en de benodigde rapportagemogelijkheden biedt.

6. Real User Monitoring (RUM)

Om een ​​echt beeld te krijgen van de prestaties van uw applicatie, implementeer Real User Monitoring (RUM). RUM verzamelt prestatiegegevens van echte gebruikers in reële omstandigheden, wat waardevolle inzichten biedt in hoe uw applicatie presteert voor verschillende gebruikers en apparaten. Aangepaste metrieken zijn een essentieel onderdeel van een uitgebreide RUM-strategie.

7. Veiligheidsoverwegingen

Wees u bewust van de veiligheid bij het verzamelen en verzenden van prestatiegegevens. Vermijd het verzamelen van gevoelige gebruikersinformatie en zorg ervoor dat gegevens veilig worden verzonden (bijvoorbeeld via HTTPS).

Voorbeeld: Time to First Byte (TTFB) Meten met de Resource Timing API

TTFB is de tijd die de browser nodig heeft om de eerste byte aan gegevens van de server te ontvangen. Hoewel dit niet strikt een aangepaste metriek is die met `mark` en `measure` wordt gedefinieerd, is het een waardevolle prestatie-indicator en kan deze worden benaderd via de Resource Timing API en worden geobserveerd met een Performance Observer.

            
const ttfbObserver = new PerformanceObserver((list) => {
  list.getEntriesByType('resource').forEach((entry) => {
    if (entry.name === window.location.href) { // Controleer of het het hoofddocument is
      const ttfb = entry.responseStart - entry.startTime;
      console.log(`TTFB: ${ttfb}ms`);
      // Stuur ttfb naar uw analyseplatform
    }
  });
});

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

            

              
                Copy
              
            
          

Cross-Browser Compatibiliteit

De Performance Observer API wordt breed ondersteund door moderne browsers. Het is echter altijd een goede gewoonte om de browsercompatibiliteit te controleren en fallback-mechanismen te bieden voor oudere browsers. U kunt een polyfill of een eenvoudigere meettechniek gebruiken voor browsers die de Performance Observer API niet ondersteunen.

            
if ('PerformanceObserver' in window) {
  // Gebruik de Performance Observer API
  const observer = new PerformanceObserver((list) => { /* ... */ });
  observer.observe({ entryTypes: ['measure'] });
} else {
  // Gebruik een fallback-mechanisme (bijv. Date.now() voor eenvoudige tijdmetingen)
  console.warn('PerformanceObserver API niet ondersteund in deze browser.');
}

            

              
                Copy
              
            
          

Best Practices voor het Gebruik van Aangepaste Metrieken

• Definieer duidelijke doelen: Welke specifieke prestatieaspecten wilt u monitoren?
• Kies betekenisvolle namen voor metrieken: Gebruik beschrijvende en consistente namen voor uw aangepaste metrieken.
• Documenteer uw metrieken: Documenteer duidelijk het doel en de berekening van elke aangepaste metriek.
• Stel prestatiebudgetten in: Definieer acceptabele prestatiedrempels voor uw aangepaste metrieken.
• Automatiseer gegevensverzameling en -analyse: Integreer de verzameling van aangepaste metrieken in uw bouwproces en analysepijplijn.
• Herzie en verfijn uw metrieken regelmatig: Naarmate uw applicatie evolueert, kunnen uw behoeften op het gebied van prestatiebewaking veranderen.

Conclusie

Frontendprestaties zijn een continue reis, geen bestemming. Door gebruik te maken van de Frontend Performance Observer API en aangepaste metrieken te definiëren, kunt u een dieper inzicht krijgen in de prestaties van uw applicatie en gebieden voor verbetering identificeren. Deze op maat gemaakte benadering van prestatiebewaking stelt u in staat om de gebruikerservaring te optimaliseren en een snellere, responsievere webapplicatie te leveren. Vergeet niet om uw metrieken consequent te monitoren, analyseren en verfijnen om voorop te blijven lopen en ervoor te zorgen dat uw applicatie optimaal presteert voor alle gebruikers, ongeacht hun locatie of apparaat.

Dit artikel gaf een uitgebreid overzicht van aangepaste metrieken met behulp van de Performance Observer API. Het is cruciaal om deze technieken aan te passen aan de specifieke behoeften van uw applicatie en de gegevens continu te monitoren en analyseren om weloverwogen beslissingen te nemen over prestatieoptimalisatie.

Verder Lezen:

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