Zapobieganie regresji wydajności JavaScript: Zautomatyzowane testy wydajnościowe

W dzisiejszym dynamicznym cyfrowym świecie wydajność stron internetowych i aplikacji jest kluczowa dla satysfakcji użytkownika, zaangażowania i ostatecznie sukcesu biznesowego. Wolno ładująca się lub niereagująca aplikacja może prowadzić do frustracji użytkowników, porzuconych transakcji i negatywnego wpływu na reputację marki. JavaScript, będący podstawowym komponentem nowoczesnego tworzenia stron internetowych, odgrywa znaczącą rolę w ogólnej wydajności. Dlatego zapobieganie regresjom wydajności – nieoczekiwanym spadkom wydajności – jest sprawą nadrzędną. To właśnie tutaj wchodzą w grę zautomatyzowane testy wydajnościowe.

Czym jest regresja wydajności JavaScript?

Regresja wydajności ma miejsce, gdy nowa zmiana w kodzie lub aktualizacja powoduje spadek wydajności aplikacji JavaScript. Może się to objawiać na różne sposoby, na przykład:

• Zwiększony czas ładowania strony: Użytkownicy doświadczają dłuższego czasu oczekiwania, zanim strona stanie się w pełni interaktywna.
• Wolniejsze renderowanie: Elementy wizualne pojawiają się na ekranie dłużej.
• Zmniejszona liczba klatek na sekundę: Animacje i przejścia wydają się być niestabilne i mniej płynne.
• Zwiększone zużycie pamięci: Aplikacja zużywa więcej pamięci, co potencjalnie prowadzi do awarii lub spowolnień.
• Zwiększone zużycie procesora: Aplikacja zużywa więcej mocy obliczeniowej, co wpływa na żywotność baterii na urządzeniach mobilnych.

Te regresje mogą być subtelne i łatwo przeoczone podczas ręcznego testowania, zwłaszcza w złożonych aplikacjach z licznymi powiązanymi komponentami. Mogą stać się widoczne dopiero po wdrożeniu na produkcję, wpływając na dużą liczbę użytkowników.

Znaczenie zautomatyzowanych testów wydajnościowych

Zautomatyzowane testy wydajnościowe pozwalają proaktywnie identyfikować i rozwiązywać problemy z wydajnością, zanim wpłyną one na użytkowników. Polega to na tworzeniu zautomatyzowanych skryptów, które mierzą różne metryki wydajności i porównują je z predefiniowanymi progami lub wartościami bazowymi. Takie podejście oferuje kilka kluczowych korzyści:

• Wczesne wykrywanie: Identyfikacja problemów z wydajnością na wczesnym etapie cyklu rozwoju, co zapobiega ich dotarciu na produkcję.
• Spójność i niezawodność: Zautomatyzowane testy zapewniają spójne i wiarygodne wyniki, eliminując błąd ludzki i subiektywizm.
• Szybsza informacja zwrotna: Natychmiastowa informacja o wpływie zmian w kodzie na wydajność, co umożliwia szybkie iteracje i optymalizację.
• Zmniejszone koszty: Naprawianie problemów z wydajnością na wczesnym etapie procesu rozwoju znacznie zmniejsza koszty i wysiłek potrzebny na ich usunięcie.
• Poprawione doświadczenie użytkownika: Zapewnienie stałej szybkości i responsywności, co prowadzi do zwiększonej satysfakcji i zaangażowania użytkowników.
• Ciągłe monitorowanie: Integracja testów wydajnościowych z potokiem ciągłej integracji/ciągłego dostarczania (CI/CD) w celu bieżącego monitorowania wydajności.

Kluczowe metryki wydajności do monitorowania

Podczas wdrażania zautomatyzowanych testów wydajnościowych kluczowe jest skupienie się na metrykach, które bezpośrednio wpływają na doświadczenie użytkownika. Do najważniejszych z nich należą:

• First Contentful Paint (FCP): Mierzy czas potrzebny do pojawienia się pierwszej treści (tekstu, obrazu itp.) na ekranie.
• Largest Contentful Paint (LCP): Mierzy czas potrzebny do pojawienia się największego elementu treści na ekranie.
• First Input Delay (FID): Mierzy czas, jaki zajmuje przeglądarce odpowiedź na pierwszą interakcję użytkownika (np. kliknięcie przycisku).
• Time to Interactive (TTI): Mierzy czas potrzebny, aby strona stała się w pełni interaktywna i responsywna na działania użytkownika.
• Total Blocking Time (TBT): Mierzy łączny czas, przez który główny wątek jest zablokowany podczas ładowania strony, uniemożliwiając przeglądarce reagowanie na działania użytkownika.
• Cumulative Layout Shift (CLS): Mierzy ilość nieoczekiwanych przesunięć układu, które występują podczas ładowania strony, powodując wizualną niestabilność.
• Czas wykonania JavaScript: Czas spędzony na wykonywaniu kodu JavaScript.
• Zużycie pamięci: Ilość pamięci zużywanej przez aplikację.
• Zużycie procesora: Ilość mocy obliczeniowej zużywanej przez aplikację.
• Żądania sieciowe: Liczba i rozmiar żądań sieciowych wysyłanych przez aplikację.

Narzędzia i technologie do zautomatyzowanych testów wydajnościowych JavaScript

Istnieje kilka narzędzi i technologii, które można wykorzystać do wdrożenia zautomatyzowanych testów wydajnościowych JavaScript. Oto kilka popularnych opcji:

• WebPageTest: Darmowe narzędzie open-source do testowania wydajności stron internetowych z różnych lokalizacji i urządzeń. Dostarcza szczegółowe raporty wydajności, w tym wykresy wodospadowe, filmstripy i metryki Core Web Vitals. WebPageTest można zautomatyzować za pomocą jego API.
• Lighthouse: Narzędzie open-source opracowane przez Google, które audytuje strony internetowe pod kątem wydajności, dostępności, najlepszych praktyk i SEO. Dostarcza szczegółowych rekomendacji dotyczących poprawy wydajności. Lighthouse można uruchomić z wiersza poleceń, w Chrome DevTools lub jako moduł Node.
• PageSpeed Insights: Narzędzie dostarczane przez Google, które analizuje szybkość Twoich stron internetowych i dostarcza rekomendacji dotyczących ich poprawy. Jako silnika analitycznego używa Lighthouse.
• Chrome DevTools: Wbudowane narzędzia deweloperskie w przeglądarce Chrome oferują kompleksowy zestaw narzędzi do analizy wydajności, w tym panel Performance, panel Memory i panel Network. Narzędzia te mogą być używane do profilowania kodu JavaScript, identyfikacji wąskich gardeł wydajności i monitorowania zużycia pamięci. Chrome DevTools można zautomatyzować za pomocą Puppeteer lub Playwright.
• Puppeteer i Playwright: Biblioteki Node, które zapewniają API wysokiego poziomu do kontrolowania przeglądarek Chrome lub Firefox w trybie headless. Mogą być używane do automatyzacji interakcji z przeglądarką, mierzenia metryk wydajności i generowania raportów wydajności. Playwright obsługuje Chrome, Firefox i Safari.
• Sitespeed.io: Narzędzie open-source, które zbiera dane z wielu narzędzi do analizy wydajności sieciowej (takich jak WebPageTest, Lighthouse i Browsertime) i prezentuje je na jednym pulpicie nawigacyjnym.
• Browsertime: Narzędzie Node.js, które mierzy metryki wydajności przeglądarki za pomocą Chrome lub Firefox.
• Jest: Popularny framework do testowania JavaScript, który może być używany do testów jednostkowych i integracyjnych. Jest może być również używany do testów wydajnościowych poprzez mierzenie czasu wykonania fragmentów kodu.
• Mocha i Chai: Inny popularny framework do testowania JavaScript i biblioteka asercji. Narzędzia te można połączyć z bibliotekami do testowania wydajności, takimi jak benchmark.js.
• Narzędzia do monitorowania wydajności (np. New Relic, Datadog, Sentry): Narzędzia te zapewniają monitorowanie wydajności w czasie rzeczywistym i możliwości alertowania, co pozwala na wykrywanie i diagnozowanie problemów z wydajnością na produkcji.

Wdrażanie zautomatyzowanych testów wydajnościowych: Przewodnik krok po kroku

Oto przewodnik krok po kroku, jak wdrożyć zautomatyzowane testy wydajnościowe w projektach JavaScript:

1. Zdefiniuj budżety wydajnościowe

Budżet wydajnościowy to zestaw limitów dla kluczowych metryk wydajności, których musi przestrzegać Twoja aplikacja. Budżety te służą jako wytyczne dla deweloperów i stanowią jasny cel optymalizacji wydajności. Przykłady budżetów wydajnościowych obejmują:

• Czas ładowania strony: Celuj w czas ładowania strony poniżej 3 sekund.
• First Contentful Paint (FCP): Dąż do FCP poniżej 1 sekundy.
• Rozmiar paczki JavaScript: Ogranicz rozmiar paczek JavaScript do poniżej 500KB.
• Liczba żądań HTTP: Zmniejsz liczbę żądań HTTP do poniżej 50.

Zdefiniuj realistyczne i osiągalne budżety wydajnościowe w oparciu o wymagania Twojej aplikacji i grupę docelową. Weź pod uwagę takie czynniki, jak warunki sieciowe, możliwości urządzeń i oczekiwania użytkowników.

2. Wybierz odpowiednie narzędzia

Wybierz narzędzia i technologie, które najlepiej odpowiadają Twoim potrzebom i budżetowi. Rozważ takie czynniki, jak:

• Łatwość użycia: Wybieraj narzędzia, które są łatwe do nauczenia i używania, z przejrzystą dokumentacją i wspierającą społecznością.
• Integracja z istniejącymi przepływami pracy: Wybieraj narzędzia, które bezproblemowo integrują się z istniejącymi procesami deweloperskimi i testowymi.
• Koszt: Weź pod uwagę koszt narzędzi, w tym opłaty licencyjne i koszty infrastruktury.
• Funkcje: Wybieraj narzędzia, które oferują potrzebne funkcje, takie jak profilowanie wydajności, raportowanie i alertowanie.

Zacznij od małego zestawu narzędzi i stopniowo rozszerzaj go w miarę ewolucji Twoich potrzeb.

3. Utwórz skrypty testów wydajnościowych

Napisz zautomatyzowane skrypty testowe, które mierzą wydajność krytycznych przepływów użytkownika i komponentów w Twojej aplikacji. Skrypty te powinny symulować rzeczywiste interakcje użytkownika i mierzyć kluczowe metryki wydajności.

Przykład użycia Puppeteer do pomiaru czasu ładowania strony:

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
 const browser = await puppeteer.launch();
 const page = await browser.newPage();
 const url = 'https://www.example.com';

 const navigationPromise = page.waitForNavigation({waitUntil: 'networkidle0'});
 await page.goto(url);
 await navigationPromise;

 const metrics = await page.metrics();

 console.log(`Czas ładowania strony dla ${url}: ${metrics.timestamps.loadEventEnd - metrics.timestamps.navigationStart}ms`);

 await browser.close();
})();

Ten skrypt używa Puppeteer do uruchomienia przeglądarki Chrome w trybie headless, nawigacji do podanego adresu URL, oczekiwania na załadowanie strony, a następnie pomiaru czasu ładowania strony. Opcja `networkidle0` w `waitForNavigation` zapewnia, że przeglądarka czeka, aż przez co najmniej 500 ms nie będzie żadnych połączeń sieciowych, zanim uzna stronę za załadowaną.

Inny przykład, wykorzystujący Browsertime i Sitespeed.io, skupia się na Core Web Vitals:

// Zainstaluj niezbędne pakiety:
// npm install -g browsertime sitespeed.io

// Uruchom test (przykład użycia z wiersza poleceń):
// sitespeed.io https://www.example.com --browsertime.iterations 3 --browsertime.xvfb

// Ta komenda:
// 1. Uruchomi Browsertime 3 razy dla podanego adresu URL.
// 2. Użyje wirtualnego serwera X (xvfb) do testów w trybie headless.
// 3. Sitespeed.io zagreguje wyniki i dostarczy raport, w tym Core Web Vitals.

// Raport pokaże LCP, FID, CLS i inne metryki wydajności.

Ten przykład pokazuje, jak skonfigurować Sitespeed.io z Browsertime do uruchamiania zautomatyzowanych testów wydajnościowych i pobierania Core Web Vitals. Opcje wiersza poleceń są specyficzne dla uruchamiania testu browsertime z sitespeed.io.

4. Zintegruj testy wydajnościowe z potokiem CI/CD

Zintegruj swoje testy wydajnościowe z potokiem CI/CD, aby automatycznie uruchamiać je za każdym razem, gdy zmiany w kodzie są zatwierdzane. Zapewnia to ciągłe monitorowanie wydajności i wczesne wykrywanie regresji.

Większość platform CI/CD, takich jak Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions i CircleCI, zapewnia mechanizmy do uruchamiania zautomatyzowanych testów w ramach procesu budowania. Skonfiguruj swój potok CI/CD tak, aby uruchamiał skrypty testów wydajnościowych i przerywał budowanie, jeśli którykolwiek z budżetów wydajnościowych zostanie przekroczony.

Przykład użycia GitHub Actions:

name: Testy Wydajnościowe

on:
 push:
 branches: [ main ]
 pull_request:
 branches: [ main ]

jobs:
 performance:
 runs-on: ubuntu-latest
 steps:
 - uses: actions/checkout@v2
 - name: Skonfiguruj Node.js
 uses: actions/setup-node@v2
 with:
 node-version: '16'
 - name: Zainstaluj zależności
 run: npm install
 - name: Uruchom testy wydajnościowe
 run: npm run performance-test
 env:
 PERFORMANCE_BUDGET_PAGE_LOAD_TIME: 3000 # milisekundy

Ten przepływ pracy GitHub Actions definiuje zadanie o nazwie „performance”, które działa na Ubuntu. Pobiera kod, konfiguruje Node.js, instaluje zależności, a następnie uruchamia testy wydajnościowe za pomocą polecenia `npm run performance-test`. Zmienna środowiskowa `PERFORMANCE_BUDGET_PAGE_LOAD_TIME` definiuje budżet wydajnościowy dla czasu ładowania strony. Skrypt `npm run performance-test` powinien zawierać niezbędne polecenia do wykonania testów wydajnościowych (np. przy użyciu Puppeteer, Lighthouse lub WebPageTest). Twój plik `package.json` powinien zawierać skrypt `performance-test`, który wykonuje testy i sprawdza wyniki w odniesieniu do zdefiniowanych budżetów, zwracając niezerowy kod wyjścia, jeśli budżety zostaną naruszone, co spowoduje niepowodzenie budowania CI.

5. Analizuj i raportuj wyniki wydajności

Analizuj wyniki testów wydajnościowych, aby zidentyfikować obszary do poprawy. Generuj raporty podsumowujące metryki wydajności i podkreślające wszelkie regresje lub naruszenia budżetów wydajnościowych.

Większość narzędzi do testowania wydajności zapewnia wbudowane funkcje raportowania. Używaj tych raportów do śledzenia trendów wydajności w czasie i identyfikowania wzorców, które mogą wskazywać na ukryte problemy z wydajnością.

Przykład raportu wydajności (uproszczony):

Raport wydajności:

URL: https://www.example.com

Metryki:
 First Contentful Paint (FCP): 0.8s (ZALICZONO)
 Largest Contentful Paint (LCP): 2.2s (ZALICZONO)
 Time to Interactive (TTI): 2.8s (ZALICZONO)
 Total Blocking Time (TBT): 150ms (ZALICZONO)
 Czas ładowania strony: 2.9s (ZALICZONO) - Budżet: 3.0s

Rozmiar paczki JavaScript: 480KB (ZALICZONO) - Budżet: 500KB

Nie wykryto regresji wydajności.

Ten raport podsumowuje metryki wydajności dla określonego adresu URL i wskazuje, czy przechodzą one testy, czy nie, w oparciu o zdefiniowane budżety wydajnościowe. Zaznacza również, czy wykryto jakiekolwiek regresje wydajności. Taki raport można wygenerować w skryptach testowych i dodać do wyników CI/CD.

6. Iteruj i optymalizuj

Na podstawie analizy wyników wydajności zidentyfikuj obszary do optymalizacji i iteruj nad kodem w celu poprawy wydajności. Popularne techniki optymalizacji obejmują:

• Dzielenie kodu (Code Splitting): Podziel duże paczki JavaScript na mniejsze, łatwiejsze do zarządzania fragmenty, które można ładować na żądanie.
• Leniwe ładowanie (Lazy Loading): Odłóż ładowanie niekrytycznych zasobów do momentu, gdy będą potrzebne.
• Optymalizacja obrazów: Optymalizuj obrazy poprzez ich kompresję, zmianę rozmiaru do odpowiednich wymiarów i używanie nowoczesnych formatów obrazów, takich jak WebP.
• Buforowanie (Caching): Wykorzystaj buforowanie przeglądarki, aby zmniejszyć liczbę żądań sieciowych.
• Minifikacja i uglifikacja: Zmniejsz rozmiar plików JavaScript i CSS, usuwając niepotrzebne znaki i białe spacje.
• Debouncing i Throttling: Ogranicz częstotliwość kosztownych obliczeniowo operacji wywoływanych przez zdarzenia użytkownika.
• Używanie wydajnych algorytmów i struktur danych: Wybieraj najbardziej wydajne algorytmy i struktury danych dla swoich konkretnych przypadków użycia.
• Unikanie wycieków pamięci: Upewnij się, że Twój kod prawidłowo zwalnia pamięć, gdy nie jest już potrzebna.
• Optymalizacja bibliotek firm trzecich: Oceń wpływ bibliotek firm trzecich na wydajność i w razie potrzeby wybierz alternatywy. Rozważ leniwe ładowanie skryptów firm trzecich.

Ciągle monitoruj wydajność swojej aplikacji i powtarzaj proces testowania i optymalizacji w razie potrzeby.

Najlepsze praktyki testowania wydajności JavaScript

Oto kilka najlepszych praktyk, których należy przestrzegać podczas wdrażania zautomatyzowanych testów wydajnościowych JavaScript:

• Testuj w realistycznym środowisku: Uruchamiaj testy wydajnościowe w środowisku, które jak najwierniej odwzorowuje Twoje środowisko produkcyjne. Obejmuje to takie czynniki, jak warunki sieciowe, możliwości urządzeń i konfiguracja serwera.
• Używaj spójnej metodologii testowania: Używaj spójnej metodologii testowania, aby zapewnić porównywalność wyników w czasie. Obejmuje to takie czynniki, jak liczba iteracji, okres rozgrzewki i interwał pomiarowy.
• Monitoruj wydajność na produkcji: Używaj narzędzi do monitorowania wydajności, aby stale monitorować wydajność aplikacji na produkcji. Pozwala to na wykrywanie i diagnozowanie problemów z wydajnością, które mogły nie zostać wykryte podczas testów.
• Automatyzuj wszystko: Zautomatyzuj jak najwięcej procesów testowania wydajności, w tym wykonywanie testów, analizę wyników i generowanie raportów.
• Aktualizuj testy: Aktualizuj testy wydajnościowe za każdym razem, gdy wprowadzane są zmiany w kodzie. Zapewnia to, że testy są zawsze adekwatne i dokładnie odzwierciedlają wydajność aplikacji.
• Zaangażuj cały zespół: Zaangażuj cały zespół deweloperski w proces testowania wydajności. Pomaga to podnieść świadomość problemów z wydajnością i wspierać kulturę optymalizacji wydajności.
• Skonfiguruj alerty: Skonfiguruj alerty, aby powiadamiać Cię o wykryciu regresji wydajności. Pozwala to na szybką reakcję na problemy z wydajnością i zapobieganie ich wpływowi na użytkowników.
• Dokumentuj swoje testy i procesy: Dokumentuj swoje testy wydajnościowe, budżety wydajnościowe i procesy testowania. Pomaga to zapewnić, że wszyscy w zespole rozumieją, jak mierzona i monitorowana jest wydajność.

Radzenie sobie z typowymi wyzwaniami

Chociaż zautomatyzowane testy wydajnościowe oferują liczne korzyści, stwarzają również pewne wyzwania. Oto jak radzić sobie z niektórymi typowymi przeszkodami:

• Niestabilne testy (Flaky Tests): Testy wydajnościowe mogą być czasami niestabilne, co oznacza, że mogą przechodzić lub kończyć się niepowodzeniem w sposób przerywany z powodu czynników pozostających poza Twoją kontrolą, takich jak przeciążenie sieci lub obciążenie serwera. Aby to złagodzić, uruchamiaj testy wielokrotnie i uśredniaj wyniki. Można również użyć technik statystycznych do identyfikacji i odfiltrowania wartości odstających.
• Utrzymanie skryptów testowych: W miarę ewolucji aplikacji skrypty testów wydajnościowych będą musiały być aktualizowane, aby odzwierciedlały zmiany. Może to być czasochłonny i podatny na błędy proces. Aby temu zaradzić, używaj modułowej i łatwej w utrzymaniu architektury testów i rozważ użycie narzędzi do automatyzacji testów, które mogą automatycznie generować i aktualizować skrypty testowe.
• Interpretacja wyników: Wyniki testów wydajnościowych mogą być złożone i trudne do zinterpretowania. Aby temu zaradzić, używaj przejrzystych i zwięzłych narzędzi do raportowania i wizualizacji. Korzystne może być również ustalenie bazowego poziomu wydajności i porównywanie kolejnych wyników testów z tą bazą.
• Radzenie sobie z usługami firm trzecich: Twoja aplikacja może polegać na usługach firm trzecich, które są poza Twoją kontrolą. Wydajność tych usług może wpływać na ogólną wydajność Twojej aplikacji. Aby temu zaradzić, monitoruj wydajność tych usług i rozważ użycie technik mockowania lub stubbowania, aby odizolować aplikację podczas testów wydajnościowych.

Wnioski

Zautomatyzowane testy wydajnościowe JavaScript to kluczowa praktyka zapewniająca stałą szybkość i efektywność doświadczeń użytkownika. Wdrażając zautomatyzowane testy, można proaktywnie identyfikować i rozwiązywać regresje wydajności, redukować koszty rozwoju i dostarczać produkt wysokiej jakości. Wybierz odpowiednie narzędzia, zdefiniuj jasne budżety wydajnościowe, zintegruj testy z potokiem CI/CD i ciągle monitoruj oraz optymalizuj wydajność swojej aplikacji. Przyjmując te praktyki, możesz tworzyć aplikacje JavaScript, które są nie tylko funkcjonalne, ale także wydajne, zachwycając użytkowników i napędzając sukces biznesowy.

Pamiętaj, że wydajność to ciągły proces, a nie jednorazowa naprawa. Ciągle monitoruj, testuj i optymalizuj swój kod JavaScript, aby zapewnić najlepsze możliwe doświadczenie dla Twoich użytkowników, bez względu na to, gdzie się znajdują na świecie.

Dodatkowe zasoby

• Web Vitals
• Lighthouse
• WebPageTest
• Sitespeed.io
• Puppeteer
• Playwright