Предотвращение регрессии производительности JavaScript: автоматизированное тестирование производительности

В современном быстро меняющемся цифровом мире производительность веб-сайтов и приложений имеет решающее значение для удовлетворенности пользователей, их вовлеченности и, в конечном счете, для успеха бизнеса. Медленно загружающееся или неотзывчивое приложение может привести к разочарованию пользователей, отказу от транзакций и негативному влиянию на репутацию вашего бренда. JavaScript, являясь ключевым компонентом современной веб-разработки, играет значительную роль в общей производительности. Поэтому предотвращение регрессий производительности — непредвиденных снижений производительности — имеет первостепенное значение. Именно здесь на помощь приходит автоматизированное тестирование производительности.

Что такое регрессия производительности JavaScript?

Регрессия производительности происходит, когда новое изменение кода или обновление приводит к снижению производительности JavaScript-приложения. Это может проявляться различными способами, например:

• Увеличение времени загрузки страницы: Пользователи дольше ждут, пока страница станет полностью интерактивной.
• Замедление рендеринга: Визуальные элементы появляются на экране дольше.
• Снижение частоты кадров: Анимации и переходы выглядят прерывистыми и менее плавными.
• Увеличение потребления памяти: Приложение использует больше памяти, что потенциально может привести к сбоям или замедлениям.
• Увеличение загрузки ЦП: Приложение потребляет больше вычислительной мощности, что влияет на время работы батареи на мобильных устройствах.

Эти регрессии могут быть незаметными и легко упускаться из виду при ручном тестировании, особенно в сложных приложениях с многочисленными взаимосвязанными компонентами. Они могут стать очевидными только после развертывания в производственной среде, затрагивая большое количество пользователей.

Важность автоматизированного тестирования производительности

Автоматизированное тестирование производительности позволяет вам проактивно выявлять и устранять регрессии производительности до того, как они повлияют на ваших пользователей. Оно включает в себя создание автоматизированных скриптов, которые измеряют различные метрики производительности и сравнивают их с предопределенными пороговыми значениями или базовыми показателями. Этот подход предлагает несколько ключевых преимуществ:

• Раннее обнаружение: Выявляйте проблемы с производительностью на ранних этапах цикла разработки, предотвращая их попадание в производственную среду.
• Последовательность и надежность: Автоматизированные тесты обеспечивают последовательные и надежные результаты, исключая человеческие ошибки и субъективность.
• Более быстрая обратная связь: Получайте немедленную обратную связь о влиянии изменений кода на производительность, что позволяет быстро итерировать и оптимизировать.
• Снижение затрат: Устраняйте проблемы с производительностью на ранних этапах процесса разработки, значительно сокращая затраты и усилия, необходимые для их исправления.
• Улучшенный пользовательский опыт: Обеспечивайте стабильно быстрый и отзывчивый пользовательский опыт, что приводит к повышению удовлетворенности и вовлеченности пользователей.
• Непрерывный мониторинг: Интегрируйте тесты производительности в ваш конвейер непрерывной интеграции/непрерывной доставки (CI/CD) для постоянного мониторинга производительности.

Ключевые метрики производительности для мониторинга

При внедрении автоматизированного тестирования производительности важно сосредоточиться на ключевых метриках, которые напрямую влияют на пользовательский опыт. Некоторые из наиболее важных метрик включают:

• First Contentful Paint (FCP): Измеряет время, необходимое для появления первого контента (текста, изображения и т. д.) на экране.
• Largest Contentful Paint (LCP): Измеряет время, необходимое для появления самого большого элемента контента на экране.
• First Input Delay (FID): Измеряет время, необходимое браузеру для ответа на первое взаимодействие пользователя (например, нажатие кнопки).
• Time to Interactive (TTI): Измеряет время, необходимое для того, чтобы страница стала полностью интерактивной и отзывчивой на ввод пользователя.
• Total Blocking Time (TBT): Измеряет общее время, в течение которого основной поток заблокирован во время загрузки страницы, что мешает браузеру отвечать на ввод пользователя.
• Cumulative Layout Shift (CLS): Измеряет количество неожиданных смещений макета, которые происходят во время загрузки страницы, вызывая визуальную нестабильность.
• Время выполнения JavaScript: Время, затраченное на выполнение кода JavaScript.
• Использование памяти: Объем памяти, потребляемый приложением.
• Использование ЦП: Объем вычислительной мощности, потребляемый приложением.
• Сетевые запросы: Количество и размер сетевых запросов, выполняемых приложением.

Инструменты и технологии для автоматизированного тестирования производительности JavaScript

Для реализации автоматизированного тестирования производительности JavaScript можно использовать несколько инструментов и технологий. Вот несколько популярных вариантов:

• WebPageTest: Бесплатный инструмент с открытым исходным кодом для тестирования производительности веб-сайтов с различных местоположений и устройств. Он предоставляет подробные отчеты о производительности, включая каскадные диаграммы, раскадровки и метрики Core Web Vitals. WebPageTest можно автоматизировать через его API.
• Lighthouse: Инструмент с открытым исходным кодом, разработанный Google, который проводит аудит веб-страниц на предмет производительности, доступности, лучших практик и SEO. Он предоставляет подробные рекомендации по улучшению производительности. Lighthouse можно запускать из командной строки, в Chrome DevTools или как модуль Node.
• PageSpeed Insights: Инструмент от Google, который анализирует скорость ваших веб-страниц и предоставляет рекомендации по улучшению. В качестве аналитического движка он использует Lighthouse.
• Chrome DevTools: Встроенные инструменты разработчика в браузере Chrome предлагают комплексный набор инструментов для анализа производительности, включая панель Performance, панель Memory и панель Network. Эти инструменты можно использовать для профилирования кода JavaScript, выявления узких мест в производительности и мониторинга использования памяти. Chrome DevTools можно автоматизировать с помощью Puppeteer или Playwright.
• Puppeteer и Playwright: Библиотеки Node, предоставляющие высокоуровневый API для управления безголовыми браузерами Chrome или Firefox. Их можно использовать для автоматизации взаимодействий с браузером, измерения метрик производительности и генерации отчетов о производительности. Playwright поддерживает Chrome, Firefox и Safari.
• Sitespeed.io: Инструмент с открытым исходным кодом, который собирает данные из нескольких инструментов веб-производительности (таких как WebPageTest, Lighthouse и Browsertime) и представляет их на единой панели управления.
• Browsertime: Инструмент Node.js, который измеряет метрики производительности браузера с использованием Chrome или Firefox.
• Jest: Популярный фреймворк для тестирования JavaScript, который можно использовать для модульного и интеграционного тестирования. Jest также можно использовать для тестирования производительности, измеряя время выполнения фрагментов кода.
• Mocha и Chai: Еще один популярный фреймворк для тестирования JavaScript и библиотека утверждений. Эти инструменты можно комбинировать с библиотеками для тестирования производительности, такими как benchmark.js.
• Инструменты мониторинга производительности (например, New Relic, Datadog, Sentry): Эти инструменты предоставляют возможности мониторинга производительности и оповещения в реальном времени, позволяя обнаруживать и диагностировать проблемы с производительностью в производственной среде.

Внедрение автоматизированного тестирования производительности: пошаговое руководство

Вот пошаговое руководство по внедрению автоматизированного тестирования производительности в ваших проектах на JavaScript:

1. Определите бюджеты производительности

Бюджет производительности — это набор ограничений на ключевые метрики производительности, которым должно соответствовать ваше приложение. Эти бюджеты служат ориентирами для разработчиков и предоставляют четкую цель для оптимизации производительности. Примеры бюджетов производительности:

• Время загрузки страницы: Целевое время загрузки страницы — менее 3 секунд.
• First Contentful Paint (FCP): Цель — FCP менее 1 секунды.
• Размер бандла JavaScript: Ограничьте размер ваших бандлов JavaScript до 500 КБ.
• Количество HTTP-запросов: Сократите количество HTTP-запросов до менее чем 50.

Определите реалистичные и достижимые бюджеты производительности, основанные на требованиях вашего приложения и целевой аудитории. Учитывайте такие факторы, как условия сети, возможности устройств и ожидания пользователей.

2. Выберите правильные инструменты

Выберите инструменты и технологии, которые наилучшим образом соответствуют вашим потребностям и бюджету. Учитывайте такие факторы, как:

• Простота использования: Выбирайте инструменты, которые легко изучить и использовать, с четкой документацией и поддерживающим сообществом.
• Интеграция с существующими рабочими процессами: Выбирайте инструменты, которые легко интегрируются с вашими существующими процессами разработки и тестирования.
• Стоимость: Учитывайте стоимость инструментов, включая лицензионные сборы и затраты на инфраструктуру.
• Функциональность: Выбирайте инструменты, которые предлагают необходимые вам функции, такие как профилирование производительности, отчетность и оповещения.

Начните с небольшого набора инструментов и постепенно расширяйте его по мере развития ваших потребностей.

3. Создайте скрипты для тестов производительности

Напишите автоматизированные тестовые скрипты, которые измеряют производительность критически важных пользовательских сценариев и компонентов в вашем приложении. Эти скрипты должны имитировать реальные взаимодействия пользователей и измерять ключевые метрики производительности.

Пример использования Puppeteer для измерения времени загрузки страницы:

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(`Время загрузки страницы для ${url}: ${metrics.timestamps.loadEventEnd - metrics.timestamps.navigationStart}ms`);

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

Этот скрипт использует Puppeteer для запуска безголового браузера Chrome, перехода по указанному URL, ожидания загрузки страницы, а затем измерения времени загрузки страницы. Опция `networkidle0` в `waitForNavigation` гарантирует, что браузер будет ждать, пока не останется сетевых подключений в течение как минимум 500 мс, прежде чем считать страницу загруженной.

Другой пример, использующий Browsertime и Sitespeed.io, фокусируется на Core Web Vitals:

// Установите необходимые пакеты:
// npm install -g browsertime sitespeed.io

// Запустите тест (пример использования в командной строке):
// sitespeed.io https://www.example.com --browsertime.iterations 3 --browsertime.xvfb

// Эта команда:
// 1. Запустит Browsertime 3 раза для указанного URL.
// 2. Будет использовать виртуальный X-сервер (xvfb) для безголового тестирования.
// 3. Sitespeed.io агрегирует результаты и предоставит отчет, включая Core Web Vitals.

// В отчете будут показаны LCP, FID, CLS и другие метрики производительности.

Этот пример показывает, как настроить Sitespeed.io с Browsertime для запуска автоматизированных тестов производительности и получения Core Web Vitals. Опции командной строки специфичны для запуска теста browsertime с помощью sitespeed.io.

4. Интегрируйте тесты производительности в ваш CI/CD конвейер

Интегрируйте ваши тесты производительности в ваш CI/CD конвейер, чтобы они автоматически запускались при каждом коммите изменений в коде. Это обеспечивает непрерывный мониторинг производительности и раннее обнаружение регрессий.

Большинство CI/CD платформ, таких как Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions и CircleCI, предоставляют механизмы для запуска автоматизированных тестов в рамках процесса сборки. Настройте ваш CI/CD конвейер для запуска скриптов тестов производительности и прерывания сборки, если какой-либо из бюджетов производительности превышен.

Пример использования GitHub Actions:

name: Performance Tests

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

jobs:
 performance:
 runs-on: ubuntu-latest
 steps:
 - uses: actions/checkout@v2
 - name: Set up Node.js
 uses: actions/setup-node@v2
 with:
 node-version: '16'
 - name: Install dependencies
 run: npm install
 - name: Run performance tests
 run: npm run performance-test
 env:
 PERFORMANCE_BUDGET_PAGE_LOAD_TIME: 3000 # миллисекунды

Этот рабочий процесс GitHub Actions определяет задачу под названием "performance", которая выполняется на Ubuntu. Он извлекает код, настраивает Node.js, устанавливает зависимости, а затем запускает тесты производительности с помощью команды `npm run performance-test`. Переменная окружения `PERFORMANCE_BUDGET_PAGE_LOAD_TIME` определяет бюджет производительности для времени загрузки страницы. Скрипт `npm run performance-test` должен содержать необходимые команды для выполнения ваших тестов производительности (например, с использованием Puppeteer, Lighthouse или WebPageTest). Ваш файл `package.json` должен содержать скрипт `performance-test`, который выполняет тесты и проверяет результаты на соответствие заданным бюджетам, завершаясь с ненулевым кодом выхода, если бюджеты нарушены, что приводит к сбою сборки в CI.

5. Анализируйте и сообщайте о результатах производительности

Анализируйте результаты ваших тестов производительности для выявления областей для улучшения. Генерируйте отчеты, которые суммируют метрики производительности и выделяют любые регрессии или нарушения бюджетов производительности.

Большинство инструментов для тестирования производительности предоставляют встроенные возможности для создания отчетов. Используйте эти отчеты для отслеживания тенденций производительности с течением времени и выявления закономерностей, которые могут указывать на скрытые проблемы с производительностью.

Пример отчета о производительности (упрощенный):

Отчет о производительности:

URL: https://www.example.com

Метрики:
 First Contentful Paint (FCP): 0.8s (ПРОЙДЕНО)
 Largest Contentful Paint (LCP): 2.2s (ПРОЙДЕНО)
 Time to Interactive (TTI): 2.8s (ПРОЙДЕНО)
 Total Blocking Time (TBT): 150ms (ПРОЙДЕНО)
 Время загрузки страницы: 2.9s (ПРОЙДЕНО) - Бюджет: 3.0s

Размер бандла JavaScript: 480KB (ПРОЙДЕНО) - Бюджет: 500KB

Регрессий производительности не обнаружено.

Этот отчет суммирует метрики производительности для определенного URL и указывает, проходят они или нет, на основе определенных бюджетов производительности. Он также отмечает, были ли обнаружены какие-либо регрессии производительности. Такой отчет может быть сгенерирован в ваших тестовых скриптах и добавлен в вывод CI/CD.

6. Итерируйте и оптимизируйте

На основе анализа результатов производительности определите области для оптимизации и итерируйте над вашим кодом для улучшения производительности. Распространенные техники оптимизации включают:

• Разделение кода (Code Splitting): Разбивайте большие бандлы JavaScript на меньшие, более управляемые части, которые можно загружать по требованию.
• Ленивая загрузка (Lazy Loading): Откладывайте загрузку некритичных ресурсов до тех пор, пока они не понадобятся.
• Оптимизация изображений: Оптимизируйте изображения путем их сжатия, изменения размера до соответствующих размеров и использования современных форматов изображений, таких как WebP.
• Кэширование: Используйте кэширование браузера для уменьшения количества сетевых запросов.
• Минификация и обфускация: Уменьшайте размер ваших файлов JavaScript и CSS, удаляя ненужные символы и пробелы.
• Debouncing и Throttling: Ограничивайте частоту выполнения ресурсоемких операций, которые вызываются событиями пользователя.
• Использование эффективных алгоритмов и структур данных: Выбирайте наиболее эффективные алгоритмы и структуры данных для ваших конкретных случаев использования.
• Избегание утечек памяти: Убедитесь, что ваш код правильно освобождает память, когда она больше не нужна.
• Оптимизация сторонних библиотек: Оценивайте влияние на производительность сторонних библиотек и при необходимости выбирайте альтернативы. Рассмотрите возможность ленивой загрузки сторонних скриптов.

Постоянно отслеживайте производительность вашего приложения и при необходимости повторяйте процесс тестирования и оптимизации.

Лучшие практики тестирования производительности JavaScript

Вот несколько лучших практик, которым следует следовать при внедрении автоматизированного тестирования производительности JavaScript:

• Тестируйте в реалистичной среде: Запускайте тесты производительности в среде, которая максимально приближена к вашей производственной среде. Это включает такие факторы, как условия сети, возможности устройств и конфигурация сервера.
• Используйте последовательную методологию тестирования: Используйте последовательную методологию тестирования, чтобы ваши результаты были сопоставимы с течением времени. Это включает такие факторы, как количество итераций, период прогрева и интервал измерения.
• Отслеживайте производительность в производственной среде: Используйте инструменты мониторинга производительности для постоянного отслеживания производительности вашего приложения в производственной среде. Это позволяет обнаруживать и диагностировать проблемы с производительностью, которые могут быть не выявлены во время тестирования.
• Автоматизируйте все: Автоматизируйте как можно большую часть процесса тестирования производительности, включая выполнение тестов, анализ результатов и генерацию отчетов.
• Поддерживайте тесты в актуальном состоянии: Обновляйте ваши тесты производительности при внесении изменений в код. Это гарантирует, что ваши тесты всегда актуальны и точно отражают производительность вашего приложения.
• Вовлекайте всю команду: Вовлекайте всю команду разработки в процесс тестирования производительности. Это помогает повысить осведомленность о проблемах производительности и fostered a culture of performance optimization.
• Настройте оповещения: Настройте оповещения для уведомления вас об обнаружении регрессий производительности. Это позволяет быстро реагировать на проблемы с производительностью и предотвращать их влияние на ваших пользователей.
• Документируйте ваши тесты и процессы: Документируйте ваши тесты производительности, бюджеты производительности и процессы тестирования. Это помогает гарантировать, что все в команде понимают, как измеряется и отслеживается производительность.

Решение распространенных проблем

Хотя автоматизированное тестирование производительности предлагает множество преимуществ, оно также сопряжено с некоторыми проблемами. Вот как справиться с некоторыми распространенными препятствиями:

• Нестабильные тесты: Тесты производительности иногда могут быть нестабильными, то есть они могут проходить или проваливаться время от времени из-за факторов, находящихся вне вашего контроля, таких как перегрузка сети или нагрузка на сервер. Чтобы смягчить это, запускайте тесты несколько раз и усредняйте результаты. Вы также можете использовать статистические методы для выявления и отфильтровывания выбросов.
• Поддержка тестовых скриптов: По мере развития вашего приложения ваши тестовые скрипты производительности нужно будет обновлять, чтобы отражать изменения. Это может быть трудоемким и подверженным ошибкам процессом. Чтобы решить эту проблему, используйте модульную и поддерживаемую архитектуру тестов и рассмотрите возможность использования инструментов автоматизации тестирования, которые могут автоматически генерировать и обновлять тестовые скрипты.
• Интерпретация результатов: Результаты тестов производительности могут быть сложными и трудными для интерпретации. Чтобы решить эту проблему, используйте четкие и краткие инструменты отчетности и визуализации. Также может быть полезно установить базовый уровень производительности и сравнивать последующие результаты тестов с этой базой.
• Работа со сторонними сервисами: Ваше приложение может зависеть от сторонних сервисов, которые находятся вне вашего контроля. Производительность этих сервисов может влиять на общую производительность вашего приложения. Чтобы решить эту проблему, отслеживайте производительность этих сервисов и рассмотрите возможность использования техник мокинга или стаббинга для изоляции вашего приложения во время тестирования производительности.

Заключение

Автоматизированное тестирование производительности JavaScript является критически важной практикой для обеспечения стабильно быстрого и эффективного пользовательского опыта. Внедряя автоматизированные тесты, вы можете проактивно выявлять и устранять регрессии производительности, сокращать затраты на разработку и поставлять высококачественный продукт. Выбирайте правильные инструменты, определяйте четкие бюджеты производительности, интегрируйте тесты в ваш CI/CD конвейер и постоянно отслеживайте и оптимизируйте производительность вашего приложения. Применяя эти практики, вы можете создавать JavaScript-приложения, которые не только функциональны, но и производительны, радуя ваших пользователей и способствуя успеху бизнеса.

Помните, что производительность — это непрерывный процесс, а не разовое исправление. Постоянно отслеживайте, тестируйте и оптимизируйте ваш JavaScript-код, чтобы обеспечить наилучший возможный опыт для ваших пользователей, где бы они ни находились в мире.

Дополнительные ресурсы

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