Förebyggande av prestandaregressioner i JavaScript: Automatiserad prestandatestning

I dagens snabbrörliga digitala värld är webbplatsers och applikationers prestanda avgörande för användarnöjdhet, engagemang och i slutändan, affärsframgång. En långsamt laddande eller icke-responsiv applikation kan leda till frustrerade användare, avbrutna transaktioner och en negativ inverkan på ditt varumärkes rykte. JavaScript, som är en kärnkomponent i modern webbutveckling, spelar en betydande roll för den övergripande prestandan. Därför är det av yttersta vikt att förhindra prestandaregressioner – oväntade försämringar av prestandan. Det är här automatiserad prestandatestning kommer in i bilden.

Vad är en prestandaregression i JavaScript?

En prestandaregression inträffar när en ny kodändring eller uppdatering orsakar en försämring av prestandan i en JavaScript-applikation. Detta kan yttra sig på olika sätt, såsom:

• Ökad sidladdningstid: Användare upplever längre väntetider innan sidan är fullt interaktiv.
• Långsammare rendering: Visuella element tar längre tid att visas på skärmen.
• Minskad bildfrekvens: Animationer och övergångar upplevs som hackiga och mindre jämna.
• Ökad minnesanvändning: Applikationen använder mer minne, vilket potentiellt kan leda till krascher eller nedgångar.
• Ökad CPU-användning: Applikationen förbrukar mer processorkraft, vilket påverkar batteritiden på mobila enheter.

Dessa regressioner kan vara subtila och lätta att missa vid manuell testning, särskilt i komplexa applikationer med många sammankopplade komponenter. De kanske bara blir uppenbara efter driftsättning i produktion, vilket påverkar ett stort antal användare.

Vikten av automatiserad prestandatestning

Automatiserad prestandatestning gör att du proaktivt kan identifiera och åtgärda prestandaregressioner innan de påverkar dina användare. Det innebär att skapa automatiserade skript som mäter olika prestandamått och jämför dem mot fördefinierade tröskelvärden eller baslinjer. Detta tillvägagångssätt erbjuder flera viktiga fördelar:

• Tidig upptäckt: Identifiera prestandaproblem tidigt i utvecklingscykeln, vilket förhindrar att de når produktion.
• Konsistens och tillförlitlighet: Automatiserade tester ger konsekventa och tillförlitliga resultat, vilket eliminerar mänskliga fel och subjektivitet.
• Snabbare återkoppling: Få omedelbar feedback på prestandapåverkan av kodändringar, vilket möjliggör snabb iteration och optimering.
• Minskade kostnader: Åtgärda prestandaproblem tidigt i utvecklingsprocessen, vilket avsevärt minskar kostnaden och ansträngningen som krävs för sanering.
• Förbättrad användarupplevelse: Leverera en konsekvent snabb och responsiv användarupplevelse, vilket leder till ökad användarnöjdhet och engagemang.
• Kontinuerlig övervakning: Integrera prestandatester i din pipeline för kontinuerlig integration/kontinuerlig leverans (CI/CD) för löpande prestandaövervakning.

Viktiga prestandamått att övervaka

När du implementerar automatiserad prestandatestning är det viktigt att fokusera på nyckelprestandamått som direkt påverkar användarupplevelsen. Några av de viktigaste måtten inkluderar:

• First Contentful Paint (FCP): Mäter tiden det tar för det första innehållet (text, bild, etc.) att visas på skärmen.
• Largest Contentful Paint (LCP): Mäter tiden det tar för det största innehållselementet att visas på skärmen.
• First Input Delay (FID): Mäter tiden det tar för webbläsaren att svara på användarens första interaktion (t.ex. att klicka på en knapp).
• Time to Interactive (TTI): Mäter tiden det tar för sidan att bli helt interaktiv och responsiv på användarinput.
• Total Blocking Time (TBT): Mäter den totala tid som huvudtråden är blockerad under sidladdningen, vilket förhindrar webbläsaren från att svara på användarinput.
• Cumulative Layout Shift (CLS): Mäter mängden oväntade layoutförskjutningar som inträffar under sidladdningen, vilket orsakar visuell instabilitet.
• JavaScript-exekveringstid: Tiden som ägnas åt att exekvera JavaScript-kod.
• Minnesanvändning: Mängden minne som förbrukas av applikationen.
• CPU-användning: Mängden processorkraft som förbrukas av applikationen.
• Nätverksförfrågningar: Antalet och storleken på nätverksförfrågningar som görs av applikationen.

Verktyg och tekniker för automatiserad prestandatestning av JavaScript

Flera verktyg och tekniker kan användas för att implementera automatiserad prestandatestning av JavaScript. Här är några populära alternativ:

• WebPageTest: Ett gratis open source-verktyg för att testa webbplatsprestanda från olika platser och enheter. Det ger detaljerade prestandarapporter, inklusive vattenfallsdiagram, filmremsor och Core Web Vitals-mått. WebPageTest kan automatiseras via sitt API.
• Lighthouse: Ett open source-verktyg utvecklat av Google som granskar webbsidor för prestanda, tillgänglighet, bästa praxis och SEO. Det ger detaljerade rekommendationer för att förbättra prestandan. Lighthouse kan köras från kommandoraden, i Chrome DevTools eller som en Node-modul.
• PageSpeed Insights: Ett verktyg från Google som analyserar hastigheten på dina webbsidor och ger rekommendationer för förbättringar. Det använder Lighthouse som sin analysmotor.
• Chrome DevTools: De inbyggda utvecklarverktygen i webbläsaren Chrome erbjuder en omfattande uppsättning prestandaanalysverktyg, inklusive Performance-panelen, Memory-panelen och Network-panelen. Dessa verktyg kan användas för att profilera JavaScript-kod, identifiera prestandaflaskhalsar och övervaka minnesanvändning. Chrome DevTools kan automatiseras med Puppeteer eller Playwright.
• Puppeteer och Playwright: Node-bibliotek som tillhandahåller ett högnivå-API för att styra headless Chrome- eller Firefox-webbläsare. De kan användas för att automatisera webbläsarinteraktioner, mäta prestandamått och generera prestandarapporter. Playwright stöder Chrome, Firefox och Safari.
• Sitespeed.io: Ett open source-verktyg som samlar in data från flera webbprestandaverktyg (som WebPageTest, Lighthouse och Browsertime) och presenterar det i en enda instrumentpanel.
• Browsertime: Ett Node.js-verktyg som mäter webbläsarprestandamått med Chrome eller Firefox.
• Jest: Ett populärt JavaScript-testramverk som kan användas för enhetstestning och integrationstestning. Jest kan också användas för prestandatestning genom att mäta exekveringstiden för kodavsnitt.
• Mocha och Chai: Ett annat populärt JavaScript-testramverk och assertionsbibliotek. Dessa verktyg kan kombineras med prestandatestningsbibliotek som benchmark.js.
• Prestandaövervakningsverktyg (t.ex. New Relic, Datadog, Sentry): Dessa verktyg erbjuder realtidsövervakning av prestanda och varningsfunktioner, vilket gör att du kan upptäcka och diagnostisera prestandaproblem i produktion.

Implementera automatiserad prestandatestning: En steg-för-steg-guide

Här är en steg-för-steg-guide för att implementera automatiserad prestandatestning i dina JavaScript-projekt:

1. Definiera prestandabudgetar

En prestandabudget är en uppsättning gränser för viktiga prestandamått som din applikation måste följa. Dessa budgetar fungerar som riktlinjer för utvecklare och ger ett tydligt mål för prestandaoptimering. Exempel på prestandabudgetar inkluderar:

• Sidladdningstid: Sikta på en sidladdningstid under 3 sekunder.
• First Contentful Paint (FCP): Sikta på en FCP under 1 sekund.
• Storlek på JavaScript-paket: Begränsa storleken på dina JavaScript-paket till under 500KB.
• Antal HTTP-förfrågningar: Minska antalet HTTP-förfrågningar till under 50.

Definiera realistiska och uppnåeliga prestandabudgetar baserat på din applikations krav och målgrupp. Ta hänsyn till faktorer som nätverksförhållanden, enhetskapacitet och användarförväntningar.

2. Välj rätt verktyg

Välj de verktyg och tekniker som bäst passar dina behov och din budget. Tänk på faktorer som:

• Användarvänlighet: Välj verktyg som är lätta att lära sig och använda, med tydlig dokumentation och en stödjande gemenskap.
• Integration med befintliga arbetsflöden: Välj verktyg som smidigt integreras med dina befintliga utvecklings- och testarbetsflöden.
• Kostnad: Tänk på kostnaden för verktygen, inklusive licensavgifter och infrastrukturkostnader.
• Funktioner: Välj verktyg som erbjuder de funktioner du behöver, såsom prestandaprofilering, rapportering och varningar.

Börja med ett litet antal verktyg och utöka gradvis din verktygsuppsättning i takt med att dina behov utvecklas.

3. Skapa skript för prestandatester

Skriv automatiserade testskript som mäter prestandan för kritiska användarflöden och komponenter i din applikation. Dessa skript bör simulera verkliga användarinteraktioner och mäta viktiga prestandamått.

Exempel med Puppeteer för att mäta sidladdningstid:

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(`Page load time for ${url}: ${metrics.timestamps.loadEventEnd - metrics.timestamps.navigationStart}ms`);

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

Detta skript använder Puppeteer för att starta en headless Chrome-webbläsare, navigera till en angiven URL, vänta tills sidan har laddats och sedan mäta sidladdningstiden. Alternativet `networkidle0` i `waitForNavigation` säkerställer att webbläsaren väntar tills det inte finns några nätverksanslutningar under minst 500 ms innan den anser att sidan är laddad.

Ett annat exempel, med Browsertime och Sitespeed.io, fokuserar på Core Web Vitals:

// Installera nödvändiga paket:
// npm install -g browsertime sitespeed.io

// Kör testet (exempel på kommandoradsanvändning):
// sitespeed.io https://www.example.com --browsertime.iterations 3 --browsertime.xvfb

// Detta kommando kommer att:
// 1. Köra Browsertime 3 gånger mot den angivna URL:en.
// 2. Använda en virtuell X-server (xvfb) för headless-testning.
// 3. Sitespeed.io kommer att aggregera resultaten och tillhandahålla en rapport, inklusive Core Web Vitals.

// Rapporten kommer att visa LCP, FID, CLS och andra prestandamått.

Detta exempel visar hur man konfigurerar Sitespeed.io med Browsertime för att köra automatiserade prestandatester och hämta Core Web Vitals. Kommandoradsalternativen är specifika för att köra ett browsertime-test med sitespeed.io.

4. Integrera prestandatester i din CI/CD-pipeline

Integrera dina prestandatester i din CI/CD-pipeline för att automatiskt köra dem när kodändringar skickas in. Detta säkerställer att prestandan övervakas kontinuerligt och att regressioner upptäcks tidigt.

De flesta CI/CD-plattformar, som Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions och CircleCI, tillhandahåller mekanismer för att köra automatiserade tester som en del av byggprocessen. Konfigurera din CI/CD-pipeline för att köra dina prestandatestskript och misslyckas med bygget om någon av prestandabudgetarna överskrids.

Exempel med 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 # millisekunder

Detta GitHub Actions-arbetsflöde definierar ett jobb som kallas \"performance\" som körs på Ubuntu. Det checkar ut koden, konfigurerar Node.js, installerar beroenden och kör sedan prestandatesterna med kommandot `npm run performance-test`. Miljövariabeln `PERFORMANCE_BUDGET_PAGE_LOAD_TIME` definierar prestandabudgeten för sidladdningstid. Skriptet `npm run performance-test` skulle innehålla de nödvändiga kommandona för att exekvera dina prestandatester (t.ex. med Puppeteer, Lighthouse eller WebPageTest). Din `package.json`-fil bör innehålla `performance-test`-skriptet som exekverar testerna och kontrollerar resultaten mot de definierade budgetarna, och avslutas med en exit-kod som inte är noll om budgetarna överskrids, vilket får CI-bygget att misslyckas.

5. Analysera och rapportera prestandaresultat

Analysera resultaten av dina prestandatester för att identifiera områden för förbättring. Generera rapporter som sammanfattar prestandamåtten och belyser eventuella regressioner eller överträdelser av prestandabudgetar.

De flesta verktyg för prestandatestning erbjuder inbyggda rapporteringsfunktioner. Använd dessa rapporter för att spåra prestandatrender över tid och identifiera mönster som kan indikera underliggande prestandaproblem.

Exempel på en prestandarapport (förenklad):

Prestandarapport:

URL: https://www.example.com

Mått:
 First Contentful Paint (FCP): 0.8s (GODKÄNT)
 Largest Contentful Paint (LCP): 2.2s (GODKÄNT)
 Time to Interactive (TTI): 2.8s (GODKÄNT)
 Total Blocking Time (TBT): 150ms (GODKÄNT)
 Sidladdningstid: 2.9s (GODKÄNT) - Budget: 3.0s

Storlek på JavaScript-paket: 480KB (GODKÄNT) - Budget: 500KB

Inga prestandaregressioner upptäckta.

Denna rapport sammanfattar prestandamåtten för en specifik URL och indikerar om de godkänns eller misslyckas baserat på de definierade prestandabudgetarna. Den noterar också om några prestandaregressioner upptäcktes. En sådan rapport kan genereras inom dina testskript och läggas till i CI/CD-utdatan.

6. Iterera och optimera

Baserat på analysen av dina prestandaresultat, identifiera områden för optimering och iterera din kod för att förbättra prestandan. Vanliga optimeringstekniker inkluderar:

• Koddelning (Code Splitting): Dela upp stora JavaScript-paket i mindre, mer hanterbara delar som kan laddas vid behov.
• Lat laddning (Lazy Loading): Skjut upp laddningen av icke-kritiska resurser tills de behövs.
• Bildoptimering: Optimera bilder genom att komprimera dem, ändra storlek till lämpliga dimensioner och använda moderna bildformat som WebP.
• Cachelagring: Utnyttja webbläsarens cache för att minska antalet nätverksförfrågningar.
• Minifiering och uglification: Minska storleken på dina JavaScript- och CSS-filer genom att ta bort onödiga tecken och blanksteg.
• Debouncing och Throttling: Begränsa frekvensen av beräkningsintensiva operationer som utlöses av användarhändelser.
• Använda effektiva algoritmer och datastrukturer: Välj de mest effektiva algoritmerna och datastrukturerna för dina specifika användningsfall.
• Undvika minnesläckor: Se till att din kod korrekt frigör minne när det inte längre behövs.
• Optimera tredjepartsbibliotek: Utvärdera prestandapåverkan från tredjepartsbibliotek och välj alternativ om det behövs. Överväg att latladda tredjepartsskript.

Övervaka kontinuerligt din applikations prestanda och upprepa testnings- och optimeringsprocessen vid behov.

Bästa praxis för prestandatestning av JavaScript

Här är några bästa praxis att följa när du implementerar automatiserad prestandatestning av JavaScript:

• Testa i en realistisk miljö: Kör dina prestandatester i en miljö som nära efterliknar din produktionsmiljö. Detta inkluderar faktorer som nätverksförhållanden, enhetskapacitet och serverkonfiguration.
• Använd en konsekvent testmetodik: Använd en konsekvent testmetodik för att säkerställa att dina resultat är jämförbara över tid. Detta inkluderar faktorer som antalet iterationer, uppvärmningsperioden och mätintervallet.
• Övervaka prestanda i produktion: Använd prestandaövervakningsverktyg för att kontinuerligt övervaka din applikations prestanda i produktion. Detta gör att du kan upptäcka och diagnostisera prestandaproblem som kanske inte fångas under testning.
• Automatisera allt: Automatisera så mycket av prestandatestningsprocessen som möjligt, inklusive testkörning, resultatanalys och rapportgenerering.
• Håll testerna uppdaterade: Uppdatera dina prestandatester när kodändringar görs. Detta säkerställer att dina tester alltid är relevanta och att de korrekt återspeglar din applikations prestanda.
• Involvera hela teamet: Involvera hela utvecklingsteamet i prestandatestningsprocessen. Detta hjälper till att öka medvetenheten om prestandaproblem och att främja en kultur av prestandaoptimering.
• Ställ in varningar: Konfigurera varningar för att meddela dig när prestandaregressioner upptäcks. Detta gör att du snabbt kan svara på prestandaproblem och förhindra att de påverkar dina användare.
• Dokumentera dina tester och processer: Dokumentera dina prestandatester, prestandabudgetar och testprocesser. Detta hjälper till att säkerställa att alla i teamet förstår hur prestanda mäts och övervakas.

Att hantera vanliga utmaningar

Även om automatiserad prestandatestning erbjuder många fördelar, medför det också vissa utmaningar. Här är hur du hanterar några vanliga hinder:

• Instabila tester (Flaky Tests): Prestandatester kan ibland vara instabila, vilket innebär att de kan godkännas eller misslyckas intermittent på grund av faktorer utanför din kontroll, som nätverksbelastning eller serverbelastning. För att mildra detta, kör tester flera gånger och ta ett genomsnitt av resultaten. Du kan också använda statistiska tekniker för att identifiera och filtrera bort avvikelser.
• Underhålla testskript: I takt med att din applikation utvecklas kommer dina prestandatestskript att behöva uppdateras för att återspegla ändringarna. Detta kan vara en tidskrävande och felbenägen process. För att hantera detta, använd en modulär och underhållbar testarkitektur och överväg att använda testautomatiseringsverktyg som automatiskt kan generera och uppdatera testskript.
• Tolka resultat: Resultat från prestandatester kan vara komplexa och svåra att tolka. För att hantera detta, använd tydliga och koncisa rapporterings- och visualiseringsverktyg. Det kan också vara fördelaktigt att fastställa en baslinjeprestandanivå och jämföra efterföljande testresultat mot den baslinjen.
• Hantering av tredjepartstjänster: Din applikation kan vara beroende av tredjepartstjänster som ligger utanför din kontroll. Prestandan hos dessa tjänster kan påverka den övergripande prestandan hos din applikation. För att hantera detta, övervaka prestandan hos dessa tjänster och överväg att använda mockning- eller stubbing-tekniker för att isolera din applikation under prestandatestning.

Slutsats

Automatiserad prestandatestning av JavaScript är en avgörande praxis för att säkerställa en konsekvent snabb och effektiv användarupplevelse. Genom att implementera automatiserade tester kan du proaktivt identifiera och åtgärda prestandaregressioner, minska utvecklingskostnader och leverera en högkvalitativ produkt. Välj rätt verktyg, definiera tydliga prestandabudgetar, integrera tester i din CI/CD-pipeline och övervaka och optimera kontinuerligt din applikations prestanda. Genom att anamma dessa metoder kan du skapa JavaScript-applikationer som inte bara är funktionella utan också högpresterande, vilket glädjer dina användare och driver affärsframgång.

Kom ihåg att prestanda är en pågående process, inte en engångsåtgärd. Övervaka, testa och optimera kontinuerligt din JavaScript-kod för att leverera bästa möjliga upplevelse för dina användare, oavsett var i världen de befinner sig.

Ytterligare resurser

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