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作者:程序员poetry
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打造前端监控系统|原理篇

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30 秒速记

  • 核心判断:性能优化先建立用户指标与资源、主线程、渲染和网络证据,再定位最长关键路径
  • 原理主线:围绕 「一、性能优化方法论」、「二、指标采集:首屏时间指标采集具体办法」、「三、指标采集:白屏、卡顿、网络环境指标采」 建立输入、状态变化与输出之间的因果关系
  • 文章范围:系统介绍了前端监控系统的核心原理与实现方法,涵盖首屏时间等性能指标的采集方式(手动与自动)、SPA场景下的自动化监控方案(如MutationObserver的应用)、指标权重计算及优化建议,帮助开发者高效搭建和优化前端性能监控体系。
  • 边界与代价:实验室分数不等于真实用户体验,平均值也会掩盖长尾;优化一项指标可能转移成本
  • 工程落地:用现场数据确定瓶颈、做最小改动、对照验证并持续监控回归

前端监控系统要把首屏、白屏和卡顿等指标自动采集并封装成易接入的 SDK,再统一上报。 SPA 无法只依赖 DOMContentLoaded 判断首屏,可用 MutationObserver 记录可视区域内的 DOM 变化,并把图片的 responseEnd 纳入计算。自动采集标准更统一,但个性化场景可能需要取舍;同时,getBoundingClientRect 和 getComputedStyle 会引起强制回流,采集本身也要控制开销。

这篇文章不要按 API 清单来背。先用上面的 Mind Map 建立全局结构,再通过交互 DEMO 观察正常路径和边界路径如何改变状态;阅读正文时重点核对每一步的输入、负责执行的参与者、产生的中间状态以及最终可观察结果。遇到版本敏感结论,要把“历史实现”“当前行为”和“工程兼容策略”分开说明;遇到性能或架构取舍,则用实际指标、失败现象和验证手段支撑判断。

版本校准: 原理文章中的代码代表特定实现与写作时间。应用到当前项目时,应先确认浏览器、框架或工具的主版本,再区分稳定的规范语义、可变化的内部实现和项目自身约束。

# 一、性能优化方法论

首屏时间可以拆分为白屏时间、数据接口响应时间、图片加载资源等

# 二、指标采集:首屏时间指标采集具体办法

# 手动采集办法及优缺点:

  • 所谓手动采集,一般是通过埋点的方式进行, 比如在页面开始位置打上 FMP.Start(),在首屏结束位置打上 FMP.End(),利用 FMP.End()-FMP.Start() 获取到首屏时间。
  • 手动采集的统计结果并不精确,因为依赖于人,每个人对首屏的理解有偏差,经常打错或者忘记打点。

# 自动化采集优势及办法

所谓自动化采集,即引入一段通用的代码来做首屏时间自动化采集,引入过程中,除了必要的配置不需要做其他事情。

自动化采集的好处是独立性更强,接入过程更自动化。具体的自动化采集代码,可以由一个公共团队来开发,试点后,推广到各个业务团队。而且统计结果更标准化,同一段统计代码,标准更统一,业务侧同学也更认可这个统计结果。

当然,它也有缺点,最明显的是,有些个性化需求无法满足,毕竟在工作中,总会有一些特殊业务场景。所以,采用自动化采集方案必须做一些取舍。

# 单页面(SPA)应用业务下的采集办法

SPA 页面因为无法基于 DOMContentLoaded 做首屏指标采集,可以使用 MutationObserver 采集首屏时间。

MutationObserver 接口提供了监视对 DOM 树所做更改的能力。它被设计为旧的 Mutation Events 功能的替代品,该功能是 DOM3 Events 规范的一部分。

简单来说, 使用 MutationObserver 能监控页面信息的变化,当页面 body 变化最剧烈的时候,我们拿到的时间数据,就是首屏时间。

首先,在用户进入页面时,我们可以使用 MutationObserver 监控 DOM 元素 (Document Object Model,文档对象模型)。当 DOM 元素发生变化时,程序会标记变化的元素,记录时间点和分数,存储到数组中。数据的格式类似于 [200ms,18.5]。

为了提升计算的效率,我们认为首屏指标采集到某些条件时,首屏渲染已经结束,我们需要考虑首屏采集终止的条件,即计算时间超过 30 秒还没有结束;计算了 4 轮且 1 秒内分数不再变化;计算了 9 次且分数不再变化。

接下来,设定元素权重计算分数。

递归遍历 DOM 元素及其子元素,根据子元素所在层数设定元素权重,比如第一层元素权重是 1,当它被渲染时得 1 分,每增加一层权重增加 0.5,比如第五层元素权重是 3.5,渲染时给出对应分数。

为什么需要权重呢?

因为页面中每个 DOM 元素对于首屏的意义是不同的,越往内层越接近真实的首屏内容,如图片和文字,越往外层越接近 body 等框架层。

最后,根据前面的得分,计算元素的分数变化率,获取变化率最大点对应的分数。然后找到该分数对应的时间,即为首屏时间。

分数部分核心计算逻辑是递归遍历元素,将一些无用的标签排除,如果元素超过可视范围返回 0 分,每一层增加 0.5 的权重,具体请看下面代码示例。

function CScor(el, tiers, parentScore) {
    let score = 0;
    const tagName = el.tagName;
    if ("SCRIPT" !== tagName && "STYLE" !== tagName && "META" !== tagName && "HEAD" !== tagName) {
      const childrenLen = el.children ? el.children.length : 0;
      if (childrenLen > 0) for (let childs = el.children, len = childrenLen - 1; len >= 0; len--) {
        score += calculateScore(childs[len], tiers + 1, score > 0);
      }
      if (score <= 0 && !parentScore) {
        if (!(el.getBoundingClientRect && el.getBoundingClientRect().top < WH)) return 0;
      }
      score += 1 + .5 * tiers;
    }
    return score;
  }
@前端进阶之旅: 代码已经复制到剪贴板

变化率部分核心计算逻辑是获取 DOM 变化最大时对应的时间,代码如下所示

calFinallScore() {
    try {
      if (this.sendMark) return;
      const time = Date.now() - performance.timing.fetchStart;
      var isCheckFmp = time > 30000 || SCORE_ITEMS && SCORE_ITEMS.length > 4 && time - (SCORE_ITEMS && SCORE_ITEMS.length && SCORE_ITEMS[SCORE_ITEMS.length - 1].t || 0) > 2 * CHECK_INTERVAL || (SCORE_ITEMS.length > 10 && window.performance.timing.loadEventEnd !== 0 && SCORE_ITEMS[SCORE_ITEMS.length - 1].score === SCORE_ITEMS[SCORE_ITEMS.length - 9].score);
      if (this.observer && isCheckFmp) {
        this.observer.disconnect();
        window.SCORE_ITEMS_CHART = JSON.parse(JSON.stringify(SCORE_ITEMS));
        let fmps = getFmp(SCORE_ITEMS);
        let record = null
        for (let o = 1; o < fmps.length; o++) {
          if (fmps[o].t >= fmps[o - 1].t) {
            let l = fmps[o].score - fmps[o - 1].score;
            (!record || record.rate <= l) && (record = {
              t: fmps[o].t,
              rate: l
            });
          }
        }
        //
        this.fmp = record && record.t || 30001;
        try {
          this.checkImgs(document.body)
          let max = Math.max(...this.imgs.map(element => {
            if(/^(\/\/)/.test(element)) element = 'https:' + element;
            try {
              return performance.getEntriesByName(element)[0].responseEnd || 0
            } catch (error) {
              return 0
            }
          }))
          record && record.t > 0 && record.t < 36e5 ? this.setPerformance({
            fmpImg: parseInt(Math.max(record.t , max))
          }) : this.setPerformance({});
        } catch (error) {
          this.setPerformance({});
          // console.error(error)
        }
      } else {
        setTimeout(() => {
          this.calFinallScore();
        }, CHECK_INTERVAL);
      }
    } catch (error) {

    }
  }
@前端进阶之旅: 代码已经复制到剪贴板

这个就是首屏计算的部分流程。

看完前面的流程,不知道你有没有这样的疑问:如果页面里包含图片,使用上面的首屏指标采集方案,结果准确吗?

结论是:不准确。上述计算逻辑主要是针对 DOM元素来做的,图片加载过程是异步,图片容器(图片的 DOM 元素)和内容的加载是分开的,当容器加载出来时,内容还没出来,一定要确保内容加载出来,才算首屏。

这就需要增加一些策略了,以下是包含图片页面的首屏计算 demo。

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fe
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