Chrome运行时性能瓶颈分析

Code4App 发布于2019-05-22 18:23 / 1010人阅读

摘要：避免这种情况的出现，可以参考对比优化的效果中存在两种状态，优化和非优化可以看到优化的状态，和的时间都大大减少了所以明显提高性能优化的知识储备使用模型测量性能基础储备渲染性能概述的剖析

一，初探，根据现象发现问题

chrome的performance知道很久了，但总是没有特别权威且跟上时代的学习资料，这次痛定思痛，直接看英文文档，一点点把这块啃掉，本笔记基于Chrome 59

step 1: 隐身模式打开chrome

目的是避免缓存以及不必要的问题

step 2: 打开测试地址

谷歌性能测试地址googlechrome.github.io/devtools-sa…
可以看到如下的页面：

页面中有一些蓝色小方块在运动

step 3: 限制cpu速度

由于有些用户的设备cpu性能很高，无法很好的分析移动端，或者发现低级设备的性能问题，所以我们要降速
找到控制台中的performance项，找到CPU选项，选择降低4倍性能或6倍性能

step 4：添加运动小块，找到性能瓶颈

前面限制了cpu的性能，接下来就要找到性能瓶颈了
连续点击Add 10按钮，向页面中添加小块，直到自己都感觉页面上小块运动出现明显卡顿

类似下面这种情况，就已经明显卡顿了

step 5：先看看优化后的效果会怎样？

点击一下Optimize优化，观察一下效果

可以看到页面瞬间变的贼流畅

step 6：体验过优化，再体验一次不优化

再点击一次Un-Optimize（不优化）按钮，可以看到又卡的要死

ok，到这里，大家已经能够通过现象发现性能的差异了，接下来就是要分析现象了

二，了解performance各模块

如何分析现象，肯定要依赖数据，这里就要用到chrome的performance功能了
先将页面切到非优化的状态，点击“录制”按钮

录制4s-5s即可：

然后就可以看到录制的效果了：

上面这些数据看不懂没关系，现在来一步步了解各个部分都有哪些内容

step 1：了解Fps

fps：是指页面每秒帧数
fps = 60 性能极佳
fps < 24 会让用户感觉到卡顿，因为人眼的识别主要是24帧

图中蓝色标注出来的区域，就是FPS记录的信息
放大点看，FPS由两部分组成：
1，红色的条
2，绿色的半透明条

action :1 切换至“已优化”状态

此时切换优化状态，到已优化的状态，再次进行性能录制：

得到Fps数据如下：

可以看到此时：
1，没有了红色条
2，绿色半透明条的高度，明显要比未优化的场景高度要高不少

总结：

红色：意味着帧数已经下降到影响用户体验的程度，chrome已经帮你标注了，这块有问题

绿色：其实就是Fps指数，所有绿色柱体高度越高，性能越好

step 2：了解Cpu

上图中Fps下面的位置，即是Cpu信息
我们再采集一个真实业务的cpu数据，如下图：

对比可以发现，cpu数据的一些特性：

1，cpu包括两种状态：

（1）充满颜色

（2）不充满颜色

2，cpu是否充满颜色和fps存在联系

step 3：了解Net

Net部分可以将屏幕逐帧录制下来，可以帮助观察页面的状态，主要用处，可以帮助分析首屏渲染速度

step 4：了解Frames

1，查看特定帧的fps

Frames部分，主要用于查看特定帧的fps，可以查看特定的帧情况。

2，悬停其上，可以查看数据

可以看到：

这一帧的时间间隔是129.1ms

当前的fps是1000ms/129.1ms = 7.75fps，约等于8fps

这里主要体现的是页面两次刷新之间间隔了129.1ms

3，点击Frames块，得到更详细的数据

点击Frames可以显示当前关键帧的详细信息：

1，duration是当前帧从796.31ms开始等待，796.31ms+127.73ms后进行了一次渲染

2，fps还是老算法，1000ms/127.73ms约等于7fps

3，最下面是关键帧的视图画像

step 5：了解FPS快捷工具

1，在chrome中，还有格more tools选项，选中rendering选项

2，开启fps meter开关

3，直接在页面上，出现了一个fps统计器

这个东西，暂时先关闭，不利于系统性的学习

三，找到瓶颈

前面已经知道我们的测试页面有性能问题，那么接下来就要想为什么了？

step 1：了解Summary

对性能进行录制完成的时候，会默认在底部展示一个Summary摘要，显示全局的信息

上面展示了0～5.52s录制时间的具体耗时：

1，script执行耗时1952.8ms

2，render渲染耗时2986.8ms

3，Painting重绘耗时472.1ms

主要就是这3个耗时，知道了这三部分耗时，只是知道了，哪有问题，但具体问题在哪呢？

step 2：了解Main

上图，红色边框圈出来的，就是Main部分，其中每一块是每一帧中所做的事情

目前这样看不出来什么，脑壳疼，为了方便我们观看，我们可以在fps、cpu、net模块，点击一下，缩小时间区间

如上图，可以通过缩小时间区间，从而放大Main中的内容
现在已经能够看到，Main中展示的是火焰图，也就是函数调用的堆栈

火焰图，可以简单理解，x轴表示时间，y轴表示调用的函数，函数中还包含依次调用的函数，y轴只占用x轴的一个时间维度

step 3：识别问题，红色三角号

上图中，可以看到Animation Frame Fired右上角有个红色三角号，这就是chrome自动帮助识别出有问题的部分
就像FPS中的红条一样，用来识别问题

上图可以看到提示了Warning : 重复处理程序耗时287.77毫秒

step 4：追溯问题，定位代码位置

如上图，可以看到函数调用在代码中的位置，可以点击进行查看

虽然定位到了，是方法update造成的问题，但不够明确，所以需要进一步探索

step 5：进一步分析问题位置

继续查看Main，可以看到app.update下面有很多紫色的条，紫色条本身表示渲染
但请注意！！！ 紫色条上还有更小的
运用前面学过放大功能，调整时间区间

可以看到，每个小紫条上，都有一个红色三角
前面提到：红色三角就是chrome帮助自动识别有问题的地方
查看提示信息：强制回流可能是性能瓶颈
点击查看摘要：

可以看到问题定位在了，app.js的71行，点击查看，能够看到是对每一个元素进行样式修改

此代码的问题在于，在每个动画帧中，它会更改每个方块的样式，然后查询页面上每个方块的位置。由于样式发生了变化，浏览器不知道每个方块的位置是否发生了变化，因此必须重新布局方块以计算其位置。

避免这种情况的出现，可以参考developers.google.com/web/fundame…

step 6：对比优化的效果

demo中存在两种状态，优化和非优化
可以看到优化的状态，script和render的时间都大大减少了
所以fps明显提高

step 7：性能优化的知识储备

使用rail模型测量性能developers.google.com/web/fundame…
基础储备：

渲染性能概述developers.google.com/web/fundame…

A Frame 的剖析aerotwist.com/blog/the-an…

GPU云服务器云服务器性能瓶颈识别性能瓶颈 linux性能瓶颈数据库性能瓶颈

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