腾讯前端团队是如何做web性能监控的？

Posted 2021-04-30 前端Q

也许你有听过一个问题，你这款 web 应用性能怎么样呀？你会回答什么呢？是否会优于海量 web 应用市场呢？本文就来整理下如何进行 web 性能监控？包括我们需要监控的指标、监控的分类、performance 分析以及如何监控。

但是，如何进行 web 性能监控本身是一个很大的话题，文中只会侧重一部分进行研究，某些内容不是很全面。

前言：为什么需要监控？

web 的性能一定程度上影响了用户留存率，Google DoubleClick 研究表明：如果一个移动端页面加载时长超过 3 秒，用户就会放弃而离开。BBC 发现网页加载时长每增加 1 秒，用户就会流失 10%。

我们希望通过监控来知道 web 应用性能的现状和趋势，找到 web 应用的瓶颈？某次发布后的性能情况怎么样？是否发布后对性能有影响？感知到业务出错的概率？业务的稳定性怎么样？

监控什么？

首先我们需要知道应该监控些什么呢？有哪些具体的指标？

google 开发者提出了一种 RAIL 模型来衡量应用性能，即：Response、Animation、Idle、Load，分别代表着 web 应用生命周期的四个不同方面。并指出最好的性能指标是：100ms 内响应用户输入；动画或者滚动需在 10ms 内产生下一帧；最大化空闲时间；页面加载时长不超过 5 秒。

我们可转化为三个方面来看：响应速度、页面稳定性、外部服务调用

• 响应速度：页面初始访问速度 + 交互响应速度
• 页面稳定性：页面出错率
• 外部服务调用：网络请求访问速度

1.页面访问速度：白屏、首屏时间、可交互时间

我们来看看 google 开发者针对用户体验，提出的几个性能指标

这几个指标其实都是根据用户体验，提炼出对应的性能指标

1）first paint (FP) and first contentful paint (FCP)

首次渲染、首次有内容的渲染

这两个指标浏览器已经标准化了，从 performance 的 The Paint Timing API 可以获取到，一般来说两个时间相同，但也有情况下两者不同。

2）First meaningful paint and hero element timing

首次有意义的渲染、页面关键元素

我们假设当一个网页的 DOM 结构发生剧烈的变化的时候，就是这个网页主要内容出现的时候，那么在这样的一个时间点上，就是首次有意义的渲染。这个指标浏览器还没有规范，毕竟很难统一一个标准来定义网站的主体内容。

google lighthouse 定义的 first meaningful paint：https://docs.google.com/document/d/1BR94tJdZLsin5poeet0XoTW60M0SjvOJQttKT-JK8HI/view

3）Time to interactive

可交互时间

4）长任务

浏览器是单线程的，如果长任务过多，那必然会影响着用户响应时长。好的应用需要最大化空闲时间，以保证能最快响应用户的输入。

2.页面稳定性：页面出错情况

• 资源加载错误
• JS 执行报错

3.外部服务调用

• CGI 耗时
• CGI 成功率
• CDN 资源耗时

监控的分类？

web 性能监控可分为两类，一类是合成监控（Synthetic Monitoring，SYN），另一类是真实用户监控（Real User Monitoring，RUM）

合成监控

合成监控是采用 web 浏览器模拟器来加载网页，通过模拟终端用户可能的操作来采集对应的性能指标，最后输出一个网站性能报告。例如：Lighthouse、PageSpeed、WebPageTest、Pingdom、PhantomJS 等。

1. Lighthouse

Lighthouse 是 google 一个开源的自动化工具，运行 Lighthouse 的方式有两种：一种是作为 Chrome 扩展程序运行；另一种作为命令行工具运行。Chrome 扩展程序提供了一个对用户更友好的界面，方便读取报告。通过命令行工具可以将 Lighthouse 集成到持续集成系统。

展示了白屏、首屏、可交互时间等性能指标和 SEO、PWA 等。

腾讯文档移动端官网首页测速结果：

2. PageSpeed

https://developers.google.com/speed/pagespeed/insights/

不仅展示了一些主要的性能指标数据，还给出了部分性能优化建议。

腾讯文档移动端首页测速结果和性能优化建议：

3. WebPageTest

WebPageTest

给出性能测速结果和资源加载的瀑布图。

4. Pingdom

https://www.pingdom.com/

注意：Pingdom 不仅提供合成监控，也提供真实用户监控。

合成监控方式的优缺点：

优点：

• 无侵入性。
• 简单快捷。缺点：
• 不是真实的用户访问情况，只是模拟的。
• 没法考虑到登录的情况，对于需要登录的页面就无法监控到。

二、真实用户监控

真实用户监控是一种被动监控技术，是一种应用服务，被监控的 web 应用通过 sdk 等方式接入该服务，将真实的用户访问、交互等性能指标数据收集上报、通过数据清洗加工后形成性能分析报表。例如 FrontJs、oneapm、Datadog 等。

1. oneapm

https://www.oneapm.com/bi/feature.html

功能包括：大盘数据、特征统计、慢加载追踪、访问页面、脚本错误、AJAX、组合分析、报表、告警等。

2. Datadog

https://www.datadoghq.com/rum/

3. FrontJs

https://www.frontjs.com/

功能包括：访问性能、异常监控、报表、趋势等。

这种监控方式的优缺点：

优点：

• 是真实用户访问情况。
• 可以观察历史性能趋势。
• 有一些额外的功能：报表推送、监控告警等等。缺点：
• 有侵入性，会一定程度上响应 web 性能。

performance 分析

在讲如何监控之前，先来看看浏览器提供的 performance api，这也是性能监控数据的主要来源。

performance 提供高精度的时间戳，精度可达纳秒级别，且不会随操作系统时间设置的影响。

目前市场上的支持情况：主流浏览器都支持，大可放心使用。

基本属性

performance.navigation: 页面是加载还是刷新、发生了多少次重定向

performance.timing: 页面加载的各阶段时长

各阶段的含义：

performance.memory：基本内存使用情况，Chrome 添加的一个非标准扩展

performance.timeorigin: 性能测量开始时的时间的高精度时间戳

基本方法

performance.getEntries()

通过这个方法可以获取到所有的 performance 实体对象，通过 getEntriesByName 和 getEntriesByType 方法可对所有的 performance 实体对象 进行过滤，返回特定类型的实体。

mark 方法 和 measure 方法的结合可打点计时，获取某个函数执行耗时等。

• performance.getEntriesByName()
• performance.getEntriesByType()
• performance.mark()
• performance.clearMarks()
• performance.measure()
• performance.clearMeasures()
• performance.now() ...

提供的 API

performance 也提供了多种 API，不同的 API 之间可能会有重叠的部分。

1. PerformanceObserver API

用于检测性能的事件，这个 API 利用了观察者模式。

获取资源信息

监测 TTI

监测 长任务

2. Navigation Timing API

https://www.w3.org/TR/navigation-timing-2/

performance.getEntriesByType("navigation");

不同阶段之间是连续的吗? —— 不连续

每个阶段都一定会发生吗？—— 不一定

• 重定向次数：performance.navigation.redirectCount
• 重定向耗时: redirectEnd - redirectStart
• DNS 解析耗时: domainLookupEnd - domainLookupStart
• TCP 连接耗时: connectEnd - connectStart
• SSL 安全连接耗时: connectEnd - secureConnectionStart
• 网络请求耗时 (TTFB): responseStart - requestStart
• 数据传输耗时: responseEnd - responseStart
• DOM 解析耗时: domInteractive - responseEnd
• 资源加载耗时: loadEventStart - domContentLoadedEventEnd
• 首包时间: responseStart - domainLookupStart
• 白屏时间: responseEnd - fetchStart
• 首次可交互时间: domInteractive - fetchStart
• DOM Ready 时间: domContentLoadEventEnd - fetchStart
• 页面完全加载时间: loadEventStart - fetchStart
• http 头部大小：transferSize - encodedBodySize

3. Resource Timing APIhttps://w3c.github.io/resource-timing/

performance.getEntriesByType("resource");

// 某类资源的加载时间，可测量图片、js、css、XHR
resourceListEntries.forEach(resource => {
    if (resource.initiatorType == 'img') {
    console.info(`Time taken to load ${resource.name}: `, resource.responseEnd - resource.startTime);
    }
});

这个数据和 chrome 调式工具里 network 的瀑布图数据是一样的。

4. paint Timing API

https://w3c.github.io/paint-timing/

首屏渲染时间、首次有内容渲染时间

5. User Timing API

https://www.w3.org/TR/user-timing-2/#introduction

主要是利用 mark 和 measure 方法去打点计算某个阶段的耗时，例如某个函数的耗时等。

6. High Resolution Time APIhttps://w3c.github.io/hr-time/#dom-performance-timeorigin

主要包括 now() 方法和 timeOrigin 属性。

7. Performance Timeline APIhttps://www.w3.org/TR/performance-timeline-2/#introduction

总结

基于 performance 我们可以测量如下几个方面：

mark、measure、navigation、resource、paint、frame。

let p = window.performance.getEntries();

重定向次数：performance.navigation.redirectCount

JS 资源数量: p.filter(ele => ele.initiatorType === "script").length

CSS 资源数量：p.filter(ele => ele.initiatorType === "css").length

AJAX 请求数量：p.filter(ele => ele.initiatorType === "xmlhttprequest").length

IMG 资源数量：p.filter(ele => ele.initiatorType === "img").length

总资源数量: window.performance.getEntriesByType("resource").length

不重复的耗时时段区分：

• 重定向耗时: redirectEnd - redirectStart
• DNS 解析耗时: domainLookupEnd - domainLookupStart
• TCP 连接耗时: connectEnd - connectStart
• SSL 安全连接耗时: connectEnd - secureConnectionStart
• 网络请求耗时 (TTFB): responseStart - requestStart
• HTML 下载耗时：responseEnd - responseStart
• DOM 解析耗时: domInteractive - responseEnd
• 资源加载耗时: loadEventStart - domContentLoadedEventEnd

其他组合分析：

• 白屏时间: domLoading - fetchStart
• 粗略首屏时间: loadEventEnd - fetchStart 或者 domInteractive - fetchStart
• DOM Ready 时间: domContentLoadEventEnd - fetchStart
• 页面完全加载时间: loadEventStart - fetchStart

JS 总加载耗时:

const p = window.performance.getEntries();
let cssR = p.filter(ele => ele.initiatorType === "script");
Math.max(...cssR.map((ele) => ele.responseEnd)) - Math.min(...cssR.map((ele) => ele.startTime));

CSS 总加载耗时:

const p = window.performance.getEntries();
let cssR = p.filter(ele => ele.initiatorType === "css");
Math.max(...cssR.map((ele) => ele.responseEnd)) - Math.min(...cssR.map((ele) => ele.startTime));

如何监控？

在了解了 performance 之后，我们来看看，具体是如何监控的？

总体流程：性能指标收集与数据上报—数据存储—数据聚合—分析展示—告警、报表推送

这里主要讲述如何收集性能数据。

性能指标收集注意项：

• 保证数据的准确性
• 尽量不影响应用的性能

1.基本性能上报

采集数据：将performance navagation timing 中的所有点都上报，其余的上报内容可参考 performance 分析一节中截取部分上报。例如：白屏时间，JS 和 CSS 总数，以及加载总时长。

其余可参考的上报：是否有缓存？是否启用 gzip 压缩、页面加载方式。在收集好性能数据后，即可将数据上报。

那选择什么时机上报？

google 开发者推荐的上报方式：

2.首屏时间计算

我们知道首屏时间是一项重要指标，但是又很难从 performance 中拿到，来看下首屏时间计算主要有哪些方式？

https://web.dev/first-meaningful-paint/

1）用户自定义打点—最准确的方式（只有用户自己最清楚，什么样的时间才算是首屏加载完成）

2）lighthouse 中使用的是 chrome 渲染过程中记录的 trace event

3）可利用 Chrome DevTools Protocol 拿到页面布局节点数目。思想是：获取到当页面具有最大布局变化的时间点

4）aegis 的方法：利用 MutationObserver 接口，监听 document 对象的节点变化。

检查这些变化的节点是否显示在首屏中，若这些节点在首屏中，那当前的时间点即为首屏渲染时间。但是还有首屏内图片的加载时间需要考虑，遍历 performance.getEntries() 拿到的所有图片实体对象，根据图片的初始加载时间和加载完成时间去更新首屏渲染时间。

5）利用MutationObserver 接口提供了监视对 DOM 树所做更改的能力，是 DOM3 Events 规范的一部分。

方法：在首屏内容模块插入一个 div，利用 Mutation Observer API 监听该 div 的 dom 事件，判断该 div 的高度是否大于 0 或者大于指定值，如果大于了，就表示主要内容已经渲染出来，可计算首屏时间。

6）某个专利：在 loading 状态下循环判断当前页面高度是否大于屏幕高度，若大于，则获取到当前页面的屏幕图像，通过逐像素对比来判断页面渲染是否已满屏。

https://patentimages.storage.googleapis.com/bd/83/3d/f65775c31c7120/CN103324521A.pdf

3.异常上报

• 1）js error 监听 window.onerror 事件
• 2）promise reject 的异常 监听 unhandledrejection 事件

window.addEventListener("unhandledrejection", function (event) {
    console.warn("WARNING: Unhandled promise rejection. Shame on you! Reason: "
        + event.reason);
});

• 3）资源加载失败 window.addEventListener('error')
• 4）网络请求失败 重写 window.XMLHttpRequest 和 window.fetch 捕获请求错误
• 5）iframe 异常 window.frames[0].onerror
• 6）window.console.error

4.CGI 上报

大致原理：拦截 ajax 请求

数据存储与聚合

一个用户访问，可能会上报几十条数据，每条数据都是多维度的。即：当前访问时间、平台、网络、ip 等。这些一条条的数据都会被存储到数据库中，然后通过数据分析与聚合，提炼出有意义的数据。例如：某日所有用户的平均访问时长、pv 等。

数据统计分析的方法：平均值统计法、百分位数统计法、样本分布统计法

最后

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