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性能优化的重要性不言而喻，Google 的 研究表明 ，当网站达到核心 Web 指标（Core Web Vitals）阈值时，用户放弃加载网页的可能性会降低 24%.
如何科学地定位到网页的性能瓶颈，就需要找到一个合理的方式来测量和监控页面的性能，确定优化的方向.
前端的性能监控分为 2 种:
本文的示例代码摘取自 shin-monitor ，一款开源的前端监控脚本.
为了便于记忆，特将此系列的所有重点内容浓缩成一张思维导图.
W3C 在 2012 年制订了第一版测量网页性能的规范： Navigation Timing 。下图提供了页面各阶段可用的性能计时参数.
注意，若重定向是非同源，那么带下划线的 redirectStart、redirectEnd、unloadStart、unloadEnd 四个值将一直都是 0.
W3C 在几年后又制订了第二版的规范： Navigation Timing Level 2 ，如下图所示.
注意，在浏览器中，读取 unloadEventStart 的值后，会发现这个时间点并不会像图中那样在 fetchStart 之前，因为 unload 不会阻塞页面加载.
接下来，会用代码来演示性能参数的计算，后文中的 navigationStart 参数其实就是 startTime.
1）性能对象 。
第一版获取性能参数的方法是调用 performance.timing，第二版的方法是调用 performance.getEntriesByType('navigation')[0].
前者得到一个 PerformanceTiming 对象，后者得到一个 PerformanceNavigationTiming 对象.
在下面的代码中，若当前浏览器不支持第二版，则回退到第一版。不过，目前主流的浏览器对第一版的支持也比较好.
const timing = performance.getEntriesByType('navigation')[0] || performance.timing;
以我公司为例，投放到线上的页面，其中只有大概 5.5% 的用户读取的第一版.
2）fetchStart 。
从上面的计时图中可知，在 fetchStart 之前，浏览器会先处理重定向.
重定向的本质是在服务器第一次响应时，返回 301 或 302 状态码，让客户端进行下一步请求.
会多走一遍响应流程，若不是像鉴权、短链等有意义的重定向，都应该要避免.
比较常见的有浏览器强制从 HTTP 页面重定向到对应的 HTTPS 页面，以及主域名的重定向，例如从 https://pwstrick.com 重定向至 https://www.pwstrick.com.
由于浏览器安全策略的原因，不同域名之间的重定向时间，是无法精确计算的，只能统计 fetchStart 之前的总耗时.
fetchStart 还会包含新标签页初始化的时间，但并不包括上一个页面的 unload 时间.
由此可知，startTime 其实是在卸载上个页面之后开始统计的。 fetchStart 最主要的优化手段就是减少重定向次数.
例如若页面需要登录，则做成一个弹框，不要做页面跳转，还例如在编写页面时，不要显式地为 URL 添加协议.
3）TCP 。
TCP 在建立连接之前，要经过三次握手，若是 HTTPS 协议，还要包括 SSL 握手，计算规则如下所示.
/*
*
* SSL连接耗时
*/
const sslTime
=
timing.secureConnectionStart;
connectSslTime
= sslTime > 0 ? timing.connectEnd - sslTime : 0
;
/*
*
* TCP连接耗时
*/
connectTime
= timing.connectEnd - timing.connectStart;
在建立连接后，TCP 就可复用，所以有时候计算得到的值是 0.
若要减少 TCP 的耗时，可通过减少物理距离、使用 HTTP/3 协议等方法实现.
还有一种方法是通过 preconnect 提前建立连接，如下所示，浏览器会抢先启动与该来源的连接.
<
link
rel
="preconnect"
href
="https://pwstrick.com"
/>
4）TTFB 。
TTFB（Time To First Byte）是指读取页面第一个字节的时间，即从发起请求到服务器响应后收到的第一个字节的时间差，用于衡量服务器处理能力和网络的延迟.
TTFB 包括重定向、DNS 解析、TCP 连接、网络传输、服务器响应等时间消耗的总和，计算规则就是 responseStart 减去 redirectStart.
TTFB = timing.responseStart - timing.redirectStart;
其实，TTFB 计算的是整个通信的往返时间（Round-Trip Time，RTT），以及服务器的处理时间.
所以，设备之间的距离、网络传输路径、数据库慢查询等因素都会影响 TTFB.
一般来说，TTFB 保持在 75ms 以内会比较完美，而在 200ms 以内会比较理想，若超过 500ms，用户就会感觉到明显地白屏.
TTFB 常用的优化手段包括增加 CDN 动态加速、减少请求的数据量、服务器硬件升级、优化后端代码（引入缓存、慢查询优化等服务端的工作）.
5）FP 和 FCP 。
白屏（First Paint，FP）也叫首次绘制，是指屏幕从空白到显示第一个画面的时间，即渲染树转换成屏幕像素的时刻.
这是用户可感知到的一个性能参数，1 秒内是比较理想的白屏时间.
白屏时间的计算规则有 2 种:
const paint = performance.getEntriesByType("paint"
);
if
(paint && timing.entryType && paint[0
]) {
firstPaint
= paint[0].startTime -
timing.fetchStart;
}
else
{
firstPaint
= timing.responseEnd -
timing.fetchStart;
}
在实践中发现，每天有大概 2 千条记录中的白屏时间为 0，而且清一色的都是苹果手机.
一番搜索后，了解到，当 iOS 设备通过浏览器的前进或后退按钮进入页面时，fetchStart、responseEnd 等性能参数很可能为 0.
还发现当初始页面的结构中，若包含渐变的效果时，1 秒内的白屏占比会从最高 94% 降低到 85%.
注意，PerformancePaintTiming 包含两个性能数据，FP 和 FCP ，理想情况下，两者的值可相同.
FCP（First Contentful Paint）是指首次有实际内容渲染的时间，测量页面从开始加载到页面内容的任何部分在屏幕上完成渲染的时间.
内容是指文本、图像（包括背景图像）、svg 元素或非白色的 canvas 元素，不包括 iframe 中的内容.
网站性能测试工具 GTmetrix 认为 FCP 比较理想的时间是控制在 943ms 以内，字节的标准是控制在 1.8s 内.
if
(paint && timing.entryType && paint[1
]) {
firstContentfulPaint
= paint[1].startTime -
timing.fetchStart;
}
else
{
firstContentfulPaint
= 0
;
}
影响上述两个指标的主要因素包括网络传输和页面渲染，优化的核心就是降低网络延迟以及加速渲染.
优化手段包括剔除阻塞渲染的 JavaScript 和 CSS、优化图像、压缩合并文件、延迟加载非关键资源、使用 HTTP/2 协议、SSR 等.
6）DOM 。
在性能计时图中，有 4 个与 DOM 相关的参数，包括 domInteractive 、 domComplete 、 domContentLoadedEventStart 和 domContentLoadedEventEnd.
domInteractive 记录的是在加载 DOM 并执行网页的阻塞脚本的时间.
在这个阶段，具有 defer 属性的脚本还没有执行，某些样式表加载可能仍在处理并阻止页面呈现.
domComplete 记录的是完成解析 DOM 树结构的时间.
在这个阶段，DOM 中的所有脚本，包括具有 async 属性的脚本，都已执行。并且开始加载 DOM 中定义的所有页面静态资源，包括图像、iframe 等.
loadEventStart 会紧跟在 domComplete 之后。在大多数情况下，这 2 个指标是相等的。在 loadEventStart 之前可能的延迟将由 onReadyStateChange 引起.
由 domInteractive 和 domComplete 两个参数可计算出两个 DOM 阶段的耗时，如下所示.
initDomTreeTime = timing.domInteractive - timing.responseEnd;
//
请求完毕至 DOM 加载的耗时
parseDomTime = timing.domComplete - timing.domInteractive;
//
解析 DOM 树结构的耗时
若 initDomTreeTime 过长的话，就需要给脚本瘦身了。若 parseDomTime过长的话，就需要减少资源的请求了.
DOMContentLoaded（DCL）紧跟在 domInteractive 之后，该事件包含开始和结束两个参数，jQuery.ready() 就是封装了此事件.
该事件会在 HTML 加载完毕，并且 HTML 所引用的内联和外链的非 async/defer 的同步 JavaScript 脚本和 CSS 样式都执行完毕后触发，无需等待图像和 iframe 完成加载.
由 domContentLoadedEventEnd 可计算出用户可操作时间，即 DOM Ready 时间.
domReadyTime = timing.domContentLoadedEventEnd - navigationStart;
//
用户可操作时间（DOM Ready时间）
注意，若 domContentLoadedEventEnd 高于 domContentLoadedEventStart，则说明该页面中也注册了此事件.
与 DCL 相比，load 事件触发的时机要晚的多.
它会在页面的 HTML、CSS、JavaScript（包括 async/defer）、图像等静态资源都已经加载完之后才触发.
Google 在众多的性能指标中选出了几个 核心 Web 指标 （Core Web Vitals），让网站开发人员可以专注于这几个指标的优化.
下表是关键指标的基准线，来源于 字节 和 Google 的标准，除了 CLS，其他数据的单位都是毫秒.
| Metric Name | Good | Needs Improvement | Poor |
| FP | 0-1000 | 1000-2500 | > 2500 |
| FCP | 0-1800 | 1800-3000 | > 3000 |
| LCP | 0-2500 | 2500-4000 | > 4000 |
| FID | 0-100 | 100-300 | > 300 |
| TTI | 0-3800 | 3800-7300 | > 7300 |
| CLS | <= 0.1 | <= 0.25 | > 0.25 |
1）LCP 。
LCP（Largest Contentful Paint）是指最大的内容在可视区域内变得可见的时间点，理想的时间是 2.5s 以内.
一般情况下， LCP 的时间都会比 FCP 大（如上图所示），除非页面非常简单，FCP 的重要性也比 LCP 低很多.
LCP 的读取并不需要手动计算，浏览器已经提供了 PerformanceObserver.observe() 方法，如下所示.
/*
*
* 判断当前宿主环境是否支持 PerformanceObserver
* 并且支持某个特定的类型
*/
private checkSupportPerformanceObserver(type: string):
boolean
{
if
(!(window as any).PerformanceObserver)
return
false
;
const types
=
(PerformanceObserver as any).supportedEntryTypes;
//
浏览器兼容判断，不存在或没有关键字
if
(!types || types.indexOf(type) === -1
) {
return
false
;
}
return
true
;
}
/*
*
* 浏览器 LCP 计算
*/
public observerLCP():
void
{
const lcpType
= 'largest-contentful-paint'
;
const isSupport
=
this
.checkSupportPerformanceObserver(lcpType);
//
浏览器兼容判断
if
(!
isSupport) {
return
;
}
const po
=
new
PerformanceObserver((entryList):
void
=>
{
const entries
=
entryList.getEntries();
const lastEntry
= (entries as any)[entries.length - 1
] as TypePerformanceEntry;
this
.lcp =
{
time: rounded(lastEntry.renderTime
|| lastEntry.loadTime),
//
时间取整
url: lastEntry.url,
//
资源地址
element: lastEntry.element ? removeQuote(lastEntry.element.outerHTML) : ''
//
参照的元素
};
});
//
buffered 为 true 表示调用 observe() 之前的也算进来
po.observe({ type: lcpType, buffered:
true
} as any);
/*
*
* 当有按键或点击（包括滚动）时，就停止 LCP 的采样
* once 参数是指事件被调用一次后就会被移除
*/
[
'keydown', 'click'].forEach((type):
void
=>
{
window.addEventListener(type, ():
void
=>
{
//
断开此观察者的连接
po.disconnect();
}, { once:
true
, capture:
true
});
});
}
entries 是一组 LargestContentfulPaint 类型的对象，它有一个 url 属性，如果记录的元素是个图像，那么会存储其地址.
注册 keydown 和 click 事件是为了停止 LCP 的采样，once 参数会在事件被调用一次后将事件移除.
在 iOS 的 WebView 中，只支持三种类型的 entryType，不包括 largest-contentful-paint，所以加了段浏览器兼容判断.
在页面转移到后台后，得停止 LCP 的计算，因此需要找到隐藏到后台的时间.
let firstHiddenTime = document.visibilityState === 'hidden' ? 0
: Infinity;
//
记录页面隐藏时间 iOS 不会触发 visibilitychange 事件
const onVisibilityChange = (event) =>
{
//
页面不可见状态
if
(lcp && document.visibilityState === 'hidden'
) {
firstHiddenTime
=
event.timeStamp;
//
移除事件
document.removeEventListener('visibilitychange', onVisibilityChange,
true
);
}
}
document.addEventListener(
'visibilitychange', onVisibilityChange,
true
);
利用 visibilitychange 事件，就能准确得到隐藏时间，然后在读取 LCP 时，大于这个时间的就直接忽略掉。不过在实践中发现，iOS 的 WebView 并不支持此事件.
注意，largest-contentful-paint 不会计算 iframe 中的元素，返回上一页也不会重新计算.
有个成熟的库： web-vitals ，提供了 LCP、FID、CLS、FCP 和 TTFB 指标，对上述所说的特殊场景做了处理，若要了解原理，可以参考其中的计算过程.
LCP 会被一直监控（其监控的元素如下所列），这样会影响结果的准确性.
例如有个页面首次进入是个弹框，确定后会出现动画，增加些图像，DOM结构也都会跟着改变.
如果在等待一段时间，关闭页面时才上报，那么 LCP 将会很长，所以需要选择合适的上报时机，例如 load 事件中.
2）FMP 。
FMP（First Meaningful Paint）是首次绘制有意义内容的时间，这是一个比较复杂的指标.
因为算法的通用性不够高，探测结果也不理想，所以 Google 已经废弃了 FMP，转而采用含义更清晰的 LCP.
虽然如此，但网上仍然有很多开源的解决方案，毕竟 Google 是要找出一套通用方案，但我们并不需要通用.
只要结合那些方案，再写出最适合自己环境的算法就行了，目前初步总结了一套计算 FMP 的步骤（仅供参考）.
首先，通过 MutationObserver 监听每一次页面整体的 DOM 变化，触发 MutationObserver 的回调.
然后在回调中，为每个 HTML 元素（不包括忽略的元素）打上标记，记录元素是在哪一次回调中增加的，并且用数组记录每一次的回调时间.
const IGNORE_TAG_SET = ['SCRIPT', 'STYLE', 'META', 'HEAD', 'LINK'
];
const WW
=
window.innerWidth;
const WH
=
window.innerHeight;
const FMP_ATTRIBUTE
= '_ts'
;
class FMP {
private cacheTrees: TypeTree[];
private callbackCount: number;
private observer: MutationObserver;
public constructor() {
this
.cacheTrees = [];
//
缓存每次更新的DOM元素
this
.callbackCount = 0;
//
DOM 变化的计数
//
开始监控DOM的变化
this
.observer =
new
MutationObserver(():
void
=>
{
const mutationsList
=
[];
//
从 body 元素开始遍历
document.body &&
this
.doTag(document.body,
this
.callbackCount++
, mutationsList);
this
.cacheTrees.push({
ts: performance.now(),
children: mutationsList
});
//
console.log("mutationsList", performance.now(), mutationsList);
});
this
.observer.observe(document, {
childList:
true
,
//
监控子元素
subtree:
true
//
监控后代元素
});
}
/*
*
* 为 HTML 元素打标记，记录是哪一次的 DOM 更新
*/
private doTag(target: Element, callbackCount: number, mutationsList: Element[]):
void
{
const childrenLen
= target.children ? target.children.length : 0
;
//
结束递归
if
(childrenLen === 0
)
return
;
for
(let children = target.children, i = childrenLen - 1; i >= 0; i--
) {
const child
=
children[i];
const tagName
=
child.tagName;
if
(child.getAttribute(FMP_ATTRIBUTE) ===
null
&&
IGNORE_TAG_SET.indexOf(tagName)
=== -1
//
过滤掉忽略的元素
) {
child.setAttribute(FMP_ATTRIBUTE, callbackCount.toString());
mutationsList.push(child);
//
记录更新的元素
}
//
继续递归
this
.doTag(child, callbackCount, mutationsList);
}
}
}
接着在触发 load 事件时，先过滤掉首屏外和没有高度的元素，以及元素列表之间有包括关系的祖先元素，再计算各次变化时剩余元素的总分.
一开始是只记录没有后代的元素，但是后面发现有时候 DOM 变化时，没有这类元素.
/*
*
* 是否超出屏幕外
*/
private isOutScreen(node: Element):
boolean
{
const { left, top }
=
node.getBoundingClientRect();
return
WH < top || WW <
left;
}
/*
*
* 读取 FMP 信息
*/
public getFMP(): TypeMaxElement {
this
.observer.disconnect();
//
停止监听
const maxObj =
{
score:
-1,
//
最高分
elements: [],
//
首屏元素
ts: 0
//
DOM变化时的时间戳
};
//
遍历DOM数组，并计算它们的得分
this
.cacheTrees.forEach((tree):
void
=>
{
let score
= 0
;
//
首屏内的元素
let firstScreenElements =
[];
tree.children.forEach((node):
void
=>
{
//
只记录元素
if
(node.nodeType !== 1 || IGNORE_TAG_SET.indexOf(node.tagName) >= 0
) {
return
;
}
const { height }
=
node.getBoundingClientRect();
//
过滤高度为 0，在首屏外的元素
if
(height > 0 && !
this
.isOutScreen(node)) {
firstScreenElements.push(node);
}
});
//
若首屏中的一个元素是另一个元素的后代，则过滤掉该祖先元素
firstScreenElements = firstScreenElements.filter((node):
boolean
=>
{
//
只要找到一次包含关系，就过滤掉
const notFind = !firstScreenElements.some((item ):
boolean
=> node !== item &&
node.contains(item));
//
计算总得分
if
(notFind) {
score
+=
this
.caculateScore(node);
}
return
notFind;
});
//
得到最高值
if
(maxObj.score <
score) {
maxObj.score
=
score;
maxObj.elements
=
firstScreenElements;
maxObj.ts
=
tree.ts;
}
});
//
在得分最高的首屏元素中，找出最长的耗时
return
this
.getElementMaxTimeConsuming(maxObj.elements, maxObj.ts);
}
不同类型的元素，权重也是不同的，权重越高，对页面呈现的影响也越大.
在 caculateScore() 函数中，通过getComputedStyle得到 CSS 类中的背景图属性，注意，node.style 只能得到内联样式中的属性.
const TAG_WEIGHT_MAP =
{
SVG:
2
,
IMG:
2
,
CANVAS:
4
,
OBJECT:
4
,
EMBED:
4
,
VIDEO:
4
};
/*
*
* 计算元素分值
*/
private caculateScore(node: Element): number {
const { width, height }
=
node.getBoundingClientRect();
let weight
= TAG_WEIGHT_MAP[node.tagName] || 1
;
if
(weight === 1 &&
window.getComputedStyle(node)[
'background-image'] &&
//
读取CSS样式中的背景图属性
window.getComputedStyle(node)['background-image'] !== 'initial'
) {
weight
= TAG_WEIGHT_MAP['IMG'];
//
将有图像背景的普通元素 权重设置为img
}
return
width * height *
weight;
}
最后在得到分数最大值后，从这些元素中挑选出最长的耗时，作为 FMP.
/*
*
* 读取首屏内元素的最长耗时
*/
private getElementMaxTimeConsuming(elements: Element[], observerTime: number): TypeMaxElement {
//
记录静态资源的响应结束时间
const resources =
{};
//
遍历静态资源的时间信息
performance.getEntries().forEach((item: PerformanceResourceTiming):
void
=>
{
resources[item.name]
=
item.responseEnd;
});
const maxObj: TypeMaxElement
=
{
ts: observerTime,
element:
''
};
elements.forEach((node: Element):
void
=>
{
const stage
=
node.getAttribute(FMP_ATTRIBUTE);
let ts
= stage ?
this
.cacheTrees[stage].ts : 0;
//
从缓存中读取时间
switch
(node.tagName) {
case
'IMG'
:
ts
=
resources[(node as HTMLImageElement).src];
break
;
case
'VIDEO'
:
ts
=
resources[(node as HTMLVideoElement).src];
!ts && (ts = resources[(node as HTMLVideoElement).poster]);
//
读取封面
break
;
default
: {
//
读取背景图地址
const match = window.getComputedStyle(node)['background-image'].match(/url\(\"(.*?)\"\)/
);
if
(!match)
break
;
let src: string;
//
判断是否包含协议
if
(match && match[1
]) {
src
= match[1
];
}
if
(src.indexOf('http') == -1
) {
src
= location.protocol + match[1
];
}
ts
=
resources[src];
break
;
}
}
//
console.log(node, ts)
if
(ts >
maxObj.ts) {
maxObj.ts
=
ts;
maxObj.element
=
node;
}
});
return
maxObj;
}
在将 LCP 和 FMP 两个指标都算出后，就会取这两者的较大值，作为首屏的时间.
在还未完成 FMP 算法之前，首屏采用的是两种有明显缺陷的计算方式.
3）FID 。
FID（First Input Delay）是用户第一次与页面交互（例如点击链接、按钮等操作）到浏览器对交互作出响应的时间，比较理想的时间是控制在 100ms 以内.
FID 只关注不连续的操作，例如点击、触摸和按键，不包含滚动和缩放之类的连续操作.
这个 指标 是用户对网站响应的第一印象，若延迟时间越长，那就会降低用户对网站的整体印象.
减少站点初始化时间（即加速渲染）和消除冗长的任务（避免阻塞主线程）有助于消除首次输入延迟.
在下图的 Chrome DevTools Performance 面板中，描绘了一个繁忙的主线程.
如果用户在较长的帧（600.9 毫秒和 994.5 毫秒）期间尝试交互，那么页面的响应需要等待比较长的时间.
FID 的计算方式和 LCP 类似，也是借助 PerformanceObserver 实现，如下所示.
public observerFID():
void
{
const fidType
= 'first-input'
;
const isSupport
=
this
.checkSupportPerformanceObserver(fidType);
//
浏览器兼容判断
if
(!
isSupport) {
return
;
}
const po
=
new
PerformanceObserver((entryList, obs):
void
=>
{
const entries
=
entryList.getEntries();
const firstInput
= (entries as any)[0
] as TypePerformanceEntry;
//
测量第一个输入事件的延迟
this
.fid = rounded(firstInput.processingStart -
firstInput.startTime);
//
断开此观察者的连接，因为回调仅触发一次
obs.disconnect();
});
po.observe({ type: fidType, buffered:
true
} as any);
//
po.observe({ entryTypes: [fidType] });
}
INP（Interaction to Next Paint）是 Google 的一项新指标，用于衡量页面对用户输入的响应速度.
它测量用户交互（如单击或按键）与屏幕的下一次更新之间经过的时间，如下图所示.
在未来， INP 将会取代 FID，因为 FID 有两个限制:
4）TTI 。
TTI（Time to Interactive）是一个与交互有关的指标，它可测量页面从开始加载到主要子资源完成渲染，并能够快速、可靠地响应用户输入所需的时间.
它的计算规则比较繁琐:
下图有助于更直观的了解上述步骤，其中数字与步骤对应，竖的橙色虚线就是 TTI 的时间点.
TBT（Total Blocking Time）是指页面从 FCP 到 TTI 之间的阻塞时间，一般用来量化主线程在空闲之前的繁忙程度.
它的计算方式就是取 FCP 和 TTI 之间的所有长任务消耗的时间总和.
不过网上 有些资料 认为 TTI 可能会受当前环境的影响而导致测量结果不准确，因此更适合在实验工具中测量，例如 LightHouse、WebPageTest 等 。
Google 的 TTI Polyfill 库的第一句话就是不建议在线上搜集 TTI，建议使用 FID.
5）CLS 。
CLS（Cumulative Layout Shift）会测量页面意外产生的累积布局的偏移分数，即衡量布局的稳定性.
布局不稳定会影响用户体验，例如按钮在用户试图点击时四处移动，或者文本在用户开始阅读后四处移动，而这类移动的元素会被定义成不稳定元素.
在下图中，描绘了内容在页面中四处移动的场景.
布局偏移分数 = 影响分数 * 距离分数，而这个 CLS 分数应尽可能低，最好低于 0.1.
若要计算 CLS，可以参考 Layout Instability Metric 给出的思路或 onCLS.ts ，借助 PerformanceObserver 侦听 layout-shift 的变化，如下所示.
let clsValue = 0
;
let clsEntries
=
[];
let sessionValue
= 0
;
let sessionEntries
=
[];
new
PerformanceObserver((entryList) =>
{
for
(const entry of entryList.getEntries()) {
//
只将不带有最近用户输入标志的布局偏移计算在内。
if
(!
entry.hadRecentInput) {
const firstSessionEntry
= sessionEntries[0
];
const lastSessionEntry
= sessionEntries[sessionEntries.length - 1
];
//
如果条目与上一条目的相隔时间小于 1 秒且
//
与会话中第一个条目的相隔时间小于 5 秒，那么将条目
//
包含在当前会话中。否则，开始一个新会话。
if
(sessionValue &&
entry.startTime
- lastSessionEntry.startTime < 1000 &&
entry.startTime
- firstSessionEntry.startTime < 5000
) {
sessionValue
+=
entry.value;
sessionEntries.push(entry);
}
else
{
sessionValue
=
entry.value;
sessionEntries
=
[entry];
}
//
如果当前会话值大于当前 CLS 值，
//
那么更新 CLS 及其相关条目。
if
(sessionValue >
clsValue) {
clsValue
=
sessionValue;
clsEntries
=
sessionEntries;
//
将更新值（及其条目）记录在控制台中。
console.log('CLS:'
, clsValue, clsEntries)
}
}
}
}).observe({type:
'layout-shift', buffered:
true
});
优化 CLS 的手段有很多，例如一次性呈现所有内容、在某些内容仍在加载时使用占位符、图像或视频预设尺寸等.
在开篇就提出了量化性能的重要性，随后就引出了两个版本的性能规范，目前主流的是第二个版本.
根据浏览器提供的性能参数，分析了 fetchStart、TCP、TTFB、白屏的计算细节，并且说明了几个影响 DOM 的性能参数.
最后详细介绍了 Google 的核心Web指标，例如 LCP、FID、CLS 等。还介绍了一个已经废弃，但还在广泛使用的 FMP 指标.
最后此篇关于前端性能精进之优化方法论（一）——测量的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于前端性能精进之优化方法论（一）——测量的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！