裸奔的前端绿皮车-网站裸奔现状

简介: 裸奔的前端绿皮车-网站裸奔现状

image.jpeg这将是一篇比较通俗的文章,首先会讲讲构建产品体验的几个要素(纯属个人胡诌),中间穿插性能优化的例子,鉴于本人文笔羞涩,所以很多地方“文字不够,图片来凑”,敬请谅解。


欢迎查看我写的《前端性能优化小技巧》、《快速搭建全链路平台》《四个例子教你提高用户体验》《前端应用性能应该采集那些指标数据》《web应用性能简析》,《网站告警哪家强》、《报错/卡顿是制约产品体验的关键因素

正文 前端就是用户体验,是价值,是创造


从用户体验层面,量“前端体”裁“成本衣”

前端就是产品经理,产品体验前端义不容辞


前端本是产品的开发者,也是产品的体验者,产品性能体验义不容辞

卡顿依旧是衡量产品体验的核心要素


2022年第二季度马上结束了,各位前端大大是不是开始为下个季度的okr发愁啦,那你可算有福利啦,福利发放前先给大家讲个短故事

故事1    寻寻觅觅冷冷清清,乍暖还寒时,页面还在卡顿


用户:“日志查询很慢啊”
研发or产品:我这里不慢啊,网络的原因吧。
复制代码


这是用户经常反应的一个情况,就是页面卡。但是因为设备不同、浏览器兼容、网络快慢、产品设计等原因,开发或者研发很少能复现。


卡顿的元凶之一:长耗时任务


这里不禁要反复说到上一篇文章《对前端性能的小看法》中曾插播一条小知识,长耗时任务(long-task) long task顾名思义,是花费时间比较长的任务。long task直接影响产品体验。


聪明的公司和团队都会注意减少long task的数量,尤其注重在核心功能的long task的数量和耗时。 以某管理后台数据为例,将180天内的long task的数量按照时间排序

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基本能看出:

  1. 最长耗时任务250ms
  • 如果单一请求还涉及网络+后台+数据库,假设花费1s,那么用户至少花费1.25s
  • 页面粗略按照1000ms / 60 ≈16.666ms一帧当做用户能感受到的页面不卡顿来讲,页面卡了 250 / 16.66 = 15 帧(不考虑其他时间)
  1. 页面平均卡顿在150ms-200ms之间
  • 以50ms为基线,则页面能优化空间至少为150ms-50ms=100ms,200ms-50ms=150ms,也就是页面性能能提升的空间约为100ms-150ms。下图中红色虚线以上的面积便是性能优化的空间


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一蹴而就的脑袋热拯救不了卡顿


性能优化这项任务是艰巨而且漫长的,为此也有很多的尝试和实践,然而流于形式或者没有计划的一蹴,热情消散或者团队更换后更容易无疾而终,不过目前整体来看最让人头疼的是


  • 对产品性能注重不到位子
  • 产品性能与团队绩效关联不紧密
  • 产品性能无处下手。

OKR福利一:以页面为维度设定基线、优化目标、拆分目标和计划

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上图是针对某管理后台数据,以180天内的long task的数量进行排名,取top 10的页面,基本能看出:


  1. 前三个页面的长耗时总数量均超过20万次
  2. 垫底的页面的长耗时总数量也超过1万次 这样看或许不够直观,以百分比视图看可能更清晰能够看清

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  1. 前三个页面的长耗时总数量总计占比超过60%
  2. 其余所有页面长耗时总数量分布比较均匀


季度OKR来了

聪明的团队的季度OKR:


  1. long task 页面总数量降低20%
  2. Top 10 卡顿页面中Top 1、2、3降低10%

前端性能指标那么多,为什么不是其他指标?

First Paint 首屏渲染不能作为产品体验的构建要素

  1. 对于非ssr页面来讲,页面的首屏渲染大概率是一个“

    ”代码片段渲染后空白(即便做了骨架屏也至多是灰色结构块),这和用户实际需要的画面可能大相径庭。
  2. 即便是ssr页面,首屏是所有页面中一个页面,不一定能代表产品体验。

后台性能指标不能作为产品体验的关键要素


页面展示的数据以及绝大多数业务逻辑来自于后台,但是


  1. 前端用户体验绝大多数数据来源于后端,但后端平均响应一般不会100ms开外
  2. 后台平均耗时等指标仅能反应后端接口响应的情况

网络不能作为产品体验的要素


虽然部分页面以离线包或者pwa的形式展示给用户,但前端整体还停留在对网络传输的依赖上。以某小程序在过去90的网络类型为例:b5f0ec7214bd4663b4169ff3c1a6be72~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-in-crop-mark_4536_0_0_0.webp.jpg


从前端能拿到的网络连接类型基本有:


  • wifi
  • 4G
  • 3G
  • 2G
  • slow-2G 不同的网络类型源于不同的指标,也对应了不同的使用场景,引用最早对不同类型的定义和解释标准如下
ECT Minimum RTT (ms) Maximum downlink (Kbps) 解释
slow-2g 2000 50 文本信息
2g 1400 70 小图片
3g 270 700 部分高清图片/音频视频等大数据量
4g 0 高清音视频等超大数据量



对于3g类型能查看高清图片、音视频等场景只能呵呵了。3g场景下就是一线大厂也要一命呜呼。


前端绿皮火车


假设北京的我们要去保定出差(假设疫情允许)。正常情况下我们需要先做地铁到火车站,然后做火车站到保定。地铁的部分好比后台部分,火车部分是前端体验部分,你做的是绿皮火车票还是高铁火车票,这个差别能不大吗?你以为这个例子夸张,然而实际是这辆前端绿皮车,可能还是烧煤的,整体来看,目前前端数量少、投入偏低是制约产品体验的第一因素,在4G条件下,如果在保留各家网站缓存策略的条件下,以淘宝、京东、百度、汽车之家、懂车帝、贝壳、知乎、头条、小米商城为对象,如果把domContentLoaded为记录对象,统计时间来看,

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错误是保证用户体验的基本要素

用户:

从用户体验层面,一般前端错误可能来自:设备、网络、后端程序、数据错误

故事 2 错误的背后不只是是流失与不信任


大客户销售:“被客户diss了,一堆产品错误”
研发or产品:我没看到错误啊。


以某一次帮朋友查看前端系统报错为例,用户90内有三段明显的前端报错。以下是我的分析情况


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经过上面的分析,基本能看出报错源于前端代码,所以下钻进行分析

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以上是简单写了一个总结建议,给到了朋友,也解决了前端的报错问题


裸奔的前端绿皮车


福利二 收集哪些指标


这个朋友是幸运的,因为系统收集了相关指标等信息,然而很多二三线前端产品目前还是裸奔状态。也许公司购买了业务相关的埋点服务,但是对性能和错误的投入整体近乎于零。举个简单例子,很多公司对以下这几个指标收集很少


  • JS错误数量
  • JS错误率
  • 资源错误数
  • 资源错误率
  • 首次渲染平均时间
  • 页面加载平均耗时
  • 页面慢加载次数
  • 资源加载平均耗时
  • LCP平均耗时(或P99/P90)
  • FCP平均耗时(或P99/P90)
  • CLS平均偏移(或P99/P90) 针对收集的指标书写一定的触发条件


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写在最后


文章都是胡说,产品体验大多数还是要看页面是否卡顿、是否报错,所以提出卡顿是衡量产品体验的核心要素,报错是衡量产品体验的基本要素。



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