关于网页内容加速黑科技的趣谈

简介:

关于网页内容加速黑科技的趣谈

数周前,在伦敦 Heathrow 机场等飞机的空闲中,我顺便处理了一些工作上的事情。不经意间发现 Github 在性能方面的一些问题,颇为诧异。通过新 tab 打开的页面,其加载速度竟然比直接点击链接打开的页面要快。

点击链接的同时复制链接并在新的 tab 页中打开。可以看到,尽管先点击的是链接,但渲染更快的却是新 tab 中打开的页面。

有一说一

页面加载的时候,浏览器会接收网络数据流,并将其输出(pipe)给 HTML 解析器,HTML 解析器再将数据输出到文档。这意味着,页面是边加载边渲染的。对于一个 100k 的页面来说,浏览器很可能在接收到 20k 数据的时候就开始渲染出一些可用内容了。

这个伟大又古老的特性,常常被开发者们有意无意地忽略了。多数提高加载性能的建议都归结于一点,即“展示你所拿到的东西” —— 别怕,千万不要傻傻等待一切加载完成之后再去展示内容。

GitHub 当然是关注性能的,所以他们使用服务端渲染。但在同一个 tab 下浏览页面时,他们用 JavaScript 重新实现了导航(navigation)功能,类似下面这样:

 
 
  1. // …一堆重新实现浏览器导航功能代码… 
  2. const response = await fetch('page-data.inc'); 
  3. const html = await response.text(); 
  4. document.querySelector('.content').innerHTML = html; 
  5. // …加载更多重新实现导航功能的代码…  

这违反了规则,因为在 page-data.inc 下载完成之前什么事情都没干。而服务端渲染版完全不会这样囤积内容,其内容是流式的,这样就要快得多了。就 Github 的客户端渲染来说,很多 JavaScript 代码完全减慢了渲染过程。

这里我仅仅只是拿 Github 举例子 —— 这种反模式在单页应用中比比皆是。

在页面之内切换内容可能确实有些好处,特别是存在大量脚本的情况下,无需重新执行全部脚本即可更新内容。但我们能否在不放弃流的情况下完成这样的工作呢?我曾经常说 JavaScript 没有办法对流进行解析,但其实还是有的……

<iframe> 和 document.write 大法

iframe 早已跻身圈内最臭黑科技之列。但下面这个办法就使用了 iframe 和 document.write(),这样我们就能将内容以流的形式添加到页面中了。示例如下:

 
 
  1. // 创建 iframe: 
  2. const iframe = document.createElement('iframe'); 
  3.  
  4. // 添加到 document 中 (记得隐藏起来): 
  5. iframe.style.display = 'none'
  6. document.body.appendChild(iframe); 
  7.  
  8. // 等待 iframe 加载: 
  9. iframe.onload = () => { 
  10.   // 忽略其他 onload 操作: 
  11.   iframe.onload = null
  12.   // 添加一个虚拟标签: 
  13.   iframe.contentDocument.write('<streaming-element>'); 
  14.   // 引用该元素: 
  15.   const streamingElement = iframe.contentDocument.querySelector('streaming-element'); 
  16.   // 将该元素从 iframe 中取出,并添加到文档中: 
  17.   document.body.appendChild(streamingElement); 
  18.   // 写入一些内容 —— 这里应该是异步的: 
  19.   iframe.contentDocument.write('<p>Hello!</p>'); 
  20.   // 继续写入内容,直到完成: 
  21.   iframe.contentDocument.write('</streaming-element>'); 
  22.   iframe.contentDocument.close(); 
  23. }; 
  24.  
  25. //  iframe 初始化 
  26. iframe.src = '' 

虽然 Hello! 是写到 iframe 中的,但它却出现在了父级的 document 中!这是因为解析器维护了一个 敞开元素栈(stack of open elements),新创建的元素会被压入栈中。就算我们把 <streaming-element/> 元素移出到 iframe 外面也不影响,就是这么任性。

此外,这种技术处理起 HTML 来,要比 innerHTML 更接近标准的页面加载解析器。尤其是脚本依然会被下载,并在父级文档的上下文中执行 —— 只是在 Firefox 中完全不会执行,但我认为这是个 bug更新: 其实脚本根本不应该执行(感谢 Simon Pieters 指出这一点),但 Edge、Safari、Chrome 都这么干。

接下来我们只需要从服务端获取 HTML 数据流,每当一个部分的数据到达的时候,就调用 iframe.contentDocument.write()。流式传输和 fetch() 搭配起来会更好,但为了支持 Safari,我们还是使用 XHR 来 hack 一下吧。

我已经写好了一个 demo,可以拿来和 Github 进行对比。下面是在 3G 网络下的测试结果:

点击这里查看原始测试数据

使用 iframe 进行流式渲染,页面加载速度提高了 1.5 s。头像也提前半秒钟加载完成 —— 流式渲染意味着浏览器可以更早发现它们,并与内容一起并行下载。

上面的方法对 Github 来说还是有效的,因为它的服务器返回的是 HTML。如果你使用的是框架,由框架自己管理 DOM 的展示,那可能就麻烦一些了。这种情况下可以看看下面这个次优选项:

换行符分隔的 JSON

许多网站使用 JSON 驱动动态内容。何其不幸,JSON 并不是一种对流友好的格式。尽管也有流式 JSON 解析器,可用起来却并不那么简单。

所以与其传输下面这样一大块 JSON 数据:

 
 
  1.   "Comments": [ 
  2.     {"author""Alex""body""…"}, 
  3.     {"author""Jake""body""…"
  4.   ] 
  5.  

还不如像下面这样一行输出一个 JSON 对象:

 
 
  1. {"author""Alex""body""…"
  2.  
  3. {"author""Jake""body""…" 

这种被称为 “换行符分隔的 JSON” 是有标准的:ndjson。给上面的内容写一个解析器就要简单多了。到了 2017 年,我们也许可以使用一系列组合变换流(composable transform streams)来描述(译者注:本文写作于 2016 年 12 月):

 
 
  1. // 在 2017 年的某个时候可能会是这样: 
  2. const response = await fetch('comments.ndjson'); 
  3. const comments = response.body 
  4.   // 从字节到文本: 
  5.   .pipeThrough(new TextDecoder()) 
  6.   // 一直缓冲,直到遇到换行符: 
  7.   .pipeThrough(splitStream('\n')) 
  8.   // 将内容块解析为JSON: 
  9.   .pipeThrough(parseJSON()); 
  10.  
  11. for await (const comment of comments) { 
  12.   // 处理每条评论,并将其添加到页面: 
  13.   // (不管你使用的是什么模板或虚拟 DOM) 
  14.   addCommentToPage(comment); 
  15.  

在上面的代码中,splitStream 和 parseJSON 是 可复用变换流(reusable transform streams)。与此同时,为了实现最大程度的兼容,我们可以使用 XHR 进行 hack。

我再次新建了一个对比的 demo,下面是 3G 网络下的结果:

点击这里查看原始测试数据

与常规 JSON 相比,ND-JSON 提前 1.5s 将内容渲染到页面上,尽管速度不如 iframe 方法那么快。在创建元素之前,必须等待完整的 JSON 对象出现。如果你的 JSON 文件体量巨大,可能会陷入对流的企盼之中。

单页应用?别着急

如前所述,Github 使用了大量的代码,然而却带来这样的性能问题。在客户端重新实现导航功能是困难的,如果你需要改变页面中的大块内容,这么做有可能并不值得。

可以拿我们的尝试与简单浏览器导航进行对比:

点击这里查看原始测试数据

打开一个简单的没有使用 JavaScript 浏览器导航的服务端渲染页面的速度差不多是一样的。但除去评论列表,测试页面实在太过简单。如果在不同页面之间存在有大量重复的复杂内容(主要是指可怕的广告脚本),结果可能因实际情况而有差异,但一定要记得进行测试!很可能你编写了一大堆代码,然而只能带来少的可怜的提升,甚至还可能减慢速度。  


原文发布时间为:2017-10-13

本文作者:Jake

本文来自云栖社区合作伙伴“51CTO”,了解相关信息可以关注。

相关文章
|
1月前
|
缓存 安全 搜索推荐
如何使用 Shodan 搜索引擎保姆级教程(附链接)
如何使用 Shodan 搜索引擎保姆级教程(附链接)
|
1月前
|
存储 缓存 前端开发
探索HTML的黑科技:让你的网页变得无与伦比!(二)
探索HTML的黑科技:让你的网页变得无与伦比!
|
10天前
|
前端开发 编解码 移动开发
【魅力网页的背后】:CSS基础魔法,从零打造视觉盛宴
【魅力网页的背后】:CSS基础魔法,从零打造视觉盛宴
|
1月前
|
数据采集 API 数据安全/隐私保护
畅游网络:构建C++网络爬虫的指南
本文介绍如何使用C++和cpprestsdk库构建高效网络爬虫,以抓取知乎热点信息。通过亿牛云爬虫代理服务解决IP限制问题,利用多线程提升数据采集速度。示例代码展示如何配置代理、发送HTTP请求及处理响应,实现多线程抓取。注意替换有效代理服务器参数,并处理异常。
畅游网络:构建C++网络爬虫的指南
|
1月前
|
移动开发 搜索推荐 JavaScript
探索HTML的黑科技:让你的网页变得无与伦比!(一)
探索HTML的黑科技:让你的网页变得无与伦比!
|
1月前
|
数据采集 数据挖掘 数据处理
探索数据世界之门:Python爬虫与数据抓取技术
在信息爆炸的时代,数据成为了无处不在、无所不包的珍贵资源。而Python爬虫与数据抓取技术作为一道通向数据世界的大门,为我们提供了强大的工具和方法。本文将深入探讨Python爬虫的原理与应用,以及数据抓取技术的重要性,帮助读者更好地了解并利用这一技术。
|
1月前
|
数据采集 存储 XML
探索数字世界的奇幻之旅:网络爬虫与数据抓取技术
在数字化时代,网络爬虫与数据抓取技术成为了连接我们与广阔信息世界的桥梁。本文将深入探讨这一技术的原理、应用以及未来发展趋势,带您领略数据抓取的奇妙之处。
|
1月前
|
移动开发 搜索推荐 前端开发
探索HTML的黑科技:让你的网页变得无与伦比!(三)
探索HTML的黑科技:让你的网页变得无与伦比!
|
1月前
|
数据采集 人工智能 小程序
再见知乎,全网AI文案生成工具大比拼
再见知乎,全网AI文案生成工具大比拼
|
8月前
|
网络协议 架构师 云计算
难以置信!网易首席架构师竟用了500页笔记,把网络协议给趣谈了
哈喽,我是阿嘴。最近业务发展迅速,团队非常缺人。我作为入职不久的新人被老大拉去做面试官(哎,长得帅就很多烦恼)。