性能优化——图片压缩、加载和格式选择
大家好，我是 法医。
前言
相信大家都听说过 "258 原则(https://blog.csdn.net/weixin_42139375/article/details/83001248)" ，一个网站的性能好坏很大程度上会影响到用户的体验。
在我经历的多个电商与大屏项目的优化性能的项目后，我发现图片资源的处理在网站性能优化中有着举足轻重的作用。
一般电商网站请求数据
在首屏加载的 145 个请求中图片资源请求占到了 75% 以上，在所有请求静态资源中图片也占有着很大的比重。可见图片优化的重要性。
不过在认识图片优化前我们先了解下二进制位数与色彩呈现的关系。
二进制位数与色彩
在计算机中，一般用二进制数来表示像素。在不同的图片格式中，像素与二进制位数之间对应的关系是不同的。一个像素对应的二进制位数越多，它能表示的颜色种类就丰富，成像效果也就越精致，图片所需的存储空间相应也会越大。
目前市场上优化图片资源的方式有很多，如压缩图片、选择正确格式、 CDN 加速、懒加载等。
压缩图片
压缩图片相信是大家第一时间想到的方案。像我们比较熟悉的 tinpng (https://tinypng.com/)，他的原理是通过有"选择性"地减少图像所要存储的颜色数量，来减少图片所要存储的内存。
“When you upload a PNG (Portable Network Graphics) file, similar colors in your image are combined. This technique is called “quantization”. By reducing the number of colors, 24-bit PNG files can be converted to much smaller 8-bit indexed color images.
下面我们来看下样例：
细节展示：
图片格式
压缩图片虽然在一定程度上可以减少我们请求的资源所需要的带宽，但如果是用对了格式在性能上往往会有质的改变。
JPEG / JPG
JPEG 是最常用的图像文件格式。
优势
支持极高的压缩率，可使文件传输、下载、预览速度大大加快。
利用可变的压缩比可以控制文件大小。
能够轻松地处理 1600 万种颜色，可以很好地再现全彩色的图像。
缺陷
JPG 的有损压缩在轮播图和背景图的展示上确实很难看出破绽，但当它处理矢量图形和 Logo 等线条感较强、颜色对比强烈的图像时，人为压缩导致的图片模糊会相当明显。因此不适宜用该格式来显示高清晰度和线条感较强的图像。
除此之外， JPG 并不支持对有透明度要求的图像进行显示，如果需要显示透明图片还是需要另寻它路。
业务场景
JPG 适用于呈现色彩丰富的图片，在我们日常开发中，JPG 图片经常作为大的背景图、轮播图或 预览图出现。打开某电商网站首页，即可看到大图片的处理几乎都是使用了 JPG。
PNG - 8 与 PNG - 24
png 是一种采用无损压缩算法的位图格式。
优势
无损压缩 完全支持 alpha 透明度。 可以重复保存且不降低图像质量。
缺点
体积太大
业务场景
理论上来说，当你追求最佳的显示效果(详情展示图、图片有放大需求、摄影作品等)，并且不在意存储大小或所需带宽时，可以使用 PNG-24 (https://baike.baidu.com/item/PNG/174154?fr=aladdin)。但实践当中，为了避免文件体积过大的问题，我们一般不用 PNG 去处理较复杂的图像。当我们遇到适合 PNG 的场景时，也会优先选择更为小巧的 PNG-8 。
亦或者需要处理有透明度或线条明显的图片时，也会采用 PNG 。如网站主 logo：
SVG
严格来说应该是一种开放标准的矢量图形语言。
优点
可缩放,可支持无限放大 可编程
缺点
不是所有的浏览器都支持 SVG，IE8 和早期版本都需要一个插件。
复杂的图片会降低渲染速度(只支持小图)。
业务场景
SVG 是文本文件，我们既可以像写代码一样定义 SVG ，把它写在 HTML 里、成为 DOM 的一部分。用的比较多的就是 iconfont (https://www.iconfont.cn/)。我们可以通过设置模块的 fill 属性轻松适配图标的换肤功能，并通过 font-size 调节其大小。
Base64
一种基于 64 个可打印字符来表示二进制数据的方法。
优点
减少网络请求 对于动态实时生成的图片无需将图片存储在服务器占用服务器资源
缺点
只适于小图。 若需要频繁替换的图片需要整个代码替换，可维护性低。
业务场景
Base64 和雪碧图一样，是作为小图标解决方案而存在的。
“Base64 是一种用于传输 8Bit 字节码的编码方式，通过对图片进行 Base64 编码，我们可以直接将编码结果写入 HTML 或者写入 CSS ，从而减少 HTTP 请求的次数。
在 Elements 中搜索 “base64” 关键字，你会发现 Base64 也有很多使用的地方。而且它对应的图片占用内存较小。
既然 Base64 这么棒，我们把所有图片都用Base64 好了嘛。
Base64 编码后，图片大小会膨胀为原文件的 4/3（ Base64 编码原理 (https://blog.csdn.net/wo541075754/article/details/81734770)）。如果我们把大图也编码到 HTML 或 CSS 文件中，后者的体积会明显增加，即便我们减少了 HTTP 请求，也无法弥补这庞大的体积带来的性能开销。也就是说我们牺牲的渲染性能大于资源请求性能，这样做不太值得。
我们可以看到，大多数用 Base64 编码的图片都是小图。
WebP
一种同时提供了有损压缩与无损压缩（可逆压缩）的图片文件格式。
优点
支持有损无损
占用体积小
可支持透明
缺点
兼容性不好
业务场景
同 JPEG/JPG 。因为目前兼容性不好，一般搭配 JPEG/JPG 一起使用。
图片格式小结
给大家整理了思维导图:
OSS 搭配 CDN
我们原始的方式是将图片等资源一起放入项目中打包上线。
这样做的缺点在于打包出来的包大不说，用户请求资源的速度也会受到限制。比如我们的服务器在华南，华北的用户请求就会稍慢。当遇到并发量大的情况时，从部署服务器请求接口与资源这无外乎给我们的服务器提供了多余的压力。当我们临时想替换一张图片时，也需要重新打包并发布上线，非常麻烦。
当我们将图片进行 OSS 放置并 CDN 加速后，这个问题就得到了很好的解决。不同地区的用户可以访问就近服务器，重复的请求也会产生缓存，避免 OSS 流量的浪费。
《OSS 和 CDN 的区别》(https://www.cnblogs.com/jsfh/p/14076992.html) 大家也可以参考这篇文章进行细看。
图片的懒加载
相信大家一定会遇到首屏数据过多加载缓慢的情况。在这个情况下我们就需要考虑懒加载了。当用户滚动到预览位置时，在进行图片数据的请求。期间用骨架屏或缩略图代替。
window.onload = function () {
// 获取图片列表，即 img 标签列表
var imgs = document.querySelectorAll('img');
// 获取到浏览器顶部的距离
function getTop(e) {
return e.offsetTop;
}
// 懒加载实现
function lazyload(imgs) {
// 可视区域高度
var h = window.innerHeight;
// 滚动区域高度
var s = document.documentElement.scrollTop || document.body.scrollTop;
for (var i = 0; i < imgs.length; i++) {
//图片距离顶部的距离大于可视区域和滚动区域之和时懒加载
if ((h + s) > getTop(imgs[i])) {
// 真实情况是页面开始有2秒空白，所以使用 setTimeout 定时 2s
(function (i) {
setTimeout(function () {
// 不加立即执行函数i会等于9
// 隐形加载图片或其他资源，
// 创建一个临时图片，这个图片在内存中不会到页面上去。实现隐形加载
var temp = new Image();
temp.src = imgs[i].getAttribute('src');//只会请求一次
// onload 判断图片加载完毕，真是图片加载完毕，再赋值给 dom 节点
temp.onload = function () {
// 获取自定义属性 src，用真图片替换假图片
imgs[i].src = imgs[i].getAttribute('src')
}
}, 2000)
})(i)
}
}
}
lazyload(imgs);
// 滚屏函数
window.onscroll = function () {
lazyload(imgs);
}
}
尾声
性能优化是我们前端开发工程师必须要掌握的一门硬技能。和学习其他新技术不同的是，当你想学习一套新的框架时，阅读文档和源码几乎可以让你在使用过程中游刃有余。但性能优化却不一样，它只能让我们去摸索去领悟去突破，它是一种经验也是一种习惯更是一种嗅觉。
参考资料
最佳实践：使用阿里云 CDN 加速 OSS 访问 (https://developer.aliyun.com/article/770616?utm_content=g_1000173381)
掘金小册: 前端性能优化原理与实践 (https://juejin.cn/book/6844733750048210957)
壁纸网站: wellhaven (https://wallhaven.cc/)
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