前端性能优化4大环节最佳实践与研发流程

大型项目发展到一个阶段都绕不开性能优化，高性能是高品质产品的重要特征。如何你是研发同学，你会关心如何入手优化，优化的链路都有哪些环节；如何你是Team Leader，你一定很关心用什么易于执行，易于验证的研发流程，来指导前端团队交付高性能的产品，并确保产品的性能始终是健康的、可持续的。

本文我们将介绍前端优化链路的全景图和可持续的性能优先研发流程。

性能指标

性能优化的第一步是要定义好指标，指标能帮助我们衡量优化结果的好坏，是指导我们如何进一步优化的标准。

如何定义指标

有几个途径可以定义出合理的指标：

对齐业界标准指标：适合一些常见的指标，比如 TTI < 4s。对齐竞品的指标：竞品是最好的老师，调研发现我们和竞品的差距，优化到竞品的标准就是进步。根据业务的数据来定指标：当我们的业务比较特殊，或者我们需要更高的标准，而又没有竞品可以参考时，我们可以先分析上报数据，根据数据的平均值来求一个合理的值，比如 指标值=平均值/2。

常见指标

来自 web.dev

前端如何计算并收集上报这些指标，是另一个话题了，可以关注我们的公众号，后续会发布《端体验优化之全链路监控》的相关文章。

优化链路

前端性能优化有很多维度，我们可以归类为几个环节：构建环节、网络环节、渲染环节、应用环节。当这几个环节实现全流程优化时，性能可以达到更优的表现。而每个环节都有各自的优化手段，下面我们就介绍这几个环节的优化最佳实践和案例。（篇幅有限，我们还有很多的优化案例比如 飞书前端项目打包时间优化，SSR，MPA专项，HTTP3升级等等，后续后会以单独的文章发出～）

构建环节优化

架构升级也是性能优化的重要手段，需要构建环节支撑，比如支持 SPA 构建，支持 MPA 构建，支持微前端构建。工欲善其事，必先利其器，优化构建时间缩短能大幅度提升研发体验，为快速验证性能优化结果做好准备。构建系统优化能提升研发效率，是个很大的话题，我们就提一些通用的思路。

最佳实践

网络环节优化

通常网页加载超过4s还没看到东西，用户就感知到慢了，大于 10s 会放弃等待。网络优化若能升级网络协议，会得到质的提升，比如升级到 HTTP2.0 支持并行下载。Chrome 已经支持 HTTP3.0（默认关闭），底层基于 UDP，自家的网页应用直接享受 0-RTT。现在网页应用光加载静态资源的体积动不动就 几MB到 十几 MB，光靠升级服务和协议是不够的，前端也需要很多优化策略，比如采用服务端渲染、升级架构。

最佳实践

「性能优化链路之网络环节 」

渲染环节优化

渲染优化保障是用户体验的流畅性的重要环节，而且渲染性能会影响内存和 CPU 的持续占有。通常我们认为的流畅是指帧数达到 60FPS 或稳定 30PFS，浏览器绘制一帧一般需要 10ms，用户在操作过程中有响应延时的时间不同用户体验也不同：

最佳实践

「性能优化链路之渲染环节 」

应用环节优化

再好的网络环境也比不上离线加载的速度，无论是加载速度还是交互流畅性，前端其实一直在追赶原生的体验。主要围绕着离线优化、热更和跨端渲染框架。

最佳实践

「性能优化链路之应用环节 」

PFDL - 性能优先研发流程

性能优先研发流程（Performance First Development Lifecycle，简称 PFDL）。PFDL 专注于性能，以较小的成本影响现有研发流程，提升产品整体性能的水准，交付高质量的产品体验为目标。

PFDL 分为以下部分：新人培训，性能评估，检测和自动化，监控和验证。

「PFDL - 性能优先研发流程 」

性能培训

开发团队不断有新人加入，性能优先必须深入人心，那么培训是必不可少的。培训的内容包括高性能编码最佳实践，性能分析最佳实践等。培训讲师，可来自团队经验丰富的研发人员，也可请业界大牛，甚至网络上优质付费/免费资源。培训将是周期性进行的，系统化的，内容覆盖全面的。

性能评估

以用户体验为中心，定义出关键指标标准，可以借鉴 Google 的 RAIL 模型/Web Vitals，对比竞品，现有产品的性能进行评估：可交互时间，CPU 占用率，内存占用率，流畅度等。应该在各个环节加入性能评估，包括产品需求环节，UX/UI 设计环节，技术方案环节，编码环节，Code Review 环节，QA/E2E 环节等。对性能 issue 需要优先级的评估：P0/P1/P2。

检测和自动化

我们需要更多工具，能帮助我们更高效检测出性能的问题，能自动优化代码的性能。我们需要网罗或设计开发这些工具，这些工具尽可能的做到相互关联，相互辅助，并可流程化，尽可能的自动化。

监控和验证

监控数据如何反应接近真实的用户体验始终是个难点，定义规范的日志，建设有效的面板，使用强大的工具，能帮助我们主动关注产品的质量提前采取优化行动，同时更有效的在海量日志中追踪性能问题 Root Cause，快速定位问题直到修复。

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