面试时,经常会问候选人一个问题:如何提高网页性能?
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有些基础的人都会提到这么一条:减少/合并HTTP请求。
继续问:浏览器不是可以并行下载资源吗?将多个资源合并成一个资源,只使用一个HTTP请求下载,难道要比用多个HTTP请求并行下载没有合并过的多个资源速度更快?
候选人:……(至今,还没有遇到让我满意的回答)
减少HTTP请求,是雅虎前端性能优化35条军规的第1条,2006年雅虎提出了这35条军规,从那以后,就深深地影响到了一批又一批的前端开发者,即使在12年后的今天,影响力依旧不减…..
但是,雅虎军规中还有1条是:拆分资源以***化利用浏览器并行下载的能力。现在问题就来了,减少HTTP请求,但网页所需的资源并不能减少(否则网页就不再是之前的网页了),所以减少HTTP请求,主要是通过合并资源来实现的,一边是建议合并资源,一边是建议拆分资源,显然是有冲突的地方,那么到底该怎么做呢?网上有些文章也讨论过这个问题,但大多是停留在想当然的理论分析上,而且忽略了TCP传输机制的影响。今天,老干部就带大家一起用实验+理论,仔细探讨下这个问题。
一个HTTP请求的主要过程是:
DNS解析(T1) -> 建立TCP连接(T2) -> 发送请求(T3) -> 等待服务器返回首字节(TTFB)(T4) -> 接收数据(T5)。
如下图所示,是Chrome Devtools中显示的一个HTTP请求,显示了HTTP请求的主要阶段,注意,Queueing阶段是请求在浏览器队列中的排队时间,并不计入HTTP请求时间。
从这个过程中,可以看出如果合并N个HTTP请求为1个,可以节省(N-1)* (T1+T2+T3+T4) 的时间。
但实际场景并没有这么理想,上面的分析存在几个漏洞:
我们来做4组实验,对比一个HTTP请求加载合并后的资源所需时间,和多个HTTP请求并行加载拆分的资源所需时间。每组实验所用资源的体积大小有显著差异。
实验环境:
服务器:阿里云ECS 1核 2GB内存 带宽1M
Web服务器:Nginx (未启用Gzip)
Chrome v66 隐身模式,禁用缓存
Client 网络:wifi 带宽20M
实验代码地址:https://github.com/xuchaobei/...
测试文件:large1.css、large2.css … large6.css,每个文件141K;large-6in1.css,由前面6个css文件合并而成,大小为846K。parallel-large.html引用large1.css、large2.css … large6.css, combined-large.html引用large-6in1.css,代码如下:
// parallel-large.htmlParallel Large Hello, world! // combined-large.htmlCombined Large Hello, world!
分别刷新2个页面各10次,利用Devtools 的Network计算CSS资源加载的平均时间。
注意事项:
实验结果如下:
large-6in1.css |
large1.css、large2.css … large6.css | |
平均时间(s) |
5.52 |
5.3 |
我们再把large1.css、large2.css … large6.css合并为3个资源large-2in1a.css、large-2in1b.css、large-2in1c.css,每个资源282K,在combined-large-1.html中引用这3个资源:
// combined-large-1.htmlParallel Large 1 Hello, world!
测试10次,平均加载时间为5.20s。
汇总实验结果如下:
large-6in1.css |
large1.css、large2.css … large6.css |
large-2in1a.css、... large-2in1c.css | |
平均时间(s) |
5.52 |
5.30 |
5.20 |
从实验1结果可以看出,合并资源和拆分资源对于资源的总加载时间没有显著影响。实验中耗时最少的是拆分成3个资源的情况(5.2s),耗时最多的是合并成一个资源的情况(5.52s),但两者也只不过相差6%。考虑到实验环境具有一定随机性,以及实验重复次数只有10次,这个时间差并不能表征3种场景有明显的时间差异性。
继续增加css文件大小。
测试文件:xlarge1.css、xlarge2.css 、xlarge3.css,每个文件1.7M;xlarge-3in1.css,由前面3个css文件合并而成,大小为5.1M。parallel-xlarge.html引用xlarge1.css、xlarge2.css 、xlarge3.css, combined-xlarge.html引用xlarge-3in1.css。
测试过程同上,实验结果如下:
xlarge-3in1.css |
xlarge1.css、xlarge2.css、xlarge3.css | |
平均时间(s) |
37.72 |
36.88 |
这组实验的时间差只有2%,更小了,所以更无法说明合并资源和拆分资源的总加载时间有明显差异性。
实际上,理想情况下,随着资源体积变大,两种资源加载方式所需时间将趋于相同。
从理论上解释,因为HTTP的传输通道是基于TCP连接的,而TCP连接具有慢启动的特性,刚开始时并没有充分利用网络带宽,经过慢启动过程后,逐渐占满可利用的带宽。对于大资源而言,带宽总是会被充分利用的,所以带宽是瓶颈,即使使用更多的TCP连接,也不能带来速度的提升。资源越大,慢启动所占总的下载时间的比例就越小,绝大部分时间,带宽都是被充分利用的,总数据量相同(拆分资源导致的额外Header在这种情况下完全可以忽略不计),带宽相同,传输时间当然也相同。
减小css文件大小。
测试文件:medium1.css、medium2.css … medium6.css,每个文件9.4K;medium-6in1.css,由前面6个css文件合并而成,大小为56.4K。parallel-medium.html引用medium1.css、medium2.css … medium6.css, combined-medium.html 引用 medium-6in1.css。
实验结果如下:
medium-6in1.css |
medium1.css、medium2.css … medium6.css | |
平均时间(ms) |
34.87 |
46.24 |
注意单位变成ms
实验3的时间差是33%,虽然数值上只差12ms。先不多分析,继续看实验4。
继续减小css文件大小,至几十字节级别。
测试文件:small1.css、small2.css … small6.css,每个文件28B;small-6in1.css,由前面6个css文件合并而成,大小为173B。parallel-medium.html引用small1.css、small2.css … small6.css, combined-medium.html 引用 small-6in1.css。
实验结果如下:
small-6in1.css |
small1.css、small2.css … small6.css | |
平均时间(ms) |
20.33 |
35 |
实验4的时间差是72%。
根据实验3和实验4,发现当资源体积很小时,合并资源和拆分资源的加载时间有了比较明显的差异。图3和图4是实验4中的某次测试结果的截图,当资源体积很小时,数据的下载时间(图中水平柱的蓝色部分所示)占总时间的比例就很小了,这时候影响资源加载时间的关键就是DNS解析(T1) 、 TCP连接建立(T2) 、发送请求(T3) 和等待服务器返回首字节(TTFB)(T4) 。但同时建立多个HTTP连接本身就存在额外的资源消耗,每个HTTP的DNS查询时间、TCP连接的建立时间等也存在一定的随机性,这就导致并发请求资源时,出现某个HTTP耗时明显增加的可能性变大。如图3所示,small1.css加载时间最短(16ms),small5.css加载时间最长(32ms),两者相差了1倍,但计算时间是以所有资源都加载完成为准,这种情况下,同时使用多个HTTP请求就会导致更大的时间不均匀性和不确定性,表现结果就是往往要比使用一个HTTP请求加载合并后的资源慢。
对于小文件一定是合并资源更快吗?
其实未必,在一些情况下,合并小文件反而有可能明显增加资源加载时间。
再说些理论的东西。为了提高传输效率,TCP通道上,并不是发送方每发送一个数据包,都要等到收到接收方的确认应答(ACK)后,再发送下一个报文。TCP引入了”窗口“的概念,窗口大小指无需等待确认应答而可以继续发送数据的***值,例如窗口大小是4个MSS(Maximum Segment Size,TCP数据包每次能够传输的***数据分段),表示当前可以连续发送4个报文段,而不需要等待接收方的确认信号,也就是说,在1次网络往返(round-trip)中完成了4个报文段的传输。如下图所示(MSS为1,窗口大小为4),1 - 4000 数据是连续发送的,并没有等待确认应答,同样的,4001 - 8000也是连续发送的。请注意,这只是理想情况下的示意图,实际情况要比这里更复杂。
在慢启动阶段,TCP维护一个拥塞窗口变量,这个阶段窗口的大小就等于拥塞窗口,慢启动阶段,随着每次网络往返,拥塞窗口的大小就会翻一倍,例如,假设拥塞窗口的初始大小为1,拥塞窗口的大小变化为:1,2,4,8……。如下图所示。
实际网络中,拥塞窗口的初始值一般是10,所以拥塞窗口的大小变化为:10,20,40 ... ,MSS的值取决于网络拓扑结构和硬件设备,以太网中MSS值一般是1460字节,按每个报文段传输的数据大小都等于MSS计算(实际情况可以小于MSS值),经过第1次网络往返后,传输的***数据为14.6K,第2次后,为(10+20) 1.46 = 43.8K, 第3次后,为(10+20+40) 1.46 = 102.2K。
根据上面的理论介绍,实验4中,不管是合并资源,还是拆分资源,都是在1次网络往返中传输完成。但实验3,拆分后的资源大小为9.4K,可以在1次网络往返中传输完成,而合并后的资源大小为56.4K,需要3次网络往返才能传输完成,如果网络延时很大(例如1s),带宽又不是瓶颈,多了两次网络往返将导致耗时增加1s,这时候合并资源就可能得不偿失了。实验3并没有产生这个结果的原因是,实验中网络延时是10ms左右,由于数值太小而没有对结果产生明显影响。
对于大资源,是否合并对于加载时间没有明显影响,但拆分资源可以更好的利用浏览器缓存,不会因为某个资源的更新导致所有资源缓存失效,而资源合并后,任一资源的更新都会导致整体资源的缓存失效。另外还可以利用域名分片技术,将资源拆分部署到不同域名下,既可以分散服务器的压力,又可以降低网络抖动带来的影响。
对于小资源,合并资源往往具有更快的加载速度,但在网络带宽状况良好的情况下,因为提升的时间单位以ms计量,收益可以忽略。如果网络延迟很大,服务器响应速度又慢,则可以带来一定收益,但在高延迟的网络场景下,又要注意合并资源后可能带来网络往返次数的增加,进而影响到加载时间。
其实,看到这里,是合是分已经不重要了,重要的是我们要知道合分背后的原理是什么,和业务场景是怎样的。
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