我的第一个真正意义上的 Web 应用开发完应用，并可供全世界访问，是我的博客。它运行在一个共享 256 M 内存的 VPS 服务器上，并且服务器是在国外，受限于网络没有备案的缘故。于是，在这个配置不怎样的、并且在国外的机器上，打开我的博客可是要好几分钟。 因此，我便不断地想着办法去优化打开速度，在边学习前端知识的时候，也边玩着各种 Web 运维的知识。直到我毕业的时候，我才有财力将博客迁往 Amazon 的AWS 上，才大大降低了应用的打开速度。 虽然处理速度上去了，带宽等条件也没有好多少。随着能力的提供，发现最开始觉得的服务器又在国外、解析域名 DNS 影响了网站打开速度，还有一系列的问题需要优化。 所以，它给我的第一个经验是：当更好的服务器可以解决问题时，就不会花费人力了。 后来吧，随着对于 Web 开发了解的深入，我开始对这性能优化有了更深入的了解。 博客优化经验：速度优化当我的博客迁移到 AWS，服务器的性能提升之后，我便开始着手解决网络带来的问题。因此，首先就是要确认问题到底是来自网络的哪一部分。这时，我们就可以借助于 Chrome 浏览器，来查看一下问题的来源。 打开 Chrome 浏览器的 Network 标签，点击最后的Wate**ll就可以看到相应的内容： 从图中，我们就可以看到影响加载速度的主要因素是：
用户下载内容所需要的时间，受限于服务器的资源、资源的大小以及用户的网络速度。因此，我们暂时不讨论这方面的内容。 我们可以看到这里的主要**因素是，TTFB。而要对 TTFB 优化的话，就需要关心两部分：
TTFB 优化而对于早期我的博客来说，还有一个主要的**因素是 DNS 查询所需要的时间即查询这个域名对应的服务器地址的时间。这主要是受限于域名服务器提供的 DNS 服务器比较慢，作一个比较简单的对比： 通过使用 而这还是在我采用了 DNSPod 这样的工具之后的结果，原先的域名服务器则需要更长的时间。可惜，我这么穷已经不能付钱给更好的 DNS 服务提供商了。 服务器优化后来，我发现我的博客还有一个瓶颈是在服务器上。于是，我使用 APM 工具 NewRelic 发现了另外一个性能瓶颈，服务器默认使用的 Python 版本是 2.6。 对于如我博客这样性能的服务器来说，应用的一个很大的瓶颈就是：大量的数据查询。 如当用户访问博客的列表页时，大概需要 500 ms 左右的时间，而一篇详情页则差不多是 200ms 。对于数据查询来说，除了使用更多、更好的服务器，还可读减少对数据的查询即缓存数据结果。 而在当时，我并没有注意博客对于缓存的控制，主要是因为使用的静态资源比较少。这一点直到我实习的时候才发现。 项目优化经验：缓存优化当我试用了 PageSpeed 以及 YSlow 之后， 我发现光只使用 Nginx 来启用压缩 JS 和 CSS 是不够的，我们还需要：
对于 CSS 和 JS 压缩这部分来说，我们可以从工程上来实现，也可以使用诸如 Nginx Pagespeed 这样的工作来实现。但是我想使用工程手段更容易进行控制，并且不依赖于 HTTP 服务器。 设置资源的缓存时间就比较简单了，弄清楚 Last-Modified / Etag / Expires / Cache-Control 几种缓存机制，再依据自己的上线策略做一些调整即可。 至于缓存 HTML 结果来说，比较简单的做法就是采用诸如 Squid 和 Varnish 这样的缓存服务器。 当然了，还有一些极其有意思的方法，如将 JavaScript 存储在 LocalStorage 中。 在今天看来，很多对于 Web 应用的优化就是：只要你想优化一个常见的应用，那么它一定是会有工作的。 移动优化经验：用户体验优化受限于移动应用的种种条件**，我们会有选择的对移动应用进行缓存。并且，它还有助于我们改善移动应用的用户体验。移动应用与 Web 应用受限于网络条件，会有一些不同之处：
因此，在完成移动应用的时候，我们都会缓存 API 的结果。并在页面的生命周期内，对页面进行优化。 节选自《我的职业是前端工程师》 |
|
声明：文章版权归原作者所有 部分文章转自互联网 如有侵权请联系
[邮箱地址] 删除
|
注册
登录
