API Khung ảnh động dài (Lo-Af phát âm theo LoAF) là một bản cập nhật cho API Tasks dài để giúp bạn hiểu rõ hơn về các bản cập nhật giao diện người dùng (UI) bị chậm. Điều này có thể hữu ích để xác định các khung ảnh động chậm có khả năng ảnh hưởng đến chỉ số Lượt tương tác đến nội dung hiển thị tiếp theo (INP) trong Chỉ số quan trọng chính của trang web, chỉ số này đo lường khả năng phản hồi, hoặc để xác định các hiện tượng giật khác trên giao diện người dùng ảnh hưởng đến độ mượt mà.
Trạng thái của API
Sau một bản dùng thử theo nguyên gốc từ Chrome 116 đến Chrome 122, LoAF API đã được phát hành từ Chrome 123.
Nền: API Tác vụ dài
API Khung ảnh động dài là một giải pháp thay thế cho API Tác vụ dài đã có trong Chrome được một thời gian (kể từ Chrome 58). Như tên gọi, Long Task API cho phép bạn theo dõi các tác vụ dài, tức là các tác vụ chiếm luồng chính trong vòng 50 mili giây trở lên. Bạn có thể theo dõi các công việc dài bằng giao diện PerformanceLongTaskTiming
có PeformanceObserver
:
const observer = new PerformanceObserver((list) => {
console.log(list.getEntries());
});
observer.observe({ type: 'longtask', buffered: true });
Các tác vụ dài có thể gây ra vấn đề về khả năng phản hồi. Nếu người dùng cố gắng tương tác với một trang (ví dụ: nhấp vào một nút hoặc mở một trình đơn) nhưng luồng chính đang xử lý một tác vụ dài, thì hành động tương tác của người dùng sẽ bị trì hoãn để chờ tác vụ đó hoàn tất.
Để cải thiện khả năng phản hồi, bạn thường nên chia nhỏ các tác vụ dài. Nếu mỗi tác vụ dài được chia thành một loạt nhiều tác vụ nhỏ hơn, thì điều này có thể cho phép thực thi các tác vụ quan trọng hơn ở giữa các tác vụ đó để tránh bị trễ đáng kể trong việc phản hồi các lượt tương tác.
Vì vậy, khi cố gắng cải thiện khả năng phản hồi, nỗ lực đầu tiên thường là chạy dấu vết hiệu suất và xem xét các tác vụ dài. Bạn có thể làm việc này thông qua một công cụ kiểm tra trong phòng thí nghiệm như Lighthouse (có chế độ kiểm tra Tránh các tác vụ dài trong luồng chính) hoặc bằng cách xem xét các tác vụ dài trong Công cụ của Chrome cho nhà phát triển.
Việc kiểm thử dựa trên phòng thí nghiệm thường không phải là điểm khởi đầu tốt để xác định các vấn đề về khả năng phản hồi, vì các công cụ này có thể không bao gồm các hoạt động tương tác. Nếu có, thì đó chỉ là một tập hợp con nhỏ các hoạt động tương tác có thể xảy ra. Tốt nhất là bạn nên đo lường các nguyên nhân gây ra các lượt tương tác chậm trong hiện trường.
Điểm hạn chế của Long Tasks API
Việc đo lường các công việc dài trong trường bằng Trình quan sát hiệu suất chỉ khá hữu ích. Trên thực tế, thông tin này không cung cấp nhiều thông tin ngoài việc một tác vụ dài đã xảy ra và mất bao lâu.
Các công cụ Theo dõi người dùng thực (RUM) thường sử dụng chỉ số này để theo dõi xu hướng về số lượng hoặc thời lượng của các tác vụ dài hoặc xác định những trang mà các tác vụ dài đó xảy ra. Tuy nhiên, nếu không có thông tin chi tiết cơ bản về nguyên nhân gây ra tác vụ dài, thì chỉ số này chỉ có thể sử dụng ở mức hạn chế. API Tác vụ dài chỉ có một mô hình phân bổ cơ bản, tốt nhất chỉ cho bạn biết vùng chứa mà tác vụ dài đã xảy ra (tài liệu cấp cao nhất hoặc <iframe>
), nhưng không phải tập lệnh hoặc hàm đã gọi vùng chứa đó, như trong mục nhập thông thường:
{
"name": "unknown",
"entryType": "longtask",
"startTime": 31.799999997019768,
"duration": 136,
"attribution": [
{
"name": "unknown",
"entryType": "taskattribution",
"startTime": 0,
"duration": 0,
"containerType": "window",
"containerSrc": "",
"containerId": "",
"containerName": ""
}
]
}
API Tác vụ dài cũng là một chế độ xem chưa hoàn chỉnh vì API này cũng có thể loại trừ một số tác vụ quan trọng. Một số nội dung cập nhật (chẳng hạn như kết xuất) xảy ra trong các tác vụ riêng biệt mà tốt nhất nên được đưa vào cùng với hoạt động thực thi trước đó để giúp nội dung cập nhật đo lường chính xác "tổng công việc" của lượt tương tác đó. Để biết thêm thông tin về các giới hạn của việc dựa vào các nhiệm vụ, hãy xem phần "Trường hợp các nhiệm vụ dài sẽ thiếu" trong thông tin giải thích.
Vấn đề cuối cùng là việc đo lường các tác vụ dài chỉ báo cáo về các tác vụ riêng lẻ mất nhiều thời gian hơn giới hạn 50 mili giây. Một khung ảnh động có thể bao gồm một số tác vụ nhỏ hơn giới hạn 50 mili giây này, nhưng tổng thể vẫn chặn khả năng hiển thị của trình duyệt.
API Khung ảnh động dài
Long Animation Frames API (LoAF) là một API mới nhằm giải quyết một số điểm yếu của Long Tasks API để nhà phát triển có thể nhận được thông tin chi tiết hữu ích hơn để giải quyết các vấn đề về khả năng phản hồi và cải thiện INP, cũng như nhận thông tin chi tiết về các vấn đề về độ mượt.
Khả năng phản hồi tốt có nghĩa là trang phản hồi nhanh các lượt tương tác với trang đó. Điều đó bao gồm khả năng kịp thời vẽ mọi nội dung cập nhật mà người dùng cần và tránh ngăn chặn những nội dung cập nhật này xảy ra. Đối với INP, bạn nên phản hồi trong vòng 200 mili giây trở xuống, nhưng đối với các nội dung cập nhật khác (ví dụ: ảnh động), ngay cả 200 mili giây cũng có thể là quá lâu.
API Khung ảnh động dài là một phương pháp thay thế để đo lường công việc chặn. Thay vì đo lường từng tác vụ, API Khung ảnh động dài (như tên gọi) đo lường khung ảnh động dài. Khung ảnh động dài là khi một bản cập nhật kết xuất bị trễ quá 50 mili giây (giống như ngưỡng dành cho Long Tasks API).
Khung ảnh động dài được đo từ khi bắt đầu các tác vụ cần kết xuất. Nếu tác vụ đầu tiên trong khung ảnh động dài tiềm năng không yêu cầu kết xuất, thì khung ảnh động dài sẽ kết thúc sau khi hoàn tất tác vụ không kết xuất và một khung ảnh động dài tiềm năng mới sẽ bắt đầu với tác vụ tiếp theo. Khung ảnh động dài không kết xuất như vậy vẫn được đưa vào API Khung ảnh động dài khi lớn hơn 50 mili giây (với thời gian renderStart
là 0) để cho phép đo lường công việc có thể chặn.
Bạn có thể quan sát các khung ảnh động dài theo cách tương tự như các tác vụ dài bằng PerformanceObserver
, nhưng hãy xem loại long-animation-frame
:
const observer = new PerformanceObserver((list) => {
console.log(list.getEntries());
});
observer.observe({ type: 'long-animation-frame', buffered: true });
Bạn cũng có thể truy vấn các khung ảnh động dài trước đó từ Dòng thời gian hiệu suất như sau:
const loafs = performance.getEntriesByType('long-animation-frame');
Tuy nhiên, có một maxBufferSize
cho các mục nhập hiệu suất, sau đó các mục nhập mới hơn sẽ bị loại bỏ, vì vậy, phương pháp PerformanceObserver là phương pháp được đề xuất. Dung lượng bộ nhớ đệm long-animation-frame
được thiết lập thành 200, giống như long-tasks
.
Ưu điểm của việc xem xét khung hình thay vì tác vụ
Lợi thế chính của việc xem xét điều này từ góc độ khung hình thay vì góc nhìn công việc là một ảnh động dài có thể được tạo thành từ số lượng công việc bất kỳ tạo nên một khung ảnh động dài. Điều này giải quyết điểm cuối cùng được đề cập trước đó, trong đó tổng của nhiều tác vụ nhỏ hơn, chặn kết xuất trước khi khung ảnh động có thể không được API Tác vụ dài hiển thị.
Một ưu điểm khác của chế độ xem thay thế này đối với các tác vụ dài là khả năng cung cấp thông tin chi tiết về thời gian của toàn bộ khung. Thay vì chỉ đưa startTime
và duration
vào như Long Tasks API (API Tác vụ dài), LoAF còn có bảng phân tích chi tiết hơn nhiều về các phần khác nhau trong thời lượng khung hình.
Dấu thời gian và thời lượng khung hình
startTime
: thời gian bắt đầu của khung ảnh động dài so với thời gian bắt đầu điều hướng.duration
: thời lượng của khung ảnh động dài (không bao gồm thời gian trình bày).renderStart
: thời gian bắt đầu của chu kỳ kết xuất, bao gồm các lệnh gọi lạirequestAnimationFrame
, tính toán kiểu và bố cục, lệnh gọi lại trình quan sát đổi kích thước và trình quan sát giao nhau.styleAndLayoutStart
: thời điểm bắt đầu khoảng thời gian dùng để tính toán kiểu và bố cục.firstUIEventTimestamp
: thời gian của sự kiện giao diện người dùng đầu tiên (chuột/bàn phím, v.v.) sẽ được xử lý trong quá trình của khung này.blockingDuration
: tổng thời lượng tính bằng mili giây mà khung ảnh động sẽ chặn quá trình xử lý dữ liệu đầu vào hoặc các tác vụ ưu tiên cao khác.
Giải thích về blockingDuration
Một khung ảnh động dài có thể được tạo thành từ một số tác vụ. blockingDuration
là tổng thời lượng của các tác vụ dài hơn 50 mili giây (bao gồm cả thời lượng kết xuất cuối cùng trong tác vụ dài nhất).
Ví dụ: nếu một khung ảnh động dài được tạo thành từ hai tác vụ là 55 mili giây và 65 mili giây, theo sau là một khung hiển thị 20 mili giây, thì duration
sẽ là khoảng 140 mili giây với blockingDuration
là (55 – 50) + (65 + 20 – 50) = 40 mili giây. Trong 40 mili giây trong khung ảnh động dài 140 mili giây này, khung ảnh được coi là bị chặn xử lý dữ liệu đầu vào.
Xem duration
hay blockingDuration
Đối với màn hình 60 hertz phổ biến, trình duyệt sẽ cố gắng lên lịch một khung hình ít nhất 16,66 mili giây một lần (để đảm bảo cập nhật mượt mà) hoặc sau một tác vụ có mức độ ưu tiên cao như xử lý đầu vào (để đảm bảo cập nhật thích ứng). Tuy nhiên, nếu không có đầu vào – hoặc các tác vụ có mức độ ưu tiên cao khác – nhưng có hàng đợi các tác vụ khác, trình duyệt thường sẽ tiếp tục khung hiện tại sau 16,66 mili giây bất kể các tác vụ đó có được chia nhỏ như thế nào trong đó. Tức là trình duyệt sẽ luôn cố gắng ưu tiên dữ liệu đầu vào, nhưng cũng có thể chọn giải quyết hàng đợi tác vụ thay vì kết xuất nội dung cập nhật. Điều này là do kết xuất là một quá trình tốn kém, vì vậy việc xử lý một tác vụ kết xuất kết hợp cho nhiều tác vụ thường dẫn đến giảm tổng công việc.
Do đó, các khung ảnh động dài có blockingDuration
thấp hoặc bằng 0 vẫn sẽ phản hồi với hoạt động đầu vào. Do đó, việc giảm hoặc loại bỏ blockingDuration
bằng cách chia nhỏ các tác vụ dài là yếu tố then chốt để cải thiện khả năng phản hồi được đo lường bằng INP.
Tuy nhiên, rất nhiều khung ảnh động dài, bất kể có blockingDuration
cho thấy các bản cập nhật giao diện người dùng bị trễ nên vẫn có thể ảnh hưởng đến độ mượt và khiến giao diện người dùng bị tải chậm khi cuộn hoặc ảnh động, ngay cả khi đây không phải là vấn đề về khả năng phản hồi theo đo lường INP. Để hiểu các vấn đề trong lĩnh vực này, hãy xem duration
, nhưng những vấn đề này có thể khó tối ưu hoá hơn vì bạn không thể giải quyết vấn đề này bằng cách chia nhỏ công việc, mà phải giảm công việc.
Thời gian kết xuất khung hình
Dấu thời gian được đề cập trước đó cho phép phân chia khung ảnh động dài thành các thời điểm:
Thời gian | Cách tính |
---|---|
Thời gian bắt đầu | startTime |
Thời gian kết thúc | startTime + duration |
Thời lượng công việc | renderStart ? renderStart - startTime : duration |
Thời lượng kết xuất | renderStart ? (startTime + duration) - renderStart: 0 |
Kết xuất: Thời lượng trước bố cục | styleAndLayoutStart ? styleAndLayoutStart - renderStart : 0 |
Kết xuất: Thời lượng của Phong cách và Bố cục | styleAndLayoutStart ? (startTime + duration) - styleAndLayoutStart : 0 |
Phân bổ tập lệnh hiệu quả hơn
Loại mục nhập long-animation-frame
bao gồm dữ liệu phân bổ tốt hơn của từng tập lệnh góp phần tạo ra khung ảnh động dài (đối với các tập lệnh dài hơn 5 mili giây).
Tương tự như API Tác vụ dài, thông tin này sẽ được cung cấp trong một mảng các mục phân bổ, mỗi mục sẽ có thông tin chi tiết về:
- Cả
name
vàEntryType
đều sẽ trả vềscript
. invoker
có ý nghĩa, cho biết cách gọi tập lệnh (ví dụ:'IMG#id.onload'
,'Window.requestAnimationFrame'
hoặc'Response.json.then'
).invokerType
của điểm truy cập tập lệnh:user-callback
: Lệnh gọi lại đã biết được đăng ký từ API nền tảng web (ví dụ:setTimeout
,requestAnimationFrame
).event-listener
: Trình nghe sự kiện nền tảng (ví dụ:click
,load
,keyup
).resolve-promise
: Trình xử lý của một lời hứa trên nền tảng (ví dụ:fetch()
. Lưu ý rằng trong trường hợp của các lời hứa, tất cả các trình xử lý của cùng một lời hứa được kết hợp với nhau dưới dạng một "tập lệnh").
reject-promise
: Theoresolve-promise
, nhưng dành cho trường hợp từ chối.classic-script
: Đánh giá tập lệnh (ví dụ:<script>
hoặcimport()
)module-script
: Tương tự nhưclassic-script
, nhưng dành cho tập lệnh mô-đun.
- Tách dữ liệu thời gian cho tập lệnh đó:
startTime
: Thời gian gọi hàm nhập.duration
: Khoảng thời gian từstartTime
đến khi hàng đợi tác vụ vi mô tiếp theo xử lý xong.executionStart
: Thời gian sau khi biên dịch.forcedStyleAndLayoutDuration
: Tổng thời gian xử lý bố cục và kiểu buộc bên trong hàm này (xem tình trạng nhồi nhét).pauseDuration
: Tổng thời gian dành cho các hoạt động đồng bộ "tạm dừng" (cảnh báo, XHR đồng bộ).
- Thông tin chi tiết về nguồn tập lệnh:
sourceURL
: Tên tài nguyên tập lệnh (nếu có) (hoặc để trống nếu không tìm thấy).sourceFunctionName
: Tên hàm tập lệnh (nếu có) (hoặc để trống nếu không tìm thấy).sourceCharPosition
: Vị trí ký tự tập lệnh (nếu có) (hoặc -1 nếu không tìm thấy).
windowAttribution
: Vùng chứa (tài liệu cấp cao nhất hoặc<iframe>
) nơi xảy ra khung ảnh động dài.window
: Tham chiếu đến cửa sổ cùng nguồn gốc.
Nếu được cung cấp, các mục nhập nguồn cho phép nhà phát triển biết chính xác cách mỗi tập lệnh trong khung ảnh động dài được gọi, cho đến vị trí ký tự trong tập lệnh gọi. Thông tin này cho biết vị trí chính xác trong tài nguyên JavaScript dẫn đến khung ảnh động dài.
Ví dụ về mục nhập hiệu suất long-animation-frame
Ví dụ về mục nhập hiệu suất long-animation-frame
đầy đủ, chứa một tập lệnh duy nhất:
{
"blockingDuration": 0,
"duration": 60,
"entryType": "long-animation-frame",
"firstUIEventTimestamp": 11801.099999999627,
"name": "long-animation-frame",
"renderStart": 11858.800000000745,
"scripts": [
{
"duration": 45,
"entryType": "script",
"executionStart": 11803.199999999255,
"forcedStyleAndLayoutDuration": 0,
"invoker": "DOMWindow.onclick",
"invokerType": "event-listener",
"name": "script",
"pauseDuration": 0,
"sourceURL": "https://web.dev/js/index-ffde4443.js",
"sourceFunctionName": "myClickHandler",
"sourceCharPosition": 17796,
"startTime": 11803.199999999255,
"window": [Window object],
"windowAttribution": "self"
}
],
"startTime": 11802.400000000373,
"styleAndLayoutStart": 11858.800000000745
}
Như bạn có thể thấy, điều này cung cấp một lượng dữ liệu chưa từng có để các trang web có thể hiểu được nguyên nhân gây ra tình trạng cập nhật kết xuất bị giật.
Sử dụng API Khung ảnh động dài trong trường
Các công cụ như Công cụ của Chrome cho nhà phát triển và Lighthouse (dù hữu ích trong việc phát hiện và tái hiện vấn đề) là các công cụ trong phòng thí nghiệm có thể bỏ lỡ các khía cạnh quan trọng của trải nghiệm người dùng mà chỉ dữ liệu thực tế mới có thể cung cấp.
API Khung ảnh động dài được thiết kế để sử dụng trong trường hợp thực tế nhằm thu thập dữ liệu theo ngữ cảnh quan trọng cho các lượt tương tác của người dùng mà API Tác vụ dài không thể làm được. Điều này có thể giúp bạn xác định và tái hiện các vấn đề về khả năng tương tác mà bạn có thể không phát hiện được.
Hỗ trợ tính năng phát hiện API Khung ảnh động dài
Bạn có thể sử dụng mã sau để kiểm tra xem API có được hỗ trợ hay không:
if (PerformanceObserver.supportedEntryTypes.includes('long-animation-frame')) {
// Monitor LoAFs
}
Đường liên kết đến lượt tương tác INP dài nhất
Trường hợp sử dụng rõ ràng nhất đối với Long Animation Frames API (API Khung ảnh động dài) là giúp chẩn đoán và khắc phục các vấn đề Tương tác với nội dung hiển thị tiếp theo (INP), cũng như đó là một trong những lý do chính khiến nhóm Chrome phát triển API này. INP tốt là khi tất cả các lượt tương tác được phản hồi trong vòng 200 mili giây kể từ khi tương tác cho đến khi khung hình được vẽ. Vì API Khung ảnh động dài đo lường tất cả các khung hình mất 50 mili giây trở lên, nên hầu hết các INP có vấn đề đều phải bao gồm dữ liệu LoAF để giúp bạn chẩn đoán các lượt tương tác đó.
"INP LoAF" là LoAF bao gồm hoạt động tương tác INP, như trong sơ đồ sau:
Trong một số trường hợp, sự kiện INP có thể trải dài trên hai LoAF – thường là nếu lượt tương tác xảy ra sau khi khung đã bắt đầu phần kết xuất của khung trước đó, do đó, trình xử lý sự kiện sẽ được xử lý trong khung tiếp theo:
Thậm chí, trong một số trường hợp hiếm gặp, một phiên bản có thể trải dài trên nhiều LoAF.
Việc ghi lại dữ liệu LoAF liên quan đến hoạt động tương tác INP cho phép bạn nhận thêm nhiều thông tin về hoạt động tương tác INP để giúp chẩn đoán vấn đề. Điều này đặc biệt hữu ích khi bạn cần nắm được độ trễ đầu vào: vì bạn có thể xem các tập lệnh khác đang chạy trong khung đó.
Bạn cũng có thể hiểu rõ thời gian xử lý và độ trễ hiển thị không giải thích được nếu trình xử lý sự kiện không tái tạo các giá trị được thấy cho những giá trị đó vì các tập lệnh khác có thể đang chạy cho người dùng của bạn và có thể không được đưa vào quy trình kiểm thử của riêng bạn.
Không có API trực tiếp nào để liên kết một mục nhập INP với mục nhập hoặc các mục nhập LoAF liên quan, mặc dù bạn có thể thực hiện việc này trong mã bằng cách so sánh thời gian bắt đầu và kết thúc của từng mục (xem tập lệnh mẫu WhyNp). Thư viện web-vitals
bao gồm tất cả các LoAF giao nhau trong thuộc tính longAnimationFramesEntries
của giao diện phân bổ INP từ phiên bản 4.
Sau khi liên kết mục nhập LoAF hoặc các mục nhập, bạn có thể thêm thông tin kèm theo thuộc tính INP. Đối tượng scripts
chứa một số thông tin có giá trị nhất vì nó có thể cho biết những nội dung nào khác đang chạy trong những khung đó. Do đó, việc chuyển dữ liệu đó về dịch vụ phân tích sẽ giúp bạn hiểu thêm về lý do khiến lượt tương tác bị chậm.
Việc báo cáo LoAF cho lượt tương tác INP là một cách hay để tìm ra những vấn đề về khả năng tương tác cấp thiết nhất trên trang của bạn. Mỗi người dùng có thể tương tác với trang của bạn theo cách khác nhau và với đủ lượng dữ liệu phân bổ INP, một số vấn đề tiềm ẩn sẽ được đưa vào dữ liệu phân bổ INP. Thao tác này cho phép bạn sắp xếp tập lệnh theo số lượng để xem tập lệnh nào có liên quan đến INP chậm.
Báo cáo thêm dữ liệu ảnh động dài về một điểm cuối phân tích
Nhược điểm của việc chỉ xem xét(các) INP LoAF là bạn có thể bỏ lỡ các khía cạnh tiềm năng khác cần cải thiện, có khả năng gây ra vấn đề về INP trong tương lai. Điều này có thể khiến bạn cảm thấy như đang chạy theo đuôi khi bạn khắc phục một vấn đề về INP và mong đợi thấy sự cải thiện đáng kể, nhưng lại thấy lượt tương tác chậm nhất tiếp theo chỉ tốt hơn một chút so với lượt tương tác đó, vì vậy, INP của bạn không cải thiện nhiều.
Vì vậy, thay vì chỉ xem xét LoAF INP, bạn nên xem xét tất cả LoAF trong suốt thời gian hoạt động của trang:
Tuy nhiên, mỗi mục nhập LoAF chứa một lượng dữ liệu đáng kể, vì vậy, bạn có thể chỉ muốn giới hạn việc phân tích ở một số LoAF. Ngoài ra, vì các mục khung ảnh động dài có thể khá lớn, nên nhà phát triển cần quyết định dữ liệu nào trong mục đó sẽ được gửi đến công cụ phân tích. Ví dụ: thời gian tóm tắt của mục nhập và có thể là tên tập lệnh hoặc một số tập dữ liệu ngữ cảnh tối thiểu khác có thể được coi là cần thiết.
Một số mẫu được đề xuất để giảm lượng dữ liệu khung ảnh động dài bao gồm:
- Quan sát các khung ảnh động dài có lượt tương tác
- Quan sát các khung ảnh động dài có thời lượng chặn cao
- Quan sát các khung ảnh động dài trong quá trình cập nhật giao diện người dùng quan trọng để cải thiện độ mượt mà
- Quan sát các khung ảnh động dài hoạt động kém hiệu quả nhất
- Xác định các mẫu phổ biến trong khung ảnh động dài
Mẫu nào sau đây phù hợp nhất với bạn, tuỳ thuộc vào hành trình tối ưu hoá của bạn và mức độ phổ biến của khung ảnh động. Đối với một trang web chưa từng được tối ưu hoá để phản hồi, có thể có nhiều LoAF. Bạn nên chỉ giới hạn ở những LoAF có tương tác, hoặc đặt ngưỡng cao hoặc chỉ xem xét những LoAF tệ nhất.
Khi giải quyết các vấn đề thường gặp về khả năng phản hồi, bạn có thể mở rộng phạm vi này bằng cách không chỉ giới hạn ở các lượt tương tác hoặc thời lượng chặn cao hoặc bằng cách hạ thấp ngưỡng.
Quan sát các khung ảnh động dài có tương tác
Để có thông tin chi tiết không chỉ về khung ảnh động dài INP, bạn có thể xem tất cả LoAF có lượt tương tác (có thể được phát hiện bằng sự hiện diện của giá trị firstUIEventTimestamp
) với blockingDuration
cao.
Đây cũng có thể là một phương pháp dễ dàng hơn để theo dõi LoAF INP thay vì cố gắng liên hệ hai phương pháp này, điều này có thể phức tạp hơn. Trong hầu hết các trường hợp, báo cáo này sẽ bao gồm LoAF INP cho một lượt truy cập nhất định. Trong một số ít trường hợp, báo cáo này vẫn hiển thị các lượt tương tác dài cần khắc phục, vì đó có thể là lượt tương tác INP cho người dùng khác.
Mã sau đây ghi lại tất cả các mục nhập LoAF có blockingDuration
lớn hơn 100 mili giây, trong đó có một lượt tương tác xảy ra trong khung. Giá trị 100 được chọn ở đây vì nó nhỏ hơn ngưỡng INP "tốt" là 200 mili giây. Bạn có thể chọn một giá trị cao hơn hoặc thấp hơn tuỳ theo nhu cầu của mình.
const REPORTING_THRESHOLD_MS = 100;
const observer = new PerformanceObserver(list => {
for (const entry of list.getEntries()) {
if (entry.blockingDuration > REPORTING_THRESHOLD_MS &&
entry.firstUIEventTimestamp > 0
) {
// Example here logs to console, but could also report back to analytics
console.log(entry);
}
}
});
observer.observe({ type: 'long-animation-frame', buffered: true });
Quan sát các khung ảnh động dài có thời lượng chặn cao
Để cải thiện khả năng xem xét tất cả các khung hoạt ảnh dài có tương tác, bạn có thể muốn xem tất cả các khung hoạt ảnh dài có thời lượng chặn cao. Những thông tin này cho biết các vấn đề tiềm ẩn về INP nếu người dùng tương tác trong các khung ảnh động dài này.
Mã sau đây ghi lại tất cả các mục nhập LoAF có thời lượng chặn lớn hơn 100 mili giây khi xảy ra một lượt tương tác trong khung hình. Giá trị 100 được chọn ở đây vì nhỏ hơn ngưỡng INP "tốt" 200 mili giây để giúp xác định các khung hình có thể gặp vấn đề, đồng thời giữ cho số lượng khung hình ảnh động dài được báo cáo ở mức tối thiểu. Bạn có thể chọn một giá trị cao hơn hoặc thấp hơn tuỳ theo nhu cầu của mình.
const REPORTING_THRESHOLD_MS = 100;
const observer = new PerformanceObserver(list => {
for (const entry of list.getEntries()) {
if (entry.blockingDuration > REPORTING_THRESHOLD_MS) {
// Example here logs to console, but could also report back to analytics
console.log(entry);
}
}
});
observer.observe({ type: 'long-animation-frame', buffered: true });
Quan sát các khung ảnh động dài trong quá trình cập nhật giao diện người dùng quan trọng để cải thiện độ mượt mà
Như đã đề cập trước đó, việc xem xét các khung ảnh động dài có thời lượng chặn cao có thể giúp giải quyết vấn đề về độ phản hồi của hoạt động đầu vào. Tuy nhiên, để có độ mượt mà, bạn nên xem tất cả các khung ảnh động dài có duration
dài.
Vì điều này có thể gây ra nhiều tạp âm, nên bạn nên giới hạn việc đo lường các điểm này ở các điểm chính theo mẫu như sau:
const REPORTING_THRESHOLD_MS = 100;
const observer = new PerformanceObserver(list => {
if (measureImportantUIupdate) {
for (const entry of list.getEntries()) {
if (entry.duration > REPORTING_THRESHOLD_MS) {
// Example here logs to console, but could also report back to analytics
console.log(entry);
}
}
}
});
observer.observe({ type: 'long-animation-frame', buffered: true });
async function doUIUpdatesWithMeasurements() {
measureImportantUIupdate = true;
await doUIUpdates();
measureImportantUIupdate = false;
}
Quan sát các khung ảnh động dài nhất
Thay vì đặt ngưỡng, các trang web có thể muốn thu thập dữ liệu về khung ảnh động dài nhất (hoặc các khung ảnh động dài nhất) để giảm lượng dữ liệu cần được truyền qua beacon. Vì vậy, bất kể một trang có bao nhiêu khung ảnh động dài, chỉ có dữ liệu về khung ảnh động dài nhất, 5, 10 hoặc bất kỳ số lượng khung ảnh động dài nào là hoàn toàn cần thiết mới được gửi lại.
MAX_LOAFS_TO_CONSIDER = 10;
let longestBlockingLoAFs = [];
const observer = new PerformanceObserver(list => {
longestBlockingLoAFs = longestBlockingLoAFs.concat(list.getEntries()).sort(
(a, b) => b.blockingDuration - a.blockingDuration
).slice(0, MAX_LOAFS_TO_CONSIDER);
});
observer.observe({ type: 'long-animation-frame', buffered: true });
Bạn cũng có thể kết hợp các chiến lược này – chỉ xem xét 10 LoAF tệ nhất, với các lượt tương tác dài hơn 100 mili giây.
Vào thời điểm thích hợp (tốt nhất là trong sự kiện visibilitychange
), beacon sẽ quay lại Analytics. Để kiểm thử cục bộ, bạn có thể định kỳ sử dụng console.table
:
console.table(longestBlockingLoAFs);
Xác định các mẫu phổ biến trong các khung ảnh động dài
Một chiến lược thay thế là xem xét các tập lệnh phổ biến xuất hiện nhiều nhất trong các mục khung ảnh động dài. Dữ liệu có thể được báo cáo lại ở cấp tập lệnh và vị trí ký tự để xác định những người vi phạm nhiều lần.
Cách này có thể đặc biệt hiệu quả đối với các nền tảng có thể tuỳ chỉnh, trong đó có thể xác định được các chủ đề hoặc trình bổ trợ gây ra vấn đề về hiệu suất trên một số trang web.
Thời gian thực thi của các tập lệnh phổ biến (hoặc nguồn gốc của bên thứ ba) trong các khung ảnh động dài có thể được tổng hợp và báo cáo lại để xác định các yếu tố phổ biến góp phần tạo ra các khung ảnh động dài trên một trang web hoặc một tập hợp các trang web. Ví dụ: để xem URL:
const observer = new PerformanceObserver(list => {
const allScripts = list.getEntries().flatMap(entry => entry.scripts);
const scriptSource = [...new Set(allScripts.map(script => script.sourceURL))];
const scriptsBySource= scriptSource.map(sourceURL => ([sourceURL,
allScripts.filter(script => script.sourceURL === sourceURL)
]));
const processedScripts = scriptsBySource.map(([sourceURL, scripts]) => ({
sourceURL,
count: scripts.length,
totalDuration: scripts.reduce((subtotal, script) => subtotal + script.duration, 0)
}));
processedScripts.sort((a, b) => b.totalDuration - a.totalDuration);
// Example here logs to console, but could also report back to analytics
console.table(processedScripts);
});
observer.observe({type: 'long-animation-frame', buffered: true});
Ví dụ về kết quả này là:
(index) |
sourceURL |
count |
totalDuration |
---|---|---|---|
0 |
'https://example.consent.com/consent.js' |
1 |
840 |
1 |
'https://example.com/js/analytics.js' |
7 |
628 |
2 |
'https://example.chatapp.com/web-chat.js' |
1 |
5 |
Sử dụng API Khung ảnh động dài trong công cụ
API này cũng cho phép nhà phát triển sử dụng thêm công cụ để gỡ lỗi cục bộ. Mặc dù một số công cụ như Lighthouse và Công cụ dành cho nhà phát triển của Chrome đã có thể thu thập nhiều dữ liệu này bằng cách sử dụng thông tin theo dõi cấp thấp hơn, nhưng việc có API cấp cao hơn này có thể cho phép các công cụ khác truy cập vào dữ liệu này.
Hiển thị dữ liệu về khung ảnh động dài trong Công cụ cho nhà phát triển
Bạn có thể hiển thị các khung ảnh động dài trong DevTools bằng API performance.measure()
. Sau đó, các khung này sẽ hiển thị trong kênh theo dõi thời gian của người dùng DevTools trong dấu vết hiệu suất để cho biết bạn cần tập trung vào đâu để cải thiện hiệu suất. Khi sử dụng API Mở rộng DevTools, bạn thậm chí có thể xem các lỗi này trong kênh riêng:
const observer = new PerformanceObserver((list) => {
for (const entry of list.getEntries()) {
performance.measure('LoAF', {
start: entry.startTime,
end: entry.startTime + entry.duration,
detail: {
devtools: {
dataType: "track-entry",
track: "Long animation frames",
trackGroup: "Performance Timeline",
color: "tertiary-dark",
tooltipText: 'LoAF'
}
}
});
}
});
observer.observe({ type: 'long-animation-frame', buffered: true });
Về lâu dài, các khung ảnh động dài có thể được tích hợp vào chính DevTools, nhưng đoạn mã trước đó cho phép hiển thị khung ảnh động đó trong thời gian chờ đợi.
Mục đầu tiên trong hình trước cũng minh hoạ nơi trình duyệt đã xử lý một số tác vụ cùng nhau trong cùng một khung ảnh động dài thay vì kết xuất giữa các tác vụ đó. Như đã đề cập trước đó, điều này có thể xảy ra khi không có tác vụ đầu vào có mức độ ưu tiên cao, nhưng có hàng đợi tác vụ. Tác vụ dài đầu tiên có một số cập nhật kết xuất cần hoàn tất (nếu không, khung hoạt ảnh dài hiện tại sẽ được đặt lại sau nó và một khung mới sẽ bắt đầu với tác vụ tiếp theo), nhưng thay vì hành động kết xuất ngay lập tức, trình duyệt đã xử lý một số tác vụ bổ sung và sau đó chỉ thực hiện tác vụ kết xuất dài và kết thúc khung hoạt ảnh dài. Điều này minh hoạ tính hữu ích của việc xem các khung ảnh động dài trong DevTools, thay vì chỉ các tác vụ dài, để giúp xác định quá trình kết xuất bị trì hoãn.
Sử dụng dữ liệu khung ảnh động dài trong các công cụ khác dành cho nhà phát triển
Tiện ích Web Vitals đã hiển thị giá trị trong thông tin gỡ lỗi tóm tắt nhật ký để chẩn đoán các vấn đề về hiệu suất.
Giờ đây, lớp này cũng hiển thị dữ liệu khung ảnh động dài cho mỗi lệnh gọi lại INP và mỗi lượt tương tác:
Sử dụng dữ liệu khung ảnh động dài trong các công cụ kiểm thử tự động
Tương tự, các công cụ kiểm thử tự động trong quy trình CI/CD có thể hiển thị thông tin chi tiết về các vấn đề tiềm ẩn về hiệu suất bằng cách đo lường các khung ảnh động dài trong khi chạy nhiều bộ kiểm thử.
Câu hỏi thường gặp
Sau đây là một số câu hỏi thường gặp về API này:
Tại sao không chỉ mở rộng hoặc lặp lại trên API Tác vụ dài?
Đây là một góc nhìn khác để báo cáo một phép đo tương tự (nhưng về sau là khác) về các vấn đề tiềm ẩn liên quan đến khả năng phản hồi. Điều quan trọng là phải đảm bảo các trang web dựa vào API Tác vụ dài hiện có tiếp tục hoạt động để tránh làm gián đoạn các trường hợp sử dụng hiện có.
Mặc dù API Tác vụ dài có thể hưởng lợi từ một số tính năng của LoAF (chẳng hạn như mô hình phân bổ tốt hơn), nhưng chúng tôi tin rằng việc tập trung vào khung thay vì tác vụ sẽ mang lại nhiều lợi ích khiến API này khác biệt về cơ bản so với API Tác vụ dài hiện có.
Tại sao tôi không có mục nhập tập lệnh?
Điều này có thể cho thấy rằng khung ảnh động dài không phải do JavaScipt mà là do công việc kết xuất lớn.
Điều này cũng có thể xảy ra khi khung hoạt ảnh dài là do JavaScript nhưng không thể cung cấp thuộc tính tập lệnh vì nhiều lý do bảo mật như đã nêu trước đó (chủ yếu là JavaScript không do trang sở hữu).
Tại sao tôi có các mục nhập tập lệnh nhưng không có hoặc có thông tin hạn chế về nguồn?
Điều này có thể xảy ra vì một số lý do, bao gồm cả việc không có nguồn nào phù hợp để trỏ đến.
Thông tin tập lệnh cũng sẽ bị giới hạn đối với các tập lệnh no-cors cross-origin
. Tuy nhiên, bạn có thể giải quyết vấn đề này bằng cách tìm nạp các tập lệnh đó qua CORS bằng cách thêm crossOrigin = "anonymous"
vào lệnh gọi <script>
.
Ví dụ: tập lệnh mặc định trong Trình quản lý thẻ của Google để thêm vào trang:
<!-- Google Tag Manager -->
<script>(function(w,d,s,l,i){w[l]=w[l]||[];w[l].push({'gtm.start':
new Date().getTime(),event:'gtm.js'});var f=d.getElementsByTagName(s)[0],
j=d.createElement(s),dl=l!='dataLayer'?'&l='+l:'';j.async=true;j.src=
'https://www.googletagmanager.com/gtm.js?id='+i+dl;f.parentNode.insertBefore(j,f);
})(window,document,'script','dataLayer','GTM-XXXXXXX');</script>
<!-- End Google Tag Manager -->
Có thể cải tiến để thêm j.crossOrigin = "anonymous"
nhằm cho phép cung cấp đầy đủ thông tin phân bổ cho GTM
API này có thay thế API Tác vụ dài không?
Chúng tôi tin rằng API Khung hoạt ảnh dài là một API tốt hơn và hoàn chỉnh hơn để đo lường các tác vụ có thời gian dài, nhưng hiện tại, chúng tôi vẫn chưa có kế hoạch ngừng sử dụng API Tác vụ dài.
Mong nhận được ý kiến phản hồi
Bạn có thể gửi ý kiến phản hồi tại danh sách vấn đề trên GitHub hoặc gửi lỗi trong quá trình triển khai API của Chrome trong công cụ theo dõi lỗi của Chrome.
Kết luận
API Khung ảnh động dài là một API mới thú vị với nhiều lợi thế tiềm năng so với API Tác vụ dài trước đó.
Đây đang là một công cụ chính để giải quyết các vấn đề về khả năng phản hồi được đo lường bằng INP. INP là một chỉ số khó tối ưu hoá và API này là một trong những cách mà nhóm Chrome đang tìm cách giúp nhà phát triển dễ dàng xác định và giải quyết vấn đề.
Tuy nhiên, phạm vi của API Khung ảnh động dài không chỉ bao gồm INP mà còn có thể giúp xác định các nguyên nhân khác gây ra tình trạng cập nhật chậm, có thể ảnh hưởng đến trải nghiệm tổng thể của người dùng trên trang web.