JS `Long Animation Frame API` (提案) `Task Attribution` 与 `Jank` 分析

各位观众，大家好！我是你们今天的导游，将带领大家探索 JavaScript 中 Long Animation Frame API 这片新大陆，顺便抓几个 Jank 怪兽，并学习 Task Attribution 的魔法。准备好了吗？那我们发车咯！

第一站：Long Animation Frame API 简介：你的帧率侦察兵

我们都知道，网页的流畅度很大程度上取决于帧率。帧率越高，画面越流畅，用户体验越好。但是，有些时候，我们的代码会搞一些小动作，导致页面卡顿，也就是我们常说的 Jank。

传统的性能分析工具，比如 Chrome DevTools 的 Performance 面板，可以帮助我们发现 Jank，但是它们往往只能告诉我们“哪里卡了”，而不能精确地告诉我们“为什么卡了”。

这个时候，Long Animation Frame API 就闪亮登场了。它可以像一个侦察兵一样，长时间观察每一帧的渲染过程，并记录下详细的信息，帮助我们找到导致 Jank 的罪魁祸首。

简单来说，Long Animation Frame API 就是一个增强版的 requestAnimationFrame。它不仅会告诉你每一帧的开始和结束时间，还会告诉你这一帧都执行了哪些任务，以及这些任务的耗时。

如何使用 Long Animation Frame API？

// 首先，检查浏览器是否支持 Long Animation Frame API
if ('longAnimationFrame' in window) {
  const observer = new PerformanceObserver((list) => {
    list.getEntries().forEach((entry) => {
      console.log('Long Animation Frame Entry:', entry);
      // 在这里处理 Long Animation Frame 的数据
    });
  });

  observer.observe({ type: 'long-animation-frame', buffered: true });

  // 开始渲染循环
  function renderLoop() {
    requestAnimationFrame(renderLoop);
    // 在这里执行你的渲染代码
    // 模拟一些耗时操作，制造 Jank
    let startTime = performance.now();
    while (performance.now() - startTime < 10) {
      // 阻塞主线程
    }
  }

  renderLoop();
} else {
  console.warn('Long Animation Frame API is not supported in this browser.');
}

这段代码做了以下几件事情：

检查支持性： 首先，我们要确保浏览器支持 Long Animation Frame API。如果不支持，我们就优雅地降级，避免程序崩溃。
创建 PerformanceObserver： PerformanceObserver 是 Long Animation Frame API 的核心。它可以监听特定类型的性能事件，并在事件发生时通知我们。
监听 long-animation-frame 事件： 我们告诉 PerformanceObserver 监听 long-animation-frame 类型的事件。buffered: true 表示我们希望获取之前已经发生的事件。
渲染循环： 我们使用 requestAnimationFrame 创建一个渲染循环。在这个循环中，我们会执行我们的渲染代码。
模拟耗时操作： 为了演示 Jank 的效果，我们模拟了一些耗时操作，阻塞了主线程。

当我们运行这段代码时，控制台会输出 Long Animation Frame Entry 的信息。这些信息包含了每一帧的详细数据，包括：

name: "long-animation-frame"
startTime: 帧的开始时间
duration: 帧的持续时间
attribution: 一个数组，包含了导致这一帧卡顿的任务的信息 (Task Attribution 的重点!)

第二站：Task Attribution：揪出 Jank 的幕后黑手

attribution 数组是 Long Animation Frame API 最重要的特性之一。它可以告诉我们，在这一帧中，哪些任务占用了最多的时间，导致了 Jank。

attribution 数组中的每一个元素都代表一个任务，包含了以下信息：

name: 任务的名称，例如 "script", "render", "paint" 等。
startTime: 任务的开始时间
duration: 任务的持续时间
containerType: 任务的容器类型，例如 "window", "document" 等。
containerId: 任务的容器 ID。
containerName: 任务的容器名称。

通过分析 attribution 数组，我们可以精确地找到导致 Jank 的任务，并进行优化。

一个更具体的例子：

假设我们有以下代码：

function heavyComputation() {
  let result = 0;
  for (let i = 0; i < 10000000; i++) {
    result += Math.random();
  }
  return result;
}

function render() {
  // 执行一些渲染操作
  document.body.innerHTML = `<h1>${heavyComputation()}</h1>`;
}

function renderLoop() {
  requestAnimationFrame(renderLoop);
  render();
}

renderLoop();

这段代码中，heavyComputation 函数执行了大量的计算，阻塞了主线程，导致页面卡顿。

当我们使用 Long Animation Frame API 分析这段代码时，我们会发现 attribution 数组中包含一个 script 类型的任务，它的 duration 很高。这个 script 任务对应着 heavyComputation 函数的执行。

知道了 Jank 的原因，我们就可以采取相应的措施进行优化，例如：

使用 Web Worker： 将 heavyComputation 函数放到 Web Worker 中执行，避免阻塞主线程。
优化算法： 优化 heavyComputation 函数的算法，减少计算量。
使用虚拟 DOM： 使用虚拟 DOM 可以减少 DOM 操作的次数，提高渲染效率。

第三站：Jank 分析：诊断与治疗

有了 Long Animation Frame API 和 Task Attribution，我们就可以对 Jank 进行深入的分析，并找到解决方案。

以下是一些常用的 Jank 分析技巧：

收集数据： 首先，我们需要收集 Long Animation Frame 的数据。可以使用 PerformanceObserver 监听 long-animation-frame 事件，并将数据保存到服务器上。
分析数据： 使用数据分析工具，例如 Excel、Google Sheets 或专门的性能分析工具，对数据进行分析。
识别 Jank： 找到持续时间超过阈值的帧。一般来说，超过 16.67ms 的帧就可能导致 Jank (假设你的目标是 60 FPS)。
分析 Task Attribution： 对于每一个 Jank 帧，分析其 attribution 数组，找到导致卡顿的任务。
确定原因： 根据任务的类型和耗时，确定 Jank 的原因。例如，如果是 script 类型的任务耗时过长，可能是 JavaScript 代码执行效率低下；如果是 render 类型的任务耗时过长，可能是 DOM 操作过于频繁。
优化代码： 根据 Jank 的原因，采取相应的措施优化代码。
验证效果： 优化代码后，再次收集 Long Animation Frame 的数据，验证优化效果。

一个更完整的代码示例：

if ('longAnimationFrame' in window) {
  const longAnimationFrameData = [];

  const observer = new PerformanceObserver((list) => {
    list.getEntries().forEach((entry) => {
      longAnimationFrameData.push(entry);
      //console.log('Long Animation Frame Entry:', entry);
      // 在这里处理 Long Animation Frame 的数据
    });
  });

  observer.observe({ type: 'long-animation-frame', buffered: true });

  function heavyComputation() {
    let result = 0;
    for (let i = 0; i < 5000000; i++) {  //减少计算量，避免浏览器崩溃
      result += Math.random();
    }
    return result;
  }

  function render() {
    // 执行一些渲染操作
    document.body.innerHTML = `<h1>${heavyComputation()}</h1>`;
  }

  function renderLoop() {
    requestAnimationFrame(renderLoop);
    render();
  }

  renderLoop();

  // 收集 5 秒钟的数据后停止观察
  setTimeout(() => {
    observer.disconnect();
    console.log("Long Animation Frame Data Collection Completed.");
    analyzeLongAnimationFrames(longAnimationFrameData); // 新增分析函数
  }, 5000);

  function analyzeLongAnimationFrames(data) {
    let jankCount = 0;
    let totalFrames = data.length;
    let totalJankTime = 0;
    const jankThreshold = 16.67; // 60 FPS 对应的帧时间

    data.forEach(frame => {
      if (frame.duration > jankThreshold) {
        jankCount++;
        totalJankTime += frame.duration - jankThreshold;

        console.warn(`Jank Frame Detected! Duration: ${frame.duration.toFixed(2)}ms`);
        frame.attribution.forEach(task => {
          console.log(`  Task: ${task.name}, Duration: ${task.duration.toFixed(2)}ms`);
        });
      }
    });

    console.log(`Total Frames: ${totalFrames}`);
    console.log(`Jank Frames: ${jankCount}`);
    console.log(`Percentage of Jank Frames: ${(jankCount / totalFrames * 100).toFixed(2)}%`);
    console.log(`Total Jank Time: ${totalJankTime.toFixed(2)}ms`);
  }

} else {
  console.warn('Long Animation Frame API is not supported in this browser.');
}

这个例子更完整地演示了如何使用 Long Animation Frame API 进行 Jank 分析。它包含了以下步骤：

收集数据： 使用 PerformanceObserver 收集 Long Animation Frame 的数据，并将数据保存到 longAnimationFrameData 数组中。
停止观察： 收集 5 秒钟的数据后，停止观察，避免无限期地收集数据。
分析数据： 调用 analyzeLongAnimationFrames 函数，对收集到的数据进行分析。
识别 Jank： analyzeLongAnimationFrames 函数遍历所有帧，找到持续时间超过 16.67ms 的帧，认为是 Jank 帧。
分析 Task Attribution： 对于每一个 Jank 帧，分析其 attribution 数组，打印出导致卡顿的任务的信息。
打印统计信息： 打印出总帧数、Jank 帧数、Jank 帧占比和总 Jank 时间等统计信息。

第四站：实战演练：优化你的代码

现在，我们来做一个实战演练，优化一个存在 Jank 的页面。

假设我们有一个页面，需要显示大量的图片。如果直接将所有图片都加载到页面上，可能会导致 Jank，因为浏览器需要花费大量的时间来解码和渲染这些图片。

以下是一些优化技巧：

懒加载： 只加载用户可见的图片，延迟加载不可见的图片。可以使用 Intersection Observer API 来实现懒加载。
图片压缩： 使用图片压缩工具，减小图片的大小。
使用 CDN： 使用 CDN 可以加速图片的加载速度。
使用 WebP 格式： WebP 是一种更高效的图片格式，可以减小图片的大小，同时保持较高的质量。
优化 DOM 结构： 尽量减少 DOM 元素的数量，避免复杂的 DOM 结构。

第五站：Long Animation Frame API 的局限性

虽然 Long Animation Frame API 非常强大，但是它也有一些局限性：

兼容性： Long Animation Frame API 仍然是一个提案，目前只有 Chrome 和 Edge 等少数浏览器支持。
性能开销： Long Animation Frame API 会带来一定的性能开销，因为它需要持续地监听性能事件。因此，建议只在开发和调试阶段使用 Long Animation Frame API，不要在生产环境中使用。
数据分析： Long Animation Frame API 只能提供原始的性能数据，我们需要使用数据分析工具才能从中提取有用的信息。

总结：

Long Animation Frame API 是一个非常有用的工具，可以帮助我们深入了解页面的性能瓶颈，并找到解决方案。虽然它有一些局限性，但是瑕不掩瑜，它仍然是前端性能优化的利器。

友情提示：

多使用 Chrome DevTools 的 Performance 面板，结合 Long Animation Frame API，可以更全面地分析页面性能。
关注 Long Animation Frame API 的最新进展，及时了解新的特性和优化。
不要过度优化，过度的优化可能会导致代码难以维护，甚至适得其反。

希望今天的旅程对大家有所帮助！下次再见！

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