如何分析`核心网络生命力`（`Core Web Vitals`）数据？ - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

核心网络生命力（Core Web Vitals）数据分析：编程专家的深度解析

大家好！今天我们来深入探讨核心网络生命力（Core Web Vitals）数据分析。作为一名编程专家，我将以讲座的形式，带大家理解这些指标的含义、如何收集数据、如何分析数据并最终优化网站性能。

一、核心网络生命力（Core Web Vitals）简介

核心网络生命力（Core Web Vitals）是一组由Google提出的、用于衡量网页用户体验的关键指标。它们关注加载速度、交互性和视觉稳定性，旨在帮助开发者构建更快速、更流畅、更愉悦的Web体验。

目前，Core Web Vitals主要包含以下三个指标：

LCP（Largest Contentful Paint）： 最大内容渲染时间，衡量页面主要内容加载速度。
FID（First Input Delay）： 首次输入延迟，衡量页面交互响应速度。
CLS（Cumulative Layout Shift）： 累积布局偏移，衡量页面视觉稳定性。

这三个指标直接影响用户对网站的第一印象和使用体验。优化这些指标，不仅能提升用户满意度，还能提高网站在搜索引擎中的排名。

二、数据收集：从多种渠道获取信息

要分析Core Web Vitals，首先需要收集相关数据。数据来源主要有以下几种：

Chrome User Experience Report (CrUX)：

CrUX是由Google提供的公共数据集，包含了真实用户的Core Web Vitals数据。它基于数百万用户在Chrome浏览器上的访问行为，提供全球范围内网站的性能表现。
- 优点： 基于真实用户数据，覆盖范围广。
- 缺点： 数据更新频率较低，无法提供细粒度的分析。
可以通过以下方式访问CrUX数据：
- PageSpeed Insights： 直接在PageSpeed Insights中查看CrUX数据。
- BigQuery： 使用SQL查询BigQuery中的CrUX数据集。
以下是一个使用BigQuery查询CrUX数据的示例SQL：
```
SELECT
  origin,
  APPROX_QUANTILES(CAST(lcp AS BIGNUMERIC), 100) AS lcp_percentiles,
  APPROX_QUANTILES(CAST(fid AS BIGNUMERIC), 100) AS fid_percentiles,
  APPROX_QUANTILES(CAST(cls AS BIGNUMERIC), 100) AS cls_percentiles
FROM
  `chrome-ux-report.all.202401`  -- Replace with the desired CrUX dataset (YYYYMM)
WHERE origin = 'https://www.example.com'  -- Replace with your website's origin
GROUP BY origin
```
这个SQL语句会查询2024年1月的CrUX数据，并计算指定网站的LCP、FID和CLS的百分位数。
Real User Monitoring (RUM)：

RUM通过在网站中嵌入JavaScript代码，实时收集用户的Core Web Vitals数据。相比CrUX，RUM可以提供更细粒度、更实时的分析。
- 优点： 数据实时性高，可以进行更深入的分析。
- 缺点： 需要自行部署和维护，成本较高。
可以使用各种RUM工具，例如Google Analytics、New Relic、Datadog等。

以下是一个使用JavaScript收集Core Web Vitals数据的示例代码：
```
import { getCLS, getFID, getLCP } from 'web-vitals';

function sendToAnalytics(metric) {
  // Replace with your analytics endpoint
  console.log(metric); // Example: Sending to console
  // fetch('/analytics', {
  //   method: 'POST',
  //   body: JSON.stringify(metric),
  //   headers: {
  //     'Content-Type': 'application/json',
  //   },
  // });
}

getCLS(sendToAnalytics);
getFID(sendToAnalytics);
getLCP(sendToAnalytics);
```
这段代码使用web-vitals库来收集CLS、FID和LCP数据，并将数据发送到分析平台。
Lab Testing Tools：

Lab Testing Tools，例如Lighthouse、WebPageTest，可以在模拟环境下测试网站的Core Web Vitals。
- 优点： 可以控制测试环境，方便进行性能分析和优化。
- 缺点： 无法模拟真实用户环境，可能与实际用户体验存在差异。
可以通过以下方式使用Lighthouse：
- Chrome DevTools： 在Chrome开发者工具中运行Lighthouse。
- Command Line： 使用命令行工具运行Lighthouse。
- PageSpeed Insights： 在PageSpeed Insights中运行Lighthouse。
以下是一个使用命令行运行Lighthouse的示例：
```
lighthouse https://www.example.com --view
```
这个命令会运行Lighthouse，并打开一个HTML报告，展示网站的Core Web Vitals数据和优化建议。

三、数据分析：深入理解指标背后的含义

收集到数据后，我们需要对数据进行分析，找出性能瓶颈并制定优化方案。

LCP（Largest Contentful Paint）分析：

LCP衡量页面主要内容加载速度。一个好的LCP应该在2.5秒以内。如果LCP超过2.5秒，就需要进行优化。
- 影响LCP的因素：
  - 服务器响应时间
  - 渲染阻塞的CSS和JavaScript
  - 资源加载时间
  - 客户端渲染
- 优化LCP的策略：
  - 优化服务器响应时间：使用CDN、缓存、优化数据库查询。
  - 减少渲染阻塞的CSS和JavaScript：代码分割、延迟加载、优化CSS选择器。
  - 优化资源加载时间：压缩图片、使用WebP格式、使用CDN、预加载关键资源。
  - 减少客户端渲染：尽量使用服务端渲染（SSR）或静态站点生成（SSG）。
示例：分析LCP过长的原因

假设我们使用RUM收集到的LCP数据如下：

URL LCP (ms)

/ 3500

/product/123 4000

/category/shirts 3000

从数据中可以看出，网站的LCP普遍超过2.5秒。我们需要进一步分析LCP过长的原因。
1. 使用WebPageTest分析首页：
  
  运行WebPageTest，我们可以看到瀑布图，显示了每个资源的加载时间。通过瀑布图，我们可以发现首页的LCP资源（例如，Hero Image）加载时间过长。
2. 优化Hero Image：
  - 压缩图片：使用TinyPNG等工具压缩图片。
  - 使用WebP格式：WebP格式通常比JPEG和PNG格式更小。
  - 使用CDN：将图片存储在CDN上，加速加载速度。
3. 优化服务器响应时间：
  
  如果服务器响应时间过长，也会影响LCP。可以使用New Relic等APM工具监控服务器性能，找出瓶颈。
FID（First Input Delay）分析：

FID衡量页面交互响应速度。一个好的FID应该在100毫秒以内。如果FID超过100毫秒，就需要进行优化。
- 影响FID的因素：
  - JavaScript执行时间
  - 主线程阻塞
- 优化FID的策略：
  - 减少JavaScript执行时间：代码分割、延迟加载、优化算法。
  - 避免主线程阻塞：使用Web Workers、优化长任务。
示例：分析FID过高的原因

假设我们使用RUM收集到的FID数据如下：

URL FID (ms)

/ 150

/product/123 200

/category/shirts 180

从数据中可以看出，网站的FID普遍超过100毫秒。我们需要进一步分析FID过高的原因。
1. 使用Chrome DevTools Performance面板分析首页：
  
  在Chrome DevTools Performance面板中录制一段时间，可以查看主线程的活动。通过分析主线程的活动，我们可以发现首页有一个长任务阻塞了主线程。
2. 优化长任务：
  - 代码分割：将长任务分割成多个小任务。
  - 使用requestAnimationFrame：将非关键任务放在requestAnimationFrame中执行。
  - 使用Web Workers：将计算密集型任务放在Web Workers中执行。
CLS（Cumulative Layout Shift）分析：

CLS衡量页面视觉稳定性。一个好的CLS应该小于0.1。如果CLS超过0.1，就需要进行优化。
- 影响CLS的因素：
  - 图片和视频没有指定尺寸
  - 广告、嵌入和iframe没有预留空间
  - 动态注入的内容
  - 字体加载导致的布局偏移
- 优化CLS的策略：
  - 为图片和视频指定尺寸：使用width和height属性，或者使用CSS的aspect-ratio属性。
  - 为广告、嵌入和iframe预留空间：使用占位符或骨架屏。
  - 避免动态注入内容：如果必须动态注入内容，尽量在用户交互后进行。
  - 优化字体加载：使用font-display: swap属性，或者使用字体预加载。
示例：分析CLS过高的原因

假设我们使用RUM收集到的CLS数据如下：

URL CLS

/ 0.2

/product/123 0.15

/category/shirts 0.18

从数据中可以看出，网站的CLS普遍超过0.1。我们需要进一步分析CLS过高的原因。
1. 使用Chrome DevTools Performance面板分析首页：
  
  在Chrome DevTools Performance面板中录制一段时间，可以查看布局偏移事件。通过分析布局偏移事件，我们可以发现首页的图片没有指定尺寸，导致页面加载时发生布局偏移。
2. 为图片指定尺寸：
  - 在HTML中使用width和height属性：
```
<img src="image.jpg" width="640" height="480" alt="Image">
```
  - 使用CSS的aspect-ratio属性：
```
img {
  aspect-ratio: 640 / 480;
}
```

URL	LCP (ms)
/	3500
/product/123	4000
/category/shirts	3000

URL	FID (ms)
/	150
/product/123	200
/category/shirts	180

URL	CLS
/	0.2
/product/123	0.15
/category/shirts	0.18

四、代码示例：优化策略的具体实现

下面我们通过一些代码示例，演示如何实现上述优化策略。

延迟加载图片：
```
<img src="image.jpg" data-src="image-lazy.jpg" alt="Image" loading="lazy">
```
使用loading="lazy"属性可以实现图片的延迟加载。
代码分割：
```
// index.js
import('./moduleA').then(module => {
  module.doSomething();
});
```
使用动态import可以实现代码分割，将代码分割成多个chunk，按需加载。需要webpack或者类似的打包工具支持。

使用Web Workers：

// main.js
const worker = new Worker('worker.js');

worker.postMessage({ data: 'some data' });

worker.onmessage = function(event) {
  console.log('Received: ' + event.data);
};

// worker.js
self.onmessage = function(event) {
  const data = event.data.data;
  // Perform computationally intensive task
  const result = doSomethingIntensive(data);
  self.postMessage(result);
};

使用Web Workers可以将计算密集型任务放在后台线程中执行，避免阻塞主线程。

使用font-display: swap：
```
@font-face {
  font-family: 'MyFont';
  src: url('my-font.woff2') format('woff2');
  font-display: swap;
}
```
使用font-display: swap属性可以在字体加载完成之前显示备用字体，避免字体加载导致的布局偏移。

五、持续监控与优化：保持卓越的用户体验

优化Core Web Vitals是一个持续的过程。我们需要定期监控网站的性能，并根据实际情况进行优化。

建立监控仪表盘：

使用RUM工具，例如Google Analytics、New Relic、Datadog等，建立监控仪表盘，实时监控Core Web Vitals数据。
定期进行性能审计：

定期使用Lighthouse、WebPageTest等工具进行性能审计，找出性能瓶颈。
A/B测试：

在进行优化之前，可以使用A/B测试来验证优化效果。
持续学习：

Core Web Vitals是一个不断发展的领域。我们需要持续学习新的技术和优化策略，以保持网站的卓越用户体验。

六、理解数据，优化性能，提升体验

通过本文的讲解，我们了解了Core Web Vitals的含义、数据收集方法、数据分析技巧以及优化策略。希望大家能够将这些知识应用到实际工作中，构建更快速、更流畅、更愉悦的Web体验。核心网络生命力的优化是一个持续改进的过程，需要结合实际情况，不断调整和优化。通过持续的监控和分析，可以确保网站始终保持最佳性能，并为用户提供卓越的体验。

核心网络生命力（Core Web Vitals）数据分析：编程专家的深度解析

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