基于前端的Web性能优化

随着互联网的高速发展,用户与页面的交互越来越复杂,会话时间也越来越长,同时人们对互联网的依赖性日益增强,网站性能逐渐成为Web产品市场成败和评测网站用户体验的重要指标之一。文中着重从前端的角度对Web性能优化的方法和策略进行分析与研究。     

Web前端性能优化方案与实践

针对Web前端性能低下的问题,通过分析归纳Web中从后端到前端的B/S架构原理、浏览器缓存、浏览器的加载方式、服务器关于HTTP相关的配置等过程中一些影响前端性能优化的因素,系统地提出一个旨在提高网页加载速度、呈现速度和用户体验,整体性、通用性强的完整Web前端性能优化解决方案。该解决方案包括服务器端优化、HTML优化、Java Script优化、CSS优化、图片优化等内容。并在HTTP代理工具Fiddler搭建的512 KB慢网速下通过Speed Tracer监测UI Thread,寻找基于HTML5技术的Web移动电子商务项目"指尖点餐系统"的点餐页面前端性能中的瓶颈,根据所提出的Web前端性能优化解决方案对其进行优化实践。优化前后的Timeline以及UI Thread对比分析表明,优化后加载时间降低了82%,页面渲染降低了32%,脚本执行减少了79%。     

基于虚拟DOM的Web前端性能优化研究

随着Web前端的不断发展,Web页面变得越来越复杂,强交互性带来页面状态的疯涨,用于更新页面的DOM操作也越来越多。然而频繁的DOM操作使得页面渲染缓慢,造成前端性能瓶颈。在分析造成此问题原因的基础上,介绍一种由虚拟DOM和Diff算法来优化DOM操作的方法。通过分析传统Tree-Diff与DOM-Diff算法,对现有Diff算法做出改进。最后搭建测试平台,对改进后算法(Virtual-DOM)、React JS以及原生JS进行渲染性能测试,并对测试结果进行对比分析。测试结果表明:虚拟DOM确实可以优化浏览器的渲染性能,且在特定的情况下,DOM-Diff改进算法效果比React JS更理想。     

基于Web的应用系统前端页面性能优化

页面性能优化是基于Web应用系统开发过程中的一个重要环节,本文通过服务器优化、JavaScript脚本和CSS优化、预加载等几个方面进行了探讨,提高了前端页面的性能。     

面向移动Web应用的浏览器缓存性能度量与优化

随着移动互联网的飞速发展,用户越来越多地通过移动设备访问Web应用.浏览器为Web应用提供基本的计算、渲染等运行时支撑,其缓存机制可以支持Web应用直接从本地而不是通过网络来获取可复用资源,不仅能够减少整体的执行时间从而提升应用加载速度,还能够减少网络流量使用和电池电量消耗,从而保证移动Web用户体验.近年来,围绕面向移动Web应用的浏览器缓存优化得到了国内外学术界和工业界的广泛关注.然而,现有研究工作大多都是从网络层面关注浏览器缓存的整体性能,未充分考虑移动互联网用户访问行为的差异性和动态性,以及Web应用自身持续演化对浏览器实际缓存性能的影响.针对这一问题,首先设计了一种新型主动式缓存度量实验,通过仿真用户的访问行为来分析移动Web应用实际资源使用情况,揭示了浏览器缓存的理论性能上限和实际性能之间的巨大差距,并发现了造成这一差距的3个主要原因:重复请求别名资源、启发式过期时间和保守的过期时间配置.基于此发现,从应用层和平台层分别提出了两种浏览器缓存性能优化方案,并实现了原型系统.实验结果表明,采用两种方法分别平均可减少8%～51%和4%～58%的网络流量,且系统开销较小.     

Web Services解决方案性能分析及其优化策略

Web Services提供了更好的互操作性和可扩展性,当然也需要更多的计算资源开销。本文在对产生Web Services额外性能开销的主要因素分析的基础上,讨论了缓存技术在Web Services解决方案性能优化中的应用。     

大规模C++工程单元测试性能优化研究

为了解决自动化单元测试工具在测试大规模C++工程时经常发生内存溢出故障且耗时较长这一问题,在测试流程中引入了缓存优化技术,并提出了一种面向不同测试方式的缓存优化方法;当用户直接对整个工程进行测试时,系统将采用缓存预取的方式,通过设计的缓存预取模型,在缓存出现读缺失之前为其提供数据块;当用户对单个文件进行测试时,系统将采用改进的GDSF替换算法进行缓存替换;实验表明,该方法能够有效地避免此类单元测试工具发生内存溢出故障并减少了测试的时间,使其支持的被测工程规模由5 000行左右增加至十几万行,大大提升了系统的性能。     

前端性能优化的思考

从Yahoo提出网站性能优化的34条黄金法则起,前端性能优化开始变成了热门话题。当然这仅仅是个开始,未来依然任重而道远。     

Web前端性能问题研究

讨论了Web前端开发中存在的若干问题,针对提出的问题,提出了提升Web前端性能的方法.     

Web缓存流量特征模型研究和应用

根据Web缓存流量访问特征建立数学模型,设计实现了Web缓存流量特征模拟生成器（WebSimGen）。利用两层代理缓存结构、基于ADF（Aggregation、Disaggregation和Filtering）模型对Web缓存流量的访问特征和性能进行测试,实验表明模拟日志具有和真实日志类似的访问特性。Web生成器具有较大的灵活性,能够克服真实日志的一些缺点,为进一步提高Web缓存性能和预取技术提供了重要依据。     

Web对象可预取性研究

目前的Web预取模型一般是基于预测算法来提前取得Web对象,缺乏对Web对象可预取性的研究.若在预取Web对象之前考虑该对象的可预取性,将减少不必要的预取,不仅可以提高预取算法的命中率,也可以减少网络流量和系统负载.详细讨论了Web对象的可预取性概念及相应的度量方法,并推导出在预取缓存交互的情况下,基于网络资源和系统负载计算预取阈值的公式,可用于Web对象的可预取性判断,指导预取控制,使得预取技术更加有效.     

Web预取技术综述

Web预取是减少用户访问延时、提高网络服务质量的关键技术之一,近年来已成为国内外的研究热点.通过利用WWW访问的空间局部性,Web预取使缓存机制从时间局部性向空间局部性扩展.归纳了Web预取技术的分类,概括和比较了不同类别的优势和局限性,给出了预取模型的基本框架及每部分的主要功能,并对各种评价标准进行了详细介绍.同时,深入分析和探讨了现有的几种典型预取算法,系统地比较了这些算法的优缺点.最后从在线性、协作预取、动态流行度、划分用户会话和基于语义与基于路径相结合等方面指出了Web预取技术的研究方向.     

基于Web对象流行度的PPM预测模型

Web预取技术是减少网络延迟，提高服务质量的主要解决方案之一．利用Zipf第一法则和第二法则分别对Web高频区对象和低频区对象建立访问流行度模型，进而提出一种基于Web对象流行度的PPM预测模型,实验表明，该模型除继承了传统PPM模型简单易实现的特点外，在缩减模型规模的同时预测精度也有一定程度的提高，并且控制了由预取引起的网络流量．     

基于缓存技术的Web应用性能优化研究

在Internet快速发展的今天,用户通过网络获取大量的信息,各种各样的Web应用系统也随之产生,用户对Web应用系统的响应速度上升到最高需求。为提高用户的感受并降低企业和服务提供者的成本,经过研究和分析,发现缓存技术是在不增加成本的前提下提高Web应用系统性能的最有效的解决方案之一。     

PAPPM:一种自适应Web预测模型

提出了一种自适应PPM（Prediction by Partial Match）预测模型：PAPPM。该模型能在预测过程中使用基于熵的自适应选阶策略选择最优阶,降低了预测开销。而且,它能根据当前用户访问的Web序列实时地更新预测模型,保证了预测模型的新鲜度。实验表明,PAPPM提高了预测精度和预测命中率,适用于在线Web预取。     

Web使用挖掘中数据预处理技术研究

Web使用挖掘是Web服务器端预取技术研究的一个重要方法,而数据预处理是Web使用挖掘的一个关键环节.提出一种可用于提高数据预处理效率且在同等条件下最终能够提高缓存命中率的数据预处理方法.实验证明,这种方法是有效的.     

Web缓存命中率与字节命中率关系

在研究Web缓存性能时,一般考虑2个评价指标：命中率HR和字节命中率BHR。目前大多侧重于2个指标之一,或仅通过测试2个指标的数值来评价缓存替换算法优劣,没有从2个指标关系的角度来评价缓存替换算法的性能。该文讨论了Web缓存系统中命中率与字节命中率之间的关系,提出了一种Web缓存性能评价指标——命中比（FBR）,讨论了该指标在Web缓存替换算法及Web预取性能评价中的应用,为度量缓存系统的性能提供了参考依据。     

Web系统性能测试及优化

讨论了Web系统的性能测试方法和测试工具。并在一个Web系统的实例中指明了如何运用这些工具和方法进行测试以及对测试结果的分析。最后提出了对Web系统性能进行优化的方法。     

Web缓存优化模型研究

缓存模型研究的核心是替换策略的优化。分析并比较传统缓存模型IRM和MRM的思想,基于相对流行度以及字节代价的概念,提出满足命中率、字节命中率和延迟时间等不同性能指标要求的Web缓存优化模型,并给出相应算法。实验及分析表明,Web缓存优化模型替换算法的性能表现较传统算法有所提高。     

基于Web流行度的选择Markov预取模型

Web预取技术是目前WWW中减少用户的访问延迟、提高服务质量的主要解决方案之一。该文利用Zipf第1定律和第2定律对Web对象访问流行度建模,并在此基础上,提出了基于Web流行度的选择Markov预取模型。实验表明,该预取模型不仅具有较高的命中率,而且在一定程度上还减少了对带宽的需求。