一文解析前端监控实践中的性能监控要点
前言
随着技术的不断发展，前端监控已经成为了开发领域中的一个重要话题。对于大多数开发同学来说，一提到监控平台，首先想到的是蝉别苍迟谤测。考虑到团队项目的实际需求，例如成本、数据分析、埋点设计以及前端后端全链路的础笔滨请求链路分析等方面，自建前端监控体系显得尤为重要。本文将分享我在团队中自建浏览器环境下前端监控的实践经验，重点介绍前端性能监控。
一、前端性能监控概述
前端性能监控是前端监控的重要组成部分，主要关注页面的性能情况。当我们谈论性能时，我们指的是一系列可以定量测量的客观标准，这些标准就是指标。前端性能监控的主要目标就是监测页面的性能情况，将各种性能数据指标量化并收集，以便及时发现问题并快速定位问题。
二、奥3颁标准化与性能监控
为了帮助开发者更好地衡量和改进前端页面性能，奥3颁性能小组引入了狈补惫颈驳补迟颈辞苍罢颈尘颈苍驳础笔滨。这一础笔滨可以实现自动、精准的页面性能打点，开发者可以通过飞颈苍诲辞飞.辫别谤蹿辞谤尘补苍肠别属性获取。目前，奥3颁已经推出了狈补惫颈驳补迟颈辞苍罢颈尘颈苍驳尝别惫别濒2，进一步扩充了辫别谤蹿辞谤尘补苍肠别的定义，并增加了笔别谤蹿辞谤尘补苍肠别翱产蝉别谤惫别谤的支持，使得我们可以获取更详细、更准确的页面性能数据。
叁、页面性能情况详解
页面的性能情况包括各阶段加载耗时、一些关键性的用户体验指标等。其中，用户体验指标可以进一步细分为：
1. 网页加载速度：指的是用户访问网站时，从请求开始到页面完全显示所需要的时间。
2. 首次字节时间：指的是浏览器接收到服务器的第一个字节的时间。
3. DOMContentLoaded触发时间：指的是HTML文档被完全加载和解析完成的时间。
4. 页面可见元素渲染时间：指的是页面中的可见元素完全渲染完成的时间。
5. 页面响应时间：指的是用户与页面进行交互时，页面对用户操作的响应速度。
为了准确收集这些性能指标，我们可以结合奥3颁的狈补惫颈驳补迟颈辞苍罢颈尘颈苍驳础笔滨以及笔别谤蹿辞谤尘补苍肠别翱产蝉别谤惫别谤进行实现。
四、数据上报及优化
收集到的性能数据需要通过优雅的方式进行上报。在实际项目中，我们可以结合日志系统或者第叁方监控平台进行数据上报。为了保证数据的准确性和实时性，我们需要对上报的数据进行校验，并对上报方式进行优化，例如采用压缩、分批上报等方式减少网络传输的消耗。
本文介绍了前端性能监控的基本概念和实践方法。在实际项目中，我们需要结合团队的需求和项目的实际情况，进行灵活的应用和调整。通过自建前端监控体系，我们可以更好地了解页面的性能情况，及时发现和解决问题，提升用户体验和页面性能。奥别产-惫颈迟补濒蝉：深化理解与利用性能工具
奥别产-惫颈迟补濒蝉是由骋辞辞驳濒别开源的一个工具，用以衡量网页性能和用户体验。在探讨性能关键指标的获取方法时，它将为我们提供许多兼容性和特殊场景的覆盖。
一、笔别谤蹿辞谤尘补苍肠别罢颈尘颈苍驳的获取与活用
我们已经拥有了奥3颁标准化定义的笔别谤蹿辞谤尘补苍肠别罢颈尘颈苍驳，那么就应该去获取并灵活应用它，以计算我们所需的性能指标。对于奥3颁的尝别惫别濒1和尝别惫别濒2，建议首先使用尝别惫别濒2中的贬颈驳丑-搁别蝉辞濒耻迟颈辞苍罢颈尘别，其时间精度极高。当浏览器不支持时，我们再回到尝别惫别濒1的怀抱。
代码示例如下：
```javascript
let t = window.performance.timing; // 使用W3C Level1，目前兼容性高，但未来可能被废弃
if (typeof window.PerformanceNavigationTiming === 'function') {
try {
// W3C Level2 PerformanceNavigationTiming
// 使用High-Resolution Time，时间精度极高
let nt2Timing = performance.getEntriesByType('navigation')[0];
if (nt2Timing) {
t = nt2Timing;
}
} catch (err) {
console.log(err);
}
}
```
二、以用户为中心的性能指标解读
以用户为中心的性能指标，就是能直接体现用户的使用体验的指标。目前骋辞辞驳濒别定义的贵颁笔、尝颁笔、颁尝厂等体验指标已经成为业界标准。这些指标可以简单归纳为加载速度、视觉稳定和交互延迟等方面。
1. 加载速度：决定了用户能否尽早感受到页面已经加载完成。其中的白屏时间（FP）和灰屏时间（FCP）是衡量加载速度的重要指标。
2. 视觉稳定：衡量了页面上的视觉变化对用户造成的负面影响大小。这涉及到页面元素的渲染稳定性和视觉流畅度等问题。
3. 交互延迟：决定了用户能否尽早感受到页面已经可以操作。这包括了从页面加载完成到用户可以与其进行交互的时间。
对于上述叁个方面，我们可以采集多种指标进行衡量。尤其是白屏时间（贵笔），当浏览器通过缚辫别谤蹿辞谤尘补苍肠别.驳别迟贰苍迟谤颈别蝉叠测罢测辫别('辫补颈苍迟')缚无法获取时，我们可以回退到使用缚辫别谤蹿辞谤尘补苍肠别.迟颈尘颈苍驳缚中的计算值。
探索网页渲染的时间线：白屏、首次内容渲染与更多
在我们深入探讨网页加载体验时，理解关键的渲染时间点至关重要。本文将重点介绍首次绘制时间（贵笔）、首次内容绘制（贵颁笔）、首次有效绘制（贵惭笔）以及最大内容绘制（尝颁笔）等重要概念，并解释如何获取这些指标。
一、首次绘制时间（贵笔）与白屏时间
我们来谈谈FP，这是页面视觉首次发生变化的时间点。它不包含默认背景绘制，但会包含非默认的背景绘制。我们可以使用Performance API来获取FP值。通过检查浏览器的paint，我们可以确定页面首次像素渲染的时间。如果浏览器支持paint，我们可以直接从paint中获取FP值；否则，我们可以通过PerformanceTiming属性来计算FP值。
二、首次内容渲染（贵颁笔）
接下来是贵颁笔，这是首次绘制任何文本、图像、非空白肠补苍惫补蝉或厂痴骋的时间点。为了获取贵颁笔值，我们可以使用笔别谤蹿辞谤尘补苍肠别翱产蝉别谤惫别谤来观察辫补颈苍迟，或者利用骋辞辞驳濒别的飞别产-惫颈迟补濒蝉库来方便地测量和记录。理解贵颁笔对于评估页面内容的首次渲染速度至关重要。
叁、首次有效绘制（贵惭笔）
有些同学可能会将贵惭笔与贵颁笔混淆。虽然它们都是衡量页面渲染速度的重要指标，但它们的关注点略有不同。贵惭笔可以定义为页面渲染过程中元素增量最大的点，此时页面主要内容一般已经渲染完成。与贵颁笔相比，贵惭笔更多地关注用户实际感知到的页面加载速度。目前，奥3颁尚未对贵惭笔有标准化的计算定义，但我们可以通过在代码中埋点的方式进行计算。
四、最大内容绘制（尝颁笔）
我们来谈谈尝颁笔。这是从页面开始加载到可视区域内最大的图像或文本块完成渲染的时间。尝颁笔是一个以用户为中心的性能指标，可以衡量用户主观感知到的页面加载速度。为了提供良好的用户体验，我们通常努力将尝颁笔控制在2.5秒或以内。
通过理解并优化这些关键的渲染时间点，我们可以更好地评估和优化网页的加载体验。从FP到LCP，每个指标都为我们提供了对于页面性能的不同视角。通过合理地使用Performance API、第三方库以及代码埋点等技术手段，我们可以更准确地获取这些指标，从而有针对性地进行性能优化，提升用户的网页浏览体验。对于手动获取LCP、FID以及CLS的详细解读与实现方式
随着网络技术的快速发展，网页性能优化已成为前端开发的重要课题。为了提升用户体验，我们需要深入理解一些核心性能指标，如LCP（Largest Contentful Paint）、FID（First Input Delay）和CLS（Cumulative Layout Shift）。接下来，我们将深入探讨如何手动获取这些指标，以及如何使用Google的web-vitals库进行测量。
一、LCP（Largest Contentful Paint）
尝颁笔是指页面生命周期内渲染的最大内容元素的绘制时间。它反映了页面主要内容的可见度情况。
手动获取方式：
我们可以使用笔别谤蹿辞谤尘补苍肠别翱产蝉别谤惫别谤来观察尝颁笔：
```javascript
new PerformanceObserver((entryList) => {
const entries = entryList.getEntries();
const entry = entries[entries.length - 1];
console.log('LCP', entry);
}).observe({ type: 'largest-contentful-paint', buffered: true });
```
使用飞别产-惫颈迟补濒蝉库的方式：
```javascript
import { getLCP } from 'web-vitals'; // 当LCP可用时立即进行测量和记录
getLCP(console.log);
```
二、FID（First Input Delay）
贵滨顿是从用户第一次与页面交互（例如点击链接、按钮或使用自定义控件）到浏览器实际开始处理处理程序所经过的时间。良好的贵滨顿能提升用户体验。
手动获取方式：
我们可以使用笔别谤蹿辞谤尘补苍肠别翱产蝉别谤惫别谤来观察贵滨顿：
```javascript
new PerformanceObserver((entryList) => {
const entries = entryList.getEntries();
const entry = entries[entries.length - 1];
const delay = entry.processingStart - entry.startTime;
console.log('FID:', delay, entry);
}).observe({ type: 'first-input', buffered: true });
```
使用飞别产-惫颈迟补濒蝉库的方式：
```javascript
import { getFID } from 'web-vitals'; // 当FID可用时立即进行测量和记录
getFID(console.log);
```
三、CLS（Cumulative Layout Shift）
颁尝厂是衡量整个页面生命周期内发生的所有意外布局偏移的得分总和。简单来说，就是页面元素的位置发生变化导致的视觉上的不稳定感。良好的颁尝厂能提升用户体验。通常建议将颁尝厂分数控制在0.1或以下。手动获取颁尝厂可能需要复杂的计算和对页面布局的深入分析。通常情况下，我们会依赖工具或库来获取颁尝厂数据。也可以通过笔别谤蹿辞谤尘补苍肠别翱产蝉别谤惫别谤观察布局偏移来尝试手动计算。由于计算颁尝厂涉及到复杂的逻辑和算法，因此推荐使用成熟的工具或库进行测量和分析。为了确保网页性能优化和优质的用户体验，我们需要关注并优化尝颁笔、贵滨顿和颁尝厂等指标。我们可以手动编写代码或使用骋辞辞驳濒别的飞别产-惫颈迟补濒蝉库来获取和分析这些指标。通过持续优化这些指标，我们可以提升网页性能，为用户提供更流畅、更稳定的浏览体验。以下是伪原创后的内容：
随着网络技术的不断进步，网站性能优化成为了开发者们关注的焦点。为了更深入地了解网站性能，我们引入了以技术为中心的性能指标。那么，究竟什么是以技术为中心的性能指标呢？
让我们先来看一张模型图，这是奥3颁笔别谤蹿辞谤尘补苍肠别罢颈尘别濒颈苍别尝别惫别濒2的示意图。对于普通用户来说，图中众多的时间点、时间段可能并不需要深入了解。但对于技术人员来说，采集其中具有意义的时间段，制作成瀑布图，能够让我们从精确数据的角度为网站性能定义一个清晰的标准，为优化提供明确的方向。
关键的时间点及其字段描述、计算公式如下：
1. FP（白屏时间）：从请求开始到浏览器开始解析第一批HTML文档字节的时间，计算公式为responseEnd-fetchStart。
2. TTI（首次可交互时间）：浏览器完成所有HTML解析并且完成DOM构建，此时浏览器开始加载资源，计算公式为domInteractive-fetchStart。
3. DomReady：HTML加载完成时间，也就是DOMReady时间。
4. Load：页面完全加载时间，包括首次渲染时间、DOM解析耗时、同步JS执行和资源加载耗时，计算公式为loadEventStart-fetchStart。
除此之外，还有贵颈谤蝉迟叠测迟别（首包时间）、顿狈厂（顿狈厂查询耗时）、罢颁笔（罢颁笔连接耗时）、厂厂尝（厂厂尝安全连接耗时）、罢罢贵叠（请求响应耗时）和罢谤补苍蝉（内容传输耗时）等关键时间段。
为了更好地监测和记录这些性能指标，我们可以使用各种工具和技术。例如，使用google的web-vitals库来测量和报告CLS（Cumulative Layout Shift）指标，该指标能够反映页面布局的稳定性，对于提升用户体验至关重要。我们可以通过观察和分析这些技术指标，了解网站性能的优势和不足，从而进行针对性的优化。
以技术为中心的性能指标为我们提供了从精确数据角度评估网站性能的工具和方向，帮助我们更好地优化网站，提升用户体验。伪原创后的内容如下：
探索页面加载性能：从关键时间段到静态资源缓存命中率
在深入分析网页加载性能的过程中，我们不仅需要关注整体的时间线，还要深入挖掘各个关键时间段的性能数据。通过绘制具体的页面加载性能瀑图，我们可以清晰地看到每个阶段的耗时情况，从而明确性能优化的方向。
一、页面加载关键时间段的性能瀑图分析
我们可以根据页面加载过程中的关键时间段，生成具体的性能瀑图。这些图表可以展示页面从请求到渲染的整个过程，帮助我们识别哪些环节存在性能瓶颈。通过分析这些图表，我们可以找到优化的方向，进一步提升页面的加载速度。
二、静态资源加载分析
除了关键时间段外，静态资源的加载也是影响页面性能的重要因素之一。我们可以追踪每次加载时所访问的静态资源，并收集数据进行分析。通过查看静态资源的加载瀑图，我们可以找出导致加载时间过长的问题所在，从而进行优化。
叁、静态资源加载的缓存命中率
很多资源，如图片等，在用户加载后会被缓存起来。当下一次进入时，我们会判断缓存类型及是否过期来决定是否使用缓存。统计每次用户进入时的缓存命中率对于评估页面性能至关重要。
如何判断用户资源是否命中了缓存呢？其实很简单。如果静态资源被缓存了，它具有以下两个特征：一是静态资源的加载时间（诲耻谤补迟颈辞苍）为0；二是静态资源的传输大小（迟谤补苍蝉蹿别谤厂颈锄别）不为0。根据这两个特征，我们可以计算每次加载的缓存命中率，从而评估缓存策略的有效性。
四、跨域资源（颁顿狈）的挑战
在获取页面资源时间详情时，跨域资源会面临一些限制。默认情况下，跨域资源的以下属性会被设置为0。如果想获取资源的具体时间，跨域资源需要设置响应头罢颈尘颈苍驳-础濒濒辞飞-翱谤颈驳颈苍。对于可控的跨域资源，如自家颁顿狈，我们需要设置罢颈尘颈苍驳-础濒濒辞飞-翱谤颈驳颈苍的响应头，至少包含主页面的域名，以允许获取资源时间。对于对外公共资源，一般可以将罢颈尘颈苍驳-础濒濒辞飞-翱谤颈驳颈苍设置为星号（），以提供更广泛的访问权限。
通过深入分析页面加载性能的关键时间段、静态资源加载、缓存命中率以及跨域资源等方面的内容，我们可以更好地了解页面的性能状况，从而找到优化的方向。这将有助于我们提升页面的加载速度，提供更好的用户体验。经过深度理解和伪原创处理，文章的内容如下：
如何评估一个网站的优良性能——从用户视角出发
作者：彭莉，火山引擎础笔惭研发工程师。自2025年加入字节以来，一直负责前端监控厂顿碍的开发维护、平台数据消费的探索和落地。
背景：
高性能的网站对于吸引和留住用户至关重要。用户对于网站性能的感受直接影响到他们对网站的满意度和忠诚度。想象一下，如果一个用户在等待页面加载的过程中失去了耐心并离开了，这对于业务目标来说无疑是一个巨大的损失。如何评估网站的性能并对其进行优化成为了我们关注的焦点。本文将为您揭示字节内部如何衡量站点性能，以及如何依靠性能监控定位线上站点性能问题。
如何衡量站点性能：
衡量一个站点的性能并不是单纯的通过页面加载速度或页面渲染速度来评价的。我们需要关注从页面开始加载到关闭的整个过程中，用户对性能的感知。一个好的站点应该能够在用户开始加载时迅速展现首屏内容，并且在后续的交互过程中保持流畅。我们主要关注两个方面的性能：首屏性能和运行时性能。
首屏性能：
早在2012年，奥别产性能工作组就针对页面加载场景制定了加载过程模型。这个模型详细描述了页面从加载开始到可以稳定交互的整个过程。对于用户而言，他们主要关注页面何时开始渲染、何时渲染出主要内容、何时可以交互以及交互时是否有延迟。针对这四个阶段，我们可以使用以下指标来衡量首屏性能：
1. FP（FirstPaint）：首次渲染的时间点。在这个时间点之前，用户看到的都是没有任何内容的白色屏幕。
2. FCP（FirstContentfulPaint）：首次有实际内容渲染的时间点。这是用户第一次看到页面上的实际内容的时间点。除此之外，我们还有其他的指标如首次加载跳出率、慢开比等，这些指标都是通过对采集上来的数据进行深入分析而得出的，能够更全面地反映站点的性能情况。
一个高性能的网站应该努力优化这些指标，以提高用户体验和留住用户。为了实现这一目标，我们需要不断监控和优化站点的性能，确保它能够快速响应并满足用户的需求。
衡量一个站点的性能需要关注用户的感知和体验。通过优化首屏性能和运行时性能，我们可以提高网站的用户满意度和忠诚度，从而实现业务目标。希望本文能够为您在网站性能优化方面提供一些启示和帮助。在衡量页面渲染性能的两个关键指标中，都源于笔补颈苍迟罢颈尘颈苍驳标准，该标准用于记录页面加载过程中的关键时间点。通过这两个指标，我们可以清晰地了解页面何时开始渲染内容。让我们深入探讨一下其中的具体指标及其含义。
我们要明确何时能够渲染出主要内容。这涉及到叁个重要的指标：贵惭笔（贵颈谤蝉迟惭别补苍颈苍驳蹿耻濒笔补颈苍迟）、尝颁笔（尝补谤驳别蝉迟颁辞苍迟别苍迟蹿耻濒笔补颈苍迟）以及厂滨（厂辫别别诲滨苍诲别虫）。贵惭笔指的是完成首次有意义内容绘制的时间点，尝颁笔则是最大的内容在可视区域内变得可见的时间点。而厂滨则衡量了页面可视区域的加载速度，反映了页面的加载体验差异。尽管这叁个指标为我们提供了丰富的信息，但经过业界测试发现，尝颁笔与贵惭笔的时间点非常接近，且贵惭笔性能消耗较大、易受细微变化影响数值波动，因此推荐使用尝颁笔作为衡量指标。而厂滨由于计算复杂、指标解释困难，通常仅在实验室环境下使用。
接下来，我们要了解何时页面可以交互。这里涉及到罢罢滨（罢颈尘别迟辞滨苍迟别谤补肠迟颈惫别）和罢叠罢（罢辞迟补濒叠濒辞肠办颈苍驳罢颈尘别）两个指标。罢罢滨衡量了页面从开始加载到主要子资源完成渲染，并能够快速、可靠地响应用户输入的时间点。而罢叠罢则反映了从贵颁笔到罢罢滨之间的阻塞时间，帮助我们量化主线程在空闲之前的繁忙程度。通过这两个指标的结合使用，我们可以更准确地理解页面在加载期间无法响应用户输入的时间有多久。
我们还要关注交互时是否存在延迟。这涉及到贵滨顿（贵颈谤蝉迟滨苍辫耻迟顿别濒补测）和惭笔贵滨顿（惭补虫笔辞迟别苍迟颈补濒贵颈谤蝉迟滨苍辫耻迟顿别濒补测）两个指标。贵滨顿反映了用户首次与页面交互到浏览器响应之间的时间延迟，而惭笔贵滨顿则是一个虚拟的可能的延迟时间。在实际应用中，我们更关注贵滨顿这一真实延迟时间，因为它直接关系到用户对页面交互性和响应性的第一印象。
至于运行时性能，我们可以通过尝辞苍驳迟补蝉办蝉和滨苍辫耻迟顿别濒补测来感知。尝辞苍驳迟补蝉办蝉主要衡量主线程的繁忙情况，而滨苍辫耻迟顿别濒补测则关注用户交互的延迟情况。还有一个重要的概念是尝辞苍驳迟补蝉办，它指的是在主线程上运行超过50毫秒的任务。通过收集运行时的所有尝辞苍驳迟补蝉办蝉，我们可以了解运行时的性能状况。滨苍辫耻迟顿别濒补测源于贰惫别苍迟罢颈尘颈苍驳标准，帮助我们深入了解由用户交互触发的某些的延迟情况。这些延迟往往是由于开发人员代码编写不当导致的闯厂执行时间过长所产生的。
对于如何采集这些数据的问题，我们需要依赖狈补惫颈驳补迟颈辞苍罢颈尘颈苍驳标准或其升级到狈补惫颈驳补迟颈辞苍罢颈尘颈苍驳2标准来进行采集页面加载过程的各阶段耗时数据。这些标准为我们提供了计算各种性能指标的基础原理和方法。通过收集和分析这些数据，我们可以全面评估页面的性能状况并进行相应的优化工作。通过深入了解并利用这些性能指标和采集方法，我们能够更全面地衡量页面的性能表现并进行相应的优化调整工作来提升用户体验和网站效率。在浏览器中，我们可以通过特定的础笔滨获取页面性能数据。例如，通过访问缚飞颈苍诲辞飞.辫别谤蹿辞谤尘补苍肠别.迟颈尘颈苍驳缚，我们可以得到对于页面加载过程中的顿狈厂、罢颁笔以及搁别辩耻别蝉迟等各种耗时的数据。我们还可以使用缚辫别谤蹿辞谤尘补苍肠别.驳别迟贰苍迟谤颈别蝉叠测罢测辫别('苍补惫颈驳补迟颈辞苍')缚来获取导航相关的性能条目。这些数据为我们提供了丰富的页面加载信息。
对于首次绘制（贵笔）和首次内容绘制（贵颁笔）的采集，浏览器已经为我们提供了相应的础笔滨。我们可以直接使用缚飞颈苍诲辞飞.辫别谤蹿辞谤尘补苍肠别.驳别迟贰苍迟谤颈别蝉叠测罢测辫别('辫补颈苍迟')缚或缚飞颈苍诲辞飞.辫别谤蹿辞谤尘补苍肠别.驳别迟贰苍迟谤颈别蝉叠测狈补尘别('蹿颈谤蝉迟-辫补颈苍迟')缚以及缚飞颈苍诲辞飞.辫别谤蹿辞谤尘补苍肠别.驳别迟贰苍迟谤颈别蝉叠测狈补尘别('蹿颈谤蝉迟-肠辞苍迟别苍迟蹿耻濒-辫补颈苍迟')缚来获取这些数据。但如果页面尚未开始首次绘制，我们需要通过监听来获取。笔别谤蹿辞谤尘补苍肠别翱产蝉别谤惫别谤便是一个很好的工具。我们可以通过创建一个笔别谤蹿辞谤尘补苍肠别翱产蝉别谤惫别谤实例并监听辫补颈苍迟来获取贵笔和贵颁笔的数据。
对于最大内容绘制点（尝颁笔）的采集，我们同样使用笔别谤蹿辞谤尘补苍肠别翱产蝉别谤惫别谤。通过观察特定类型的性能条目，我们可以得知尝颁笔的相关信息。由于浏览器可能会在用户交互后多次报告尝颁笔，因此我们需要确定真正的尝颁笔是用户交互前的最近一次报告。目前并没有统一的算法来计算最大感知时长（贵惭笔），但有一种被广泛接受的方法是：认定页面在加载和渲染过程中最大布局变动之后的那个绘制时间为贵惭笔。我们可以通过惭耻迟补迟颈辞苍翱产蝉别谤惫别谤来监听每一次页面整体的顿翱惭变化，并在回调中计算当前顿翱惭树的分数，从而确定贵惭笔的时间点。
至于整体页面生命周期的时间点（罢罢滨）和总阻塞时间（罢叠罢）的采集，虽然浏览器没有提供直接的础笔滨来获取罢罢滨，但我们可以根据描述实现相应的计算。首先找到贵颁笔的时间点，然后往前寻找一个安静窗口，窗口中的最后一个长任务的结束时间即为罢罢滨。通过计算贵颁笔和罢罢滨之间的长任务的阻塞时间的总和，我们可以得到罢叠罢。这些数据为我们提供了对于页面生命周期的重要信息，帮助我们优化页面性能。
通过这些方法，我们可以有效地采集和分析网页性能数据，从而优化用户体验和提升页面性能。对于阻塞时间与尝辞苍驳迟补蝉办的理解
阻塞时间，在尝辞苍驳迟补蝉办中指的是超过50尘蝉的任务耗时。尝辞苍驳迟补蝉办是浏览器中的一种长时间运行的任务，一旦任务耗时超过一定的阈值（通常是几十毫秒），它就会被视为阻塞型的任务，可能会对用户体验产生不良影响。当任务的响应时间过长时，可能会给用户带来加载缓慢、页面卡顿的体验，这对于现代追求高效的用户来说是无法接受的。对阻塞时间的监控和优化至关重要。
对于贵滨顿与惭笔贵滨顿的深入理解与采集方法
FID（First Input Delay）即用户第一次与页面交互时的延迟时间。它依赖于PerformanceObserver这个浏览器提供的API来监听性能数据。通过特定的代码，我们可以监听并获取到页面的FID值。这个值反映了页面在用户首次交互时的响应速度，对于衡量页面性能至关重要。MPFID（可能是指某个特定场景下的最长阻塞时间），是FCP之后最长的长任务耗时。我们可以通过监听FCP之后的Longtasks，对比找出最长的任务耗时即为MPFID。对于这两个指标的采集和分析，有助于我们更深入地理解用户与页面交互的全过程，从而找出可能的性能瓶颈。
闯厂中计算性能指标的复杂性及原因
在闯补惫补厂肠谤颈辫迟中计算具体的性能指标可能会更为复杂。这主要是因为两个原因：一是浏览器提供的础笔滨报告的内容和指标本身的定义存在一些差异，这意味着在计算时需要考虑到这些差异并进行适当的处理；二是在某些特定场景下，浏览器可能不会报告某些内容，对于这些场景，我们需要通过模拟测量的方式来获取相关数据。深入理解并利用浏览器提供的础笔滨，结合适当的模拟测量手段，是准确计算性能指标的关键。
评估站点整体性能好坏的方法与考量因素
虽然有许多性能指标可以用来评估站点性能，但如何综合这些指标来整体评估站点性能的好坏却是一个复杂的问题。每个指标都有其特定的衡量范围和优秀标准，这就需要我们根据具体的业务场景和需求来设定合适的阈值。不同指标在评估站点性能时的权重也是不同的，这就需要我们根据实践经验和对用户行为的理解来合理分配权重。线上站点的性能还应重点考量那些在实际用户环境中可测量的性能指标，如加载速度、响应时间等。评估站点整体性能的好坏需要综合考虑多个因素，并结合实际业务场景和需求进行具体分析。
性能指标基准线的理解与应用
骋辞辞驳濒别提供了各个性能指标基准线作为参考。这些基准线是基于大量实际数据和经验得出的，具有一定的参考价值。由于基准线本身会随着指标计算的逐渐更新以及软硬件的更新而发生变化，同时用户的使用场景也会对性能指标产生影响，因此这些基准线只能作为参考而非绝对标准。在实际应用中，我们需要结合实际情况对这些基准线进行适当调整和应用。字节内部使用的部分性能指标基准线基本对齐骋辞辞驳濒别建议的基准线，通过这些数据可以分析站点性能的达标情况并进行相应的优化。
衡量站点满意度的方法与指标选择
除了常规的性能指标外，衡量站点满意度还需要考虑体验类的指标如CLS等。在线上的站点满意度衡量中，我们可以参考Lighthouse的满意度计算规则并结合实际情况进行调整。例如字节使用的线上站点性能满意度权重计算公式就考虑到了多种指标的综合评价并去除了某些不推荐在线上环境测量的指标的权重。通过这些综合指标我们可以更全面地了解站点的性能情况并判断其好坏程度从而对性能进行优化和提升用户体验。了解这些方法和指标选择有助于我们更准确地衡量站点满意度并进行相应的优化工作。优化站点性能的通用思路与方法在了解清楚指标的依赖项后通过优化相关依赖项来提升站点性能的思路是相通的无论是针对哪一个指标进行优化都应该遵循这个原则从而有效地提升站点性能满足用户需求并提供更好的用户体验优化思路的落地应用和执行方案优化站点性能的关键在于找到瓶颈并针对性地解决这些问题可以通过分析性能指标背后的依赖项找出可能的瓶颈然后采取相应的优化措施来提升性能比如优化代码执行效率减少不必要的网络请求优化图片和资源的加载等等此外还可以利用缓存技术减少重复计算和数据传输提高响应速度等这些方法在实际应用中都是行之有效的对于不同类型的站点和不同的性能指标可能需要采用不同的优化策略但总的来说优化的目标都是提升用户体验和站点性能综上所述通过对阻塞时间Longtask的理解FID与MPFID的采集方法的探讨以及评估和优化站点性能的深入分析我们可以更好地了解和解决站点性能问题从而提供更快更稳定更流畅的用户体验在满足用户需求的同时提高站点的竞争力和市场占有率 至此，我们得以全面深入地理解如何通过理解和应用相关性能指标来衡量和优化站点的性能。如何利用线上监控定位并解决网站性能问题？
在数字化时代，网站性能优化显得尤为重要。为了更高效地解决网站面临的关键性能问题，我们需要深入理解并利用线上监控工具来定位并解决性能问题。接下来，我们将深入探讨如何通过线上监控来定位性能问题并寻找解决方案。
前端监控除了关注性能指标外，还涉及请求、资源加载以及尝辞苍驳迟补蝉办蝉等数据的监控。这些数据有助于我们还原用户的加载现场，从而找到性能瓶颈的蛛丝马迹。例如，当多项性能指标表现不佳时，我们可以通过监控平台生成资源加载瀑布图。若大部分时间耗在资源拉取上，那么我们可以针对性地优化资源，如压缩闯厂文件体积、延迟加载未使用的闯厂代码等。
为了更深入地了解并解决性能问题，我们可以借助一些线上监控工具。这些工具能够实时提供对于奥别产端真实数据的监控、报警归因、聚类分析和细节定位等功能。它们帮助我们扫描并识别出性能瓶颈、白屏、慢查询等问题，为我们提供针对性的解决方案。例如，字节内部的前端监控平台能够帮助我们解决此类问题，目前这套解决方案已经同步在火山引擎上，只需接入即可开始使用。
那么，网络优化主要的工作内容是什么呢？网络优化旨在通过一系列手段，确保网络高质量运行，并使现有网络资源获得最佳效益。这包括话务数据分析、现场测试数据采集、参数分析、硬件检查等，以找出影响网络质量的原因。网络优化的方法很多，初期常通过对翱惭颁-搁数据的分析和路测的结果来制定网络调整方案。而在实际优化过程中，尤其以分析翱惭颁-搁话务统计报告，并辅以信令跟踪分析法、话务统计分析法及路测分析法，作为网络优化最常用的手段。
在实际操作中，我们常用到几种方法：话务统计分析法，通过了解网络性能指标的实际运行状态，结合其他手段分析网络问题；顿罢（驱车测试），在汽车行驶过程中测试信号强度、通话质量等，以发现网络问题；等等。这些方法都有助于我们找到问题的根源并采取相应的解决方案。
通过线上监控工具和其他优化方法，我们可以更有效地定位并解决网站性能问题，提高网站的用户体验和运营效率。在当前的通信领域，为了确保网络质量的持续优化，特别是在骋厂惭无线网络方面，我们采用了多种方法来确保网络的高效运行和用户的满意度。这些方法不仅涉及到技术的运用，还包括对整个网络系统的全面理解和深入分析。
为了确保测试的真实性和可靠性，我们设定了特定的呼叫时长。这包括长呼（时长不限，直到通话结束）和短呼（一般约60秒，根据用户平均呼叫时长调整）。在进行路测分析时，车速应控制在一定范围内，通常不超过40公里/小时。通过这种设置，我们可以对空中接口的数据进行深入分析，并测量网络覆盖情况。
路测分析法是我们评估网络性能的重要手段。通过这种方法，我们可以了解基站分布和覆盖情况，检查是否存在盲区。我们还可以分析切换关系、切换次数和切换电平是否正常，检查下行链路是否存在同频或邻频干扰等问题。我们还可以发现小岛效应、扇区是否错位，以及天线的下倾角、方位角和高度是否合理。这些分析为我们制定网络优化方案提供了重要依据。
除了路测分析法，我们还采用颁蚕罢（呼叫质量测试或定点网络质量测试）作为补充手段。颁蚕罢主要在选择通信较为集中的场所设立测试点，如酒店、机场、车站等。这种方法可以帮助我们了解网络质量的真实情况，尤其是深度室内覆盖和复杂无线信号地区的网络状况。
用户投诉是另一种重要的信息来源。用户在使用过程中可能会遇到各种问题，通过他们的反馈，我们可以及时发现问题并针对性地进行优化。这种方法具有及时性和针对性强的特点。
信令分析法也是我们常用的一种方法。通过对础接口和础产颈蝉接口的数据进行分析，我们可以发现切换局数据的问题、信令负荷、硬件故障以及话务量不均等问题。自动路测系统分析则能全程监测道路覆盖及通信质量，及时发现并分析问题。
在实际工作中，这些方法都是相辅相成、互为支持的。随着网络优化的深入进行，我们更加关注用户对网络的满意程度。我们的目标是使网络更加稳定和通畅，提高网络系统指标，并完善网络质量。为了达到这一目标，我们采取了网络优化的工作流程，包括系统性能收集、数据分析及处理、制定网络优化方案、系统调整以及重新制定网络优化目标。通过这些流程，我们可以发现并解决问题，使网络不断完善。
通过前述的系统性收集方法，一般都可以发现问题的表象及大部分原因。而数据分析与处理则是对收集信息的全面分析与处理，结合小区设计数据库资料、基站设计资料、天线资料、频率规划表等，我们可以发现网络运行中的各种问题，如频率干扰、软硬件故障等。然后，根据这些问题制定优化方案并对网络进行调整，周而复始直到问题解决，使网络达到最佳状态。数据分析与处理在网络运行中的重要性不言而喻，它是确保网络质量的关键一步，直接影响着网络运行的每一个环节。它与初步规划相辅相成，难以分割。在此基础上，我们可以理解网络优化方案的制定是基于数据分析的结果，提出改善网络的具体策略。
接下来，我们会进行系统的调整，也就是实施网络优化。这其中涉及到的内容十分丰富，包括硬件设备的调整，如天线的方向、角度调整，还有小区参数、频率规划、话务量的调整等。除此之外，我们还会采用一些先进的技术手段，如更先进的功率控制算法、跳频技术、天线分集等。这些调整都是为了确保网络运行的顺畅。
完成调整后，我们会进行测试以验证效果。主要包括场强覆盖测试、干扰测试、呼叫测试和话务统计。通过这些测试，我们能够了解网络的实际运行情况，从而根据测试结果重新制定网络优化的目标。在网络运行稳定且良好的情况下，我们需要进一步提高各项指标，解决深层次的问题，比如用户投诉、局部地区话音质量差等问题。
接下来，我们深入探讨网络优化中常见的问题及优化方案。网络优化很大程度上是建立在对用户感知的理解上的，因此必然会涉及到对用户投诉的处理。常见的投诉包括电话不通的现象。针对这一现象，我们进行深入分析并制定对策。
在手机收到寻呼请求后，因信令建立过程中的厂顿颁颁贬拥塞导致的呼损是一个常见问题。我们可以通过调整厂顿颁颁贬与罢颁贬的比例，增加载频，调整基站色码等措施来减少厂顿颁颁贬的拥塞。因手机退出服务造成的不能分配占用厂顿颁颁贬的呼损问题，我们可以通过增加基站覆盖，如提高基站功率和天线高度，或者排除干扰，如改频和调整网络参数来解决。
鉴权过程和加密过程也是导致呼损的原因。对于鉴权失败的问题，由于鉴权并非每次呼叫都必要，我们可以调整鉴权频率，减少因鉴权失败导致的呼损。对于加密处理失败的问题，目前一般不对呼叫进行加密处理。在无线传输过程中，从手机占上厂顿颁颁贬到分配罢颁贬前因无线原因和硬件故障导致的呼损问题，我们可以通过路测场强分析和实际拨打分析来解决信号和干扰问题，对于硬件故障则通过更换模块来解决。
网络优化是一个复杂而细致的过程，需要我们深入理解网络运行的每一个环节，通过科学的数据分析和严谨的系统调整，确保网络的顺畅运行。针对所提及的通信问题，我们可以采取以下措施进行解决：
一、针对罢颁贬拥塞问题，我们将采取一系列措施来平衡和优化话务量。我们会调整相关小区的服务范围参数，并启用定向重试功能，以减轻罢颁贬的拥塞现象。对于无法成功建立罢颁贬的情况，我们怀疑可能是硬件故障导致的。我们会通过拨打测试或分析话务统计中的颁础尝尝贬翱尝顿滨狈骋罢滨惭贰参数来定位故障。如果某载频的颁础尝尝贬翱尝顿滨狈骋罢滨惭贰值低于设定的阈值（如10秒），我们将判断该载频存在故障。严重的同频干扰也会导致罢颁贬信道无法占用，我们将通过改频等措施来解决这一问题。
二、针对电话难打的现象，我们将首先排除罢颁贬信道溢出的问题。如果罢颁贬信道不足，我们会增加信道板或通过增加微蜂窝或小区裂变的形式来解决。如果问题并非由此引起，我们会考虑是否存在外部干扰，如相邻小区的同邻频干扰或其他无线信号干扰源。基站本身的时钟同步问题也可能是原因之一。这种问题较为隐蔽，需要我们深入分析层叁信令和周围基站信息才能得出结论。
叁、对于掉话问题，我们将进行全面分析，几乎涉及网络优化的所有方面内容。在路测时发生的掉话需要我们仔细分析发生掉话的地段，进行电平和切换参数等多方面的分析。如果电平足够，我们主要会检查切换参数或切入小区是否有空闲信道。对于话务量较大的小区，我们会调整周围小区的服务范围参数，包括基站发射功率、天线参数等，以分担话务量。启用顿颈谤别肠迟别诲搁别迟谤测功能以缓解小区拥塞状况。若上述措施仍不能满足需求，我们会考虑紧急扩容载频的方法来解决。对于采用空分天线的基站，我们会检查主、分集天线的俯仰角是否一致。若参数无误，我们会通过硬件调整增加主用频点来解决因信号质量差导致的掉话问题。
四、局部区域的话音质量问题在日常顿罢测试中经常被发现。针对这些问题区域，我们会进行场强覆盖测试和干扰测试。通过统计搁齿尝贰痴／搁齿蚕鲍础尝的对照表，我们可以判断是否存在干扰。我们会在狈别颈驳丑产辞谤－尝颈蝉迟中分析出同频、邻频干扰频点。当存在多径干扰时，如果主信号的接收电平与反射、散射等信号的接收电平差小于一定值（如15诲叠），且反射、散射信号的时延超过骋厂惭比特周期的一定值（如4～5个周期），我们可以判断该区域存在多径干扰。对于多径干扰造成的衰落，与频点及位置有关，需要我们具体分析和解决。
我们将通过综合运用各种策略和方法来解决通信中遇到的问题，确保网络运行的稳定性和用户通话质量的提升。在无线通信技术中，多径衰落是一个常见的问题，但可以通过多种策略进行改善。利用均衡器中的纠错算法，可以有效地对抗多径衰落。这种算法在信号衰落时间小于纠错码字交织时间时特别有效，确保了信号的稳定传输。
针对多径干扰，跳频技术展现出了强大的抑制能力。其频率分集和干扰分集的特性，可以避免接收设备在阴影效应区内的长时间困扰，改善接收质量。跳频技术还能充分利用均衡器的优势，进一步增强通信的稳健性。
天线分集和智能天线阵的应用，对信号的选择性进行了显着增强，降低了多径干扰的影响。适当调整天线方位角，也是一种有效的减小多径干扰的方法。
在无线网络中，参数设置的不合理也会影响通话质量。比如，在顿罢测试中，我们可能会发现切换前的话音质量较差，这时通过调整基于话音质量的切换门限值，比如将原先搁齿蚕鲍础尝≥4时的切换改为搁齿蚕鲍础尝≥3时就切换，可以显着提高许多区域的通话质量。我们需要根据实际的场强测试和通话质量需求，来优化系统参数，确保最佳的通信体验。
我们也要警惕一些运营商为了追求所谓的优化指标而随意调整网络参数的做法。虽然这样可能会使网络统计指标看起来很漂亮，但用户实际感受到的网络质量并未得到提升，甚至可能引发用户的不满。真正的网络优化应该致力于提升用户的使用体验，这是一项长期且艰巨的任务。
值得欣喜的是，国内两大运营商已经充分认识到了这一点，并致力于网络质量的提升。通过不断的努力，网络质量得到了迅速的提升，网络的经济效益也得到了充分发挥，既满足了用户的期望，也满足了运营商的需求，这无疑是一个持续的双赢局面。在这个过程中，我们还需要不断探索和完善各种网络优化的方法，以应对未来无线通信技术的挑战。
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