之前写了一篇文章 《面试官上来就问：如何实现 H5 秒开？》，聊到了如何根据分类思维来梳理性能优化方案，反响还不错。
于是，我计划输出「前端首屏优化」专栏系列，从不同角度聊聊首屏优化实践，包括且不限于防劣化、工程体系、端能力等，欢迎关注 ✨✨。
作为专栏的第一篇，本文将从客户端角度，聊聊如何借助端能力优化前端首屏加载速度。除了方案介绍，本文还会提供数据收益、注意事项、开发成本等，以帮助大家更好的评估实现优先级，选择合适业务的方案。
本文主要是经验和原理之谈，不涉及客户端代码实现，比较适合想开拓视野的前端领域读者。
上图为通用的页面加载链路， 利用分类思维，对该流程进行简化、前置、拆分，得到如下客户端优化方案：
以上是 8 种常见的优化手段，实际项目中不一定都用上，并且优化手段也不止这些。
下面，我将进一步介绍这些方案。
与浏览器不同，App 打开 H5 页面的第一步并不是建立页面请求连接，而是初始化 Webview。
初始化 Webview 包括创建 Webview 实例，对于 App 冷启后的首次 Webview 初始化，还需要初始化浏览器内核。
因此，对于冷启或者全新安装的 App ，首次初始化 Webview 耗时相对较长，大概在数百 ms ；而二次打开就较快了，大概在数十 ms。
| 首次打开 Webview 耗时 | 二次打开 Webview 耗时 |
|---|---|
| 数百ms | 数十ms |
PS：具体数据与用户设备有关，经验值大致如上
容器启动优化的目标就是将初始化的这段时间省去，常用的解决方案是容器预建。
1️⃣ 容器预建
提前创建 Webview 容器，当需要加载页面的时候就可以直接使用，省去容器初始化时间（数十ms~数百ms）。
提前创建 Webview 容器，需要注意创建时机和创建个数。
创建时机：闲时创建。Webview 只能在主线程创建，但又不能阻碍主流程，因此需要在 IdleHandler 时机处理。与前端的 requestIdleCallback 、React Scheduler 概念相似。
创建个数：一般仅创建一个，当预创建的 Webview 容器被使用后，再重新预创建（考虑内存状态）。
此外，结合线程池的概念，可以对容器进行复用，页面销毁并不回收 Webview 容器，而是继续常驻（考虑内存状态）。
容器启动后，客户端将发起页面请求并加载资源。
根据页面的复杂度，这一阶段耗时大概在几十毫秒到数秒之间。
常用的优化手段包括：
网络建连优化：优化网络连接，让解析更快、链路更短
资源离线化：使用本地资源，直接省去网络请求
资源分级下发：根据机型信息差异化分发离线包，减少包体积
资源预加载：在当前页面空闲状态加载下一页面资源
2️⃣ 网络建连优化
利用 DNS 预解析以及 DNS 缓存，让请求解析更快。
利用 CDN、域名智能调度等方案，自动选择链路较短的服务。
根据经验，这块的优化能够节省数十 ms 到数百 ms 不等。
另外，网络建连优化并不单针对 H5 处理，而是对整个客户端请求都有收益，但需要有相应的基建配合。
3️⃣ 资源离线化
资源离线化，即将 H5 资源提前下载（或内置）到 App 中。这样加载资源时就可以通过 App 内部的请求拦截机制转发本地资源，避免网络请求。
优化后，可以显著降低 「资源加载」 这个环节的耗时，减少白屏时间，一般不超过 100ms（仅剩资源解析和本地 I/O 耗时），不再受弱网限制。
不过，要实施一整套完整的离线化方案，需要考虑的点较多：
更新策略： 紧急更新、轮询更新、冷启更新
动态差分： bsdiff 算法，获取不同版本离线包的差异
签名校验： 校验资源是否被篡改
在线 CDN：离线资源未找到的情况下使用 CDN 资源兜底
...
此外，还需注意 「HTML 是否应该放入离线包」的问题，是选择更好的性能还是更好的更新速度。
4️⃣ 资源分级下发
分级下发指的是根据用户设备信息（机型、系统等）下发不同的资源包，尽可能减少资源请求大小。即可以作用于离线包，也可以作用于在线 CDN（边缘计算）。根据业务经验，每减小 100 KB 体积，约带来 50 ms 的收益。
要实现资源分级下发，往往还需要前端打包配合改造。
举个例子：
静态资源分级：相对低端的机型，内存以及分辨率并不高，那么页面中的图片就没有必要使用三倍图了。在前端打包的时候，对图片进行不同等级的分级压缩（参考 sharp[5] 工具），得到多种版本产物。
业务代码分级：除了资源外，还有一种极致优化，如果业务针对操作系统做了较多的适配代码，那么可以在打包的时候，编写打包插件，抽分得到两份不含系统兼容逻辑的产物。
根据系统版本获取相应系统的资源，这个好理解。但是机型这个怎么评估中高低端？
其实也很简单，建立机型库，维护机型评分。不同业务可以根据评分、系统版本等设定自己的中高低端机型范围。
针对某些机型的特殊情况，还可以建立一套白名单和黑名单机制。
这样，在客户端发起离线包资源请求的时候，带上机型信息，离线包平台/ CDN 服务就可以计算得到合适的资源包了。
需要注意的是，随着网络速度逐渐变快，该方案的性能收益越来越小。
但除了性能收益外，分级下发还有两个优势：
节省带宽：离线包下发用到的带宽也是要钱的
优化 内存：中低端机使用较小的图片，可以避免内存溢出。
5️⃣ 资源预加载
资源预加载指的是，在当前页面提前缓存下一个页面的资源。
在浏览器上，我们可以使用 Prefetch[6] 实现这个效果，浏览器会在空闲时间下载指定的资源。
<link rel="prefetch" href="/images/big.jpeg" />该方案针对多页面有效。但在移动端上，我们通常不会选择 MPA （多页面），而是打开多个 Webview ，或者原生和 Webview 互相跳转。
因此，要想实现资源预加载，就得借助客户端能力： 在上一个页面（原生或者 Webview）调用 JSB ，传递需要预加载的资源地址，由客户端内部进行请求和缓存。
在实现细节上，还要做到请求复用。即在资源请求过程中，若发生页面跳转，则继续未完成的目标请求而不是重新创建。
你看，这像不像一道面试题 —— 「使用 Promise 实现请求复用」
此外，要实施资源 预加载还需要关注 3 个事：
预加载时机：需要在空闲状态进行，避免和主逻辑竞争资源。
预加载内容：一般由服务端下发，涉及三端配合（移动端、前端、服务端）。
转换率收益：预加载会带来更高的资源带宽成本。如果前置页面到目标页面转化率只有 10%，那么请求数量会放大 10 倍，造成带宽成本浪费。
基于以上原因，资源预加载的使用场景往往有限，不是所有页面都适用。
相比原生页面的提前编译/静态编译（AOT），JS 的动态编译（JIT）性能相对较差。在低端机上，这个差异更为明显。
因此，若要优化代码执行效率，有一个解决方案是 JS 代码 AOT 化。个人水平有限，不敢多说，提供两篇文章供拓展学习：
TypeScript/JavaScript低成本静态编译AOT的探索
V8 JS AOT化的探索与实践
此外，由于业务的动态性，不可能所有 JS 代码都走静态编译。
一个思路是，采用原生渲染或自绘制，首屏代码走 AOT，基于原生能力执行；后续业务逻辑代码走 JIT ，基于 JS Runtime 执行；两者通过 JSBridge 通信。
要完成这套工作，需要开发构建工具、渲染引擎等一系列套件，事实上已经脱离纯前端生态，因此，我并不打算将其列为前端首屏优化手段。
各大厂应该也有类似的框架，比如字节的 Lynx ，这里有一篇介绍文章：Lynx：来自字节跳动的高性能跨端框架。从个人使用经验上看，对首屏性能提升确实蛮大的，结合其他优化方案基本能做到首屏直出，与原生无异。
前面环节执行完毕，此时已经得到一个骨架页面，待数据填充。
接下来就是数据获取部分，页面数据通过主接口获取，耗时在数百毫秒到数秒不等，和数据量、网络、服务链路有关。
要对这个环节进行优化，通常有两种手段：
数据预取：提前获取
数据缓存：优先使用旧数据
6️⃣ 数据预取
数据预取指的是将数据获取时机前置，通常是与 Webview 初始化并行，并由客户端发起数据请求。
优化后，原来的数据获取阶段不再额外发起请求，而是复用客户端请求结果。如果请求还未拿到结果，则继续等待。
实际上前端无需额外处理，正常前端发起的请求也是走的 JSBridge ，统一由客户端在内部处理即可。
那客户端如何知晓请求参数？业界常用方案有以下三种：
scheme 参数配置：将数据请求信息编码后放到 webview scheme 指定参数中
json 文件配置：数据请求信息采用 JSON 维护，文件地址可以基于 scheme 参数配置，也可以约定固定地址，比如 https://页面路径/prefetch.json
worker 运行时方案：前端编写 JS 函数并单独打包文件，客户端额外启动轻量级 JS 引擎（比如 tabris(j2v8)、quickjs）运行该文件。文件地址可以基于配置也可以基于约定。
方案对比如下：
PS：大多数情况下，使用 json 方案即可，成本低，收益高
7️⃣ 数据缓存
这个应该很好理解，将页面数据存入缓存；下次进入页面，优先使用缓存数据，同时发起请求以待后续页面更新。
需要注意的是，不是所有数据都适合缓存。
对于敏感数据、可能对用户造成较大误解的，不建议缓存，比如积分、金币、红包、金额等与钱有关的数据。
其他相对次要的数据，可以使用缓存，比如收藏记录、粉丝数数据等。
是否缓存依业务而定，没有严格的划分标准。
此外，数据缓存还应该设定缓存时效，避免数据差异过大。建议缓存一小时，具体可以根据业务决定。
获取到数据后，最后一步就是绘制渲染了，对应的是 LCP 这个数据指标。
严格来说，前面的资源加载和代码执行阶段也有页面渲染行为，但更多以页面骨架展现为主，对应 FP、FCP、FMP 等数据指标。
要对这个阶段进行优化，业界常见的方案是预渲染，即在上一个页面的空闲状态，提前渲染页面。
关于预渲染的实现，主要分为两种：
Webview 完全预渲染：额外启动 Webview 容器并完整地加载页面。对性能影响较大，较少使用。
NSR（Native Side Render）：利用客户端原生做 SSR。核心思路是利用客户端启动一个 JS 引擎，执行数据请求 + HTML 文档输出，并将结果缓存。在后续的页面加载过程中，直接渲染 HTML 文档，并做 hydrate （水合）处理。
NSR 方案相比 Webview 预加载方案更轻量，对系统内存影响较小。本节着重讲第二种 -- NSR。
8️⃣ 预渲染 NSR
GMTC 2019 全球大前端技术上 UC 团队提到了该方案，详见 0.3s完成渲染！UC信息流正文“闪开”优化实践\_GMTC\_庞锦贵_InfoQ精选文章
在上一个页面的空闲状态，客户端进行 NSR 处理，提前请求数据、输出 HTML 文档并缓存。
后续加载页面，直接渲染内存中的 HTML 文档，并做 hydrate （水合）处理。
使用该方案后，平均能够提升数百ms，对 FCP 数据指标的收益较大。同时相比 SSR 方案，对服务端的压力较小。
然而，要实施 NSR 还需关注这 5 个问题：
能力限制：由于跑在 JS 引擎上，会缺失 window/document 等运行时变量，因此需要做 mock 处理，同 SSR。此外，还需关注外部 npm 包的表现，避免直出报错导致白屏。
转化率问题：预渲染需要在前置页面执行，会带来更高的服务端接口负载。如果前置页面到目标页面转化率只有10%，那么请求数量会放大10倍（比如原先只有 10 次用户请求，结果请求了100 次），造成带宽成本浪费和服务端压力。
强依赖客户端和前置页面：需要改造前置页面，通过 jsb 去告知客户端做预渲染。
数据时效性问题：由于缓存机制，首屏页面不是最新数据。若页面对时效性要求较高，则不适合使用。
访问间隔问题：若前置页面很快就进入目标页面，则不推荐使用，会导致 NSR 命中率过低
如果还未建设任何客户端优化方案，建议优先考虑容器预建、资源离线化、数据预取，能够取得不错的效果。
本文主要是经验之谈，里面的许多方案通常还需要借助公司基建协助支撑。
由于个人水平有限，如果文章中存在错漏或者不理解的地方，欢迎评论指出，共同进步。如果还有什么其他客户端优化方案，也欢迎评论区补充~
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