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天猫双11前端分享系列(五):解密2015狂欢城 #29

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maisui99 opened this issue Dec 2, 2015 · 0 comments
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天猫双11前端分享系列(五):解密2015狂欢城 #29

maisui99 opened this issue Dec 2, 2015 · 0 comments

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maisui99 commented Dec 2, 2015

截图

性能

Canvas Cache

Canvas Cache就是使用一个额外的Canvas来保存已经绘制过的内容,下一次使用的时候直接从这个Canvas上读取,这样就可以大大减少Canvas的绘制次数,例如原先首屏绘制次数约为75左右,使用cache后的次数约为28,减少了62.67%,在三四环会更明显,因为没有动画,所有内容都可以cache。

实测设备越低端性能提升越明显,下面是一个页面在不同平台下的消耗时间对比:

设备 不使用cache 使用cache 比值
PC 16ms 14ms 87.5%
Moto X 75ms 56ms 74.67%
Moto G 246ms 127ms 51.62%
iPhone5 170ms 45ms 26.47%

从结果看效果还是很明显的,而且这个只是缓存了6次绘制的结果,实际使用中会缓存个数约为50左右,效果会更明显。

一开始使用一个Canvas直接缓存所有内容,后来发现Canvas大小是有限制的,然后就实现了一个自动切片成多个Canvas Cache的方案,这套cache方案后面会集成到Hilo中。

Hilo 定制优化

针对Canvas的最主要优化方案就是尽量减少Canvas API的调用,在对狂欢城做了大量profile后,发现Hilo中每次drawImage都会调用ctx.save();ctx.translate(x, y);ctx.drawImage(...);ctx.restore();,这里Hilo主要是为了保证在所有情况(例如缩放,旋转等)下均不出错,所以才这样处理,但是再狂欢城中并不需要做旋转等复杂的变换,所以将这里的绘制直接改为使用ctx.drawImage来实现。这样可以节省大量运行时间,因为在狂欢城基本上全是图片!

实测性能提升非常明显,下面是消耗时间对比:

设备 优化前 优化后 比值
PC 30ms 15ms 50%
Moto X 138ms 76ms 55.07%
Moto G 435ms 216ms 49.66%
iPhone5 225ms 152ms 67.56%

视窗内渲染,懒加载及加载限流

  • 视窗内渲染,就是只渲染可视区域的元素,以减少绘制消耗
  • 懒加载,就是图片资源一开始是不加载的,在用户滚动到附近区域的时候才加载,减少网络请求
  • 加载限流,由于使用懒加载机制,当用户快速滑动到比较远的区域时,会瞬间触发大量资源的加载,这个时候会发现页面变得非常卡,加载完成后变好了,所以就使用了限流的方案,限制同时只能加载4个图片,并实时调整加载顺序,优先加载用户当前可见区域的图片

地皮拼合绘制场景

  • 使用地皮拼合的方案减少了很多图片资源,因为大量图片是重用的
  • 由于图片的内存占用是根据图片尺寸转换为2的N次方,然后计算大小,所以图片尺寸越大占用内存可能导致指数级增长,狂欢城中的图片都是小图(地图区块都是256以下,其他基本上也是512以下),所以内存占用上会小很多

低端设备降级

在低端设备上使用1倍图片,减少内存占用,并且不显示动画。

开发效率

  • 前期开发了一个地图编辑器,用于编辑地图,因为地图布局变化过好几次,有了这个还是节省了很多时间的
  • PC & 无线大量逻辑共用,大大减少了开发成本。
  • 自动化,因为在PC和无线都有高清(2倍)和普通两种方案,所以图片总共会有4种尺寸,而大部分图片都是一样的,这样如果让设计师导出4种尺寸的话,将会是巨大的工作量,而且要更换素材(很频繁)也会发现很麻烦。所以写了一个自动处理图片的gulp任务,可以自动生成多种尺寸的图片,然后压缩、上传到cdn,最后生成一个imgs.js的文件,使用只需要依赖这个js,然后以原始文件名引用即可,非常方便快捷,大大减少了维护大量图片的工作量。
  • 同样less中的图片也是使用上面的自动化的结果进行转换的,使用方式很简单background-image: cdn-url('island-brand-bg-pc.png');这样最后会变成background-image: url('//gw.alicdn.com/tfscom/TB1urfGKXXXXXXBaXXX_pYDSXXX-937-595.png');,这样写less的时候就不需要关心图片地址问题,图片上传问题,图片压缩等问题。

感悟

  • 自动化是好东西,能大大减少工作量

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