前端面试题：如何做性能优化？

#头条创作挑战赛#

前端面试最常见但是也最不好回答的一个问题：如何做性能优化？

为什么？

题目问得很宽泛：性能+优化（具体什么性能？渲染展示、加载、服务器响应？优化的手段和方式很多，开发的全链路和各个阶段都可以涉及）。

因此，这个问题既能考察出面试者的技术广度，也可以考察出面试者的技术深度来。

那么本文将尝试尽可能宽泛和深入的来回答下这个问题。

性能优化要做什么？

首先，需要确定当前的业务场景和系统架构。

业务场景，例如电商详情页面、交易付款页面；面试视频页面；直播页面等等。

系统架构，例如手机app、移动站点、PC站点等等。

抽象来说，可以分成：

• 客户端：手机App或者页面
• 网络层：CDN、HTTP/HTTPS、RPC、网关服务等
• 服务端：Java、Node.js、PHP等服务器
• 数据层：Redis、MongoDB、MySql等

对客户端进行性能优化：

• 原生应用
• Hybrid应用
• HTML页面

原生应用性能优化：

启动时间过长：

应用启动时间是用户体验的重要指标，如果启动时间过长，会让用户感觉应用响应较慢。优化建议：

• 减少启动时的初始化工作，只加载必要的资源。
• 使用冷启动和热启动时的差异，优先加载核心功能和界面。
• 考虑使用启动画面来给用户一个即时的反馈。

卡顿和掉帧：

当应用界面出现卡顿或掉帧，用户会感到操作不流畅。优化建议：

• 将耗时操作放到后台线程执行，避免主线程阻塞。
• 使用硬件加速和动画优化来提高界面绘制性能。
• 减少不必要的布局和绘制操作。

内存泄漏：

内存泄漏会导致应用占用过多内存，可能引起应用崩溃或被系统终止。优化建议：

• 定期检查和释放不再使用的对象和资源。
• 使用内存分析工具来定位内存泄漏问题。

过度绘制：

过度绘制是指在每一帧中进行多余的绘制操作，浪费了系统资源。优化建议：

• 使用Hierarchy Viewer工具来检查视图层次结构，避免重叠绘制。
• 优化布局和绘制操作，减少不必要的绘制。

网络性能问题：

网络请求过多或网络请求过慢会影响应用的性能和用户体验。优化建议：

• 合并多个网络请求为一个，减少请求次数。
• 使用缓存技术，减少重复的网络请求。
• 使用GZIP等压缩技术来减小网络传输数据量。

电量消耗过高：

应用的电量消耗是用户关注的一个重点。优化建议：

• 减少后台任务和定时任务的频率和耗时。
• 使用Doze模式和应用待机来降低应用在后台的能耗。

资源浪费：

使用过多的资源会占用设备存储和带宽。优化建议：

• 压缩图片和音频资源，减小应用安装包的大小。
• 使用WebP格式代替PNG或JPEG格式的图片，可以减少图片大小。

Hybrid应用性能优化：

Hybrid应用是指同时使用Web技术（HTML、CSS、JavaScript等）和原生代码（通常是通过WebView或类似组件加载Web页面）开发的移动应用。性能优化对于Hybrid应用尤为重要，因为它们需要在Web视图和原生代码之间进行交互，同时需要处理两种不同的技术栈。以下是针对Hybrid应用的性能优化建议：

1. 减少HTTP请求： Hybrid应用通常依赖于远程加载的Web资源，减少HTTP请求可以加快加载速度。将CSS和JavaScript文件进行合并和压缩，减小文件体积，同时使用缓存策略，减少重复请求。
2. 优化Web视图性能： 在Web视图中，避免使用过多的动画效果和复杂的CSS样式，因为它们可能导致性能下降。使用硬件加速来提高动画性能，避免频繁的重绘和重排操作。
3. 使用本地组件：在Hybrid应用中，尽量使用原生组件代替Web视图，因为原生组件通常比WebView更高效。例如，可以使用原生的滚动视图、列表视图等来替代Web中的滚动容器。
4. 懒加载和预加载：对于Hybrid应用，可以使用懒加载和预加载技术来优化页面加载速度。懒加载是指延迟加载某些资源，直到用户需要访问它们，而预加载是指提前加载下一个页面的资源，以便在用户切换时能够更快地展示。
5. 避免内存泄漏：在Hybrid应用中，特别需要注意内存泄漏问题。及时释放不再使用的JavaScript对象和原生组件引用，避免造成内存泄漏。
6. 使用WebView缓存： 合理配置WebView的缓存策略，可以减少对远程资源的重复请求，提高页面加载速度。
7. 优化JavaScript性能：JavaScript是Hybrid应用的核心，优化JavaScript性能非常重要。避免使用过多的全局变量，减少不必要的DOM操作，优化JavaScript的算法和循环，使用事件委托等技术来优化性能。
8. 合理使用本地存储：Hybrid应用可以使用本地存储（如localStorage）来缓存数据，但要注意不要存储过多的数据，以免影响应用性能和设备存储空间。
9. 利用WebView和原生通信：在WebView和原生代码之间建立高效的通信机制，避免频繁的数据传递和转换，提高应用的响应速度。
10. 定期检查性能：对Hybrid应用进行性能测试和监测是保持应用性能的好方法。使用性能分析工具来检查性能瓶颈，并根据结果进行优化。

网络层优化：

1. 减少网络请求次数： 尽量合并多个请求为一个，减少网络请求的次数。使用资源合并和压缩，将多个资源文件（如CSS、JavaScript）合并为一个，减少请求次数。
2. 缓存策略： 合理设置缓存策略，对于不经常变化的资源，使用合适的缓存过期时间，避免重复的网络请求。对于需要经常更新的资源，可以使用版本号或时间戳来确保客户端获取到最新的资源。
3. 使用CDN加速： 使用内容分发网络（CDN）可以将静态资源分布到全球多个服务器节点，加速资源的传输和加载速度。
4. 异步加载： 使用异步加载来提高页面加载速度，尤其是对于非关键资源，可以在页面加载完成后再进行加载，而不会影响页面的渲染和交互。
5. 压缩数据： 使用GZIP等压缩技术来减小网络传输的数据量，加快数据的传输速度。
6. 避免重复请求： 在应用中，尽量避免重复请求相同的数据，可以通过缓存、本地存储或全局变量来避免重复请求。
7. 优化网络请求： 合理设计网络请求，避免不必要的数据传输和处理。使用GET请求来获取数据，使用POST请求来提交数据。
8. 使用HTTP/2协议： HTTP/2协议支持多路复用和头部压缩等功能，可以提高网络传输的效率。
9. 处理超时和错误： 对网络请求进行超时设置和错误处理，避免长时间等待和无响应的情况。
10. 分批加载： 对于大量数据的加载，可以使用分批加载的方式，逐步加载数据，而不是一次性加载所有数据。
11. 移动端优化： 对于移动端应用，尽量减小数据量和请求次数，因为移动网络条件可能不稳定和较慢。
12. 性能监控和分析： 使用性能监控工具来分析网络请求的性能指标，定位性能瓶颈，并根据结果进行优化。

服务端优化：

1. 数据库优化： 合理设计数据库表结构和索引，优化复杂查询语句，使用数据库缓存技术，减少数据库访问次数和查询开销。
2. 缓存技术： 使用缓存来存储常用的数据或计算结果，减少对数据库或外部接口的重复请求。可以使用内存缓存（如Redis、Memcached）或分布式缓存来提高性能。
3. 异步处理： 将耗时的操作和后台任务放入消息队列或异步任务中处理，减少请求响应时间。
4. 负载均衡： 使用负载均衡技术将请求分散到多个服务器上，确保每台服务器的负载均衡，提高系统的可扩展性和容错性。
5. 并发处理： 使用多线程、多进程或异步处理来支持并发请求，充分利用多核处理器和资源，提高系统的吞吐量和并发能力。
6. 数据库连接池： 使用数据库连接池来管理数据库连接，避免频繁地创建和销毁连接，提高数据库访问的效率。
7. 代码优化： 优化代码逻辑，减少不必要的计算和循环，避免过度的嵌套和复杂的条件判断。
8. 资源合并和压缩： 将多个资源文件（如CSS、JavaScript）合并为一个，减少网络请求次数，同时对静态资源进行压缩，减小文件体积。
9. 定期清理和优化数据库： 定期清理无用数据，进行数据库索引优化和碎片整理，保持数据库的健康状态。
10. 使用CDN加速： 使用内容分发网络（CDN）来分发静态资源，减少服务器的负载和加快资源传输速度。
11. 请求合并： 将多个小请求合并为一个大请求，减少网络请求的次数。
12. 服务拆分： 将大型服务拆分成小的微服务，按需启动和部署，提高系统的灵活性和可维护性。
13. 使用缓存代理： 使用缓存代理服务器，将部分请求直接由缓存返回，减少对后端服务的压力。
14. 监控和分析： 使用性能监控工具来监控系统的性能指标，定位性能瓶颈，并根据结果进行优化。

数据层优化：

1. 合理设计数据库表结构： 对于关系型数据库，合理设计表结构可以提高查询效率。使用适当的数据类型和索引来优化数据库查询。
2. 使用缓存： 对于频繁读取的数据，可以使用缓存来减少数据库查询次数，提高读取性能。可以使用内存缓存（如Redis、Memcached）或分布式缓存来存储常用的数据。
3. 分库分表： 对于大型数据量的数据库，可以考虑将数据进行分库分表，将数据分散存储在多个数据库中，提高数据库读写性能。
4. 异步处理： 对于耗时的数据处理操作，可以使用异步处理或消息队列来减少用户请求的响应时间。
5. 批量处理： 对于大量数据的处理，可以使用批量处理方式，而不是逐条处理数据，减少数据库事务和IO操作的开销。
6. 数据压缩： 对于大量的文本数据或日志数据，可以使用数据压缩技术减小存储空间和网络传输数据量。
7. 定期清理： 定期清理无用的数据，减少数据库存储空间占用。
8. 使用索引： 在数据库中使用合适的索引可以提高查询效率，加快数据检索速度。
9. 冗余数据： 对于频繁查询的数据，可以在多个位置进行冗余存储，减少查询的复杂度。
10. 数据预处理： 对于常用的查询，可以在数据插入或更新时进行预处理，以减少查询时的计算开销。
11. 分级存储： 对于历史数据或不常访问的数据，可以将其存储在低成本的存储介质中，以减少高成本存储的负担。
12. 使用NoSQL数据库： 根据应用场景选择合适的数据库类型，对于复杂的查询和海量数据的存储，NoSQL数据库可能更适合。
13. 压缩和序列化： 在数据传输过程中，可以使用压缩和序列化技术来减小数据传输量，提高数据传输效率。
14. 使用缓存代理： 对于一些经常请求的数据，可以使用缓存代理服务器，直接返回缓存数据，减少后端服务器的负载。

总结

可以看到，上面很多内容是可以通用的，例如减少请求、使用缓存。但是具体到每一层的具体措施又不一样。因此，性能优化问题可以很好地考察技术深度和广度。具体到面试过程中，我们可以先分类总结出一些优化技巧，再加以细节的补充和完善。面试官希望能通过这个题目对面试者的技术能力有一个大概的把握，这也是这道题目最大的意义。

性能优化严格来说是没有终点的。所以我们在回答的时候，如果面试官问到了一些具体的优化指标，我们需要给出一些对比的数据，例如优化前页面加载时间xx秒，优化后加载时间xx秒。优化前单机QPSxx，优化后单机QPSxx。