使用 Lighthouse 持续优化你的 Web 性能

2022-03-27 约 2221 字预计阅读 5 分钟

https://cdn.staticaly.com/gh/guzhongren/data-hosting@main/Tools/Lighthouse/Lighthouse-Chrome-DevTools.47rhl099s9c0.webp

性能是留住用户的关键，性能直接影响公司的命运。 – Pinterest

介绍

互联网发展至今，网页性能始终是一个重要的问题, 各大互联网公司都在不遗余力的优化自己的 Web 页面，为的就是更快的让用户更快的看到用户想看到的内容。

互联网在近几十年的发展过程中，度量 Web 性能各个指标、术语已经稳定了，各个产品的度量方式都趋于一致。

BBC 发现其网站的加载时间每增加 1 秒，便会多失去 10% 的用户。 DoubleClick by Google 发现，如果页面加载时间超过 3 秒，53% 的移动网站访问活动将遭到抛弃。 DoubleClick by Google 研究表明，与加载时间约为四倍（19 秒）的网站相比，加载时间在 5 秒以内的网站会话加长 70%、跳出率下降 35%、广告可见率上升 25%。 Mobify 的首页加载时间每减少 100 毫秒，基于会话的转化率增加 1.11%，年均收入增长近 380,000 美元。 AutoAnything 的页面加载时间减少一半后，其销售额提升 12-13%。可见，Web 页面的性能在现今万物互联的时代有多重要。

Web 性能在度量方面存在的问题

不可本地运行，以尽可能早地发现性能问题

很多工具都不可以在本地运行；如果 Web 性能测试工具可以在本地运行，开发人员可以更早地发现问题，并尽可能早的在本地解决，避免了在 CI 上跑了一会了才发现问题，在 CI/CD 的敏捷开发过程中这样可以节省很多时间，提高生产效率。Web 性能测试左移 必定为 Web 产品性能带来更多好处，甚至为公司带来更多盈利。

不能持续度量性能指标

目前市场上 Web 性能度量的产品大多都是 Sass 产品，使用其产品我们只能得到一个运行完性能测试的可视化结果页面，但是不能持续的记录 Web 网页性能的改进记录，不能很好的量化一个 Web 产品性能的生命周期。当然也有实现历史记录的 Web 性能测试工具，例如 treo。

费用

开源免费的 Web 性能测试工具有不少，但是用起来可能没有那么爽；如果需要更多的特性，如持续记录 Web 网页性能，一般只有商业产品会支持，而且收费还不低。

CI 集成困难

如前面所说，很多工具要么是本地不能运行，要么就是 Sass 产品，不能很好的与 Pipeline 集成，导致 Web 性能结果反馈周期长、工程效率低等问题。

Lighthouse

Lighthouse 是一个开源的、自动化的工具，用以提高网页质量。你可以在任何网页上运行它，公开的或需要认证的。它对性能、可访问性、渐进式web应用程序、SEO 等进行审计。你可以在 Chrome DevTools、命令行甚至是 Node 模块中运行 Lighthouse。向 Lighthouse 提供一个要审计的 URL，它会对页面运行一系列审计，随即会生成一个关于页面运行情况的报告。对于失败的审计项，可以使用对应项的改进方案。每个审计项都有一个参考文档，解释为什么审核很重要，以及如何修复它。

使用方法非常简单，可以看一下我对我的开源项目 Powerboard 审计的结果。

Lighthouse CI 及 Lighthouse Server 的使用

Lighthouse CI （LHCI）

Automate running Lighthouse for every commit, viewing the changes, and preventing regressions 为每个提交自动化运行Lighthouse，查看更改，并防止回归 – GoogleChrome/lighthouse-ci

Lighthouse CI 是 Google Chrome 团队开发的一套可以让持续运行、保存、检索和对 Lighthouse 结果进行断言变得尽可能简单的工具,可以很方便的集成在 CI 上。

使用

LHCI 提供 npm 安装包，可以很好的在 Pipeline 上集成，只需要在对应目录下运行 autorun 命令即可，命令如下

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npm install -g @lhci/cli
lhci autorun

运行完成后，LHCI 会将结果存放在 .lighthouseci 目录下，用浏览器打开对应的报告即可。

Lighthouse Server

The LHCI server saves historical Lighthouse data, displays trends in a dashboard, and offers an in-depth build comparison UI to uncover differences between builds. LHCI Server 保存 Lighthouse 历史数据，并可在仪表板中显示趋势，并提供深入的构建比较 UI，以揭示构建之间的差异。

LHCI Server 的安装和使用

LHCI Server 的安装有多种方式，具体可参考这里，推荐使用 Docker 的方式运行。需要注意的是，第一次运行需要创建 Lighthouse App, 需要在容器中运行 lhci wizard 并填入相应的信息，最后记录下生成的 Build token 和 Admin token。

Lighthouse CI 和 Lighthouse Server 集成

前面已经讲了 lhci 和 lhci server 如何安装了，接下来就是需要将两者结合起来一起使用了。这里我们以 GitHub Actions 为例来搞一个 Demo。
构建 GitHub workflow，具体实践可参考 Powerboard 的实现细节
.github/workflows/Lighthouse.yml

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name: Lighthouse CI
on:
  push:
    branches:
      - main
jobs:
  lhci:
    name: Lighthouse
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v2
        with:
          ref: ${{ github.event.pull_request.head.sha }}
      - name: Use Node.js 10.x
        uses: actions/setup-node@v1
        with:
          node-version: 16.14.2
      - name: npm install, build
        run: |
          npm install
          npm run build          
      - name: Upload Lighthouse Report
        run: |
          npm install -g @lhci/cli
          lhci autorun --config=.github/config/lighthouserc-no-condition.json
          lhci upload --serverBaseUrl=${{ secrets.LHCI_SERVER_URL }} --token=${{ secrets.LHCI_BUILD_TOKEN }}          
        env:
          LHCI_GITHUB_APP_TOKEN: ${{ secrets.LHCI_GITHUB_APP_TOKEN }}
      - name: Check Lighthouse Report
        run: |
                    lhci autorun --config=.github/config/lighthouserc.json

.github/config/lighthouserc-no-condition.json

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{
  "ci": {
    "collect": {
      "staticDistDir": "./dist",
      "settings": {
        "formFactor": "desktop",
        "screenEmulation": {
          "mobile": false,
          "width": 1920,
          "height": 1080,
          "deviceScaleFactor": 1,
          "disabled": false
        }
      }
    },
    "assert": {
      "assertions": {
        "categories:performance": "off",
        "categories:accessibility": "off",
        "categories:best-practices": "off",
        "categories:seo": "off",
        "categories:pwa": "off"
      }
    }
  }
}

.github/config/lighthouserc.json

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{
  "ci": {
    "collect": {
      "staticDistDir": "./dist",
      "settings": {
        "formFactor": "desktop",
        "screenEmulation": {
          "mobile": false,
          "width": 1920,
          "height": 1080,
          "deviceScaleFactor": 1,
          "disabled": false
        }
      }
    },
    "assert": {
      "assertions": {
        "categories:performance": ["error", { "minScore": 0.8 }],
        "categories:accessibility": ["error", { "minScore": 0.95 }],
        "categories:best-practices": ["error", { "minScore": 1 }],
        "categories:seo": ["error", { "minScore": 0.9 }],
        "categories:pwa": ["warn", { "minScore": 0.99 }]
      }
    }
  }
}

需要将 lhci Server 生成的 Build token 和 lhci Server 的地址存放在 GitHub 项目的 Secrets 中
这里执行了两次 lhci 命令。因为 lhci autorun 运行完成后会运行默认的断言(Assertion), 第一次用没有断言的命令，目的是将当前的网页性能可以上到 Server 端; 第二次配置了各项指标的阈值，如果不满足要求，Pipeline 将会阻断，实现 Web 性能测试左移。

总结

对于：开发人员、技术领导或者市场营销人员
他们想：持续量化并展示 Web 页面的性能
这个：Lighthouse CI
是一个：由 Google 编写的一套工具，可以持续运行、保存、检索并对 Lighthouse 结果进行断言变得尽可能简单。它可以评估 Web 应用和页面，以及从开发的最佳实践中收集性能指标和洞见等信息
它可以：测试你的 Web 页面，得到 Web 页面的 Performance 、 Accessibility 、 Best Practices 、 SEO 和 PWA 在不同设备上的分数, 这些分数可以用于分析产品性能，帮助提升用户转化率等
不同于：treo 或者其他一些 Web 性能测试工具
它的优势是: Open-Source, Free, Self-hosted data and Server, Easy to integrate。

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