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  • 2022-01-11 23:18:46

    对于游戏开发而言,性能优化往往不能忽视的必经之路,以下文章将整理一些Cocos Creator项目优化理解以及技巧

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    2. Cocos Creator 项目 DrawCall优化
    3. Cocos Creator 项目 内存优化
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    从yahoo-Yslow借鉴23条优化建议规则,经过挑选后和新增,形成了21条优化建议: 1 、时间类 减小load时间 减小全部资源加载时间 2 、图片类 减小图片大小 ...

    如何打造一个移动端H5性能平台?听起来是否有点高大上,不知道如何下手。不要紧张,我们来手把手教大家打造自己的移动端H5性能测试平台。

    功能篇

    【H5前端性能平台可以做什么】

    以前我们要测试移动端H5性能,通常会用到远程连接+抓包分析,工具诸如:fiddler,Charles。或者是一些在线测试工具:Page Speed、PCAP Web Performance Analyzer、WebPagetest。这些工具要么测试执行过程复杂,要么测试报告复杂,亦或者也看不出测试结果是好是坏。

    所以我们希望移动端H5性能自动化平台能够:

    1、针对移动设备:从移动设备浏览器出发,测试H5前端性能,不是PC端的,不是PC端的,不是PC端的,重要事情说三遍。

    2、测试流程简单化:一键化测试,输入URL,输出测试报告,不要远程调试,不要分析数据。

    3、测试结果可视化:展示H5测试过程中的http请求瀑布流,资源统计,各种时间类硬指标。

    4、给出测试建议:不要只有测试数据,我希望有建设性的测试意见。

    方案篇

    【怎么样的方案才能满足上述的功能点】

    整体思路用户界面中输入被测H5的URL地址,发送给服务器,服务器收到URL地址后,像移动设备发送测试任务,移动设备执行测试任务,并返回测试数据,服务器解析原始测试数据,生成报表(包含可视化的数据和被测结果的建议),返回给用户。就已经满足了上面我们对系统的预期。

    流程就是这么简单,但是每一步具体的方案我们还要一一来敲定。

    01

    用户交互系统如何实现

    这里的交互就是一个web系统,无论你是采用java SSH,还是.NET,亦或者Django等等,我们认为只要是你会搭建的web站点都是可以的。

    02

    服务器如何给移动设备发送测试任务

    移动设备需要接受服务器的任务,所以我们需要有一个app可以支持任务的管理和测试数据的采集。这里的移动设备通过USB数据线连接在服务器上,所以,使用am命令就可以轻松操控app。

    03

    请移动设备如何获取性能数据

    在移动设备上如何获取H5性能数据,这一步是才是整个系统的重点。

    这里数据分为3种:http请求类数据、时间类数据、H5性能优化建议

    http请求类数据

    • 方案一 “远程调试”

    远程调试的思路和PC上F12调试一个网页本质是一样的。把调试工具对PC浏览器的调试转移到对移动端设备浏览器调试上。

    • 方案二 “phantomjs抓包”

    phantomjs 是基于Java驱动的命令行webkit引擎,简单的说是一个无界面的浏览器。通过执行netsniff.js脚本,可以方便的获取URL的http请求对用的HAR包(HTTP Archive是一个用来储存HTTP请求/响应信息的通用文件格式,基于jason,HTTP监测工具以这种通用的格式导出所收集的数据,这些数据可以被其他支持HAR的HTTP分析工具所使用,来分析网站的性能。包括各类资源:包括图片,js,css等的加载情况,请求和响应时间,请求返回码等http协议的信息)。这个办法的好处是获取的http请求准确,且方便快捷,但是缺点是统计到的请求数据包括请求时间均是在PC上运行的时间,不能代表移动端真实的请求数据。

    • 方案三“移动端抓包”

    通过抓包工具对浏览器打开网页的过程进行抓包,可以真实且事实的获取H5展示过程中的数据包。恰好在PCAP Web Performance Analyzer项目中有提到 开源工具,可以将pcap包转化为har文件,所以为了得到pcap包,我们选择tcpdump抓包工具对H5打开的全过程进行抓包。

    所以,测试移动端H5性能的最好方案为方案三,监听移动设备http请求,生成pcap包,转化为har后,解析har文件后搜集H5前端性能数据。

    时间类数据

    • 方案一 “js与安卓交互,插桩获取时间数据”

    如何获取网页加载过程中的各类时间(白屏时间,首资源时间,dom加载时间等),首先能想到的是监听window对象事件,如,在合适的地方进行js插桩,搜集相关的时间数据难度不大。如使用WebChromeClient中的:

    • 方案二 “webview自带回调函数获取”

    在webview使用中,我们可以条用丰富的回调函数,在各类事件到达时触发。可是使用webview中的:

    因为webview中的回调函数不多,能够统计的时间指标有限,所有最终方案为上述两种方案的结合,既有webview回调,也有js插桩统计获得的时间

    H5性能优化建议

    优化建议是对整个测试结果的一个反馈,也需要结合上述测试的结果,并对结果做一个中肯的评估,所以,这里也对三类数据分别作了优化的建议:

    (1)http资源类优化建议:资源数量大、请求数过多、缓存等;

    (2)H5加载过程:各类时间指标;

    (3)H5代码优化:js&css压缩,屏幕适配等、重绘等。

    • 方案一 “yslow SDK接入”

    YSlow(why slow)是雅虎基于网站优化规则推出的工具,帮助你分析并优化网站性能。雅虎在23个方面给网站提出优化建议,包括尽可能的减少HTTP的请求数、使用 Gzip 压缩、将CSS 样式放在页面的上方、将脚本移动到底部、减少DNS查询等十几条规则,YSlow会根据这些规则分析你的网站,并给出评分。在linux下YSlow也有一套SDK,可以帮助开发者得到建议和分数。但这套方案完全是PC上的web性能工具,要适应移动场景,还是有些勉强。

    • 方案二 “抓取数据手工分析”

    鉴于YSlow在移动端性能分析的短板,这里可以直接增加移动端性能规则,结合已有的雅虎“23条军规”,使得测试建议更加丰富和务实。已有的YSlow规则如:资源是否压缩,http请求数量是否过多等,针对移动设备添加的规则如:是否针对手机屏幕做适配等。

    实现篇

    【如何才能实现这一套】

    确定了上述方案,我们才敢说我们能够搭建一套H5前端自动化性能测试平台。首先来规划整个平台的时序图(工作流)

    如图流程涉及到的技术点为:

    (1)如何对H5页面打开过程抓包

    (2)如何解析pcap文件

    (3)如何绘制http请求瀑布流

    (4)如何通过js插桩获取时间类指标

    (5)如何配置H5优化建议规则

    重点来了,这里我们一一说明,如何做实现这些技术点。

    01

    如何对H5页面打开过程抓包

    在上部分提到,我们使用TCPDUMP抓取移动设备HTTP请求数据。具体流程如下:

    1. 移动设备具有root权限

    2. 下载tcpdump http://www.strazzere.com/android/tcpdump

    3. adb push c: tcpdump/data/local/tcpdump

    4. adb shell chmod 777 /data/local/tcpdump

    5, adb shell, su获得root权限

    6. cd /data/local

    7. ./tcpdump -i any -p -s 0 -w /sdcard/capture.pcap

    8. adb pull /sdcard/capture.pcap d:/

    当然,这只是tcpdump抓包的过程,实际上,启动抓包和获取pcap文件我们放在了webview容器的一个线程中进行。

    02

    如何解析pcap文件

    pcap包是tcpdump直接获取的网络包结果,可以通过winshark等工具来分析,但是考虑到我们需要的仅仅是http请求信息,也希望自动化分析,所以通过pcap2har直接将pcap包转化为har文件能够过滤掉非http请求的记录。

    开源工具pcap2har()可以方便的将pcan转化为har。(注意:Pcap2har要求使用环境为linux

    说了这么久的har,那么har到底长什么样?

    HAR数据结构:

    一个HAR文件就是一个JSON对象,如下:

    <entries>

    这个对象包含了一个数组,数组中每个元素的内容就是一个HTTP请求的相应信息。用startedDateTime来排序的话可以加快数据导出的速度。HAR分析工具要确保此数组是按照startedDateTime排序的。一个entry包含了一次请求的起始时间,请求耗时,缓存等丰富信息,我们所需的数据全部是从entry中提取的。

    <request>

    <response>

    更多详细HAR结构可以参考《》

    03

    如何绘制http请求瀑布流

    有了HAR文件,如何才能生成上图这样的瀑布流呢?笔者有幸发现了这个工具,导入har文件,自动生成瀑布流,并且点开任意一条请求,可以看到该请求的详细数据。

    04

    如何通过js插桩获取时间类指标

    获取时间类指标如上所述,关键技术是js和webview交互,不同的时间数据,不同的js脚本,我们分别来谈。

    • 白屏时间:用户首次看到网页有内容的时间,即第一次渲染流程完成时间。但是在传统的采集方式里,是在HTML的head标签结尾里记录时间戳,来计算白屏时间。在这个时刻,浏览器开始解析body标签内的内容。而现代浏览器不会等待CSS树和DOM树(整个body标签解析完成)构建完成才开始绘制,而是马上开始显示中间结果。所以经常在低网速的环境中,观察到页面由上至下缓慢显示完,或者先显示文本内容后再重绘成带有格式的页面内容。

    在android中我们通过使用webview.WebChromeClient的onReceivedTitle事件来近似获得白屏时间。

    • 首资源时间:指从网页开始加载到返回第一个资源的时间。这个资源可以是html,图片,js,css。首资源时间可以反映http请求到返回整个过程时间,通常首资源大小不会很大,所以首资源时间可以反映当前网络状况。

    如何获取首资源时间呢?我们可以根据Har包,提取第一个entries的完成时间。完成时间的计算公式:

    其中:startTime为entries中的startedDataTime;time为当次请求耗时。

    • DOMContentLoaded时间:指的是Dom树构建完成时间,此时加载完页面,解析完所有标签(不包括执行CSS和JS)。在WebChromeClient的onReceivedTitle事件被触发时注入我们的js代码,然后通过WebChromeClient的onJsPrompt事件来获取DOMContentLoaded时间。

    • load时间:指的是load事件触发时间,必须等到网页中所有内容全部加载完毕之后才被执行。如果一个网页中有大量的图片的话,则就会出现这种情况:网页文档已经呈现出来,但由于网页数据还没有完全加载完毕,导致load事件不能够即时被触发。Load时间的获取和dom树加载时间获取方式一致。

    • 所有资源加载时间:指的是打开网页后,所有资源请求响应且下载成功的时间,和load时间有什么区别呢?通常web会将各种资源标签放到body当中,整个html解析完成,资源加载完成,触发load事件。但是,移动端H5页面的很多资源并不是在H5链接指向的html中显式的出现如<img>这种标签,而是通过在js执行大量逻辑下判断是否加载某个资源,此时出现在load事件后还有资源陆续加载的情况,如下一个H5加载过程正是上述情况。

    获取全部资源加载时间的方式也很简单,整个页面的开始时间减去最后一个资源完成时间。

    05

    如何配置H5优化建议规则

    从yahoo-Yslow借鉴23条优化建议规则,经过挑选后和新增,形成了21条优化建议:

    1、时间类

    • 减小load时间

    • 减小全部资源加载时间

    2、图片类

    • 减小图片大小

    • 小图片太多

    • 避免使用DataURL

    3、HTTP请求类

    • 减少重定向次数

    • 尽量减少HTTP请求个数

    • 建议缓存资源

    • 返回大小为空的请求

    • HTTP请求返回错误

    • 资源部署的域名过多

    • 网页总大小过大

    • 静态资源使用Cookie

    4、文件压缩

    • 压缩JS文件

    • 压缩CSS文件

    • 使用gzip压缩

    • CSS 属性为空

    5、移动设备适配

    • 针对不同屏幕的设备优化展示

    • 针对移动设备定制展示优化

    6、页面渲染

    • 避免使用drawImage

    • 避免使用document.write

    如何获取这21条中6大类规则给予的建议呢?从如下方面考虑:

    1、时间类:

    直接从上述各类时间指标可以判断是否H5打开时间过长

    2、图片类:

    在har文件中,过滤出图片类型,获取图片大小,大于100kb输出告警,小于1kb的图片太多,则建议合并。

    3、 http请求:

    在har文件中,每一次请求都有固定的返回码,可以判断请求返回是否为200

    在请求中读取所有URL,可以得到域名,是否太域名数太多等http信息

    4、 文件压缩:

    Js和css的压缩可以直接查找文件中是否包含大量换行符,是否GZIP压缩,可以在har中读取content-encoding字段

    5、 移动设备适配:

    检查css是否添加@media screen和meta数据中是否有viewport来判断是否有对屏幕做适配

    6、 页面渲染:

    通常drawImage和document.write会影响到页面的重新绘制,所以尽量减少这类操作,在js脚本中查询该关键词可以发现重绘问题

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  • 基于PostgreSQL,总结几条常用的查询操作的优化建议,部分也适用于Oracle等数据库。 推荐工具书《greenplum企业应用实战》国内首本Greenplum方面的著作。 1.选择合适的分布键 分布键选择不当会导致重分布、数据...

    基于PostgreSQL,总结几条常用的查询操作的优化建议,部分也适用于Oracle等数据库。

    推荐工具书《greenplum企业应用实战》国内首本Greenplum方面的著作。

    1.选择合适的分布键

    分布键选择不当会导致重分布、数据分布不均等,而数据分布不均会使SQL集中在一个segment节点的执行,限制了gp整体的速度。查看某表是否分布不均:

    select gp_segment_id,count(*) from table_name group by gp_segment_id ; 

    例子如图:

     

     

    2.使用分区表 

    按照某字段进行分区,不影响数据在数据节点上的分布,但是,仅在单个数据节点上,对数据进行分区存储。可以加快分区字段的查询速度。

     

    3.压缩表

    对于大AO表和分区表使用压缩,以节省存储空间并提高系统I/O,也可以在字段级别配置压缩。应用场景:

    • 不需要对表进行更新和删除操作
    • 访问表的时候基本上是全表扫描,不需要建立索引
    • 不能经常对表添加字段或者修改字段类型

     

    4.分组扩展

    Greenplum数据库的GROUP BY扩展可以执行某些常用的计算,且比应用程序或者存储过程效率高。

    • ROLLUP 对分组字段(或者表达式)从最详细级别到最顶级别计算聚合计数。ROLLUP的参数是一个有序分组字段列表,它计算从右向左各个级别的聚合。
    • CUBE 为分组字段的所有组合计算聚合。
    • GROUPING SETS 指定对那些字段计算聚合,它可以比ROLLUP和CUBE更精确地控制分区条件。

    例子如下:

     

    5.窗口函数

    窗口函数可以实现在结果集的分组子集上的聚合或者排名函数,例如 sum(population) over (partition by city)。窗口函数功能强大,性能优异。因为它在数据库内部进行计算,避免了数据传输。

    • 窗口函数row_number()计算一行在分组子集中的行号,例如 row_number() over (partition by city order by id)。
    • 如果查询计划显示某个表被扫描多次,那么通过窗口函数可能可以降低扫描次数。
    • 窗口函数通常可以避免使用自关联。

     

    6.列存储和行存储

    列存储亦即同一列的数据都连续保存在一个物理文件中,有更高的压缩率,适合在款表中对部分字段进行筛选的场景。 

    需要注意的是:若集群中节点较多,而且表的列也较多,每个节点的每一列将会至少产生一个文件,那么总体上将会产生比较多的文件,对表的DDL操作就会比较慢。在和分区表使用时,将会产生更多文件,甚至可能超过Linux的文件句柄限制,要尤其注意。

    • 行存储:如果记录需要update/delete,那么只能选择非压缩的行存方式。对于查询,如果选择的列的数量经常超过30个以上的列,那么也应该选择行存方式。
    • 列存储:如果选择列的数量非常有限,并且希望通过较高的压缩比换取海量数据查询时的较好的IO性能,那么就应该选择列存模式。其中,列存分区表,每个分区的每个列都会有一个对应的物理文件,所以要注意避免文件过多,导致可能超越linux上允许同时打开文件数量的上限以及DDL命令的效率很差。

     

    7.函数和存储过程

    虽然支持游标,但是尽量不要使用游标方式处理数据,而是应该把数据作为一个整体进行操作。

     

    8.索引使用

    • 如果是从超大结果集合中返回非常小的结果集(不超过5%),建议使用BTREE索引(非典型数据仓库操作)
    • 表记录的存储顺序最好与索引一致,可以进一步减少IO(好的index cluster索引簇)
    • where条件中的列用or的方式进行join,可以考虑使用索引
    • 键值大量重复时,比较适合使用bitmap索引

     

    9.改写NOT IN

    在gp4.3中已经进行了优化,采用hash left anti semi join进行连接。

    以下只针对gp4.1及之前

    • 有not in的SQL,都会采用笛卡尔积来执行,采用nested join,效率极差
    • not in改用left join去重后的表关联来实现

    例子如下:

    select * from test1 where col1 not in (select col2 from test1)

    改为:select * from test1 a left join (select col2 from test1 group bycol2) b on a.col1=b.col2 where b.col2 is null

     

    10.其它优化技巧

    • 用group by对distinct改写,因为DISTINCT要进行排序操作,Greenplum4.3版本中distinct跟group by都采用HashAggregate这种形式,性能区别不大
    • 用UNION ALL加GROUP BY的方式对UNION改写

     

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    2015年9月,我在一间上市公司的子公司任职测试组长,参与公司项目群会议时,针对项目的问题提出优化建议如下: 一、公司通用的商城项目: 个人觉得主要从 计划、实施、沟通协作、建设提高 这些方面考虑。 1、是...

    2015年9月,我在一间上市公司的子公司任职测试组长,参与公司项目群会议时,针对项目的问题提出优化建议如下:

    一、公司通用的商城项目:
    个人觉得主要从 计划、实施、沟通协作、建设提高 这些方面考虑。
    1、是希望立项制定整体计划的时候,要多留一些测试的时间,更好的保障项目质量。
    2、是在实施的过程中,主要是对内容变更的管理,制定需求变更流程和指定人员管理好变更内容,降低过程中的沟通成本。
    3、沟通方面:建议遇到开发与需求不一致时,开发人员、需求人员和测试人员三方同时在场确认解决方案。
    4、建议开发组内人员要加强沟通,模块与模块之间要对接好。
    5、提倡在禅道对开发人员任务进行记录,方便跟踪,也方便测试知道哪些人负责哪些模块。
    6、上线部署,没有一个版本管理制度。建议建立版本管理制度。或者是:建议开发人员在二期优化时,把每次修复BUG后提交程序到测试环境,才把BUG状态更新为已解决。这样,我们测试人员一看到BUG是已解决的就去验证。
    7、开发觉得需求不合理的地方没有及时提出,没有跟需求人员反馈,没有沟通就按自己的想法来做。建议若需求有不合理的地方,请开发人员及时反馈给需求人员,不然最终导致,开发的跟需求脱离了。
    8、测试人员不能及时了解到开发进度。每天早上召开半小时以内的例会,汇报昨天的开发进度和今天的开发计划。

    二、为银行定制的商城项目:

    行方频繁存在需求变更(界面、APP的问题)
         建议:1、项目组跟行方整理出需求变更内容。
                    2、进行需求变更分析,评估工作量(要考虑开发时间,还要考虑测试时间)
                    3、要明确解决需求变更的阶段性目标。
                    4、反馈阶段性结果给行方人员验收。

    三、对公司提一意见

    公司应有一个具体的项目实施流程(包括项目启动,需求分析,项目监控,质量管理等涉及到的人员之间的联系以及各个阶段规定的产出物)让所有项目人员都知道。

     

    转载于:https://my.oschina.net/u/2315260/blog/833261

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