Performance内存监控使用技巧详解

为什么使⽤Performance呢?GC 的⽬的是为了实现内存空间的良性循环,⽽良性循环的基⽯是合理的使⽤内存空间。 由于 ECMAScript 并没有提供操作内存的 API,所以内存分配是否合理我们不可知。Performance 提供了多种⽅式,在程序运⾏时可以时时监控,确定内存分配是否合理。

使⽤

具体步骤

打开浏览器输⼊⽬标⽹址

进⼊开发⼈员⼯具⾯板

开启录制功能,访问具体⻚⾯

Performance内存监控使用技巧详解

执⾏⽤户⾏为,⼀段时间后停⽌录制

分析界⾯中记录的内存信息

Performance内存监控使用技巧详解

内存问题的具体体现

内存问题的外在显示(限定⽹络情况正常)

  • ⻚⾯出现延迟加载或经常性暂停
    • 可能存在频繁的垃圾回收,程序代码可能瞬间占满内存空间
  • ⻚⾯持续性出现糟糕的性能(卡顿)
    • 可能存在内存膨胀,为了达到最优的效果,程序⼀直在申请内存空间,⽽申请的空间⼤⼩远超过当前设备能提供的内存⼤⼩。
  • ⻚⾯的性能随时间延⻓越来越差可能存在内存泄露。某些代码会随着时间的增⻓,让可⽤内存空间越来越少。 监控内存的⽅式 界定内存问题的标准
  • 内存泄漏:内存使⽤持续⾛⾼,没有下降趋势。 通过内存⾛势图可以得到相关信息
  • 内存膨胀:相对模糊。在多数设备(硬件)上都可能存在性能问题。可以测试不同的设备。 如果在常⽤设备上程序表现都⽐较差,那就不是设备问题⽽是程序本身的问题。
  • 频繁垃圾回收:通过内存变化图进⾏分析,通过界⾯很难感知到。

监控内存的⼏种⽅式

  • 浏览器任务管理器 以数值的形式,体现程序运⾏过程中内存的变化
  • Timeline时序图记录 以时间点的形式呈现内存的变化
  • 堆快照查找分离DOM 分离 DOM 其实就是内存的泄露。堆快照可以有针对性的查找分离DOM
  • 判断是否存在频繁的垃圾回收 使⽤其他⼯具 任务管理器监控 代码演示:通过点击事件创建⻓度很⻓的数组。
 <body>
<button id="btn">Add</button>
</body>
<script>
	const oBtn = document.getElementById('btn')
	oBtn.onclick = function(){
		let arrList = new Array(1000000)
	}
</script>

Performance内存监控使用技巧详解

  • Memory 列表示原⽣内存。DOM 节点存储在原⽣内存中。 如果此值正在增⼤,则说明正在创建 DOM 节点。
  • JavaScript Memory 列表示 JS 堆。此列包含两个值。 实时数字(括号中的数字)表示⻚⾯上的可到达对象正在使⽤的内存量。 如果此数字在增⼤,要么是正在创建新对象,要么是现有对象正在增⻓。

此时点击按钮,实时内存增⼤。如果持续增⻓,当前⼯具⽆法监控。只能判断,⽆法定位问题。

TimeLine

可以定位问题 代码示例:

<body>
<button id="btn">Add</button>
</body>
<script>
var x = []
function grow() {
for (var i = 0; i < 10000; i++) {
	// 创建⼤量元素
	document.body.appendChild(document.createElement('div'))
}
// 创建字符串
x.push(new Array(1000000).join('x'))
}
document.getElementById('btn').addEventListener('click', grow)
</script>

每次按代码中引⽤的按钮时,将向⽂档正⽂附加 1 万个 div 节点,并将⼀个由 100 万个 x 字 符组成的字符串推送到 x 数组。 然后

  • 在 DevTools 上打开 Timeline ⾯板。
  • 启⽤ Memory 复选框。
  • 做记录。

Performance内存监控使用技巧详解

如果查看节点计数器(绿⾊图表),节点计数以离散步⻓⽅式增⼤。 可以假定节点计数的每次增⼤都是对 task() 的⼀次调⽤。 JS 堆图表(蓝⾊图表)的显示并不直接。为了符合最佳做法,第⼀次下降实际上是⼀次强制垃圾回收(通过按 Collect garbage 按钮实现)。随着记录的进⾏, JS 堆⼤⼩⾼低交错变化。这种现象是正常的并且在预料之中:每次点击按钮,JavaScript代码都会创建 DOM 节点,在创建由 100 万个字符组成的字符串期间,代码会完成⼤量⼯作。这⾥的关键是,JS 堆在结束时会⽐开始时⼤(这⾥“开始”是指强制垃圾回收后的时间点)。在实际使⽤过程中,如果您看到这种 JS 堆⼤⼩或节点⼤⼩不断增⼤的模式,则可能存在内存泄漏。

通过时序图和屏幕快照,可以找到具体的问题所在。