过去我们定义这个问题，更多的是从页面加载速度和流畅度去解释，但这还远远不够。加载速度的提升是否让用户更愿意“玩”了，流畅度提升是否也提升了模块曝光和成交。,为了有更立体的衡量标准，有了如下设想：页面加载速度和流畅度提升（技术视角）-> 用户跳失率下降（用户视角）-> 商品曝光和点击上涨（平台视角）,下面是一些 TOP 二、三方业务的性能数据（数据取自2020年5月），可以说比较糟糕。（“跳失”的定义为：用户打开小程序后，页面渲染未完成或未达到产生交互的条件就退出页面）,小程序在逻辑/渲染分离的架构下，保证了开放安全的同时，也引入了更大的性能挑战。,小程序是淘宝开放体系中的重要一环，面向商家和外部开发者，给研发质量保障、数据安全带来了更大挑战。,过去我们定义这个问题，更多的是从页面加载速度和流畅度去解释，但这远远不够。,通过运维数据标准化，贯穿研发->发布->上线流程，形成数据闭环：,阿里集团小程序对齐了首屏加载衡量口径，采用UC内核的T2首屏算法，T2指标定义为 从页面开始加载到页面首次渲染满屏内容的时间。简单说，是在页面加载的过程中，记录所有的渲染帧，待页面加载结束之后，回溯检查每一帧，图片渲染面积首次达到最大值的一帧记为T2。,为了把小程序启动性能进行分阶段拆解，定义了小程序性能模型，从小程序启动开始到首屏渲染完成结束，拆解成了：Downloading（资源请求：元信息请求和包下载）、Launch（容器启动和小程序Runtime启动）、Rending（业务逻辑执行和渲染）,同时，面向小程序开发者提供了标准的 Web API performance.mark()，支持开发者自定义打点。,通过分析各阶段耗时，可以较为清晰的发现性能瓶颈。,篇幅有限，仅分享几个经典案例。,根据小程序加载性能和用户跳失的直方图，能更直观的分析出小程序加载性能跟用户跳失的关系。如下图，可以看出当小程序加载耗时超过2s时，跳失率程指数级增长。也正是基于这个结论，我们将小程序可交互时长的大盘目标定为了1.8s。（其中横轴表示可交互时长，纵轴表示跳失的用户分布在该时间内的占比）,小程序启动漏斗，能更直观的分析出各阶段耗时和跳失率/白屏率等指标的关系。以下图为例：,根据小程序性能模型分析，在小程序启动过程中，Worker启动总是快于Render完成（Worker 处于空闲状态），Worker 空闲时长分布如下：,
,（1）数据真实性：快照渲染使用了上次打开时的老数据，会先展示旧内容再刷新；,（2）磁盘占用和命中率：旗舰店属于模板类小程序，有百万数量级的实例化小程序，快照渲染会为每家店铺生成不同的快照文件；庞大的基数条件下，再考虑磁盘占用建立的淘汰机制，使得快照命中率较低；,（3）长尾问题：访问频次较低的长尾店铺，同一用户二次访问的概率较低，无法命中快照；,建立标准化运维数据，输出到不同场景，贯穿整个研发和上线流程：,经历漫长的优化周期，数据结果上，淘宝小程序大盘T2指标由 2.7s优化至1.9s；旗舰店首屏大盘从 4s+提升至1.8s。,同时，为了验证体验优化对业务数据的正向效果，对旗舰店业务做了分桶实验，数据证明也收获了不错的业务效果。,下图是Top二、三方业务优化前后的数据对比：,
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