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白屏骨架屏监控

白屏骨架屏监控

作者: Roseska | 来源:发表于2020-12-19 19:14 被阅读0次

    调研过程

    1. 发现了几个有意思的api
    • Document.elementsFromPoint():可以获取到当前视口内指定坐标处,由里到外排列的所有元素
    • HTMLElement.innerTextinnerText 很容易与Node.textContent混淆, 但这两个属性间实际上有很重要的区别. 大体来说, innerText 可操作已被渲染的内容, 而 textContent 则不会
    • Node.nodeType只读属性Node.nodeType 表示的是该节点的类型
    • Document.getElementsByClassName():返回一个包含了所有指定类名的子元素的类数组对象
    • CanvasRenderingContext2D.measureText():返回一个关于被测量文本TextMetrics 对象包含的信息(例如它的宽度)
       let ctx = this.container.getContext('2d'); // canvas 上下文
       let width= ctx.measureText(name).width;
      
    1. 前端监控几个方法
    • 如果每次都去遍历新增元素并计算是否可见是非常消耗性能的。实际上采用的是深度优先算法,如果子元素可见,那父元素可见,不再计算。 同样的,如果最后一个元素可见,那前面的兄弟元素也可见。通过深度优先算法,性能有了大幅的提升

    • mutationObserver:通过这个API可以获得页面状态变化

    • 加载白屏时间可以通过first meaningful paint来判定,(first meaning paint, 也就是主要内容可见时间)

    • Hook宿主方APP里所有UIWebViewdelegate事件,获取网页加载结束的时机。截取网页图像,然后将完整的图像压缩成一定比例,一般取横向7个像素,纵向根据原比例得出,比如原网页视图700*1000,压缩之后的图像大小:7*10。遍历图像上的像素,是否全为白色点,以此确定网页是否白屏,埋点上报

    我的思路:

    以下是判断白屏、骨架屏方法:

    • 首先调查下目前的骨架屏方案有哪些,如果都是dom节点,就遍历所有的dom判断里边是否有文字,由于这种方案会同时判断白屏,可以通过形状来把白屏和骨架屏区分开,或者判断不是白屏就是骨架屏

    注意点:

    1. 有的页面顶部有走马灯,这样可能会影响骨架屏的判断
    2. 有的插件引入后会中带有默认文字,这样会影响骨架屏的判断,可以动态传入页面id来解决
    let root = typeof self == 'object' && self.self === self && self || typeof global == 'object' && global.global === global && global || window || {};
    setTimeout(() => {
      skeletonscreen()
    }, 5000);
    
    //  递归函数,获取页面dom数组
    function countNodes (node, deepArr) {
      node = node || document.body
      //  计算自身
      let arr = deepArr ? deepArr : []
      //  判断是否存在子节点
      if (node.hasChildNodes()) {
        //  获取子节点
        var cnodes = node.childNodes;
        //  对子节点进行递归统计
        for (var i = 0; i < cnodes.length; i++) {
          countNodes(cnodes.item(i), arr)
        }
      } else {
        arr.push(node)
      }
      return arr;
    }
    
    //  统计body的节点
    let nodesArr = countNodes()
    console.log('nodesArr', nodesArr)
    
    let isNoTxt = nodesArr.some((item, index) => {
      return item.nodeValue && item.nodeValue.replace(/\s*/g, "")
    })
    
    
    let seletonseletonCoordinates = []
    
    //计算每个色块的面积
    const linkSum = (i, j, num) => {
      //走过的路就置0
      coordinates[i][j] = 0;
    
      num++;
      //向上
      if ((i + 1 < h) && coordinates[i + 1][j] == 1) {
        num = linkSum(i + 1, j, num);
      }
      //向右
      if ((j + 1 < w) && coordinates[i][j + 1] == 1) {
        num = linkSum(i, j + 1, num);
      }
      //向下
      if ((i - 1 >= 0) && coordinates[i - 1][j] == 1) {
        num = linkSum(i - 1, j, num);
      }
      //向左
      if ((j - 1 >= 0) && coordinates[i][j - 1] == 1) {
        num = linkSum(i, j - 1, num);
      }
      return num;
    }
    
    
    //计算总块数和灰色区域总面积
    const getCountAndArea = () => {
      let sum = [];
      let count = 0;
      for (let i = 0; i < h; i++) {
        for (let j = 0; j < w; j++) {
          //连续1的个数
          if (seletonCoordinates[i][j] == 1) {
            let buf = 0;
            buf = linkSum(i, j, buf);
            count++;
            sum.push({
              index: count,
              area: buf
            });
          }
        }
      }
      return {
        count,
        sum
      };
    }
    
    //根据颜色判断
    function skeletonscreen () {
      if (root.html2canvas) {
        html2canvas(document.body, {
          backgroundColor: null,   //设置截图的背景色
          useCORS: true, // 如果截图的内容里有图片,可能会有跨域的情况,加上这个参数,解决文件跨域问题
          allowTaint: false, //允许跨域(图片跨域相关)
          taintTest: true, //是否在渲染前测试图片
        }).then((canvas) => {
          let ctx = canvas.getContext("2d");
          const ratio = root.devicePixelRatio
          const width = document.body.clientWidth * ratio
          const height = document.body.clientHeight * ratio / 3
          let img = ctx.getImageData(0, 0, width, height);
          let sumPx = 0
          const imgdata = img.data
          let r, g, b
          let x = 0, y = 0
          //设置二维数组
          for (let i = 0; i < height; i++) {
            seletonCoordinates[i] = []
          }
          for (var i = 0; i < imgdata.length; i += 4) {
            r = imgdata[i];
            g = imgdata[i + 1];
            b = imgdata[i + 2];
            if (r === 255 && g === 255 && b === 255) {
              sumPx += 1
              seletonCoordinates[y][x] = 0
            } else {
              seletonCoordinates[y][x] = 1
            }
            x++
            if (x > width) {
              x = 0
              y++
            }
          }
       
          let rst = getCountAndArea();
          if (rst.count > 3 && !isNoTxt) {
            console.log('页面骨架屏')
          }
        })
      } 
    }
    

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