腾讯企鹅辅导 H5 性能极致优化

àì夳堔傛蜴生んèń 2022-09-04 03:59 355阅读 0赞

> 企鹅辅导 H5 页面在长期迭代过程中，逐渐累积了一些性能问题，导致页面加载、渲染速度变慢。为了提升用户体验，近期针对页面加载速度，渲染速度做了专项优化，本文是对此次优化的实践总结。分析过程比较细致，希望能给性能分析经验欠缺的同学一些帮助。

## 项目背景 ##

H5 项目是企鹅辅导的核心项目，已迭代四年多，包括了课程详情页/老师详情页/报名页/支付页面等页面，构建产物用于企鹅辅导 APP/H5（微信/QQ/浏览器），迭代过程中了也累积了一些性能问题导致页面加载、渲染速度变慢，为了提升用户体验，近期启动了 “H5 性能优化” 项目，针对页面加载速度，渲染速度做了专项优化，下面是对本次优化的总结，包括以下几部分内容：

1.  性能优化效果展示
2.  性能指标及数据采集
3.  性能分析方法及环境准备
4.  性能优化具体实践

## 一、性能指标及数据采集 ##

企鹅辅导 H5 采用的性能指标包括：

1. 页面加载时间 —— 页面以多快的速度加载和渲染元素到页面上，具体如下：

*  First contentful paint (FCP)：测量页面开始加载到某一块内容显示在页面上的时间。
 *  Largest contentful paint (LCP)：测量页面开始加载到最大文本块内容或图片显示在页面中的时间。
 *  DomContentLoaded Event：DOM 解析完成时间。
 *  OnLoad Event：页面资源加载完成时间。

2. 加载后响应时间 —— 页面加载和执行js代码后多久能响应用户交互。

*  First input delay (FID)：测量用户首次与网站进行交互(例如点击一个链接、按钮、js自定义控件)到浏览器真正进行响应的时间。

3. 视觉稳定性 —— 页面元素是否会以用户不期望的方式移动，并干扰用户的交互。

*  Cumulative layout shift (CLS)：测量从页面开始加载到状态变为隐藏过程中，发生不可预期的 layout shifts 的累积分数。

项目使用了 IMLOG 进行数据上报，**ELK 体系进行现网数据监控，Grafana 配置视图**，观察现网情况。

根据指标的数据分布，能及时发现页面数据异常采取措施。

## 二、性能分析及环境准备 ##

现网页面情况：

![1ec851beea29d663d631102973c8f0f2.gif][]

**可以看到进度条在页面已经展示后还在持续 loading，加载时间长达十几秒，比较影响了用户体验。**

根据 Google 开发文档 对浏览器架构的解释：

> 当导航提交完成后，渲染进程开始着手加载资源以及渲染页面。一旦渲染进程“完成”（finished）渲染，它会通过 IPC 告知浏览器进程（注意这发生在页面上所有帧(frames) 的 **onload** 事件都已经被触发了而且对应的处理函数已经执行完成了的时候），然后 UI 线程就会停止导航栏上旋转的圈圈。

**我们可以知道，进度条的加载时长和 onload 时间密切相关，要想进度条尽快结束就要减少 onload 时长。**

根据现状，使用 ChromeDevTool 作为基础的性能分析工具，观察页面性能情况：

*  Network：观察网络资源加载耗时及顺序
 *  Performace：观察页面渲染表现及JS执行情况
 *  Lighthouse：对网站进行整体评分，找出可优化项

下面以企鹅辅导课程详情页为案例进行分析，找出潜在的优化项。

**（注意使用 Chrome 隐身窗口并禁用插件，移除其他加载项对页面的影响。）**

### 1. Network 分析 ###

通常进行网络分析需要禁用缓存、启用网络限速（4g / 3g） 模拟移动端弱网情况下的加载情况，因为 wifi 网络可能会抹平性能差距。

![fe8f56a848f5f1eff7ed50dcfa57e5d8.png][]

可以看到 DOMContentLoaded 的时间在 6.03s ，但 onload 的时间却在 20.92s。

先观察 DOMContentLoaded 阶段，发现**最长请求路径在 vendor.js ，JS大小为 170kB，花费时间为 4.32s。**

继续观察 DOMContentLoaded 到 onload 的这段时间：

![1367c1f6acf8530cedb493a3229df52c.png][]

**可以发现 onload 事件被大量媒体资源阻塞了，关于 onload 事件的影响因素，可以参考这篇****文章。**

结论是**浏览器认为资源完全加载完成（HTML解析的资源和动态加载的资源）才会触发 onload。**

结合上图**可以发现加载了图片、视频、iframe 等资源，阻塞了 onload 事件的触发。**

**Network 总结**

1.  DOM 的解析受 JS 加载和执行的影响，尽量对 JS 进行压缩、拆分处理（HTTP2环境下），能减少 DOMContentLoaded 时间。
2.  图片、视频、iframe 等资源，会阻塞 onload 事件的触发，需要优化资源的加载时机，尽快触发 onload。

### 2. Performance 分析    ###

使用 Performance 模拟移动端注意手机处理器能力比 PC 差，所以一般将 CPU 设置为 4x slowdown 或 6x slowdown 进行模拟。

![28f53de5b26c1c70d0ea3095f1a8b322.png][]

观察几个核心的数据：

1.  **Web Vitals ( FP / FCP / LCP / Layout Shift ) 核心页面指标 和 Timings 时长**

可以看到 LCP、DCL和 Onload Event 时间较长，且出现了多次 Layout Shift。

要 LCP 尽量早触发，需要减少页面大块元素的渲染时间，观察 Frames 或ScreenShots 的截图，关注页面的元素渲染情况。

可以通过在 Experience 行点击Layout Shift ，在 Summary 面板找到具体的偏移内容。

![fc7b2c6b5ddef94cc616bc3f5e3cadbf.png][]

1.  **Main Long Tasks 长任务数量和时长**

可以看到页面有大量的 Long Tasks 需要进行优化，其中 couse.js (页面代码)的解析执行时间长达 800ms。

处理 Long Tasks，可以在开发环境进行录制，这样在 Main Timeline 能看到具体的代码执行文件和消耗时长。

**Performance 总结**

1.  页面 LCP 触发时间较晚，且出现多次布局偏移，影响用户体验，需要尽早渲染内容和减少布局偏移。
2.  页面 Long Tasks 较多，需要对 JS 进行合理拆分和加载，减少 Long Tasks 数量，特别是 影响 DCL 和 Onload Event 的 Task。

### 3. Lighthouse 分析    ###

使用 ChromeDevTool 内置 lighthouse 对页面进行跑分：

![b4502627799f45538b5f626909686cb2.png][]

分数较低，可以看到 Metrics 给出了核心的数据指标，这边显示的是 TTI SI TBT 不合格，LCP 需要提升，FCP 和 CLS 达到了良好的标准，可以查看分数计算标准。

同时 Lighthouse 会提供一些优化建议，在 Oppotunities 和 Diagnostics 项，能看到具体的操作指南，如图片大小、移除无用 JS 等，可以根据指南进行项目的优化。

Lighthouse 的评分内容是根据项目整体加载项目进行打分的，审查出的问题同样包含 Network、Performance 的内容，所以也可以看作是对 Network、Performance 问题的优化建议。

**Lighthouse 总结**

1.  根据评分，可以看出 TTI、SI、TBT、LCP这四项指标需要提高，可以参考lighthouse 文档进行优化。
2.  Oppotunities 和 Diagnostics 提供了具体的优化建议，可以参考进行改善。

### 4. 环境准备    ###

刚才是对线上网页进行初步的问题分析，要实际进行优化和观察，**需要进行环境的模拟，让优化效果能更真实在测试环境中体现。**

代理使用：whistle、charles、fiddler 等。

本地环境、测试环境模拟：nginx、nohost、stke 等。

数据上报：IMLOG、TAM、RUM 等（这三个工具均为团队内部的日志上报工具，类似业界 log4js、sentry）。

前端代码打包分析：webpack-bundle-analyzer 、rollup-plugin-visualizer 等。

分析问题时使用本地代码，本地模拟线上环境验证优化效果，最后再部署到测试环境验证，提高开发效率。

## 三、性能优化具体实践    ##

### PART1: 加载时间优化 ###

Network 中对页面中加载的资源进行分类：![23baecfd8e0e4697dae99732c2272725.png][]

第一部分是影响 DOM 解析的 JS 资源，可以看到这里分类为关键 JS 和非关键 JS，是根据**是否参与首面渲染划分的。**

这里的非关键 JS 我们可以考虑延迟异步加载，关键 JS 进行拆分优化处理。

#### 1. 关键 JS 打包优化    ####

![2ae7da8b18ade1012908e617f3eb1e25.png][]

JS 文件数量8个，总体积 460.8kB，最大文件 170KB

##### 1.1 Splitchunks 的正确配置    #####

vendor.js 170kB(gzipd) 是所有页面都会加载的公共文件，打包规则是 **miniChunks: 3**，引用超过3次的模块将被打进这个js。

![dfb0533df20445f946c97f216c5f38af.png][]

![380d01cf37f3eea327c480b75b8ae8a3.png][]

分析vendor.js的具体构成（上图）

以 string-strip-html.umd.js 为例 大小为34.7KB，占了 vendor.js 的 20%体积，但**只有一个页面多次使用到了这个包，触发了 miniChunks 的规则**，被打进了 vendor.js。

同理对 vendor.js 的其他模块进行分析，iosSelect.js、howler.js、weixin-js-sdk 等模块都只有 3、4 个页面/组件依赖，但也同样打进了 vendor.js。

由上面的分析，我们可以得出结论：**不能简单的依靠 miniChunks 规则对页面依赖模块进行抽离打包，要根据具体情况拆分公共依赖。**

修改后的 vendor 根据业务具体的需求，提取不同页面和组件都有的共同依赖（imutils/imlog/qqapi）。

vendor: {
      test({ resource }) {
        return/[\\/]node_modules[\\/](@tencent\/imutils|imlog\/)|qqapi/.test(resource);
      },
      name: 'vendor',
      priority: 50,
      minChunks: 1,
      reuseExistingChunk: true,
    },

而其他未指定的公共依赖，新增一个 common.js，将阈值调高到 20 或更高（当前页面数76），让公共依赖成为大多数页面的依赖，提高依赖缓存利用率，调整完后，vendor.js 的大小减少到 30KB，common.js 大小为 42KB。

**两个文件加起来大小为 72KB，相对于优化前体积减少了 60%（100KB）。**

#### 1.2 公共组件的按需加载    ####

course.js 101kB (gzipd) 这个文件是页面业务代码的文件：

![406684286dc6b5ac2d97c9bf87fac031.png][]

观察上图，基本都是业务代码，除了一个巨大的** component Icon，占了 25k，页面文件1/4的体积，****但在代码中****使用到的 Icon 总共才8个。**

分析代码，可以看到这里使用 require 加载 svg，**Webpack 将 require 文件夹内的内容一并打包，导致页面 Icon 组件冗余。**

![9a1ce775d95d30719c0f210d913cb164.png][]

如何解决这类问题实现按需加载？

按需加载的内容应该为独立的组件，我们将之前的单一入口的 Icon 组件（动态 dangerouslySetInnerHTML）**改成单文件组件模式直接引入使用图标。**

![0a76b75a134065f41505a74aaeabcea4.png][]

但实际开发中这样会有些麻烦，一般需要统一的 import 路径，指定需要的图标再加载，参考 babel-plugin-import，我们可以配置 babel 的依赖加载路径调整 Icon 的引入方式，这样就实现了图标的按需加载。

![3c75dd695355704f6054f98c0e48b930.png][]

按需加载后，重新编译，查看打包带来的收益，**页面的 Icons 组件 stat size 由 74KB 降到了 20KB，体积减少了 70%。**

#### 1.3 业务组件的代码拆分 (Code Splitting)    ####

观察页面，可以看到”课程大纲“、”课程详情“、”购课须知“这三个模块并不在页面的首屏渲染内容里：

![0d9ff5ed0bfd2d231411d62bd58b1f3c.png][]

我们可以考虑对页面这几部分组件进行拆分再延迟加载，减少业务代码 JS 大小和执行时长。

拆分的方式很多，可以使用 react-loadable、@loadable/component 等库实现，也可以使用React 官方提供的 React.lazy。

拆分后的代码：

![3533f514eda41687732c0ea99794eaa5.png][]

**代码拆分会导致组件会有渲染的延迟，所以在项目中使用应该综合用户体验和性能再做决定，通过拆分也能使部分资源延后加载优化加载时间。**

#### 1.4 Tree Shaking 优化 ####

项目中使用了 TreeShaking 的优化，用时候要注意 sideEffects 的使用场景，以免打包产物和开发不一致。

经过上述优化步骤，整体打包内容：

![fc4f21a28988634479e06d4ea36dec3c.png][]

JS 文件数量6个，总体积 308KB，最大文件体积 109KB

关键 JS 优化数据对比：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th><br></th> 
   <th>文件总体积</th> 
   <th>最大文件体积</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>优化前</td> 
   <td>460.8 kb</td> 
   <td>170 kb</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>优化后</td> 
   <td>308 kb</td> 
   <td>109 kb</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>优化效果</td> 
   <td>总体积减少 50%</td> 
   <td>最大文件体积减少 56%</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 2.非关键 JS 延迟加载    ###

页面中包含了一些上报相关的 JS 如 sentry，beacon（灯塔 SDK）等，对于这类资源，如果在弱网情况，可能会成为影响 DOM 解析的因素。

为了减少这类非关键 JS 的影响，可以在页面完成加载后再加载非关键 JS，如 sentry 官方也提供了延迟加载的方案。

在项目中还发现了一部分非关键 JS，如验证码组件，为了在下一个页面中能利用缓存尽快加载，**所以在上一个页面提前加载一次生成缓存。**

![efc298b8fae2f507035980e2ebf0c99a.png][]

如果不访问下一个页面，可以认为这是一次无效加载，这类的提前缓存方案反而会影响到页面性能。

针对这里资源，我们可以使用 Resource Hints，针对资源做 Prefetch 处理。

检测浏览器是否支持 Prefech，**支持的情况下我们可以创建 Prefetch 链接**，不支持就使用旧逻辑直接加载，这样能更大程度保证页面性能，为下一个页面提供提前加载的支持。

优化效果：非关键JS不影响页面加载

![8ba2faea2257e71f148474b6e63d9a55.png][]

![b7751fdbe170f249cf8d9479d812b0a7.png][]

###     ###

### 3.媒体资源加载优化 ###

#### 3.1 加载时序优化 ####

可以观察到 onload 被大量的图片资源和视频资源阻塞了，但是页面上并没有展示对应的图片或视频，这部分内容应该进行懒加载处理。

![b71e3ccf84827936755a68b58561e11c.png][]

处理方式主要是要控制好图片懒加载的逻辑（如 onload 后再加载），可以借助各类 lazyload 的库去实现。H5项目用的是位置检测（getBoundingClientRect ）图片到达页面可视区域再展示。

**但要注意懒加载不能阻塞业务的正常展示，应该做好超时处理、重试等兜底措施。**

#### 3.2 大小尺寸优化 ####

课程详情页 每张详情图的宽为 1715px，以 6s 为基准（375px）已经是 4x 图了，大图片在弱网情况下会影响页面加载和渲染速度。

![c07b8d07f324dfa5a5950b35c71de70c.png][]

使用 CDN 图床尺寸大小压缩功能，根据不同的设备渲染不同大小的图片调整图片格式，根据网络情况，渲染不同清晰度的图。

![ae9baae473829fa6a127236169a30448.gif][]

可以看到在弱网（移动 3G 网络）的情况下，同一张图片不同尺寸加载速度最高和最低相差接近 6 倍，给用户的体验截然不同。

CDN 配合业务具体实现：**使用 img 标签 srcset/sizes 属性和 picutre 标签实现响应式图片**，具体可参考文档。

**使用 URL 动态拼接方式构造 URL 请求，根据机型宽度和网络情况，判断当前图片宽度倍数进行调整**（如 iPhone 1x，iPad 2x，弱网 0.5x）。

**优化效果：移动端 正常网络情况下图片体积减小 220%、弱网情况下图片体积减小 13 倍。**

注意实际业务中需要视觉同学参与，评估图片的清晰度是否符合视觉标准，避免反向优化！

#### 3.3 其他类型资源优化 ####

**iframe**

加载 iframe 有可能会对页面的加载产生严重的影响，在 onload 之前加载会阻塞 onload 事件触发，从而阻塞 loading，但是还存在另一个问题。

如下图所示，页面在已经 onload 的情况下触发 iframe 的加载，进度条仍然在不停的转动，直到 iframe 的内容加载完成。

![fce12efe7c3d6a853945664d0bcf4789.png][]

可以将 iframe 的时机放在 onload 之后，并使用 setTimeout 触发异步加载 iframe，可避免 iframe 带来的 loading 影响。

**数据上报**

项目中使用 image 的数据上报请求，在正常网络情况下可能感受不到对页面性能的影响。

但在一些特殊情况，如其中一个图片请求的耗时特别长就会阻塞页面 onload 事件的触发，延长 loading 时间。

![1c944821ac5022338944a4dce912f277.png][]

解决上报对性能的影响问题有以下方案：

1.  延迟合并上报
2.  使用 Beacon API
3.  使用 post 上报

H5项目采用了延迟合并上报的方案，业务可根据实际需要进行选择。

**优化效果：全部数据上报在 onload 后处理，避免对性能产生影响。**

![35d17bda4594ab995172b4ec606181ad.png][]

**字体优化**

项目中可能会包含很多视觉指定渲染的字体，当字体文件比较大的时候，也会影响到页面的加载和渲染，可以使用 fontmin 将字体资源进行压缩，生成精简版的字体文件。

优化前：20kB => 优化后：14kB：

![1f058b8546e6c6dc31feeda91d6f3df1.png][]

###     ###

### PART2: 页面渲染优化 ###

#### 1. 直出页面 TTFB 时间优化 ####

*名词解释：*

*NGW：内部网关，基于 Node.js。*

*STKE：公司内部 TKE。*

目前我们在 STKE 部署了直出服务，通过监控发现直出平均耗时在 300+ms。

**TTFB 时间在 100 ～ 200 之间波动，影响了直出页面的渲染。**

![c7669d6da7fecaae7492bd833adba905.png][]

通过日志打点、**查看 Nginx Accesslog 日志、网关监控耗时**，得出以下数据（如图）

*  STKE 直出程序耗时是 20ms 左右
 *  直出网关 NGW -> STKE 耗时 60ms 左右
 *  反向代理网关 Nginx -> NGW 耗时 60ms 左右

**平均时延在 32ms，tcp 三次握手+返回数据（最后一次 ack 时发送数据）= 2个 rtt，约 64ms，和日志记录的数据一致**

**查看 NGW 机器所在区域为天津，STKE 机器所在区域为南京，可以初步判断是由机房物理距离导致的网络时延，如下图所示：**

![06f561c762d0f38e3f96a849ac60e2a0.png][]

切换 NGW 到南京机器 ping STKE 南京的机器，有以下数据：

![875057b08fa96bc5acd5446488cde5d6.png][]

同区域机器 ping 的网络时延只有 0.x毫秒，如下图所示：![245a9d13e959d4447a04d46a461df38c.png][]

综合上述分析，直出页面TTFB时间过长的根本原因是：**NGW 网关部署和 Nginx、STKE 不在同一区域，导致网络时延的产生。**

解决方案是**让网关和直出服务机房部署在同一区域**，执行了以下操作：

*  **NGW扩容**
 *  **北极星开启就近访问**

优化前：![11cbb0311f700dc04996d6b4fcd0b35f.png][]

优化后：![5e1b300aba85bffb88a640225ea46ea3.png][]

优化效果如上图：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th><br></th> 
   <th>七天网关平均耗时</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>优化前</td> 
   <td>153 ms</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>优化后</td> 
   <td>31 ms 优化 80%（120 ms）</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

####     ####

#### 2. 页面渲染时间优化 ####

模拟弱网情况（slow 3g）Performance 录制页面渲染情况，从下图 Screenshot 中可以发现：![004335eecdf6d2afa63517a94096c7b2.png][]

1.  DOM 开始解析，但页面还未渲染
2.  CSS 文件下载完成后页面才正常渲染

**CSS 不会阻塞页面解析，但会阻塞页面渲染，如果 CSS 文件较大或弱网情况，会影响到页面渲染时间，影响用户体验。**

借助 ChromeDevTool 的 Coverage 工具（More Tools 里面），录制页面渲染时 CSS 的使用率：

![1a13fe8953c7dbf2c3fb4df7c019db7c.png][]

发现首屏的 CSS 使用率才 15%，可以考虑**对页面首屏的关键 CSS 进行内联**，**让页面渲染不被CSS 阻塞，再把完整 CSS 加载进来。**

实现 Critial CSS 的优化可以考虑使用 critters。

优化后效果：

**CSS 资源正在下载时，页面已经能正常渲染显示了，对比优化前，渲染时间上提升了 1～2 个 CSS 文件加载的时间。**

![4c18e89b84135bda945303a4cb604b48.png][]

#### 3. 页面布局抖动优化 ####

观察页面的元素变化：

![dd620b0d2f8b075aa04321b4e98078ac.gif][]

优化前（左图）：图标缺失、背景图缺失、字体大小改变导致页面抖动、出现非预期页面元素导致页面抖动。

优化后：内容相对固定， 页面元素出现无突兀感。

![f2add5b812a118a81fda18a19fa184dc.png][]

主要优化内容：

1.  **确定直出页面元素出现位置，根据直出数据做好布局**
2.  **页面小图可以通过 base64 处理，页面解析的时候就会立即展示**
3.  **减少动态内容对页面布局的影响，使用脱离文档流的方式或定好宽高**

## 四、性能优化效果展示    ##

**优化效果由以下指标量化：**

*  首次内容绘制时间FCP（First Contentful Paint）：标记浏览器渲染来自 DOM 第一位内容的时间点。
 *  视窗最大内容渲染时间LCP（Largest Contentful Paint）：代表页面可视区域接近完整渲染。
 *  加载进度条时间：浏览器 onload 事件触发时间，触发后导航栏进度条显示完成。

**Chrome 模拟器 4G 无缓存对比（左优化前、右优化后）：**

![0c0cdc69c7021f1d2e149c5bd5c9eb79.gif][]

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th><br></th> 
   <th>首屏最大内容绘制时间</th> 
   <th>进度条加载（onload）时间</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>优化前</td> 
   <td>1067 ms</td> 
   <td>6.18s</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>优化后</td> 
   <td>31 ms 优化 80%（120 ms）</td> 
   <td>1.19s 优化 81%</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

**Lighthouse 跑分对比：**

优化前：

![69036aeba9fafa8c006db9548df103d0.png][]

优化后：![d98e3f7ead257c2596254d3972aee991.png][]

**srobot 性能检测一周数据**

*srobot 是团队内的性能检测工具，使用 TRobot 指令一键创建页面健康检测，定时自动化检测页面性能及异常。*

优化前：![25d94bea5bb9b3a21fc24b168aa6a477.png][]

优化后：![77c8307e9bb82d1d88cac8398e552abc.png][]

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th><br></th> 
   <th>进度条平均加载（onload）时间（4G）</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>优化前</td> 
   <td>4632ms</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>优化后</td> 
   <td><strong>2581ms 提升45%</strong></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

五、优化总结和未来规划

1.  以上优化手段主要是围绕首次加载页面的耗时和渲染优化，但二次加载还有很大的优化空间 如 **PWA 的使用、非直出页面骨架屏处理、CSR 转 SSR等**。
2.  对比竞品发现我们 CDN 的下载耗时较长，近期准备启动 CDN 上云，期待上云后 CDN 的效果提升。
3.  项目迭代一直在进行，需要思考在工程上如何持续保障页面性能
4.  上文是围绕课程详情页进行的分析和优化处理，虽然对项目整体做了优化处理，但性能优化没有银弹，不同页面的优化要根据页面具体需求进行，需要开发同学主动关注。

感谢耐心阅读，欢迎大家交流，指正文中错误和疏漏，一起学习！

内推社群

我组建了一个氛围特别好的腾讯内推社群，如果你对加入腾讯感兴趣的话（后续有计划也可以），我们可以一起进行面试相关的答疑、聊聊面试的故事、并且在你准备好的时候随时帮你内推。下方加 winty 好友回复「面试」即可。

![6baeb97bca106cfa490eeff2c0d539f8.png][]

[1ec851beea29d663d631102973c8f0f2.gif]: /images/20220829/45ba5dde73504f39b00db1f4a64a9464.png
[fe8f56a848f5f1eff7ed50dcfa57e5d8.png]: /images/20220829/b3090f3081ea4a1696608e4165af0e76.png
[1367c1f6acf8530cedb493a3229df52c.png]: /images/20220829/4ba6e4a5db96429d89f08e7702dae051.png
[28f53de5b26c1c70d0ea3095f1a8b322.png]: /images/20220829/eb34edc5ee4a40079ebedb2352849322.png
[fc7b2c6b5ddef94cc616bc3f5e3cadbf.png]: /images/20220829/2995099c4f4a4b0bb060069aacd67dbe.png
[b4502627799f45538b5f626909686cb2.png]: /images/20220829/273a7eb1e60f4a56a166c50343baaeec.png
[23baecfd8e0e4697dae99732c2272725.png]: /images/20220829/776d0e171a244033ae2da60a82879910.png
[2ae7da8b18ade1012908e617f3eb1e25.png]: /images/20220829/8d31c7bd7d1f4a8da0339917dbe395ac.png
[dfb0533df20445f946c97f216c5f38af.png]: /images/20220829/065698199d894dd689e7f12bd2dd37e1.png
[380d01cf37f3eea327c480b75b8ae8a3.png]: /images/20220829/88040fa758444a93a832d2ee7cfadf02.png
[406684286dc6b5ac2d97c9bf87fac031.png]: /images/20220829/7b8cb8eaef494d0e95aaa047b87332ee.png
[9a1ce775d95d30719c0f210d913cb164.png]: /images/20220829/7a52de413a1a463c91b253d1ce8dad3d.png
[0a76b75a134065f41505a74aaeabcea4.png]: /images/20220829/54344fe1be984b9eb94b29a40a666a02.png
[3c75dd695355704f6054f98c0e48b930.png]: /images/20220829/2ed70b2f4b4a4aac9f9f8a22e6e04d9d.png
[0d9ff5ed0bfd2d231411d62bd58b1f3c.png]: /images/20220829/3a4e6c63f5b04c7d89ae41d6bf2b08f4.png
[3533f514eda41687732c0ea99794eaa5.png]: /images/20220829/3dfedd1777654c64aadd9ee539000663.png
[fc4f21a28988634479e06d4ea36dec3c.png]: /images/20220829/d362b8042ad6464fab1339c15c4d41fd.png
[efc298b8fae2f507035980e2ebf0c99a.png]: /images/20220829/6faca8394e3d4d27bb432dbcd5316571.png
[8ba2faea2257e71f148474b6e63d9a55.png]: /images/20220829/004d04c06e104c4482b82a7dba455910.png
[b7751fdbe170f249cf8d9479d812b0a7.png]: /images/20220829/1a3da6f12e1b4f7db80186fdfb06616d.png
[b71e3ccf84827936755a68b58561e11c.png]: /images/20220829/7d846312b15e493eabe16e29b83d0f18.png
[c07b8d07f324dfa5a5950b35c71de70c.png]: /images/20220829/10f7a73f4d0f4e68833f01685731de8a.png
[ae9baae473829fa6a127236169a30448.gif]: /images/20220829/f50b44c82ff94d18b32aae632f570d01.png
[fce12efe7c3d6a853945664d0bcf4789.png]: /images/20220829/56d26d8752a741f2b6bd738fc6bcc350.png
[1c944821ac5022338944a4dce912f277.png]: /images/20220829/4044ccfbbe2f442a8eb254d49894506a.png
[35d17bda4594ab995172b4ec606181ad.png]: /images/20220829/a0300c3eca2a4e738576faacf167aa9c.png
[1f058b8546e6c6dc31feeda91d6f3df1.png]: /images/20220829/5d66992fcf35462dad77f305d05e997d.png
[c7669d6da7fecaae7492bd833adba905.png]: /images/20220829/e90ddf65ee9e4532a8fbd8f67ee09daf.png
[06f561c762d0f38e3f96a849ac60e2a0.png]: /images/20220829/1d54fd075abd44f093ba18a9de2ee8b7.png
[875057b08fa96bc5acd5446488cde5d6.png]: /images/20220829/4b66d92aaa11461cadf688a58d52ccfa.png
[245a9d13e959d4447a04d46a461df38c.png]: /images/20220829/7eeeebd543db433cb132e6ebe01b4d02.png
[11cbb0311f700dc04996d6b4fcd0b35f.png]: /images/20220829/070804b26d654259b61aa540172a80a9.png
[5e1b300aba85bffb88a640225ea46ea3.png]: /images/20220829/7c9b38de57f5419f965ac1fe62c37bb8.png
[004335eecdf6d2afa63517a94096c7b2.png]: /images/20220829/e4df97c8886a4a82b9c3ac584eb21f44.png
[1a13fe8953c7dbf2c3fb4df7c019db7c.png]: /images/20220829/380d38ad99af4d09863478758716d6cf.png
[4c18e89b84135bda945303a4cb604b48.png]: /images/20220829/f94edfbfdfe14cafa6c54a2aca3a5474.png
[dd620b0d2f8b075aa04321b4e98078ac.gif]: /images/20220829/fe9572de5d244595bdbf66954d888acf.png
[f2add5b812a118a81fda18a19fa184dc.png]: /images/20220829/c13bf822678249c4afaa14a82427eeee.png
[0c0cdc69c7021f1d2e149c5bd5c9eb79.gif]: /images/20220829/9e9e9d8932d8427885fd9b7ec4e3e039.png
[69036aeba9fafa8c006db9548df103d0.png]: /images/20220829/37ff49f6063346e1b91acdf99b5dfa8c.png
[d98e3f7ead257c2596254d3972aee991.png]: /images/20220829/3def878699d9464baf4eba475c10deb1.png
[25d94bea5bb9b3a21fc24b168aa6a477.png]: /images/20220829/dcb816303c7944f084b6ac478ee0bad9.png
[77c8307e9bb82d1d88cac8398e552abc.png]: /images/20220829/73b889fd9d7d47af9d43379892a1dc41.png
[6baeb97bca106cfa490eeff2c0d539f8.png]: /images/20220829/d3d8e934e0b44df2b6535ac7ef605644.png