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关于图片性能优化，你必须知道的

吐槽君 分类：javascript

前言：其实图片优化网上有非常多的方案，这份初探里面做的更多的是从不同方向进行的探索～

通过一些平常可能关注不多的点，进行一堆试探，最后回到我们非常耳熟的优化方式中。

1. 图片相关概念

?：对于页面进行缩放，我们并没有改变页面内元素的宽高px情况，但是缩放之后页面元素会放大，这是通过是什么实现的。

1.1 PX(CSS pixels)

虚拟像素，浏览器内的一切长度都是以CSS像素为单位的，CSS像素的单位是px。

像素：它是图像显示的基本单元，既不是一个确定的物理量，也不是一个点或者小方块，而是一个抽象概念。所以在谈论像素时一定要清楚它的上下文！不同的设备，图像基本采样单元是不同的，显示器上的物理像素等于显示器的点距。

由于不同的物理设备的物理像素的大小是不一样的，所以css认为浏览器应该对css中的像素进行调节，使得浏览器中 css 像素的大小在不同物理设备上看上去大小总是差不多 ，目的是为了保证阅读体验一致。基本都是根据设备像素换算来达到这一点的。

1.2 DP(device pixels)

设备像素（物理像素），顾名思义，显示屏是由一个个物理像素点组成的，通过控制每个像素点的颜色，使屏幕显示出不同的图像，屏幕从工厂出来那天起，它上面的物理像素点就固定不变了，单位pt。pt是一个绝对单位。

液晶显示器只有在桌面分辨率与物理分辨率一致的情况下，显示效果最佳，所以现在我们的桌面分辨率几乎总是与显示器的物理分辨率一致了。

1.3 DIP(Device independent Pixel)

设备独立像素，也称为逻辑像素，简称dip。

CSS像素 =设备独立像素 = 逻辑像素

通过screen.width和screen.height可以获得

1.4 DPR（devicePixelRatio）

设备像素比：设备物理像素和设备独立像素的比例。> DPR = 设备物理像素/设备独立像素 = 设备物理像素/CSS像素

window.devicePixelRatio ，可以看到当前的值

设备像素比(dpr) 是指在移动开发中1个css像素占用多少设备像素，如2代表1个css像素用2x2个设备像素来绘制。

设备像素比(dpr)，公式为1px = (dpr)^2 * 1dp，可以理解为1px由多少个设备像素组成

1.5 PPI(pixels per inch)

每英寸像素取值，更确切的说法应该是像素密度，也就是衡量单位物理面积内拥有像素值的情况。

如何计算ppi

每英寸的像素点（设备像素），已知屏幕分辨率和主对角线的尺寸，则ppi等于

以iphone6为例：

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斜边尺寸 = V(1920^2+1080^2) V代表开根号 
ppi = 斜边尺寸/5.5 
ppi = 401ppi

所以对于屏幕来说，通过ppi可以很直观的感受到屏幕细腻程度，而非分辨率。

回看css像素的相对性

默认情况下一个CSS像素应该是等于一个物理像素的宽度的，但是浏览器的放大200%的操作可以让一个CSS像素等于了两个设备像素宽度。而在高PPI的设备上，CSS像素甚至在默认状态下就相当于多个物理像素的尺寸

1.6 倍率与逻辑像素

2倍屏、3倍屏和2倍图、3倍图

Retina显示屏：这是一种显示技术，可以将把更多的像素点压缩至一块屏幕里，从而达到更高的分辨率并提高屏幕显示的细腻程度，这种分辨率在正常观看距离下足以使人肉眼无法分辨其中的单独像素。

一般将DPR为2的屏幕称为2倍屏，DPR为3的屏幕称为3倍屏。

iphoneX的DPR是3，也就是3倍屏幕

面对相同主屏尺寸，不同主屏分辨率的设备，同一张200*200px的图片为何显示的一样？

实际像素除以倍率，就得到逻辑像素尺寸。只要两个屏幕逻辑像素相同，它们的显示效果就是相同的。
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2. 图片占用内存计算

[(Height in pixels) x (length in pixels) x (bit depth)] / 8 / 1024 = image size in kilobytes (KB).

色深Color depth(位深bit depth)。当涉及像素时，这个概念可以被定义为每像素位数bits per pixel (bpp)。

色深只是颜色表示的一个方面，它表示可以表达每个原色数量的精度；另一方面是可以表达多种颜色（色域）的范围。颜色精度和色域的定义都是通过颜色编码规范完成的，该规范将数字代码值分配给颜色空间中的位置。24-bit，可以显示2^24=16,777,216 种色彩，近似高于肉眼所能分辨的颜色，称为真色彩。

在不同的设备，每像素字节数不同，这导致图片所占内存并不固定。但在固定设备中，图片数量越多，尺寸越大，内存消耗就越大。通过screen.colorDepth可以查看对应设备的具体情况。

?：一张640 * 480像素的图片， 设备为24-bit color depth，640 x 480 x 24 / 8 / 1024= 900 KB
813*275

一张图片的体积是172KB，但是实际占用的内存是1.16MB，而相同的图片，我们使用的三倍图占用的内存就是10.44MB左右。

3. 图片性能比较

3.1 img标签和canvas

3.1.1 内存占用比较

前置思考问题：

  1. 图片体积和占用内存有必然联系吗
  2. 同一张图片，渲染成不同的尺寸，会影响到内存占用吗
  3. 同一张图片展示一次和多次，内存会有影响吗
  4. img，backgorund-image和canvas渲染方式有差异吗

内存观察方式：通过chrome的任务管理器，查看当前tab的内存占用情况

使用资源：

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给出一份十分不成熟的内存占用情况判断：

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对于chorme图片缓存是放在disk cache中，以5张不同的图片为例：

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图片缓存应该并不代算入页面占用内存空间？而是在disk磁盘中。

（关于使用memery cache和 disk cache 可以参考：深入理解浏览器的缓存机制）
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关于图片缓存占用的内存空间大小问题：

Once an image file has been loaded, it must then be decompressed. This decompression can be a computationally complex task and take considerable time. The decompressed image will also use substantially more memory than the original.

图片被加载后需要解码，图片的解码是一个复杂耗时的过程，并且需要占用比原始图片还多的内存资源。

不论使用什么渲染方式，过了很长一段时间之后浏览器会回收掉部分图片缓存，根据缓存变换的大小来看，应该是将本身解码转化为二进制的图片数据清除掉了，只留下了未解码的图片数据，这个大小就近乎于本身图片的体积大小了。如下分别是使用canvas刚渲染完毕的图片缓存情况和过了一段时间之后的情况：

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canvas部分的额外对比：

由于canvas是按位渲染的，在retina屏幕中，设置的height和width需要乘相应的prd才能保证清晰渲染倍图。如果说一张三倍图在一倍数的canvas中进行渲染，就会变得模糊，通过对比发现，变模糊之后，页面的内存占用会有所降低，但是还远远不到通过一倍图直接渲染的内存使用情况。

<!-- <canvas width=813 height=1250 id='canvas'></canvas> -->
  <canvas width=2436 height=3750 id='canvas'></canvas>
 
var imgsUrl = [
     'https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/3651ad56a2a74d5c8dfa95141217224f~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image',
    'https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/1164d96dce0542b29560d0884679738c~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image',
     'https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/6cbc885f91954f418e58be759f6bc5b7~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image',
    'https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/6576d554526146e5983bd78be67c0ee4~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image',
    'https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/eacf3398b0b747e8a99278d5263c223d~tplv-k3u1fbpfcp-watermark.image'
  ]
  var imgs = [];
  for (var i = 0; i < 5; i++) {
    imgs[i] = new Image();
    imgs[i].width = 817;
    imgs[i].height = 375;
    imgs[i].src = imgsUrl[i];
  }
  function draw() {
    var ctx = document.getElementById('canvas').getContext('2d');
    for (let i = 0; i < 5; i++) {
      imgs[i].onload = function () {
        console.log(i, imgs[i])
        // ctx.drawImage(imgs[i], 0, 100 * 3 * i, 200 * 3, 100 * 3);
        ctx.drawImage(imgs[i], 0, 375 * 3 * i, 812 * 3, 375 * 3);
        // ctx.drawImage(imgs[i], 0, 375 * i, 812, 375);
      }
    }
  }
  draw();

通过new Image()来实现多张图片的串行加载对于适当场景下的用户体验也会有一些提升。

此外，以backgorund-image展示和img标签展示没啥大区别，这里不多罗列。

对比结论：

  1. 图片占用内存大小和图片像素密切相关，和图片自身体积关系不大（和前文所说图片内存计算方式相符合）；
  2. 渲染出来的图片元素宽高（px）并不影响图片的内存占用；
  3. 本地读取还是请求获取，不是特别影响最后的内存占用。
  4. 使用动态new Image的预加载图片的方式，创建图片，使用canvas渲染比使用<img>更加节省内存；
  5. 使用img标签渲染多张来源一致的图片和渲染一张图片的内存占用情况近似；而多张来源不一致的图片会占用更高的内存；
  6. 使用canvas渲染多张图片和单张图片占用内存情况似乎都一样。。。。

（5，6的具体原因还要进一步探索）

这里观察内存占用的方式并不完全靠谱，存在一些疑惑：渲染一张图片和渲染5张图片的内存占用差，并不是完全符合公式计算得到的内存大小。所以需要有更适当的内存观察方式。

3.1.2加载和绘制性能的比较

同一张23M大尺寸图片，使用img标签和canvas，加载和绘制性能的比较。
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使用canvas
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直接使用img标签

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由于加载方式是不一样的，直接用img渲染出来的img图片会从上往下根据请求回来的数据逐节渲染，而用canvas则只能等图片全部加载完毕之后一次性绘制，需要把canvas绘制放在onload中，否则会导致取不到图片。所以对于大体积图片的加载体验来说，使用img反而体验更好，避免了长时间的白屏。

相比较之下，两者完整渲染出页面内容的时间并没有很大差异，由于图片尺寸很大，在解码上耗费了不少的时间，合理的优化图片格式和图片体积，对于图片的加载有着更加重要的意义。

在使用canvas的渲染中，我们看不到页面的LPC（The Largest Contentful Paint），是因为“LCP”考虑的元素类型为：<img> ,<svg>元素内的<image>元素,<video>元素

把图片存储在本地，抛开请求的问题，再来单独看渲染。

Canvas
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Long task的内容是页面的绘制

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img
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其实比较完之后发现，拿canvas和img标签这样对比静态图片渲染的意义不是很大，canvas在会有单独的图层对于高性能图片和动画的处理会有更好的效果。

4. 性能优化方向

一通比较下来，图片渲染速度对于页面请求和图片解码时间来说，并没有那么高的占比。

图片引起的内存占用情况，如果说有多张高性能的图片可以考虑通过canvas进行渲染，但是只有单张的话就没有那么大的必要了，更好的方式是通过设备的具体情况来做响应式的图片，比如使用img的src，根据设备情况来渲染不同的倍图。

<img src="./image/oranges@1x.png" srcset="./image/oranges@2x.png 1x,./image/oranges@3x.png 2x" />

最后想要优化图片性能，还是要从压缩图片体积下手，通过减少请求等待时间的方式，提供更快的展示体验，而图片压缩都已有有许多完备方案，不同的图片格式有着不同的编码方式，相应的，图片体积和解码速度上也不尽相同，而这一块，也是本篇文章没有涉及的，希望感兴趣的同学可以自行查阅了解一下 ：）

参考

  • iOS进阶之页面性能优化
  • CSS像素、物理像素、逻辑像素、设备像素比、PPI、Viewport
  • CSS尺寸单位的认知
  • 什么是三倍图？——移动端尺寸知识入门
  • 响应式图片
  • Javascript的Image对象、图像渲染与浏览器内存两三事
  • 前端图片优化机制
  • 前端图片体积优化调研
  • Web 性能优化： 图片优化让网站大小减少 62%
  • Multimedia: Images

❤️ 谢谢支持

以上便是本次分享的全部内容，希望对你有所帮助^_^

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