검은 금요일 성능 테스트 결과

검은 금요일 성능 테스트 결과 나는 매년 공휴일 전후로 성능 테스트를 한다.몇 년 전에 나는 수공으로 만들어서 혼자 남겨 두었다.그러나 올해 나는 미국 소매상들에게 반자동 성능 테스트 실험을 했다.이 블로그는 실험의 성능 데이터에 대해 구분할 것이다.나는 그것이 약간의 재미있는 사실을 밝힐 수 있기를 바란다.

검은 금요일 성능 테스트 실험 장치


만약 네가 스스로 이 실험을 하고 싶다면, 너는 어떠한 비용도 필요 없을 것이다.유일하게 필요한 설정은 API 키입니다.다음은 GitHub 저장소로 시작하십시오.

QAInsights / 블랙 프라이데이 성능 테스트


🦃 검은 금요일 성능 테스트 실험🙏


contributions welcome




🎯 목표


이 사업의 목적은 2020년 추수감사절과 금요일 동안 미국 유행 소매 사이트의 응답 시간 추세를 평가하는 것이다.자이언트의 활약과 그 영향력을 보여주는 데 도움이 될 것이다.

🔝 책략


이 실험은 테스트 중인 사이트에 부하를 주입하지 않는다.스크립트는 성능을 측정하기 위해 30분마다 HTTP(S) 요청만 보냅니다.실제 작업량은 실제 사용자로부터 온다.
HTTP 요청 시간 초과를 30초로 설정합니다.스크립트가 PageSpeed로부터 응답을 받지 않으면 요청이 무시됩니다.
데스크톱 성능만 포착할 수 있습니다.

🌐 테스트 중인 사이트 목록


다음은 테스트할 URLs입니다.다른 웹 사이트를 추가하려면 PR을 제출하십시오.

🔧 공구.

  • Page Speed Insights
  • Python 3.8
  • GitHub 운영
  • 크롬 브라우저
  • Ubuntu 18.04 LTS
  • DB 유입...
  • View on GitHub

    목표


    이 사업의 목적은 2020년 추수감사절과 금요일 동안 미국 유행 소매 사이트의 응답 시간 추세를 평가하는 것이다.이것은 우리가 미국 소매 거두의 실적과 그 영향을 밝히는 데 도움이 될 것이다.
    금요일 성능 테스트 결과

    책략


    이 실험은 테스트 중인 사이트에 부하를 주입하지 않는다.스크립트는 성능을 측정하기 위해 30분마다 HTTP(S) 요청만 보냅니다.실제 작업량은 실제 사용자로부터 온다.
    HTTP 요청 시간 초과를 30초로 설정합니다.스크립트가 PageSpeed로부터 응답을 받지 않으면 요청이 무시됩니다.
    데스크톱 성능만 포착할 수 있습니다.

    테스트 중인 사이트 목록


    다음은 테스트할 URLs 입니다.다른 웹 사이트를 추가하려면 PR을 제출하십시오.

    공구.

  • Page Speed Insights
  • Python 3.8
  • GitHub 운영
  • 크롬 브라우저
  • Ubuntu 18.04 LTS
  • DB 클라우드 유입(자유 프로그램)
  • 테스트 창


    테스트는 미국 동부 시간으로 11월 25일 오전 12시에 시작되며 미국 동부 시간으로 11월 30일 오전 12:01에 끝납니다.

    성과 지표


    다음 지표가 캡처됩니다.
  • 첫 번째 적합 페인트(FCP)
  • FID
  • 최대 함량 도료(LCP)
  • 누적 레이아웃 횟수(CLS)
  • 어떻게 스스로 이 실험을 설정합니까?

  • 복제 환매 협의
  • 사용pip install -r requirements.txt 설치 요구 사항
  • 페이지 속도 분석 API를 here로부터 가져옵니다.
  • 재구매 계약에 GitHub 기밀PAGE_SPEED_API_KEY을 작성합니다.자세한 내용은 here를 참조하십시오.API 키를 repo에서 절대 공개하지 마십시오.
  • 파일에서 41 행과 42 행에 세부 정보를 구성합니다.
  • 기본적으로 밀어넣을 때마다 GitHub 작업이 트리거됩니다.
  • 15분마다 실행할 계획을 세우려면yaml 파일의 아래 설정을 사용하십시오.
  •  on:
      schedule:
        # * is a special character in YAML so you have to quote this string
        - cron:  '*/15 * * * *'

    FAQ

  • 성능을 실시간으로 확인할 수 있습니까?
  • 없습니다. 설정은 이것을 포함하지 않습니다.그러나 일단 실험이 시작되면 언제든지 원시 결과를 다운로드하고 스스로 분석할 수 있다.
  • 이 실험의 비용은 얼마입니까?
  • 없습니다.모두가 무료 자원을 사용하고 있다.?
  • 결과 분석


    다음은 이 실험의 재미있는 부분이다.원시 데이터는 here.
    숫자를 보기 전에 FCP, LCP, FID, CLS가 무엇인지 살펴보겠습니다.
    "First Contentful Paint 보고서 브라우저가 처음으로 텍스트, 이미지 (배경 그림 포함), 흰색 캔버스나 SVG가 아닌 시간을 보여 줍니다. 이것은 마운트된 웹 fonts가 있는 텍스트를 포함합니다. 사용자가 페이지 내용을 사용할 수 있는 것은 이번이 처음입니다."
    https://developers.google.com/web/tools/chrome-user-experience-report?hl=en
    "First Input Delay(FID)는 사용자 중심의 도량 부하 응답성을 측정하는 중요한 지표이다. 응답이 없는 페이지와 상호작용을 시도할 때의 체험인 낮은 FID가 페이지의 사용 가능성을 확보하는 데 도움이 되기 때문이다."
    web.dev/fid/
    "최대 컨텐트 드로잉(LCP)은 페이지 로드 타임라인에서 페이지의 주요 컨텐트를 로드할 수 있는 시점을 표시하기 때문에 감지 로드 속도를 측정하는 데 중요한 사용자 중심 지표입니다. 빠른 LCP는 페이지가 유용하다는 확신을 얻을 수 있습니다."
    web.dev/lcp/
    "누적 레이아웃 변화(CLS)는 시각적 안정성을 평가하는 중요한 사용자 중심의 지표이다. 사용자가 의외의 레이아웃 변화를 체험하는 빈도를 계량화하는 데 도움이 되기 때문이다. 낮은 CLS는 페이지를 즐겁게 하는 데 도움이 된다."
    web.dev/cls/

    현장 데이터

  • 가장 높은 FCP는 sprint입니다.com 3548 ms
  • 가장 낮은 FCP는 Lenovo입니다.com과lowes.com-905ms 및 908ms
  • 가장 높은 LCP는 sprint입니다.com 9271 ms
  • 가장 낮은 LCP는 Lenovo입니다.com과lowes.com-977ms 및 1402ms
  • 가장 높은 첫 번째 입력 지연은 bjs입니다.com 182ms
  • 가장 낮은 첫 입력 지연은 whole foods입니다.com 3ms
  • 가장 높은 포석 교대 누적 점수는 Harborfrieght이다.com 181 ms
  • 가장 낮은 누적 레이아웃 전환 점수는 당연히 구글이다.일반 도메인 이름 형식
  • FCP 최대치-스퍼트.com-실험실 데이터
    FCP 낮음 - 낮음com-실험실 데이터
    30개의 URL 데이터를 모두 검색하는 데 많은 시간이 소요되므로 가장 성능이 좋고 가장 낮은 데이터만 분석했습니다.만약 깊은 잠수에 관심이 있다면, 원시 결과를 다운로드해서 볼 수 있다.
    그러나 이는 빅3(애플, 아마존, 구글)의 표현도다.
    3대 성능 통계
    다음은 페이지 속도 통찰 분류입니다.
    좋다
    개선이 필요하다
    가엾다
    FCP
    [01000ms]
    (1000ms, 3000ms)
    3000ms 이상
    FID
    [0100ms]
    (100ms, 300ms)
    300ms 이상
    LCP
    [02500ms]
    (2500ms, 4000ms)
    4000ms 이상
    CLS
    [0, 0.1]
    (0.1, 0.25]
    0.25 초과
    PSI 분류
    다음 URL 클록 <1000ms FCP:
  • 구글스토어
  • 아마존
  • BJs
  • Lenovo
  • 로스
  • 다음 URL 클록은 2500ms 이하의 LCP입니다.
    아마존
  • 사과
  • 바이스마트
  • Dell
  • Lenovo
  • 로스
  • 적체
  • 윌리슨
  • 월그린
  • 월마트
  • Wholefoods
  • 마지막 말


    알다시피, 이 실험은 모든 사이트가 아닌 소매상들의 서브집합에 대한 테스트만 진행했다.그 밖에 어느 사이트의 성능이 더 좋은지 결론을 얻지 못했고 서로 비교하지도 않았다.본 연구의 목적은 성능의 중요성과 사이트의 무거운 부하에서의 성능을 이해하는 것이다.

    좋은 웹페이지 즐겨찾기