如何加快Vue单页加载(和打包)速度

Vue单页面应用性能优化实践 Vue单页面应用性能优化实践最近业余时间一直在做一个个人项目,使用的是vue+vue-router实现的单页面应用。相对于多页面应用来说,其实单页面应用对性能优化的要求要更高,因为首屏加载的文件要更大,只要过了首屏加载问题,使用过程中单页面应用是会比多页面应用流畅的多的。闲话不多说,接下来讲下我优化过程中两个很实用的方法:(1)对路由组件进行懒加载这里的懒加载是指在访问到对应的组件时才加载它,首屏... 阅读详情
AI摘要

本文介绍如何通过压缩混淆代码、使用gzip压缩以及提取静态资源到CDN等手段减少Vue项目中vendor.js的体积,从而提高页面加载速度。

在使用个人境外服务器运行vue项目时,会遇到打包的vendor.js过大而导致无缓存加载时,页面会空白数秒之久。
解决这个问题有2个思路:1是通过压缩混淆代码、gzip实际减小代码大小;2是将部分不会改动的文件提出,放到CDN上。
这里列举几种解决方案。(uglify由于vue-cli已默认包含,这里不写)

#1 gzip

使用gzip压缩vendor.js可以有效减小文件体积,一般能压缩70%左右。
可以选择使用nginx反向代理来做gzip功能。
也可以选择nodejs内部压缩。

const compression = require('compression');
app.use(compression());

#2 提取js/css到cdn

以一个vue项目为例。项目引用了vue、axios、iview、iview的css:

import Vue from 'vue'
import App from './App.vue'
import router from './router'
import axios from 'axios'
import iView from 'iview'
import 'iview/dist/styles/iview.css'
#2.1 提取js到外部,减小vendor.js体积

1. 在/build/webpack.base.conf.js中,增加externals:

module.exports = {
    externals: {
        'vue': 'Vue',
        'axios': 'axios',
        'iview': 'iview'
    }
}

注意,externals的键值对中,键应为在/src/main.js中import的名称,值为引用的外部文件export的名称。以cdn.bootcss.com的库文件为例,vue的导出名为Vue,mint-ui为MINT,vue-router为VueRouter。

2. 复制/index.html为/index.dev.html,并修改/build/webpack.dev.conf如下:

plugins: [
    new HtmlWebpackPlugin({
      filename: 'index.html',
      // template: 'index.html',
      template: 'index.dev.html',
      inject: true
    })
]

* 这是为了解决dev环境下,重复引用库的问题。

3. 在/index.html中,引入cdn文件

<body>
    <div id="app"></div>
    <script src="https://cdn.bootcss.com/vue/2.5.2/vue.min.js"></script>
    <script src="https://cdn.bootcss.com/axios/0.17.1/axios.min.js"></script>
    <script src="https://cdn.bootcss.com/iview/2.6.0/iview.min.js"></script>
</body>

处理前:
这里写图片描述
处理后:
这里写图片描述
可见,处理前vender.js大小148KB,处理后大小13.7KB。
另增加3个CDN文件,大小34.9KB、5.6KB、115KB,增加115.5KB。
总体积变化不大。将大体积文件放置在cdn上,减小了服务器流量压力,加快了不同地区网页加载速度。

#2.2 提取css到外部,减小app.css体积

在/src/main.js中,前端框架的CSS引用,都可去除,并改为在/index.html中引用其CDN版本。
1. 去除/src/main.js中的CSS文件import,改为在开发环境下require

// import 'iview/dist/styles/iview.css
if (process.env.NODE_ENV === 'development') {
  require('mint-ui/lib/style.css')
}

2. 在/index.html中,引入cdn文件

<head>
    <link href="https://cdn.bootcss.com/iview/2.6.0/styles/iview.css" rel="stylesheet">
    <title>app</title>
</head>

处理前:
这里写图片描述
处理后:
这里写图片描述

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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