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FID
在互联网高速发展的时代，用户体验已成为企业竞争的关键所在。网页性能作为用户体验的重要组成部分，直接影响着用户的满意度和工作效率。First Input Delay（FID）作为衡量网页性能的重要指标，越来越受到业界关注。今天，让我们一起来深入了解 FID，探讨如何优化 FID 以提升用户体验，同时里面会有一些小的干货分享。
介绍
First input dealy，指的是用户首次与网页互动时的延迟时间，更详细的解释是，是从用户首次与网页互动（即，点击链接、点按按钮或使用由 JavaScript 提供支持的自定义控件）到浏览器实际能够开始处理事件处理脚本以响应相应互动的时间。
评价标准
Google 认为：为了提供良好的用户体验，网站应努力将 First Input Delay 控制在 100 毫秒以内。为确保大多数用户都达到此目标，最好衡量一下网页加载的第 75 个百分位（按移动设备和桌面设备细分）。
- Good，≤100ms
- poor,>300ms
探索与发现
FID 数据收集
观测云使用 js 的 performanceObserver 的 api 来衡量 FID ，即如下代码：
new PerformanceObserver((entryList) => { for (const entry of entryList.getEntries()) { const delay = entry.processingStart - entry.startTime; console.log('FID candidate:', delay, entry); }}).observe({type: 'first-input', buffered: true});
FID 数据展示
时序图展示
通过时序图能够展示随着时间变化的 FID 的不同应用的情况，根据应用的指标表现来有针对的优化 FID ：
可以根据不同的页面组来查看不同页面之间的 FID 的指标情况，来合理安排对 FID 的优化工作：
排行榜展示
通过排行榜能够展示不同 app_id 的 FID 的情况，根据应用的指标表现来有针对的优化 FID ：
通过排行榜能够展示不同页面组 FID 的情况，根据页面组的指标表现来有针对的优化 FID ：
影响元素的展示
针对 FID 的性能情况，可以通过时序图展示哪个元素影响了 FID 的性能，来对 FID 进行有针对的优化：
针对 FID 的性能情况，可以通过排行榜展示哪个元素影响了 FID 的性能，来对 FID 进行有针对的优化：
FID 小误区
虽然谷歌推荐交互延迟时间是 100ms 以下，但推荐经过探索，根据业务场景找到一个合理值，如下图中 63ms 就是相对一个比较分化的点。
交互延迟时间长，可能导致用户的【意外】行为，比如有时候官网或者电商类网站，就会集中表现为某个页面的平均点击次数出现较大的波动，如下图：用户【疯狂点击】或者【无动于衷】的情况就出现在交互延迟大于【63ms】的情况下。
当然用户行为并不能完全取决于 FID ，良好的产品流程设计和强需求也是影响用户行为比较重要的因素，谷歌推荐 P75 小于 100ms 。
FID 优化
导致 FID 不佳的主要原因是大量 JavaScript 执行。优化 JavaScript 在网页上解析、编译和执行的方式可直接降低 FID，一般包含：
- 拆分长任务
- 针对互动准备情况优化网页
- 使用 Web Worker
- 缩短 JavaScript 执行时间
根据收集到的 appid、页面组、FID 影响元素，配合上面的内容，可以有针对性的对这几个维度优化提高 FID 。
从哪里开始优化
以某应用某路径下较高的 FID 为例子，通过查看该应用下路径的资源真实情况，可以做相对应的优化：
注：观测云 sdk 还有个字段 first_input_target_selector，爱折腾的小伙伴可以利用这个字段发现更多有关 FID 的有意思的事情。
该如何去优化
- 查找对 FID 影响最大的 js/css 文件，并减少 js 文件的传输、解析时间，能一定程度上降低 FID ，同样收益的也包括包含该 js 的其他核心指标（LCP）。
- 针对 js 文件已经很小的情况，通过调整代码功能块，在一定程度上能降低 FID 。
- 通过对同时期非关键 js 的延迟执行，如使用 async 或 defer ，在一定程度上能降低 FID，这里不要忘了浏览器也需要执行解析 CSS 文件。
- 最后，也可能是最重要的一点，就是通过调整设计或产品流程，能很大程度上影响 FID 。
总结
综上所述，First Input Delay（FID）作为衡量用户体验的重要指标，其重要性不言而喻。优化 FID ，意味着提高用户与网页互动的响应速度，从而提升用户体验。尽管谷歌建议将 FID 控制在 100ms 以内，但我们应根据实际业务场景，寻找最适合的优化值。
通过使用观测云等工具，我们可以从多个维度收集和分析 FID 数据，找出影响 FID 性能的元素，有针对性地进行优化。优化过程中，我们应关注 JavaScript 的执行、传输和解析时间，同时结合代码调整、设计优化等多方面手段，以实现 FID 的降低。
值得注意的是，优化 FID 并非一蹴而就，需要持续的监控和调整。在优化过程中，我们要关注用户的实际行为，结合产品设计和需求，以实现更好的用户体验。
最后，希望能够重视 FID 优化，不断探索和实践，为用户提供更快速、更流畅的交互体验。在未来，我们期待看到更多关于 FID 优化的创新技术和方法，共同推动网页性能的提升，让互联网更加美好。