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前言
2022年1月，京东成为央视总台2022年春节联欢晚会独家互动合作伙伴，双方在红包互动、电商等方面展开全方位深度合作。在除夕当天产生691亿次互动，送出15亿元红包好物。
如何在这种大规模、高并发的场景下，确保系统的稳定性和性能，为用户提供稳定流畅的互动体验，成为了我们亟待解决的问题。
接下来我们主要从静态资源优化，缓存、容错、工程化几个方面来详细介绍前端团队所做的努力和创新。
静态资源优化
首屏资源加载策略
在春晚主持人口播之后，大量用户会集中在一段时间内涌入互动页面，这会导致流量峰值。为了降低页面打开时的请求次数和资源体积，我们根据页面交互，将所需资源分为三类：首屏、次屏以及操作后。
首屏资源主要包括：HTML文档、JavaScript、CSS以及样式图片。由于这是单页面应用，我们可以通过常规技术将JS和CSS进行打包。对于样式图片，我们可以通过按需加载的方式，显著减小首屏资源体积。
页面包含两个楼层，首屏的互动楼层和次屏的万券齐发楼层。其中，首屏会展示两排优惠券，因此，我们需要在首屏加载这部分券楼层的样式图片。互动主玩法中主要包括抽奖弹窗、邀人弹窗和击鼓游戏。通过拆分优化，首屏的样式图片体积减少约41%。再加上CDN降质和WebP参数的优化，样式图片的体积可以降低到178KB。
同时，我们将需要单独加载的击鼓游戏精灵动画图从首屏加载清单中剥离，使得首屏样式图片的加载次数从2次减少到1次。这样一来，用户在打开页面时，所需的请求次数和资源体积都得到了显著降低，进而提高了用户体验。
动画图片低损压缩
动画是页面资源消耗的主要部分。在春晚页面中，我们需平衡用户交互体验与资源优化。经过与设计和CDN团队多次沟通，我们决定采用技术手段降低资源消耗，同时保证用户体验。
首先是确定技术方案。设计团队最初提议使用3D模型，需借助WebGL进行渲染。但这存在两个问题：一是资源消耗大，3D模型通常包含3～4个文件，首屏加载请求数增加；二是兼容性问题，WebGL在低端机型上表现不佳。考虑到观众范围广泛，我们决定选用兼容性更好的方案。
经过技术调研，我们最终确定采用帧动画方案：设计团队将3D动画转化为精灵图，并将不变部分（如鼓架）单独抽离。精灵图仅包含运动部分（如鼓面敲击动画），有效降低资源消耗。
在确定方案后，设计团队导出了第一版资源文件。然而，精灵图大小为1236KB，主光效也有400KB，离我们的目标还有一定差距。经过双方反复尝试，我们通过抽帧方式将击鼓精灵图从24帧降至4帧，大小从1236KB降至265KB。结合降质参数和WebP格式，最终大小仅为78KB，下降了93%。此外，我们将主光效换成放大一倍的一倍图，并通过CSS属性scale实现放大，进一步节省资源。
动态雪碧图
元素背景图使用雪碧图模式，是前端基本优化手段，可以显著降低请求次数。我们在首屏资源拆分后的情况下，可以将18个样式背景图合并成1个。相较于常规方案，春晚红包还扩展了2个功能：
- css雪碧图在运行时为图片URL添加
CDN降质参数和webp格式转换参数（someimage.png!q70.webp），极限降低CDN带宽。我们扩展开发了自动雪碧图脚本，可以支持自动生成2套background-image样式代码，分别对应普通图片URL和带!q70.webp的URL。通过运行时检测webp支持特性，切换HTML标签上的class名，来使对应的后代选择器的background-image属性生效。对于webp的特性检测的技术方案，我们考虑过如下两种方案： - 通过版本判断，从caniuse看，可以按照只有iOS14以下不支持webp来作为判断依据。
- 通过创建一个Image对象，其src为一个基于base64的webp图片，根据load是否成功来判断是否支持webp。
比较这2个方案，方案a的优势是通过UA判断系统版本是同步执行的，可以在调用渲染页面前的任意地方执行并修改HTML标签的class属性。确保内容渲染后有正确的背景图css生效。不会对原有渲染逻辑产生入侵性修改。而方案b的优势是经过大规模实践，判断逻辑的可靠性较高，缺点是异步逻辑的，需要修改原来的渲染逻辑。由于我们这次需要支持全国亿万用户，为确保稳定可靠，所以最终选择方案b。
css文件中的背景图样式，是在渲染相应DOM的时候才发起请求，又由于React渲染是同步的，我们需要调整执行render的时机，以确保在渲染页面内容之前完成HTML的class属性设置，避免请求两次图片。
- 动态雪碧图。万券齐发楼层首屏露出2排8个坑位，对应8次logo图片请求，由于券和logo的数据是通过接口下发的，所以无法使用编译时雪碧图方案。为了将图片请求次数减少到1次，我们和后台、视觉、产品沟通后，设计了一套多团队协作的方案。设计同学可以根据产品提前确认的券位置将logo图合并成雪碧图，并上传到云存储。展示如下：
雪碧图规格确定后，通过固定的background-position属性，以及动态设置logo元素的className和背景图，即可实现动态雪碧图。
CSS中按需使用WebP
利用webpack的PostCSS插件进一步优化背景图。通过使用CSS对象的walkDecls方法，我们可以遍历所有的background-image属性。然后，使用正则表达式匹配对应的样式，在编译打包时生成一套优先级更高的样式。在运行时，如果HTML标签具有webp属性，系统将应用高优先级的样式覆盖原有样式。
以上就是目前比较常见的支持webp的做法，全站图片由902.4kb减小到512.6kb，经过多种流量和兼容性测试效果表现良好，由此可见，在项目中大量使用图片时，WebP格式已成为一个不容忽视的性能优化关键。
降低服务器成本及风险
本地存储
针对用户优惠券领取状态的保存问题，权衡了多种因素，如活动规模、服务器端压力和活动持续时长等。最终，我们决定采用前端本地缓存来保存用户领券状态，从而提升性能并优化用户体验。
我们对比了前端常用的本地存储机制，如cookie、localStorage和sessionStorage。然而，这些机制各有优缺点：
cookie存储空间较小（4K），且在与服务端通信时会占用请求头部，可能导致请求头过大，超过服务端设置的最大值，进而引发报错，并增加不必要的网络消耗。sessionStorage生命周期较短，仅适用于会话期间。
综合考虑后，我们选择了localStorage作为优化方案。它具有较长的生命周期和较大的储存空间（2.5M-4M），能满足业务需求。采用localStorage缓存数据，不仅可以简化调用链路、降低风险和节约成本，还能直接从本地读取券的领取状态，避免网络延迟导致的响应时间过长，提升用户体验。
容灾
春晚活动是一个典型的秒杀业务场景：随着春晚主持人一声令下，全国观众会同一时间涌入活动页面，给接口带来超高的流量压力。下面将从流量削峰、降级处理两个个方面介绍前端如何与后台合作应对这类高并发场景。
流量削峰
在高并发场景下，流量削峰有助于系统平稳度过流量高峰。本次活动中，初始化接口和击鼓抽奖接口流量最大，因此我们主要针对这两个接口进行削峰。
- 初始化接口：在页面加载之前，即资源位入口，配置一个“加载中”页面链接。这个页面随机加载1-3秒后跳转到活动页面。当流量超过系统承载能力时，开启灰度开关，部分用户进入此页面，然后等待几秒后进入活动页面。
- 击鼓抽奖接口：本次活动的核心玩法接口。如果仅仅是简单地随机延时几秒请求，会极大地影响用户体验。我们采用更精细化的处理方式。已知击鼓交互在用户敲击满次数或倒计时结束时触发抽奖接口，因此，随机设定敲鼓次数，将原本集中在1-2秒内的请求打散至10秒区间，用户几乎无感知。
降级处理
作为一档全球直播节目，现场不免会出现各种状况，需要做好各种紧急预案。降级处理分为主动降级和被动降级两类：
- 主动降级：各个资源位和交互按钮上添加降级开关，上游接口或下游页面出现紧急情况时，可通过配置
CMS快速打开降级开关。 - 被动降级：通过不同样式和文案提示区分各类接口异常码及系统环境，快速定位问题原因。这样一来，客服同学可以第一时间安抚客户，并提供相应处理方案。
工程化
为了使业务开发人员能更专注于自身业务开发，我们将手机兼容性、设备分级、环境判断、自动合成雪碧图、自动图片压缩、自动上传云存储、合并代码文件等通用解决方案统一纳入工程化层面处理。
通过工程化，可以最大程度的释放生产力和创造力。上述的各种前端各种优化方案，离不开工程化的助力，与此同时保证了在快速开发交付的效率和稳定性。
提供拟真的MOCK环境
面对春晚的巨大流量，我们搭建了一个拟真的MOCK环境，以在短时间内模拟所需场景，确保在任意场景下都能提供友好交互。该环境1:1还原了服务端的MOCK环境，能快速模拟正常数据，同时还能模拟请求超时、HTTP状态码异常、数据结构异常、非常规业务异常码等场景。在ajax模块中，我们采用透明转发方式，降低业务开发同学创作mock数据的成本，避免mock数据进入生产环境。如图所示，MOCK开发环境与联调开发环境对比，可以看出mock环境对业务开发来说是透明且无副作用的，同时又能快速MOCK数据
- 编写稳定高效的发布脚本
春晚参与用户的设备种类繁多，我们需在不同设备上实现极致体验，同时减轻CDN过高QPS的压力。为此，我们与客户端团队联合，根据不同设备的不同版本，提供了内置包、离线包和线上CDN包等多套环境。结合多伦内测和公测，在短短27天内，需部署10多套环境。线上环境部署错综复杂，还包括资源收集和大小计算等工作。若采用人工方式，极易出现误操作，带来不良后果。幸运的是，项目初期便引入了环境变量，通过环境变量解决不同环境间的差异。此外，在编译前后加入了一系列脚本，替代人工拷贝上传、资源收集、大小计算等操作，避免人工操作失误，提高稳定性，确保每个环境稳定部署。
工程化的目标，始终是提升开发效率，降低开发难度，分离关注点，让业务研发同学更专注于自身业务的开发。
总结
2022年央视春晚互动项目是一次大规模、高并发的挑战，前端团队通过静态资源优化、缓存、容错和工程化等方面的努力和创新，确保了系统的稳定性和性能，为用户提供了一个稳定流畅的互动体验。在静态资源优化方面，团队通过首屏资源拆分、帧动画方案替代3D模型、动态雪碧图和WebP格式优化等技术手段，显著降低了资源消耗和请求次数。在降低服务器成本及风险方面，选择localStorage作为非常规优化方案，提升用户体验。在容错方面，流量削峰和降级处理，确保系统稳定运行。在工程化方面，统一处理通用解决方案、提供拟真的MOCK环境和编写稳定高效的发布脚本，降低开发难度，确保每个环境稳定部署。通过这些技术手段和创新，前端团队成功应对了春晚互动项目带来的技术难题，为用户提供了一个稳定流畅的互动体验。
