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Die iPhone-Performance-Illusion: Ein Realitätsschock für Webentwickler

2025-01-09

Dieser Artikel deckt eine erhebliche Performance-Lücke in mobilen Webanwendungen auf. Anhand von Daten aus dem Rum Archive vergleicht der Autor die Ladezeiten von Webseiten bei iOS- und Android-Nutzern im Vereinigten Königreich und zeigt, dass Android-Nutzer einen um 34 % langsameren First Contentful Paint (FCP) und einen um erstaunliche 66 % langsameren Time To Interactive (TTI) erleben. Durch die Analyse der Korrelation zwischen GeekBench-CPU-Scores und Interaction to Next Paint (INP) zeigt der Autor, dass Low-End-Android-Geräte deutlich höhere INP-Zeiten aufweisen als High-End-Geräte, wobei sogar ältere iPhones die neuesten High-End-Android-Geräte übertreffen. Der Autor betont, dass die große Android-Nutzerbasis nicht ignoriert werden sollte; die Vernachlässigung ihrer Erfahrung führt zu verpassten Chancen. Der Artikel fordert Entwickler auf, die Vielfalt der Geräte ihrer Nutzer zu verstehen, RUM-Tools zu verwenden, um Einblicke in reale Bedingungen zu erhalten, und Low-End-Geräte während der Entwicklung und des Testens zu simulieren, um inklusivere Webanwendungen zu erstellen.

Abschied von langen Tasks: Asynchrone Schleifen für bessere Web-Performance meistern

2025-01-04

Dieser Artikel befasst sich mit der Optimierung von JavaScript-Schleifen, um Blockaden des Hauptthreads zu vermeiden und die Web-Performance zu verbessern. Der Autor hebt hervor, dass die direkte Verwendung von `for...of`-Schleifen oder Methoden wie `forEach` für große Arrays zu langen Tasks führen kann, was zu einer trägen Benutzererfahrung führt. Die Lösung besteht darin, `scheduler.yield` oder `setTimeout(0)` mit `async/await` zu verwenden, um lange Tasks in kleinere zu zerlegen und nach jeder Iteration die Kontrolle abzugeben, um die Reaktionsfähigkeit zu erhalten. Der Artikel untersucht außerdem Strategien für die Batch-Verarbeitung und die Optimierung der Bildwiederholrate, um Reaktionsfähigkeit und Verarbeitungseffizienz auszubalancieren. Letztendlich wird empfohlen, eine geeignete Batch-Größe und -Strategie basierend auf den spezifischen Anforderungen der Anwendung zu wählen, um eine optimale Benutzererfahrung zu erzielen.