不同业务场景下的图片方案选型

图片是页面上最重要的部分;我们关注 css 和 js 也不过是是想更快的下载图片,图片是用户能直接看到的。JS 和 CSS 会影响图片内容的展示,尤其是会影响图片的展示方式(比如图片轮播,CSS 背景图和媒体查询)。但是我认为 JS 和 CSS 只是展示图片的方式。在页面的加载过程中,应当先让图片和文字先展示,而不是试图保证 js 和 css 更快的下载完成。

就图片这块来说,与其说我们是在做“优化”,不如说我们是在做“权衡”。因为我们要做的事情,就是去压缩图片的体积(或者一开始就选取体积较小的图片格式)。但这个优化操作,是以牺牲一部分成像质量为代价的。因此我们的主要任务,是尽可能地去寻求一个质量与性能之间的平衡点。

本片文章的应用场景可以参考某宝和某东;

时下应用广泛的图片格式有 JPEG/JPG, PNG, WebP, Base64, SVG 等。还有常用的雪碧图;

需要知道的一些知识:二进制位数与色彩的关系

  • 在计算机中,像素用二进制数来表示。不同的图片格式中像素与二进制位数之间的对应关系是不同的。一个像素对应的二进制位数越多,它可以表示的颜色种类就越多,成像效果也就越细腻,文件体积相应也会越大。
  • 一个二进制位表示两种颜色(0|1 对应黑|白),如果一种图片格式对应的二进制位数有 n 个,那么它就可以呈现 2^n 种颜色。

1、JPEG/JPG

1. 关键字:
  • 有损压缩,体积小,加载快,不支持透明度
2. 优点
  • JPG 最大的特点是有损压缩。这种高效的压缩算法使它成为了一种非常轻巧的图片格式。另一方面,即使被称为“有损”压缩,JPG的压缩方式仍然是一种高质量的压缩方式:当我们把图片体积压缩至原有体积的 50% 以下时,JPG 仍然可以保持住 60% 的品质。此外,JPG 格式以 24 位存储单个图,可以呈现多达 1600 万种颜色,足以应对大多数场景下对色彩的要求,这一点决定了它压缩前后的质量损耗并不容易被我们人类的肉眼所察觉——前提是你用对了业务场景。
3. 使用场景
  • JPG 适用于呈现色彩丰富的图片,在我们日常开发中,JPG 图片经常作为大的背景图、轮播图或 Banner 图出现。
  • 两大电商(淘宝,京东)网站对大图的处理,是 JPG 图片应用场景的最佳写照
4. 缺陷
  • 有损压缩在上文所展示的轮播图上确实很难露出马脚,但当它处理矢量图形和 Logo 等线条感较强、颜色对比强烈的图像时,人为压缩导致的图片模糊会相当明显。

2、 PNG-8 和 PNG-24

1. 关键字:
  • 无损压缩,体积大,质量高,支持透明
2. 优点
  • PNG(可移植网络图形格式)是一种无损压缩的高保真的图片格式。8 和 24,这里都是二进制数的位数。按照我们前置知识里提到的对应关系,8 位的 PNG 最多支持 256 种颜色,而 24 位的可以呈现约 1600 万种颜色。
  • PNG 图片具有比 JPG 更强的色彩表现力,对线条的处理更加细腻,对透明度有良好的支持。它弥补了上文我们提到的 JPG 的局限性
3. PNG-8 与 PNG-24 的选择题
  • 理论上来说,当你追求最佳的显示效果、并且不在意文件体积大小时,是推荐使用 PNG-24 的;但在实践中,为了规避体积的问题,我们一般不用PNG去处理较复杂的图像。当我们遇到适合 PNG 的场景时,也会优先选择更为小巧的 PNG-8。
    如何确定一张图片是该用 PNG-8 还是 PNG-24 去呈现呢?好的做法是把图片先按照这两种格式分别输出,看 PNG-8 输出的结果是否会带来肉眼可见的质量损耗,并且确认这种损耗是否在我们(尤其是你的 UI 设计师)可接受的范围内,基于对比的结果去做判断。
4. 使用场景
  • 前面我们提到,复杂的、色彩层次丰富的图片,用 PNG 来处理的话,成本会比较高,我们一般会交给 JPG 去存储。
  • 考虑到 PNG 在处理线条和颜色对比度方面的优势,我们主要用它来呈现小的 Logo、颜色简单且对比强烈的图片或背景等。
5. 缺陷

唯一的 BUG 就是体积太大

3、SVG

1. 关键字:文本文件、体积小、不失真、兼容性好
  • SVG(可缩放矢量图形)是一种基于 XML 语法的图像格式。它和本文提及的其它图片种类有着本质的不同:SVG 对图像的处理不是基于像素点,而是是基于对图像的形状描述。
2. 优点
  • 文件体积更小,可压缩性更强。
  • 作为矢量图,它最显著的优势还是在于图片可无限放大而不失真。这使得 SVG 即使是被放到视网膜屏幕上,也可以一如既往地展现出较好的成像品质——1 张 SVG 足以适配 n 种分辨率。
3. 使用方式
  • SVG 是文本文件,我们既可以像写代码一样定义 SVG,把它写在 HTML 里、成为 DOM 的一部分,也可以把对图形的描述写入以 .svg 为后缀的独立文件(SVG 文件在使用上与普通图片文件无异)

4. 雪碧图

图像精灵(sprite,意为精灵),被运用于众多使用大量小图标的网页应用之上。它可取图像的一部分来使用,使得使用一个图像文件替代多个小文件成为可能。相较于一个小图标一个图像文件,单独一张图片所需的 HTTP 请求更少,对内存和带宽更加友好。

5. Base64

1. 关键字:
  • 文本文件、依赖编码、小图标解决方案
    Base64 并非一种图片格式,而是一种编码方式。Base64 和雪碧图一样,是作为小图标解决方案而存在的
2. Base 64 是如何优化前端性能的
  • 每次加载图片,都是需要单独向服务器请求这个图片对应的资源的——这也就意味着一次 HTTP 请求的开销。
    Base64 是一种用于传输 8Bit 字节码的编码方式,通过对图片进行 Base64 编码,我们可以直接将编码结果写入 HTML 或者写入 CSS,从而减少 HTTP 请求的次数。
    (可以找找base64 编码原理看看呐)
3. 使用场景
  • 既然 Base64 这么棒,我们何不把大图也换成 Base64 呢?
    这是因为,Base64 编码后,图片大小会膨胀为原文件的 4/3(这是由 Base64 的编码原理决定的)。如果我们把大图也编码到 HTML 或 CSS 文件中,后者的体积会明显增加,即便我们减少了 HTTP 请求,也无法弥补这庞大的体积带来的性能开销,得不偿失。
    在传输非常小的图片的时候,Base64 带来的文件体积膨胀、以及浏览器解析 Base64 的时间开销,与它节省掉的 HTTP 请求开销相比,可以忽略不计,这时候才能真正体现出它在性能方面的优势。
  • 因此,Base64 并非万全之策,我们往往在一张图片满足以下条件时会对它应用 Base64 编码:
    1.图片的实际尺寸很小(大家可以观察一下使用的页面的 Base64 图,几乎没有超过 2kb 的)
    2.图片无法以雪碧图的形式与其它小图结合(合成雪碧图仍是主要的减少 HTTP 请求的途径,Base64 是雪碧图的补充)
    3.图片的更新频率非常低(不需我们重复编码和修改文件内容,维护成本较低)

6. WebP

1. 关键字:年轻的全能型选手
  • WebP 是今天在座各类图片格式中最年轻的一位,它于 2010 年被提出, 是 Google 专为 Web 开发的一种旨在加快图片加载速度的图片格式,它支持有损压缩和无损压缩。
2. 优点:
  • 与 PNG 相比,WebP 无损图像的尺寸缩小了 26%。在等效的 SSIM 质量指数下,WebP 有损图像比同类 JPEG 图像小 25-34%。 无损 WebP 支持透明度(也称为 alpha 通道),仅需 22% 的额外字节。对于有损 RGB 压缩可接受的情况,有损 WebP 也支持透明度,与 PNG 相比,通常提供 3 倍的文件大小。
3. WebP 的局限性
  • 现在限制我们使用 WebP 的最大问题不是“这个图片是否适合用 WebP 呈现”的问题,而是“浏览器是否允许 WebP”的问题,

参考链接:https://blog.poetries.top/FE-Interview-Questions/docs/performance.html#%E4%B8%89%E3%80%81%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%AF%87-2%EF%BC%9A%E5%9B%BE%E7%89%87%E4%BC%98%E5%8C%96%E2%80%94%E2%80%94%E8%B4%A8%E9%87%8F%E4%B8%8E%E6%80%A7%E8%83%BD%E7%9A%84%E5%8D%9A%E5%BC%88

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