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Web站点的响应速度 雅虎在2006年就发布了一份提升Web站点响应速度的最佳实践指南。该指南包含了35条规则，分为7个类别。这些规则已经被广泛使用，并指导人们在新的站点设计时更有针对性的考虑问题。这份指南已经成了Web前端性能度量的一个事实标准了。 YSlow是一个基于这份指南的测试工具，它可以测试一个站点是否“慢”，以及为什么“慢”？你可以通过很多方式来使用YSlow，比如Firefox，Chrome的插件，命令行工具，甚至PhantomJS这样的无头（Headless）浏览器。YSlow会检测你的站点中的资源是否没有压缩，是否缺失了超时设置，更进一步，它还会检测你的JS/CSS是否已经压缩/精简化，图片的尺寸，是否使用了CDN等等很多的维度。它还可以生成很多格式的报告，比如打分信息，TAP协议的输出，以及junit测试报告的格式。 我们这里讨论如何在持续集成服务器上设置一个YSlow任务，这个任务会在每次构建之后，测试你应用的性能指标，以帮助你更快的发现和定位问题。当然，我推荐你在staging环境，很多开发者在测试环境，本地开发环境都会启动很多对Debug友好的设置，比如未压缩的JS/CSS，没有超时设置的响应等，这会导致该构建任务的打分不够准确。 搭建CI环境 按照传统方式，如果要搭建一个这样的CI任务，我们需要至少做这样一些事情： 安装JDK 安装Jenkins 安装PhantomJS 安装YSlow.js脚本 然后设置环境变量，在Jenkins上创建任务，并运行YSlow.js脚本。这个任务很简单，只需要设置好参数，然后将结果输出为Jenkins上的报告即可。比如： $ phantomjs /var/share/yslow.js -i grade -threshold "B" -f junit \ http://bookmarks-frontend.s3-website-us-west-2.amazonaws.com/ > yslow.xml -i grade 展示打分（grade）信息（还可以是basic/stats/all）等 -threshold "B" 指定失败的阈值为B -f junit 输出为junit识别的XML格式 这里的阈值可以是数字（0-100分），字母（A-F级别）或者一个JSON字符串（混合使用） -threshold '{"overall": "B", "ycdn": "F", "yexpires": 85}' 上面的命令会测试站点http://bookmarks-frontend.s3-website-us-west-2.amazonaws.com/的各项指标，并应用雅虎的那35条规则，并最终生成一个junit测试报告格式的文件：yslow.xml。 但是维护CI环境是一个比较麻烦的事情，而且既然每个项目都可能会用到这样的基础设施，一种好的做法就是将其做成一个镜像保存起来，以方便其他项目的复用！这里我们使用docker来安装和配置我们的CI环境，配置完成之后，我们可以将docker的镜像分享给其他团队，也可以供我们在下一个项目中使用。 基于docker/docker-compose的环境搭建 在docker出现之前，我们要搭建一个测试或者staging环境，往往需要很多个不同角色的机器：有专门的数据库服务器，文件服务器，缓存服务器，Web服务器，反向代理等等。这样在成本上显然是个不小的开销，如果将所有不同的组件部署在同一台机器上，则又可能互相干扰，只需要一个小小的失误，整个系统就需要重新配置。更可怕的是，这个环境和生产系统不一致，那么很可能真实的错误要等到系统上线之后才会被发现。 比如在2012年，我所在的一个项目中，客户的系统采用传统的J2EE架构。本地开发中，我们使用了Jetty作为容器，而测试和Staging环境使用了Tomcat。由于Tomcat对空格的处理和Jetty有所不同，我们在本地测试通过，并且运行良好的代码，在Staging变得完全不能工作。这个问题花费了团队很多时间来排查错误。 在docker出现之后，我们可以在一台物理机器上运行多个互不干涉的容器，每个容器可以是一个组件（比如运行数据库的容器，Web服务器容器等等）。这样不但缩减了成本，而且可以让我们的环境尽可能和生产环境一致（有的项目甚至直接将CI出来的镜像应用到生产中）。不过对多个容器的管理是一个很麻烦的事情，好在docker提供了docker-compose工具来解决这个问题。使用docker-compose可以定义一组互相独立，但是又可以协作在一起的容器，这样我们可以很容易的搭建一个仿生产环境。 比如我们可以定义个docker-compse.yml app:build:.links:- db:postgresports:- 8000:8000volumes:- .:/appworking_dir:/appentrypoint:/app/start.shenvironment:JDBC_DATABASE_URL:jdbc:postgresql://postgres:5432/bookmarksDATABASE_USER:bookmarks-userDATABASE_PASS:bookmarks-passworddb:image:postgres:9.3ports:- 5432:5432environment:POSTGRES_DB:bookmarksPOSTGRES_USER:bookmarks-userPOSTGRES_PASSWORD:bookmarks-password这个docker-compose定义了两个组件，app和db。db使用了postgres:9.3镜像，并设置了自己的环境变量。app则从当前目录.构建一个新的镜像，app与db通过links属性连接起来。 如果在当前目录执行docker-compose build命令，docker-compose会找到本地的Dockerfile，然后构建出一个docker的镜像，并启动该容器，同时，它还会启动postgres:9.3容器作为数据库组件。这样我们的环境就被完整的搭建好了。 搭建CI环境 app:build:.ports:- 8080:8080- 50000:50000volumes:- ./data:/var/jenkins_home这个配置，表明我们会根据当前目录的Dockerfile来构建一个镜像。 通过命令volumns，我们将本地目录./data映射为jenkins_home，这样我们定义的job信息，以及插件的安装都会放到本地的目录中，方便管理。配置完成之后，构建并启动该容器： FROM jenkins:latest # Env ENV PHANTOMJS_VERSION 1....