前端基础建设与架构 - 前百度资深前端开发工程师 - 拉勾教育
在前面第 28 讲 “设计性能守卫系统:完善 CI/CD 流程”中我们提到了 Puppeteer。事实上,以 Puppeteer 为代表的 Headless 浏览器在 Node.js 中的应用极为广泛,这一讲,就让我们对 Puppeteer 进行深入分析和应用。
Puppeteer 介绍和原理
我们先对 Puppeteer 进行一个基本介绍。(Puppeteer 官方地址)
Puppeteer 是一个 Node 库,它提供了一整套高级 API,通过 DevTools 协议控制 Chromium 或 Chrome。正如其翻译为 “操纵木偶的人” 一样,你可以通过 Puppeteer 提供的 API 直接控制 Chrome,模拟大部分用户操作,进行 UI 测试或者作为爬虫访问页面来收集数据。
整个定义非常好理解,这里需要开发者注意的是,Puppeteer 在 1.7.0 版本之后,会同时给开发者提供:
- Puppeteer
- Puppeteer-core
两个版本。它们的区别在于载入安装 Puppeteer 时,是否会下载 Chromium。Puppeteer-core 默认不下载 Chromium,同时会忽略所有 puppeteer_ 环境变量。对于开发者来说,使用 Puppeteer-core 无疑更加轻便,但是*需要提前保证环境中已经具有可执行的 Chromium(具体说明可见puppeteer vs puppeteer-core)。
具体 Puppeteer 的应用场景有:
- 为网页生成页面 PDF 或者截取图片;
- 抓取 SPA(单页应用)并生成预渲染内容;
- 自动提交表单,进行 UI 测试、键盘输入等;
- 创建一个随时更新的自动化测试环境,使用最新的 JavaScript 和浏览器功能直接在最新版本的 Chrome 中执行测试;
- 捕获网站的timeline trace,用来帮助分析性能问题;
- 测试浏览器扩展。
下面我们就梳理一些 Puppeteer 应用的重点场景,并详细介绍如何使用 Puppeteer 实现一个高性能的海报 Node.js 服务。
Puppeteer 在 SSR 中的应用
区别于第 27 讲介绍的“同构渲染架构:实现一个 SSR 应用”,使用 Puppeteer 实现服务端预渲染出发点完全不同。这种方案最大的好处是不需要对项目代码进行任何调整,却能获取到 SSR 应用的收益。当然,相比同构渲染,基于 Puppeteer 技术的 SSR 在灵活性和扩展性上都有所局限。甚至在 Node.js 端渲染的性能成本也较高,不过该技术也逐渐落地,并在很多场景发挥了重要价值。
比如对于这样的一个页面,代码如下:
<html>
<body>
<div id="container">
</div>
</body>
<script>
function renderPosts(posts, container) {
const html = posts.reduce((html, post) => {
return `${html}
<li class="post">
<h2>${post.title}</h2>
<div class="summary">${post.summary}</div>
<p>${post.content}</p>
</li>`;
}, '');
container.innerHTML = `<ul id="posts">${html}</ul>`;
}
(async() => {
const container = document.querySelector('#container');
const posts = await fetch('/posts').then(resp => resp.json());
renderPosts(posts, container);
})();
</script>
</html>
该页面是一个典型的 CSR 页面,依靠 Ajax,实现了页面动态化渲染。
当在 Node.js 端使用 Puppeteer 渲染时,我们可以实现ssr.mjs
,完成渲染任务,如下代码:
import puppeteer from 'puppeteer';
const RENDER_CACHE = new Map();
async function ssr(url) {
if (RENDER_CACHE.has(url)) {
return {html: RENDER_CACHE.get(url), ttRenderMs: 0};
}
const start = Date.now();
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
try {
await page.goto(url, {waitUntil: 'networkidle0'});
await page.waitForSelector('#posts');
} catch (err) {
console.error(err);
throw new Error('page.goto/waitForSelector timed out.');
}
const html = await page.content();
await browser.close();
const ttRenderMs = Date.now() - start;
console.info(`Headless rendered page in: ${ttRenderMs}ms`);
RENDER_CACHE.set(url, html);
return {html, ttRenderMs};
}
export {ssr as default};
对应server.mjs
代码:
import express from 'express';
import ssr from './ssr.mjs';
const app = express();
app.get('/', async (req, res, next) => {
const {html, ttRenderMs} = await ssr(`xxx/index.html`);
res.set('Server-Timing', `Prerender;dur=${ttRenderMs};desc="Headless render time (ms)"`);
return res.status(200).send(html);
});
app.listen(8080, () => console.log('Server started. Press Ctrl+C to quit'));
当然上述实现比较简陋,只是进行原理说明。如果更进一步,我们可以从以下几个角度进行优化:
- 改造浏览器端代码,防止重复请求接口;
- 在 Node.js 端,abort 掉不必要的请求,以得到更快的服务端渲染响应速度;
- 将关键资源内连进 HTML;
- 自动压缩静态资源;
- 在 Node.js 端,渲染页面时,重复利用 Chrome 实例。
这里我们用简单代码进行说明:
import express from 'express';
import puppeteer from 'puppeteer';
import ssr from './ssr.mjs';
let browserWSEndpoint = null;
const app = express();
app.get('/', async (req, res, next) => {
if (!browserWSEndpoint) {
const browser = await puppeteer.launch();
browserWSEndpoint = await browser.wsEndpoint();
}
const url = `${req.protocol}:
const {html} = await ssr(url, browserWSEndpoint);
return res.status(200).send(html);
});
至此,我们从原理和代码层面分析了 Puppeteer 在 SSR 中的应用。接下来我们来了解更多的 Puppeteer 使用场景,请你继续阅读。
Puppeteer 在 UI 测试中的应用
Puppeteer 在 UI 测试(即端到端测试)中也可以大显身手,比如和 Jest 结合,通过断言能力实现一个完备的端到端测试系统。
比如下面代码:
const puppeteer = require('puppeteer');
test('baidu title is correct', async () => {
const browser = await puppeteer.launch()
const page = await browser.newPage()
await page.goto('https://xxxxx')
const title = await page.title()
expect(title).toBe('xxxx')
await browser.close()
});
上面代码简单清晰地勾勒出了 Puppeteer 结合 Jest 实现端到端测试的场景。实际上,现在流行的主流端到端测试框架,比如 Cypress 原理都如上代码所示。
接下来,我们来分析 Puppeteer 结合 Lighthouse 应用场景。
Puppeteer 结合 Lighthouse 应用场景
在第 28 讲 “设计性能守卫系统:完善 CI/CD 流程”中我们也提到了 Lighthouse,既然 Puppeteer 可以和 Jest 结合实现一个端到端测试框架,当然也可以和 Lighthouse 结合——这就是一个简单的性能守卫系统的雏形。
我们再通过代码来说明,如下代码:
const chromeLauncher = require('chrome-launcher');
const puppeteer = require('puppeteer');
const lighthouse = require('lighthouse');
const config = require('lighthouse/lighthouse-core/config/lr-desktop-config.js');
const reportGenerator = require('lighthouse/lighthouse-core/report/report-generator');
const request = require('request');
const util = require('util');
const fs = require('fs');
(async() => {
const opts = {
logLevel: 'info',
output: 'json',
disableDeviceEmulation: true,
defaultViewport: {
width: 1200,
height: 900
},
chromeFlags: ['--disable-mobile-emulation']
};
const chrome = await chromeLauncher.launch(opts);
opts.port = chrome.port;
const resp = await util.promisify(request)(`http:
const {webSocketDebuggerUrl} = JSON.parse(resp.body);
const browser = await puppeteer.connect({browserWSEndpoint: webSocketDebuggerUrl});
page = (await browser.pages())[0];
await page.setViewport({ width: 1200, height: 900});
console.log(page.url());
const report = await lighthouse(page.url(), opts, config).then(results => {
return results;
});
const html = reportGenerator.generateReport(report.lhr, 'html');
const json = reportGenerator.generateReport(report.lhr, 'json');
await browser.disconnect();
await chrome.kill();
fs.writeFile('report.html', html, (err) => {
if (err) {
console.error(err);
}
});
fs.writeFile('report.json', json, (err) => {
if (err) {
console.error(err);
}
});
})();
整体流程非常清晰,是一个典型的 Puppeteer 与 Lighthouse 结合的案例。事实上,我们看到 Puppeteer 或 Headless 浏览器可以和多个领域能力相结合,在 Node.js 服务上实现平台化能力。接下来,我们再看最后一个案例,请读者继续阅读。
Puppeteer 实现海报 Node.js 服务
社区上我们常见生成海报的技术分享。应用场景很多,比如文稿中划线,进行 “金句分享”,如下图所示:
一般来说,生成海报可以使用html2canvas这样的类库完成,这里面的技术难点主要有跨域处理、分页处理、页面截图时机处理等。整体来说,并不难实现,但是稳定性一般。另一种生成海报的方式就是使用 Puppeteer,构建一个 Node.js 服务来做页面截图。
下面我们来实现一个名叫 posterMan 的海报服务,整体技术链路如下图:
核心技术无外乎使用 Puppeteer,访问页面并截图,这与前面几个场景是一样的,如下图所示:
这里需要特别强调的是,为了实现最好的性能,我们设计了一个链接池来存储 Puppeteer 实例,以备所需,如下图所示:
在实现上,我们依赖generic-pool库,这个库提供了 Promise 风格的通用池,可以用来对一些高消耗、高成本资源的调用实现防抖或拒绝服务能力,一个典型场景是对数据库的连接。这里我们把它用于 Puppeteer 实例的创建,如下代码所示:
const puppeteer = require('puppeteer')
const genericPool = require('generic-pool')
const createPuppeteerPool = ({
max = 10,
min = 2,
idleTimeoutMillis = 30000,
maxUses = 50,
testOnBorrow = true,
puppeteerArgs = {},
validator = () => Promise.resolve(true),
...otherConfig
} = {}) => {
const factory = {
create: () =>
puppeteer.launch(puppeteerArgs).then(instance => {
instance.useCount = 0
return instance
}),
destroy: instance => {
instance.close()
},
validate: instance => {
return validator(instance).then(valid =>
Promise.resolve(valid && (maxUses <= 0 || instance.useCount < maxUses))
)
}
}
const config = {
max,
min,
idleTimeoutMillis,
testOnBorrow,
...otherConfig
}
const pool = genericPool.createPool(factory, config)
const genericAcquire = pool.acquire.bind(pool)
pool.acquire = () =>
genericAcquire().then(instance => {
instance.useCount += 1
return instance
})
pool.use = fn => {
let resource
return pool
.acquire()
.then(r => {
resource = r
return r
})
.then(fn)
.then(
result => {
pool.release(resource)
return result
},
err => {
pool.release(resource)
throw err
}
)
}
return pool
}
module.exports = createPuppeteerPool
使用连接池的方式也很简单,如下代码,./pool.js
:
const pool = createPuppeteerPool({
puppeteerArgs: {
args: config.browserArgs
}
})
module.exports = pool
有了 “武器弹药”,我们来看看渲染一个页面为海报的具体逻辑。如下代码所示render
方法,该方法支持接受一个 URL 也支持接受具体的 HTML 字符串去生成相应海报:
const pool = require('./pool')
const config = require('./config')
const render = (ctx, handleFetchPicoImageError) =>
pool.use(async browser => {
const { body, query } = ctx.request
const page = await browser.newPage()
let html = body
const {
width = 300,
height = 480,
ratio: deviceScaleFactor = 2,
type = 'png',
filename = 'poster',
waitUntil = 'domcontentloaded',
quality = 100,
omitBackground,
fullPage,
url,
useCache = 'true',
usePicoAutoJPG = 'true'
} = query
let image
try {
await page.setViewport({
width: Number(width),
height: Number(height),
deviceScaleFactor: Number(deviceScaleFactor)
})
if (html.length > 1.25e6) {
throw new Error('image size out of limits, at most 1 MB')
}
await page.goto(url || `data:text/html,${html}`, {
waitUntil: waitUntil.split(',')
})
image = await page.screenshot({
type: type === 'jpg' ? 'jpeg' : type,
quality: type === 'png' ? undefined : Number(quality),
omitBackground: omitBackground === 'true',
fullPage: fullPage === 'true'
})
} catch (error) {
throw error
}
ctx.set('Content-Type', `image/${type}`)
ctx.set('Content-Disposition', `inline; filename=${filename}.${type}`)
await page.close()
return image
})
module.exports = render
至此,基于 Puppeteer 的海报系统就已经开发完成了。它是一个对外的 Node.js 服务。
我们也可以生成各种语言的 SDK 客户端,调用该海报服务。比如一个简单的 Python 版 SDK 客户端实现如下代码:
import requests
class PosterGenerator(object):
def generate(self, **kwargs):
"""
生成海报图片,返回二进制海报数据
:param kwargs: 渲染时需要传递的参数字典
:return: 二进制图片数据
"""
html_content = render(self._syntax, self._template_content, **kwargs)
url = POSTER_MAN_HA_PROXIES[self._api_env.value]
try:
resp = requests.post(
url,
data=html_content.encode('utf8'),
headers={
'Content-Type': 'text/plain'
},
timeout=60,
params=self.config
)
except RequestException as err:
raise GenerateFailed(err.message)
else:
if not resp:
raise GenerateFailed(u"Failed to generate poster, got NOTHING from poster-man")
try:
resp.raise_for_status()
except requests.HTTPError as err:
raise GenerateFailed(err.message)
else:
return resp.content
总结
这一讲我们介绍了 Puppeteer 的各种应用场景,并重点介绍了一个基于 Puppeteer 设计实现的海报服务系统。
本讲内容总结如下:
通过这几讲的学习,希望你能够从实践出发,对 Node.js 落地应用有一个更全面的认知。这里我也给大家留一个思考题,你平时开发中使用过 Puppeteer 吗?你还能基于 Puppeteer 想到哪些使用场景呢?欢迎在留言区和我分享你的经验。