[Lighthouse] - Lighthouse

Donggu(oo)·2023년 2월 1일
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최적화(Optimization)

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1.Lighthouse란?

  • Lighthouse는 구글에서 개발한 오픈소스로서 웹 페이지의 품질을 개선할 수 있는 자동화 툴이다. Lighthouse는 성능, 접근성, PWA, SEO 등을 검사하며 이를 이용해 사용자는 어떤 웹페이지든 품질 검사를 할 수 있다.

  • Lighthouse는 Chrome DevTools부터 CLI, 노드 모듈 등 다양한 경로를 통해 사용할 수 있으며, 검사할 페이지의 url을 Lighthouse에 전달하면 Lighthouse는 해당 페이지에 대한 여러 검사를 실행한다.

2. Lighthouse 실행하기

1) Chrome 개발자 도구에서 실행하기

  1. 크롬에서 검사하고 싶은 페이지의 url을 입력한다.
  2. 개발자 도구를 연다.
  3. lighthouse 탭을 클릭한다.
  4. 원하는 카테고리를 선택한 후 페이지 로드 분석을 클릭한다.

2) Node CLI에서 실행하기

2-1. 설치

  • Lighthouse를 설치한다. 이때 -g 옵션을 사용하여 Lighthouse를 전역 모듈로 설치하는 것이 좋다.
npm install -g lighthouse

2-2. 검사 실행

  • 아래의 명령어로 검사를 실행할 수 있다.
lighthouse <url>

2-3. 명령어 옵션

  • 아래의 명령어로 모든 옵션을 볼 수 있다.
lighthouse --help

3. Lighthouse 분석 결과 항목

1) Performance

  • Performance 항목에서는 웹 성능을 측정한다. 화면에 콘텐츠가 표시되는데 시간이 얼마나 걸리는지, 표시된 후 사용자와 상호작용하기 까진 얼마나 걸리는지, 화면에 불안정한 요소는 없는지 등을 확인한다.

2) Accessibility

  • Accessibility 항목에서는 웹 페이지가 웹 접근성을 잘 갖추고 있는지 확인한다. 대체 텍스트를 잘 작성했는지, 배경색과 콘텐츠 색상의 대비가 충분한지, 적절한 WAI-ARIA 속성을 사용했는지 등을 확인한다.

3) Best Practices

  • Best Practices 항목에서는 웹 페이지가 웹 표준 모범 사례를 잘 따르고 있는지 확인한다. HTTPS 프로토콜을 사용하는지, 사용자가 확인할 확률은 높지 않지만 콘솔 창에 오류가 표시 되지는 않는지 등을 확인한다.

4) SEO

  • SEO 항목에서는 웹 페이지가 검색 엔진 최적화가 잘 되어있는지 확인한다. 애플리케이션의 robots.txt가 유효한지, <meta> 요소는 잘 작성되어 있는지, 텍스트 크기가 읽기에 무리가 없는지 등을 확인한다.

5) PWA (Progressive Web App)

  • PWA 항목에서는 해당 웹 사이트가 모바일 애플리케이션으로서도 잘 작동하는지 확인한다. 앱 아이콘을 제공하는지, 스플래시 화면이 있는지, 화면 크기에 맞게 콘텐츠를 적절하게 배치했는지 등을 점수가 아닌 체크리스트로 확인한다.

4. Lighthouse의 Performance 측정 메트릭

  • Lighthouse가 생성한 리포트를 보면 위 이미지처럼 하단에 주요 메트릭이 안내되어 있는 것을 볼 수 있다.

1) First Contentful Paint

  • FCP(First Contentful Paint)는 성능(Performance) 지표를 추적하는 메트릭이다.

  • FCP는 사용자가 페이지에 접속했을 때 브라우저가 DOM 컨텐츠의 첫 번째 부분을 렌더링하는 데 걸리는 시간을 측정한다. 즉 사용자가 감지하는 페이지의 로딩속도를 측정할 수 있다. 우수한 사용자 경험을 제공하려면 FCP가 1.8초 이하여야 한다.

  • 페이지의 이미지와 <canvas> 요소, SVG 등 모두 DOM 콘텐츠로 구분되며 <iframe> 요소의 경우 이에 포함되지 않는다.

  • 아래 타임라인에서 FCP는 첫 번째 텍스트와 이미지 요소가 화면에 렌더링되는 두 번째 프레임에서 측정된다.

  • 이때 FCP처럼 일부 콘텐츠의 첫 번째 렌더링 시점을 측정하는 것이 아닌 주요 콘텐츠 로딩이 완료된 시점을 측정하는 것을 목표로 한다면 Large Contentful Paint, 줄여서 LCP 지표로 확인할 수 있다.

2) Largest Contentful Paint

  • Largest Contentful Paint, 줄여서 LCP는 뷰포트를 차지하는 가장 큰 콘텐츠(이미지 또는 텍스트 블록)의 렌더 시간을 측정한다. 이를 이용해 주요 콘텐츠가 유저에게 보이는 시간까지를 가늠할 수 있다.

  • 아래의 표를 기준으로 LCP 점수를 해석할 수 있다.

    LCP time(in seconds)Color-coding
    0 - 2.5Green (fast)
    2.5 - 4Orange (moderate)
    Over 4Red (slow)

3) Speed Index

  • Speed Index는 성능(Performance) 지표를 추적하는 메트릭이다. Speed Index는 페이지를 로드하는 동안 얼마나 빨리 컨텐츠가 시각적으로 표시되는 지를 측정한다.

  • Lighthouse는 먼저 브라우저의 페이지 로딩과정을 각 프레임마다 캡쳐한다. 그리고 프레임 간 화면에 보이는 요소들을 계산한다. 그 후 Speedline Node.js module을 이용하여 Speed Index 점수를 그래프의 형태로 나타낸다.

  • 아래의 표를 기준으로 성능을 분류한다.

    Speed Index(in seconds)Color-coding
    0 - 3.4Green (fast)
    3.4 - 5.8Orange (moderate)
    Over 5.8Red (slow)

4) Time to interactive

  • TTI(Time to interactive)는 페이지가 로드되는 시점부터 사용자와의 상호작용이 가능한 시점까지의 시간을 측정하며, 그 기준은 아래와 같다.

    • 페이지에 FCP로 측정된 컨텐츠가 표시되어야 한다.
    • 이벤트 핸들러가 가장 잘 보이는 페이지의 엘리먼트에 등록된다.
    • 페이지가 0.05초안에 사용자의 상호작용에 응답한다.

  • TTI 점수는 아카이브된 HTTP 데이터를 기반으로 백분위 단위로 점수를 측정한다. 아래의 표를 기준으로 점수를 해석할 수 있다.

    TTI metric(in seconds)Color-coding
    0 - 3.8Green (fast)
    3.9 - 7.3Orange (moderate)
    Over 7.3Red (slow)

5) Total Blocking Time

  • TBT(Total Blocking Time)는 페이지가 유저와 상호작용하기까지의 막혀있는 시간을 측정한다. Lighthouse에서는 FCP와 TTI 사이에 긴 시간이 걸리는 작업들을 모두 기록하여 TBT를 측정한다.

  • 아래 타임라인에는 5개의 작업이 있고 그 중 50ms(0.05초)를 초과하는 3개는 긴 작업으로 간주된다.

  • 따라서 메인스레드에서 작업을 실행하는 데 소요된 총 시간은 560ms(0.56)초이지만 TBT로 측정되는 것은 345ms(0.345초)이다.

6) Cumulative Layout Shift

  • CLS(Cumulative Layout Shift)는 사용자에게 컨텐츠가 화면에서 얼마나 많이 움직이는지(불안정한 지)를 수치화한 지표이다. 이 지표를 통해 화면에서 이리저리 움직이는 요소(불안정한 요소)가 있는 지를 측정할 수 있다.
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