如果你只想做一件事：先把91网的加载体验做稳（别被误导）
开门见山：有些团队把「性能优化」当成一连串炫技——换框架、堆第三方、砍图片再堆 JS。结果首页能动，但体验不稳：有时秒开、有时像蜗牛。想让用户停留、转化、回访，首要的是把加载体验做稳：可测、可重复、可回滚的好体验。下面给出一套务实的思路、避雷清单和可执行路线图，适合直接落地在 91 网上。
为什么先把加载体验稳住更优先于“更快”？
- 不稳定的体验比慢更伤用户信任：某次打开秒开，下一次却过慢或崩溃，用户更可能弃站。
- 不稳定导致指标噪声大，A/B 测试、优化决策无法可靠执行。
- 一旦稳定，后续的“提速”才有意义且可衡量。
常见误导（别被这些表面方案骗了）
- “装个 CDN 就万事大吉”：CDN 是基础，但并不能解决所有问题（如主线程阻塞、未优化的第三方脚本、渲染阻塞资源）。
- “加加载器/转圈就行了”：加载动画只掩盖问题，不能改善首屏渲染或交互性。
- “全站懒加载，图片全部 defer”：过度懒加载会导致首屏内容缺失或 SEO 问题。
- “更换前端框架就能解决”：框架升级可能带来性能优势，但也可能引入新依赖和不稳定性。
- “压缩就完了”：压缩是必要的，但并非核心渲染阻塞链的全部。
可衡量的目标（核心指标参考）
- Core Web Vitals：LCP < 2.5s、INP（或 FID）< 100–200ms、CLS < 0.1（把这些作为目标但根据用户地域/设备可设 SLO）
- TTFB（首字节时间）——力争 < 500ms（越小越好）
- First Contentful Paint（FCP）和 Time to Interactive（TTI）作为补充
- 真实用户监控（RUM）分设备/地区/网络类型采样，查看 75th/95th 百分位
优先级清单（从最能提高稳定性到更细化的优化）
- 先量化（不可跳过）
- 部署 RUM：收集真实用户的 LCP、INP、CLS、TTFB、页面可交互时间等（工具：Lighthouse/RUM、WebPageTest、NewRelic/Datadog/Sentry、Google Analytics 的 Web Vitals）。
- 建立 baseline 与 SLO（按页面类型、按设备类型、按地区）。
- 快速拿下低成本“稳定化”项（立竿见影）
- 启用压缩（Brotli/Gzip）与文本资源长缓存、合理的 Cache-Control。
- 打开 HTTP/2 或 HTTP/3 支持，启用 TLS 会话复用。
- 图片做响应式（srcset）、WebP/AVIF 支持和合适质量，先给首屏图片优先级。
- 静态资源托管到 CDN，确保边缘缓存命中率高。
- 优化加载顺序与关键渲染路径
- 内联关键 CSS（仅首屏需要的）并延迟非关键 CSS。
- 脚本采用 defer/async，按需加载，代码拆分 (code-splitting)。
- 使用 preload/preconnect 针对关键资源（字体、关键 API、关键脚本）进行资源提示，但避免 preload 滥用。
- 控制第三方资源
- 第三方脚本（分析、广告、社交）做严格审计：只加载必要的，采用异步或延后加载，考虑服务端埋点替代客户端脚本。
- 对可选功能做按需加载或用户行为触发加载。
- 字体与视觉稳定性
- 使用 font-display: swap，预加载关键字体（limited preload）。
- 通过占位（skeleton）或占位图避免布局突变，合适配置图片尺寸与 CSS 宽高。
- 服务器与后端稳定性
- 优先保证 TTFB 稳定：数据库查询缓存、使用缓存层（Redis、memcached）、页面边缘缓存或 SSR 缓存。
- 考虑边缘渲染（Edge/SSR）把部分渲染靠近用户。
- Progressive loading 与 UX 优化
- Skeleton 屏、占位式骨架比 spinner 更能让用户感觉流畅。
- 优先加载可交互元素（表单、重要按钮），其他内容次之。
- 对移动网络做降级策略（低网络速率时降低图片质量或延迟加载非必要脚本）。
- 离线与失败策略
- 为关键请求做重试与后备方案；Service Worker 可做离线缓存与快速回退。
- 自动化与回归检测
- 引入持续性能测试（CI 中运行 Lighthouse 或 WebPageTest 脚本），防止回归。
- 每次发布将关键性能变化作为阻断条件或告警规则。
具体实施中的常见坑与规避办法
- 预加载太多：preload 是强命令，会占用关键带宽。只对最关键资源使用。
- 图片懒加载阻碍索引：确保首屏关键内容图片不被延迟加载，重要内容应能被爬虫抓取。
- 字体导致 FOUT/FOUT 与布局跳动：用 swap 并预测文本渲染区域。
- SSR/Edge 未做缓存策略：SSR 能降低 TTFB，但如果每次都回源，反而加重后端负担。
- 第三方脚本“看似异步”但仍阻塞主线程：需要分析主线程时间与 long tasks，必要时替换或延后加载。
可执行 30/60/90 天路线（供项目管理用）
- 第0周（规划与基线）
- 部署 RUM、采样真实用户数据，跑若干 WebPageTest 和 Lighthouse 报告。
- 明确 SLO（按页面/设备/地区），确定优先页面（如首页、商品页、结算页）。
- 第1–4周（快速胜利与回归保护）
- 启用压缩与 CDN、合理缓存策略。
- 图片格式与尺寸优化，设置首屏优先加载。
- 设立 CI 的性能快照检查（Lighthouse 基线）。
- 第5–8周（渲染优化与 JS 控制）
- 内联关键 CSS、拆分 JS、延迟/异步加载第三方脚本。
- 预加载字体与关键资源（谨慎）。
- 上线 skeleton 屏并做 A/B 测试（比 spinner 效果更好）。
- 第9–12周（后端与边缘优化，稳定化）
- 优化后端缓存策略，评估 SSR/Edge 渲染的收益并逐步试点。
- 部署服务端埋点或减少客户端第三方以降低主线程压力。
- 监控 95th 百分位并针对回归做自动告警与回滚机制。
- 持续迭代：每月回顾 SLO 达成情况，按影响与工作量排序后续优化。
落地小贴士（便于推动团队执行）
- 先做可测的“小而快”的改动并发布（图片、压缩、缓存），让业务能看到效果并获得支持。
- 把性能指标放到发布门禁里：关键页面 Lighthouse 分数或 RUM 指标异常时阻断。
- 把“稳定”做成文化：每次引入第三方、每次大包体 JS 更新都要有性能审查。
- 用可视化报告（按地域/设备/页面）讲故事：投资回报更容易说服产品和管理层。
结语 不要把“优化”当成一串技术炫技，而要把它当成工程化的稳定工程：先量化、先保证可重复的好体验，再在稳定基础上持续提速。对于 91 网，稳比快更能留住用户——先做稳，再谈如何更快。开始的第一步很简单：先把现实用户的数据抓起来，设定可执行的 SLO，然后逐步扫清加载链的阻塞点。别被表面方案误导，按步骤、按优先级落地，效果会比一口气换框架靠谱且持续。