Разрушаем фастфризы: тактика выявления и устранения длинных задач в JavaScript

Пользователь нажимает кнопку — интерфейс замирает на секунду. Скролл дёргается при обновлении данных. Анимации пропускают кадры. Эти симптомы появляются, когда основой UI-лагов почти всегда становятся длинные задачи (Long Tasks) — операции JavaScript, блокирующие основной поток дольше 50 мс. В эру Core Web Vitals, где INP (Interaction to Next Paint) стал ключевым метриком, игнорировать эту проблему фатально.

Что происходит под капотом?

Браузерный движок — однопоточный дирижёр. Когда скрипт выполняется дольше 50 мс, он блокирует:

• Отрисовку (rendering)
• Обработку взаимодействий
• Парсинг HTML/CSS Вот почему вы видите "белые экраны" или заедания при сложных вычислениях.

Инструментарий следствия

Chrome DevTools — ваша первая остановка:

1. Откройте вкладку Performance
2. Запишите сессию при типичном пользовательском сценарии
3. Ищите красные треугольники 🚩 с меткой "Long Task"
4. Разверните блок и проверьте Bottom-Up панель — там откроются реальные виновники: функции или операции, съедающие драгоценные мсек.

Ещё эффективнее — полевое исследование. Добавьте прямо в код наблюдение за длинными задачами:

const observer = new PerformanceObserver(list => {
  for (const entry of list.getEntries()) {
    console.error("⚠️ Длинная задача:", entry.duration);
    // Отправка в систему мониторинга
  }
});

observer.observe({ type: "longtask", buffered: true });

Тактика экстренной операции

Расчленение монолитов: yield и кооперативная многозадачность

Тяжёлую функцию, обрабатывающую 10000 элементов? Режьте:

function chunkedProcessing(items, batchSize = 100) {
  let index = 0;
  
  function processNextBatch() {
    const batch = items.slice(index, index + batchSize);
    for (const item of batch) {
      heavyTransform(item); // Ваша CPU-heavy операция
    }
    
    index += batchSize;
    if (index < items.length) {
      // Уступаем поток ДО завершения фрейма
      setTimeout(processNextBatch, 0);
    }
  }
  
  processNextBatch();
}

Почему 0 мс? Это не задержка, а помещение коллбэка в конец очереди макрозадач. Браузер сможет выполнить отрисовку между батчами.

Атомарная работа с анимациями — requestAnimationFrame

Обновление 500 DOM-элементов? Делите на порции внутри кадров анимации:

function updateElementsWithRAF(elements) {
  let i = 0;
  
  function updateFrame() {
    const start = performance.now();
    // Ограничение по времени выполнения (не более 4 мс на кадр)
    while (i < elements.length && performance.now() - start < 4) {
      elements[i].classList.toggle('active');
      i++;
    }
    
    if (i < elements.length) {
      requestAnimationFrame(updateFrame);
    }
  }
  
  requestAnimationFrame(updateFrame);
}

Вынос в параллельную вселенную: Web Workers

Если надо декодировать видео, сортировать гигабайты данных или выполнить тяжелую математику — используйте Web Workers. Пример архитектуры:

main.js

const csvWorker = new Worker('csv-processor.js');

csvWorker.postMessage(largeCSVData);

csvWorker.onmessage = e => {
  updateUI(e.data.processedResults);
};

csv-processor.js

self.onmessage = e => {
  const parsedData = parseCSV(e.data); // Не блокирует UI!
  const processed = applyComplexTransforms(parsedData);
  self.postMessage({ processedResults: processed });
};

Критично: Не злоупотребляйте! Передача больших данных между потоками через postMessage может съесть выигрыш в производительности из-за сериализации. Используйте Transferables для массивов, изображений и буферов:

mainContext.postMessage(
  { buffer: largeUint8Array }, 
  [largeUint8Array.buffer] // Массив Transferable объектов
);

Контратака на первопричины

• Лекарство от вторичного рендеринга: Порции вычисления, изменяющие DOM, группируйте через queueMicrotask() или requestAnimationFrame.
• Ленивые загрузки с интеллектом: Разделение кода — хорошо, но не загружайте скрипты анализа данных сразу для страницы каталога. Используйте динамические import() в обработчике событий для кода, нужного только при взаимодействии:

button.addEventListener('click', async () => {
  const analytics = await import('./heavyAnalytics.js');
  analytics.trackComplexEvent(); // Загрузится ТОЛЬКО при клике
});

• Алгоритмический дзен: Map/Set вместо массивов при частых поисках, мемоизация сложных вычислений. О(n²) убьёт ваш интерфейс — познакомьтесь с O(n log n) решениями.

Профилактика рецидивов

1. Интегрируйте Long Task detection в CI/CD
2. Используйте Lighthouse CI для проверки INP
3. Мониторьте реальные пользовательские метрики через RUM (например, зона INP в CrUX)
4. Для SPA внедряйте шаблон PRPL pattern: Push (ресурсы), Render (начальный роут), Pre-cache (остальное), Lazy-load (по требованию)

Психика обострения

Не гонитесь за 0 длинных задач — в 99% проектов это экономически не оправдано. Ваша цель — разгромить задачи заметнее 150 мс, ощущаемые пользователем. Организуйте непрерывный цикл: профилируйте → исправляйте критичное → профилируйте.

Современные фреймворки не защищают от этой проблемы "из коробки". React, Vue или Svelte управляют рендерингом, но блокирующий код компонента или store напрямую скажется на производительности. Решение всегда итеративное:

1. Локализовать задачу → Разбить её → Перенести в воркер если нужно → Проверить на реальном устройстве.

Каждый миллисекунд, отогнанный у длинной задачи — это шаг к интерфейсу, который чувствуется как "интуитивный". Ваши пользователи не отблагодарят вербально за 200 мс против 300 мс. Они просто перестанут чувствовать систему и начнут действовать на уровне инстинктов. К этому стоит стремиться.