前端性能优化实战
概述现代 Web 应用的性能直接影响转化与留存。本文以 Core Web Vitals 为度量基线，提供从诊断到优化再到验收的完整方法论与实操清单，帮助团队建立可持续的性能治理体系。核心指标与阈值（已验证）LCP（最大内容绘制）：良好 ≤ 2.5s，需改进 2.5–4.0s，较差 >
前端
前端性能优化实用清单（2025）
系统梳理 2025 年前端性能优化的关键指标与工程化实践，帮助快速定位瓶颈并落地可度量的优化方案。
前端性能优化：资源懒加载与代码分割实战
以动态导入、资源懒加载与预加载策略为核心，系统提升首屏、交互与长列表性能。
前端性能指标 Core Web Vitals 全解（LCP、INP、CLS 阈值与优化实践）
系统解读 LCP/INP/CLS 的判定阈值与优化路径，并给出可验证的实践方法。
前端监控与 RUM 数据采集最佳实践
概述真实用户监控（RUM）通过在生产环境采集关键体验指标与错误事件，为性能与稳定性提供数据闭环。本文聚焦采集、采样与数据质量保障。已验证技术参数以 75th 百分位作为性能目标评估标准，反映大多数用户体验推荐使用 `PerformanceObserver` 采集 LCP/CLS/INP、资源与长任务
前端能力降级策略（网络、功能探测、优雅降级与占位）
设计在弱网与低端设备场景下的能力降级方案，结合网络信息与功能探测，实现优雅降级与合理占位的体验保障。
前端表单可访问性与校验反馈设计（ARIA、Live Region 与验证）
使用ARIA与Live Region为表单提供可达的错误提示与状态反馈，确保键盘与读屏用户体验一致，并给出实现与验证方法。
"前端资源加载优化：代码分割、Preload 与 Prefetch"
"结合代码分割与浏览器资源提示优化首屏与交互性能，并给出验证与监控方法。"
"前端错误报告与崩溃分析安全治理（Source Map/采样/脱敏）最佳实践"
"通过采样与字段脱敏、受控Source Map解析与统一错误模型，构建安全可控的前端错误报告与崩溃分析体系。"
前端错误监控：Source Map、采样与告警治理
构建稳定的前端错误监控链路，符号化堆栈并进行采样与告警分级，聚焦对用户影响的修复优先级。
