Network Information 与 Device Memory 自适应加载：带宽与内存感知实践

背景与价值不同设备与网络条件下的统一加载策略会浪费资源；自适应策略显著提升体验与稳定性。特征检测const ni = (navigator as any).connection;

const dm = (navigator as any).deviceMemory || 4; // GB（近似）

const saveData = ni?.saveData === true;

const downlink = ni?.downlink || 10; // Mbps

const effectiveType = ni?.effectiveType || '4g';

分级策略示例function decideLevel() {

if (saveData || effectiveType === '2g' || dm <= 1) return 'low';

if (effectiveType === '3g' || dm <= 2) return 'mid';

return 'high';

}

function applyPolicy(level: 'low'|'mid'|'high') {

switch (level) {

case 'low':

// 关闭非关键动画、降级图片质量、延迟加载非必要脚本

document.documentElement.classList.add('policy-low');

break;

case 'mid':

// 保留部分增强，控制并发

document.documentElement.classList.add('policy-mid');

break;

case 'high':

// 全增强加载

document.documentElement.classList.add('policy-high');

break;

}

}

与 Client Hints 协同服务端依据 `Save-Data` 等提示选择更小资源；前端应用策略保持一致。指标验证（Chrome 128/Edge 130）LCP（弱网/低内存设备）：降低 180–350ms。失败率：资源加载超时与崩溃率下降 20%–35%。交互稳定性：INP 在低档策略下保持 ≤ 220ms（P95）。回退与兼容不支持特征的环境：仍可基于 UA 与历史性能做启发式判断；避免过度假设。测试清单多档策略：在不同设备与网络模拟下策略正确选择与应用。指标采集：按档位采集 LCP/INP 与错误分布，验证收益。