в чем заключается оптимизация изображений для интернета

Максимально оптимизированная веб-загрузка изображений в 2021 году

В этой статье я расскажу про 8 методик оптимизации загрузки изображений, которые уменьшают необходимую пропускную способность сети и нагрузку на процессор при выводе на экран. Приведу примеры аннотированного HTML, чтобы вам было легче воспроизвести. Какие-то методики уже давно известны, а какие-то появились относительно недавно. В идеале, ваш любимый механизм публикации веб-документов (например, CMS, генератор статичных сайтов или фреймворк для веб-приложений) должен всё это реализовывать из коробки.

В совокупности методики оптимизируют все элементы Google Core Web Vitals с помощью:

Методики оптимизации

Отзывчивый макет

Ленивая отрисовка

Вторая методика сложнее. Новый CSS-атрибут content-visibility: auto говорит браузеру не думать о размещении изображения, пока оно не будет готово. У этого подхода несколько достоинств, главное из которых в том, что пока браузер не получит размытое изображение-заглушку или само изображение, он не будет его декодировать, экономя ресурсы процессора.

Больше не нужен contain-intrinsic-size

AVIF — самый свежий графический формат, который получил поддержку в браузерах. Сейчас он поддерживается в Chromium и по флагу в Firefox. Safari с ним пока не работает, но поскольку Apple является участником группы, разработавшей формат, в будущем этот браузер тоже должен поддерживать AVIF.

Этот формат примечателен тем, что он значительно превосходит JPEG. И этим выгодно отличается от формата WebP, изображения в котором не всегда меньше JPEG и который может повышать потребление ресурсов из-за отсутствия поддержки прогрессирующей загрузки.

До недавнего времени было довольно сложно внедрять на серверной стороне AVIF-изображения, но свежие версии библиотек вроде sharp сильно облегчили эту задачу.

Загрузка правильного количества пикселей

Благодаря этому браузер всегда будет загружать наименьшее возможное изображение, обеспечивающее наилучшее качество на конкретном устройстве. Либо он может выбрать самое маленькое изображение, если пользователь включил режим экономии данных.

Запасное решение

Браузерам, которые поддерживают только старые форматы изображений, можно с помощью srcset предоставить больше исходных элементов:

Кеширование и неизменяемые URL

Ленивая загрузка

Добавив loading=«lazy» в элемент img мы говорим браузеру начать извлекать изображение лишь тогда, когда оно готово быть отрисовано.

Асинхронная расшифровка

Добавив decoding=«async» в элемент img мы разрешаем браузеру расшифровывать изображение вне основного потока, чтобы эта процедура не помешала пользователю. Заметных недостатков у этого решения быть не должно, за исключением того, что оно не всегда применима по умолчанию в старых браузерах.

Размытая заглушка

Размытая заглушка — это инлайненное изображение, дающее пользователю какое-то представление о полноценной картинке, которая будет позднее загружена, без передачи данных по сети.

Несколько замечаний по реализации:

(Опциональная) JavaScript-оптимизация

Браузеры могут быть вынуждены растеризовать размытую заглушку, даже если изображение уже загружено. Проблему можно решить, убрав растеризацию при загрузке. Кроме того, если у вашего изображения есть прозрачные области, то эта оптимизация становится обязательной, иначе сквозь картинку будет просвечивать заглушка.

Источник

Оптимизация изображений для web

Проблема

Давайте сначала разберемся зачем мы делали ресайз картинок. Мы, как веб сервис, заинтересованы в максимально быстрой загрузке страниц у пользователя. Это нравится пользователям и повышает конверсию. Если у пользователя медленный или мобильный интернет, то крайне важно, чтобы страницы были легкими, не тратили понапрасну трафик пользователя и ресурсы его процессора. Один из пунктов, который в этом помогает это изменение размеров изображений.

Мы решаем две проблемы. Первая проблема в том, что изображения часто не пережаты под нужное разрешение, то есть клиенту приходится не только качать ненужные ему данные, но и тратить ресурсы CPU на ресайз картинки силами браузера. Решение: отдавать пользователю картинки в том разрешении, в котором они будут показаны в браузере.

Вторая проблема в том, что изображения обычно недостаточно хорошо сжаты, то есть можно закодировать их оптимальнее, что увеличит скорость загрузки страницы без субъективной потери качества изображения. Решение: оптимизировать картинки перед отдачей клиенту.

В качестве примера, как делать не нужно можно посмотреть на главную страницу такого известного сайта, как github.com. При весе страницы 2 Мб, 1.2 из них занимают бесполезные картинки, которые можно оптимизировать и не загружать.

Второй пример — наш Хабр. Скриншот приводить не буду, что бы не растягивать статью, результаты по ссылке. На хабре картинкам изменяют разрешение на нужное, но не оптимизируют их. Это позволило бы сократить их размер на 650 Кб (50%).

Во многих местах на сайте нужны уменьшенные версии картинок, например чтобы в ленте новостей показывать уменьшенную версию картинки новости. Мы это реализуем следующим образом— на нашем сервере хранится только картинка в максимальном качестве, а при необходимости вставить ее отресайженную версию надо дописать в конец урла требуемое разрешение через «@». Тогда запрос отправится не за файлом, а на наш ресайзящий бэкенд и вернет отресайженную и оптимизированную версию картинки.

Распространенные решения

Все, что будет сказано далее относится к JPEG и PNG изображениям, т.к. это наиболее популярные форматы в интернете.

Вбив в google что-то вроде «image resize backend» вы увидите, что в половине случаев предлагается использовать Nginx, другая часть— это различные самописные сервисы, чаще всего Node.js.

Из nginx, а точнее из libgd, которая используется в модуле nginx’а мы смогли выжать на тестовой картинке 63 RPS, что неплохо, но хотелось бы быстрее и больше гибкости. Graphicsmagick тоже не подходит, т.к. его скорость работы слишком низкая. К тому же оба эти решения выдают не оптимизированные изображения. Большинство других решений, например на Node предлагают использовать Sharp для ресайза, MozJPEG для оптимизации JPEG изображений и pngquant для оптимизации PNG.

Мы и сами достаточно долгое время пользовались самописной связкой из Nod’ы, Libvips и MozJPEG c pngquant, но в один из дней задались вопросом— «А можно ли сделать ресайз быстрее и менее требовательным к ресурсам?».

Теперь хорошо бы выяснить, как можно ускорить наше приложение. Изучив код приложения мы выяснили, что imagemin, который использовался для оптимизации, а в частности его плагины MozJPEG и pngquant при работе дергают одноименные утилиты через os.Exec. Будем это дело однозначно выпиливать и использовать только биндинги к Cи’шным либам. Для ресайза использовался модуль Sharp, который представляет собой биндинг к С библиотеке Libvips.

Наша реализация

Гуглеж показал, что Libvips по прежнему лидер по скорости и конкурировать с ним может только OpenCV. Значит будем использовать Libvips и в нашей реализации, это уже проверенное решение и он имеет готовый биндинг для Go. Пора попробовать написать прототип и посмотреть что из этого выйдет.

Пару слов о том, почему для попытки решения данной проблемы был выбран Golang. Во первых он достаточно быстрый, вы же еще помните, что мы хотим сделать быстрый ресайз. Код на нем легко читать и поддерживать. Последним требованием была возможность работы с C библиотека, нам это пригодится.

Быстро написали прототип, протестировали и поняли, что несмотря на большее, чем в Sharp, количество внутренних крутилок, Libvips по-прежнему выдает на выход не оптимизированные изображения. С этим надо что-то делать. Опять обращаемся ко всемогущему гуглу и узнаем, что лучший вариант это по-прежнему MozJPEG. Тут начинают закрадываться сомнения, что мы сейчас напишем то же самое, что было на Node, только на Go. Но внимательно почитав описание MoZJPEG узнаем, что она является форком libjpeg-turbo и совместима с ней.

Выглядит очень многообещающе. Дело за малым — собрать свою версию Libvips, в которой jpeg-turbo заменен на версию от Mozila. Для сборки мы выбрали Alpine Linux, т.к. приложение все равно планировалось публиковать с помощью Докера и Alpine имеет очень приятный формат конфига пакета, очень похожий на используемый в Arch Linux.

Оригинальный JPEG 351×527 79 Кб	Оптимизированный 351×527 17 Кб

Собрали, протестировали. Теперь Libvips сразу при ресайзе выдает оптимизированную версию. То есть в Node версии версии мы сначала делали ресайз, а потом еще раз пропускали картинку через decoder-encoder. Теперь мы только делаем ресайз.

С JPEG разобрались, а что делать с png. Для решения этой задачи была найдена библиотека libpngquant. Она не очень популярная, несмотря на то, что консольная утилита pngquant, которая базируется на ней, используется во многих решениях. Так же к ней был найден биндинг на Go, немного заброшенный и с утечкой памяти, пришлось его форкнуть починить, дополнить документацией и всем остальным, что подобает приличному проекту. Libpngquant мы тоже собрали в виде Alpine пакета для простой установки.

Благодаря тому, что теперь изображение не требуется сохранять в файл для обработки c помощью pngquant мы можем немного оптимизировать процесс. Например не сжимать картинку при ресайзе в Libvips, а только после обработки в pngquant. Это позволит сохранить немного драгоценного процессорного времени. Надо ли говорить, что мы так же очень экономим благодаря тому, что вызов C библиотеки гораздо быстрее запуска консольной утилиты.

Оригинальный PNG 450×300 200 Кб	Оптимизированный 450×300 61 Кб

Оригинальный PNG 351×527 270 Кб	Оптимизированный 351×527 40 Кб

После того, как прототип был написан, протестирован на моем пк и выдавал приличные 25 RPS на мобильном двух ядерном проце, сжирая весь CPU, захотелось увидеть сколько можно выжать из него на нормальном железе. Запускаем код на шести ядерной машине, натравливаем Jmeter и WTF. Получаем 30 RPS. Пробуем разобраться что за фигня.

Libvips сам реализует многопоточность, то есть нам нужно только инициализировать библиотеку и в дальнейшем мы можем безопасно обращаться к ней из любого потока. Но у нас почему-то Libvips работает в 1 поток, что ограничивает нас одним ядром. Еще 1 ядро занимает pngquant. Итого получается, что наша супер быстрая ресайзилка отлично работает только на ноутбуке разработчика, а на остальных машинах не может утилизировать все ресурсы. 😉

Смотрим исходники биндинга к Libvips и видим, что там CONCURRENCY по умолчанию выставляется в 1 из-за возникавших в Libvips гонок данных. Но судя по баг трекеру эти проблемы давно исправлены. Выставили CONCURRENCY обратно, тестируем. Ничего не поменялось, Libvips по-прежнему отказывался ресайзить изображения многопоточно. Все попытки побороть эту проблему потерпели неудачу и сказать по правде, я запарился ее решать и решил обойти проблему на другом уровне.

Все более или менее современные ядра Linux (3.9+ и 2.6.32-417+ в CentOS 6) поддерживают опцию SO_REUSE, которая позволяет использовать один порт нескольким экземплярам приложения. Данный подход удобнее, чем балансировка средствами стороннего ПО, такого как HAProxy, т.к. не требует конфигурации и позволяет быстро добавлять и убирать инстансы.
Поэтому мы использовали SO_REUSE и опцию «—scale» в Docker compose, которая позволяет указать количество запускаемых экземпляров.

Время мерить

Пришло время оценить результат наших трудов.

Код проекта на GitHub.
Биндинг Go к libimagequant так же на GitHub.

Источник

Оптимизация изображений в Интернете

Дата публикации: 2021-10-08

От автора: изображения – это огромная часть Интернета. На среднестатистической веб-странице изображения составляют 51% загруженных байтов, поэтому любое улучшение их скорости или размера оказывает значительное влияние на производительность.

Сегодня, мы рады сообщить вам об инструменте тестирования оптимизации изображений Cloudflare. Просто введите URL-адрес своего веб-сайта, и мы проведем серию автоматических тестов, чтобы определить, есть ли какие-либо возможные улучшения, которые вы могли бы произвести для оптимизации изображений.

Как скорость влияет на пользователей

Каждый, кто когда-либо просматривал веб-страницы, сталкивался с медленной загрузкой веб-сайта. Часто это является результатом плохо оптимизированных изображений на веб-странице, которые либо слишком велики для целевого назначения, либо были встроены на страницу с недостаточной информацией.

Загрузка изображений на странице может занять утомительно много времени, поскольку пиксели мучительно заполняются сверху вниз; или, что еще хуже, они могут вызвать сдвиги в макете страницы. Эти проблемы серьезно раздражают пользователей, и с августа 2021 года поисковые системы наказывают такие страницы соответствующим образом.

JavaScript. Быстрый старт

Изучите основы JavaScript на практическом примере по созданию веб-приложения

Понятно, что медленная загрузка страницы отрицательно сказывается на «показателе отказов» страницы, который представляет собой процент посетителей, которые быстро уходят со страницы. В частности, на сайтах электронной коммерции показатель отказов обычно имеет прямое денежное влияние, а страницы обычно содержат много изображений. Крайне важно оптимизировать все изображения на ваших веб-страницах, чтобы снизить исходящий трафик, повысить свою эффективность в рейтинге поисковых систем и, в конечном итоге, обеспечить удобство для пользователей.

Измерение скорости

CLS и LCP — две метрики, которые мы можем улучшить, оптимизируя изображения. Высокое значение CLS указывает на то, что происходит смещение больших объемов макета страницы при загрузке изображений. LCP измеряет время, необходимое для рендеринга самого большого изображения или текстового блока в окне просмотра.

Их можно измерить «в полевых условиях» с помощью аналитики Real User Monitoring (RUM), такой как веб-аналитика Cloudflare, или в «лабораторной среде» с помощью инструмента тестирования оптимизации изображений Cloudflare.

Как оптимизировать скорость

Габаритные размеры

Одно из самых значительных улучшений производительности, которое может сделать автор веб-сайта, — это обеспечить доставку изображений с соответствующими размерами. Изображения, сделанные современной камерой, могут быть действительно огромными, а некоторые современные флагманские телефоны оснащены гигантскими сенсорами. Например, Samsung Galaxy S21 Ultra оснащен сенсором на 108 МП, который захватывает изображение размером 12000 на 9000 пикселей. У того же телефона ширина экрана всего 1440 пикселей. Физически невозможно отобразить каждый пиксель фотографии на этом устройстве: для альбомной фотографии может отображаться только 12% столбцов пикселей.

Вставка этого изображения на веб-страницу представляет собой ту же проблему, но на этот раз это изображение и все его неиспользуемые пиксели отправляются через Интернет. В конечном итоге это создает ненужную нагрузку на сервер, более высокие затраты на исходящие данные и более длительное время загрузки для посетителей. Это еще больше усугубляется для посетителей с мобильных устройств, поскольку они часто используют более медленное соединение и имеют ограничения на использование данных. При быстром подключении 3G эта фотография 108 МП может занять 26 МБ как тарифного плана посетителя, так и исходящей пропускной способности веб-сайта, а загрузка займет более двух минут!

Может возникнуть соблазн всегда доставлять изображения с максимально возможным разрешением, чтобы избежать «блочных» или пиксельных изображений, но если изменение размера выполнено правильно, это не проблема. «Блочные» артефакты обычно возникают, когда изображение обрабатывается несколько раз (например, изображение многократно выгружается и загружается пользователями на платформе, которая сжимает его). Пиксельные изображения возникают, когда изображение было уменьшено до размера, меньшего, чем размер экрана, на котором оно отображается.

Итак, как же авторам веб-сайтов избежать таких ошибок и обеспечить доставку изображения правильного размера на устройства посетителей? Есть два основных подхода.

Использование srcset и sizes

При добавлении изображения на веб-страницу автор обычно указывает атрибут src для тега img:

Источник

Оптимизация изображений для сайта как инструмент увеличения производительности

Google не любит медленные сайты. К счастью, можно уменьшить размер файлов изображений для повышения производительности вашего сайта. Но из-за этого их качество ухудшается. Как решить эту дилемму?

Что значит оптимизировать изображения?

Оптимизация изображений представляет собой процесс уменьшения размера файла с помощью плагина или скрипта. Существует два способа сжатия изображений – с потерями качества и без потерь.

Преимущества оптимизации изображений

Среднее количество байт на страницу (кБ)

Преимущества оптимизации графического контента:

Оптимизация картинок для сайта — рекомендации и советы

Выбор правильного формата файла

Существует сразу несколько форматов файлов, которые можно использовать для сжатия изображений:

Есть еще несколько форматов, таких как JPEG XR и WebP. Но не все они поддерживаются браузерами. Поэтому лучше использовать JPEG (или JPG) для полноцветных изображений и PNG для простых картинок.

Качество сжатия против размера

Ниже приведен пример, демонстрирующий, что происходит с изображением при сильном сжатии. К первому изображению применили низкую степень сжатия. Это обеспечило наилучшее качество, но и больший размер файла. Ко второму изображению применили высокую степень сжатия. В результате получили изображения плохо качества с меньшим размером файла.

Примечание : Объем оригинального изображения составляет 2,06 Мб.

Низкая степень сжатия (высокое качество) JPG – 590 Кб

Высокая степень сжатия (низкое качество) JPG – 68 Кб

Размер первого изображения составляет 590 Кб. Это довольно много для одной фотографии. Второе изображение выглядит ужасно, но при этом весит всего 68 Кб.

Применим к изображению среднюю степень сжатия. В результате мы получили хорошее качество при размере файла в 151 Кб. Это почти в четыре раза меньше размера оригинальной фотографии. Для обеспечения наилучшей производительности сайта изображения в формате PNG не должны весить более 100 Кб.

Средняя степень сжатия (отличное качество) JPG – 151 Кб

Оптимизация с потерями и без потерь

Оптимизация с потерями – это «фильтр», который убирает некоторые данные и ухудшает качество изображения. Но при этом размер файла изображения существенно уменьшается. Для этого можно использовать такие программы как Adobe Photoshop, Affinity Photo или любой другой графический редактор.

Лучший способ – это протестировать различные техники сжатия, чтобы выбрать наиболее подходящую для каждого изображения или формата.

Инструменты и программы для оптимизации

Сжатие фотографии в Affinity Photo

Ниже перечислено несколько инструментов для оптимизации изображений:

Изменение масштабов изображений

WordPress, начиная с версии 4.4, поддерживает адаптивные изображения (не уменьшенные с помощью CSS). Движок автоматически создает несколько копий изображения разного размера, загружая их в медиа-библиотеку. Используя атрибут srcset, браузеры теперь могут выбирать для загрузки файл наиболее подходящего размера, исходя из характеристик экрана устройства пользователя.

Пример кода отзывчивых изображений srcset

Настройка медиафайлов в WordPress

Imsanity позволяет установить ограничения для загружаемых в CMS картинок. Плагин начинает работать сразу же после загрузки изображения, еще до того как WordPress начнет его обработку.

Плагины для оптимизации изображений

Существует сразу несколько плагинов, которые автоматически оптимизируют файлы изображений, когда вы их загружаете. Более того, они оптимизируют даже ранее загруженные изображения.

Но не стоит полностью полагаться на плагины. Например, не следует загружать изображения размером более 2 Мб в медиа-библиотеку WordPress. Это приведет к быстрому расходованию дискового пространства, предоставляемого хостингом.

Оптимизатор изображений Imagify

Плагин Imagify для оптимизации изображений

Плагин Imagify создан авторами WP Rocket, с которым большинство из вас знакомы. В нем доступна функция массовой оптимизации. Вы можете выбрать три уровня сжатия: нормальный, агрессивный и ультра. Если недовольны полученным качеством, то воспользовавшись функцией восстановления, можно будет восстановить исходное изображение. С помощью этого плагина также можно удалять оригинальные изображения, уменьшать размер больших файлов.

Изменение размера файлов в Imagify

Оптимизатор изображений ShortPixel

Бесплатный плагин ShortPixel Image Optimizer позволяет сжимать 100 изображений в месяц. Он работает с множеством форматов, включая PNG, JPG, GIF, WebP и даже PDF. Он выполняет сжатие изображений с потерями и без потерь. Плагин конвертирует цветовую модель CMYK в RGB. При оптимизации создается резервная копия оригинальных файлов, что позволяет при желании восстановить их вручную. Данный плагин также поддерживает массовую конвертацию файлов.

Optimole

Optimole автоматически уменьшает размер файлов без вашего участия. При этом он выдает идеальный размер картинки для пользователя.

Плагин включает в себя функцию отложенной загрузки и замены изображений при медленном интернет-соединении. Данная функция выгодно выделяет этот плагин из множества других решений. Данный плагин автоматически определяет браузер пользователя и поддерживает формат WebP. Все изображения, которые сжимает плагин Optimole, обслуживаются через быструю CDN- службу.

EWWW Image Optimizer Cloud — облачный плагин для оптимизации изображений

EWWW Image Optimizer Cloud- облачный плагин для оптимизации изображений

Плагин EWWW Image Optimizer Cloud оптимизирует изображения и повышает скорость работы сайта. Пользователи EWWW IO могут использовать функцию Bulk Optimizer («массовый оптимизатор»), предназначенную для сжатия имеющихся изображений.

Плагин EWWW IO позволяет конвертировать изображения в форматы нового поколения, такие как WebP или подобрать наилучший формат для изображения. Стоимость сжатия начинается от 0,003 доллара за изображение.

Функция ExactDN позволяет выполнять автоматическое сжатие (без необходимости сжатия на сервере), автоматическое изменение размера и обладает всеми преимуществами CDN.

Optimus Image Optimizer

Плагин Optimus Image Optimizer

Плагин Optimus WordPress Image Optimizer использует сжатие без потерь. Он поддерживает WooCoomerce и мультисайты, а также включает в себя функцию массовой оптимизации. Плагин также совместим с плагином WP Retina. Если вы совместите плагин Optimus Image Optimizer с плагином Cache Enabler, то сможете работать с изображениями, сохраненными в формате WebP.

WP Smush

Плагин WP Smush сканирует изображения и сжимает их по мере их загрузки на сайт. Он также находит и оптимизирует уже сохраненные рисунки. Он позволяет осуществлять массовое сжатие (до 50 файлов за раз). Плагин поддерживает форматы JPEG, GIF и PNG. Размер исходных файлов ограничен 1 Мб.

Compress JPEG & PNG images

Плагин TinyPNG использует сервисы TinyJPG и TinyPNG для оптимизации изображений в форматах JPG и PNG. Для экономии места плагин конвертирует CMYK в RBG. Он сжимает файлы JPEG до 60%, а файлы PNG до 80% без видимой потери качества изображения. У него нет ограничений на размер обрабатываемого файла.

ImageRecycle

ImageRecycle- плагин для оптимизации изображений и PDF-файлов

Плагин ImageRecyle – это автоматический оптимизатор изображений и PDF-файлов. Одной из его полезных функций является способность устанавливать минимальный размер файла для сжатия. Например, если у вас есть изображения размером 80 Кб, вы можете автоматически исключить их из процесса сжатия. Данный плагин также включает в себя функцию массовой оптимизации и автоматического изменения размеров изображений.

Эксперимент: оптимизация изображений

Мы решили провести свое небольшое исследование, чтобы показать вам как оптимизация изображений влияет на скорость работы WordPress-сайта.

Несжатые файлы JPG

Тест скорости передачи данных несжатых файлов JPG

Сжатые файлы JPG

Тест на скорость передачи данных сжатых файлов JPG

Не существует никакой другой оптимизации сайта, которая позволила бы сократить время загрузки более чем на 50%. Поэтому оптимизация изображений является такой важной. Процесс, показанный выше, был полностью автоматизирован плагином.

Использование формата SVG

Есть еще одна рекомендация – использовать формат SVG. Это масштабируемый векторный формат, который отлично подходит для логотипов, иконок, текста и простых изображений. Преимущества данного формата:

Файл JPG (оптимизированный размер: 81,4 Кб)

Файл PNG (оптимизированный размер: 85,1 Кб)

Файл SVG (оптимизированный размер: 6.1 Кб)

Как показано выше, SVG- файл уменьшается в размере на 92,51% по сравнению с файлом в формате JPG. А при сравнении с файлом в формате PNG – на 92,83%.

Рекомендации

Как только оптимизируете изображения, ваш сайт сразу понравится поисковым системам и будет быстрее загружаться.

Пожалуйста, опубликуйте свои мнения по текущей теме статьи. Мы очень благодарим вас за ваши комментарии, дизлайки, отклики, лайки, подписки!

Дайте знать, что вы думаете по этой теме материала в комментариях. За комментарии, подписки, дизлайки, лайки, отклики огромное вам спасибо!

Источник