前端性能优化--图片处理(Css Sprites 与 base64)

前言:

近期研究着前端性能的优化方面的知识,并以博客记之。之前有相同系列的文章(前端性能优化--图片懒加载(lazyload image)),这次继续是关于图片的处理,css spritesbase64 格式图片,这两种处理都是通过减少了http的请求来达到前端性能优化的效果,请求减少,与服务器连接次数减少,加载页面的时间就快了,如是甚好。


Css Sprites:

介绍:

Css Sprites(雪碧图或css精灵),是网页图片处理的一种方式,它允许你将一个页面涉及到的所有零星图片都包含到一张大图中去,这样一来,当访问该页面时,载入的图片就不会像以前那样一幅一幅地慢慢显示出来了。

原理:

将许多的小图片整合到一张大图片中,利用css中的background-image属性,background-position属性定位某个图片位置,来达到在大图片中引用某个部位的小图片的效果。

优点:

  • 减少网页的http请求,提升网页加载速度。
  • 合并多张小图片成大图,能减少字节总数(大图大小<=多张小图大小).

缺点:

  • 前期需要处理图片将小图合并,多些许工程量。
  • 对于需要经常改变的图片维护起来麻烦。

应用例子:

  • 生成雪碧图:我这里使用了网页雪碧图制作专家,当然还有很多其他的工具
  • 合成的图片如图所示:

html代码:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">

<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>css Sprites</title>
</head>

<body>
    <ul class="container">
        <li class="icon icon-issue"></li>
        <li class="icon icon-upload"></li>
        <li class="icon icon-passage"></li>
    </ul>
</body>

</html>

css代码:

.container {
    overflow: hidden;
    width: 50px;
    height: 200px;
    background-color: #faa755;
}

.icon {
    margin: 0 auto;
    margin-top: 20px;
    width: 40px;
    height: 30px;
    background-image: url(icon.png);
    list-style-type: none;
}

.icon-issue {
    background-position: 0 0;
}

.icon-upload {
    background-position: 0 -50px;
}

.icon-passage {
    background-position: 0 -100px;
}
  • 效果图:

适用场景:

  • 对于一些不需要多变动的小图片,表情,标志等等都可以使用。
  • 一般都是应用于小图片,太大的图片不利于合并,且定位麻烦,一次的加载时间长,导致全部图片出现时间延迟,效果不友好。

base64:

介绍:

base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节代码的编码方式之一,要求把每三个8Bit的字节转换为四个6Bit的字节,Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节代码的编码方式之一。

通俗点讲:将资源原本二进制形式转成以64个字符基本单位,所组成的一串字符串。
比如一张图片转成base64编码后就像这样,图片直接以base64形式嵌入文件中(很长没截完):

生成base64编码:

图片生成base64可以用一些工具,如在线工具,但在项目中这样一个图片这样生成是挺繁琐。
特别说下,webpack中的url-loader可以完成这个工作,可以对限制大小的图片进行base64的转换,非常方便。

优点:

  • base64的图片会随着html或者css一起下载到浏览器,减少了请求.
  • 可避免跨域问题

缺点:

  • 老东西(低版本)的IE浏览器不兼容。
  • 体积会比原来的图片大一点。
  • css中过多使用base64图片会使得css过大,不利于css的加载。

适用场景:

  • 应用于小的图片几k的,太大的图片会转换后的大小太大,得不偿失。
  • 用于一些css sprites不利处理的小图片,如一些可以通过background-repeat平铺来做成背景的图片。

最后收收尾:

上面说的两个处理图片共同点是都是应用于小图片,都能减少请求数,但并不是所有的图片都适用,尺寸大的图片就不应使用。
两种方式都有利有弊,应该适应场景使用,权衡利弊,方可将这两种方法能力发挥好。

posted @ 2017-08-20 07:31  渊源远愿  阅读(9039)  评论(2编辑  收藏  举报