Markdown 性能優化

隨著 Markdown 文檔變得越來越複雜，性能優化變得至關重要。本指南將幫助你識別性能瓶頸並實施優化策略。

性能基礎

為什麼性能很重要？

1. 用戶體驗：更快的加載速度 = 更好的用戶體驗
2. SEO 排名：Google 將頁面速度作為排名因素
3. 轉化率：每增加 1 秒加載時間，轉化率下降 7%
4. 跳出率：慢速頁面導致 53% 的用戶離開

性能指標

核心 Web 指標（Core Web Vitals）

• LCP（最大內容繪製）：< 2.5秒
• FID（首次輸入延遲）：< 100毫秒
• CLS（累積佈局偏移）：< 0.1

其他重要指標

• TTFB（首字節時間）：< 600毫秒
• FCP（首次內容繪製）：< 1.8秒
• TTI（可交互時間）：< 3.8秒

Markdown 解析優化

選擇高效的解析器

性能對比

// 基準測試
const marked = require('marked');
const markdownIt = require('markdown-it');
const micromark = require('micromark');

console.time('marked');
marked.parse(longMarkdown);
console.timeEnd('marked');  // ~50ms

console.time('markdown-it');
markdownIt().render(longMarkdown);
console.timeEnd('markdown-it');  // ~45ms

console.time('micromark');
micromark(longMarkdown);
console.timeEnd('micromark');  // ~30ms (最快)

推薦選擇

• 小型項目：marked（簡單，速度快）
• 中型項目：markdown-it（可擴展性好）
• 大型項目：micromark（最快的解析器）
• SSR 應用：remark（流式處理）

緩存解析結果

const cache = new Map();

function cachedParse(markdown) {
  // 生成緩存鍵
  const key = hashString(markdown);
  
  // 檢查緩存
  if (cache.has(key)) {
    return cache.get(key);
  }
  
  // 解析並緩存
  const result = marked.parse(markdown);
  cache.set(key, result);
  
  // 限制緩存大小
  if (cache.size > 1000) {
    const firstKey = cache.keys().next().value;
    cache.delete(firstKey);
  }
  
  return result;
}

內容優化

圖片優化

1. 壓縮圖片

<!-- 未優化：5MB PNG -->
![大圖](huge-image.png)

<!-- 優化後：200KB WebP -->
![優化圖片](optimized-image.webp)

<!-- 使用圖片 CDN -->
![CDN圖片](https://cdn.example.com/image.jpg?w=800&q=80)

2. 響應式圖片

<picture>
  <source 
    srcset="image-mobile.webp" 
    media="(max-width: 768px)"
    type="image/webp">
  <source 
    srcset="image-desktop.webp" 
    media="(min-width: 769px)"
    type="image/webp">
  <img src="image-desktop.jpg" alt="描述" loading="lazy">
</picture>

3. 懶加載

<!-- 原生懶加載 -->
![懶加載圖片](image.jpg){loading=lazy}

<!-- HTML 方式 -->
<img src="image.jpg" loading="lazy" alt="描述">

最佳實踐清單

內容層面

• [ ] 優化圖片大小和格式（WebP, AVIF）
• [ ] 使用懶加載加載圖片和視頻
• [ ] 壓縮和最小化 CSS/JS
• [ ] 使用系統字體或優化自定義字體
• [ ] 限制第三方腳本

解析層面

• [ ] 選擇高性能的 Markdown 解析器
• [ ] 實現解析結果緩存
• [ ] 考慮使用 Web Worker
• [ ] 增量解析大型文檔

渲染層面

• [ ] 虛擬滾動長列表
• [ ] 增量渲染大型內容
• [ ] 服務端渲染靜態內容
• [ ] 避免佈局抖動

網路層面

• [ ] 使用 CDN 分發資源
• [ ] 啟用 HTTP/2 或 HTTP/3
• [ ] 配置資源壓縮（Gzip/Brotli）
• [ ] 實現預加載和預連接
• [ ] 設置合適的緩存策略

結論

Markdown 性能優化是一個持續的過程，需要在內容、解析、渲染和網路等多個層面進行優化。通過遵循最佳實踐並持續監控，你可以確保為用戶提供快速流暢的體驗。

其他資源

• Web.dev Performance
• MDN Performance
• Chrome DevTools Performance
• Webpack Performance