博客图片优化

前言

在博客中，图片的优化是非常值得讨论的话题。

在针对此博客站点中的图片组件进行优化折腾后，

这篇博客将针对

构建时优化图片
使用缓存加速构建

这两个方面进行一些分享。

优化目标

在网页浏览中，累计布局偏移(CLS)常常会引起不好的用户体验。

Cumulative Layout Shift (CLS) | Articles | web.dev

而在博客页面中，图片的加载往往会引起这种现象。

图片加载导致的布局偏移

从动图中可以看出，当页面加载完成时，图片尚未加载完成，并且没有宽度与高度的信息，因此在图片完成加载后，图片如同突然出现一样，并且会将所在位置撑开，导致了布局偏移。

这样子会给用户带来非常不好的用户体验：

图片加载没有过渡，视觉体验不好。
在弱网环境下，用户无法知道是否存在图片。

因此我们可以从三方面去解决这个问题：

获取图片的元信息，获取宽高等必需信息。
为图片生成占位符，并给图片加载完成加上动画。
压缩图片，在保证图片质量的同时降低带宽压力。

项目架构

首先，目前的博客架构下，每个博客页面都是在构建的时候进行独立生成静态页面，原理是使用 Next.js 中的 generateStaticParams 。

export async function generateStaticParams() {
  let getPost = getBlogPosts()
  getPost = getPost.filter((post) => post.metadata.category !== 'Daily')

  return getPost.map((post) => ({
    slug: post.slug,
  }))
}

在构建过程中，构建器将会针对每一个博客页面，通过 next-mdx-remote 将 markdown 文件转化为组件树。

let components = {
  h1: CreateHeading(1),
  h2: CreateHeading(2),
  h3: CreateHeading(3),
  h4: CreateHeading(4),
  h5: CreateHeading(5),
  h6: CreateHeading(6),
  img: CenterImage,
  a: CustomLink,
  Callout,
  ProsCard,
  ConsCard,
  code: Code,
  Table,
  TechCard,
}

export function CustomMDX(props) {
  return (
    <MDXRemote
      {...props}
      components={{ ...components, ...(props.components || {}) }}
    />
  )
}

具体可参考往期文章：

2024 Blog Refresh

在构建过程中，构建器会将 md 文件中的图片转化为自定义的图片组件。

![Code page (1).png](</blog-img/blog-2024/Code_page_(1).png>)

async function CenterImage(props: { src: string; alt: string })

构建器会将图片路径与图片名传入到自定义组件中，因此，我们可以在自定义组件中进行对图片的优化。

优化包含生成占位符，获取图片元信息与压缩优化图片三个步骤。

从整体来看，可以将过程简化为：

图片构建时优化过程

生成占位符

我们可以采用 Plaiceholder 库来快速为图片生成占位符。

Plaiceholder

在本项目中，采用提取图片颜色的方式，将颜色作为 div 背景颜色的方式作为占位符。

获取图片元信息

在获取占位符的同时，将图片文件的 metadata 也提取出来，其中包含了图片的宽高信息，这是避免布局偏移的核心参数。

最终将图片信息与占位符信息作为一个对象返回到组件中。

构建博客图片组件

目前，我们已经获取到了图片的宽高信息以及占位符所需要的颜色信息，通过构建一个客户端的图片组件，就可以将信息组合起来，并搭配上图片的加载动画。

动画灵感来源于：https://www.youtube.com/watch?v=7hS9b6n7HrM&t=271s

const [isLoading, setIsLoading] = useState(true)

<div
	className="absolute inset-0 rounded-lg"
	style={{ backgroundColor: hex }}
/>
<img
	className={cn('relative h-full w-full rounded-lg border border-solid border-neutral-200 object-cover transition-all duration-500 dark:border-neutral-800 dark:brightness-75 dark:hover:brightness-100',
            isLoading ? 'opacity-0 blur-lg' : 'opacity-100 blur-0')}
	width={width}
	height={height}
	alt={alt}
	src={src}
	onLoad={()=> setIsLoading(false)}
/>

通过一个 div 配合 backgroundColor 的设置即可为图片增加颜色占位符，而占位符的宽高则取决于图片的宽高，先前在元信息中提取到的宽高信息即可在此使用。

在构建时获取图片信息并设置好宽高数据，可直接避免了图片从未加载到加载后所造成的布局偏移。

在 Next.js 中，'next/image’ 也是通过分析静态导入图片的宽高进行提前设置，从而避免布局偏移的发生。

Optimizing: Images

在图片未加载完全时，效果为一个类似色块的占位符。

图片未加载完成状态

此外，通过搭配 onLoad 函数，可以在图片加载完成后进行一些后续操作。使用 useState 在记录图片的加载状态，搭配 css 中的 transition、opacity 与 blur 参数，可以在图片完成加载后，创建一个流畅的过渡效果。

完整博客图片组件参考代码如下：

blog-image.tsx

至此，对于布局偏移的图片加载优化的过程就先告一段落了。

接下来，我们还需要对于图片大小进行优化。

图片大小优化

对于图片优化，有许多不同的方案，可以使用外部的优化 API，比如

Vercel Image Optimization

Image Optimization with Vercel

Cloudflare Image Optimization

Overview | Cloudflare Image Optimization docs

Cloudinary

Image and Video Upload, Storage, Optimization and CDN

这些产品都提供对图片优化的 API 服务，在少量图片的情况下，选用这些产品也可快速优化图片。

但是对于博客站点来说，往往图片的数量并不可控，并且随着博客文章数量的增加，图片的数量也会指数级上涨，因此在本地构建时对图像进行优化，也是一种不错的方案。

在 Next.js 中，内置了图片优化的方式，通过 _next/image 路径即可针对图片进行优化，但对于尚存储在本地的图片来说，这种方式并不可用。

但其内核中，图片优化是采用 sharp 库去进行优化图片的流程的，因此我们也可以在构建时使用 sharp 针对博客内图片进行优化。

const originalBuffer = await getFileBufferLocal(imagePath)
const optimizedBuffer = await sharp(originalBuffer)
      .resize(1920, 1080, { fit: 'inside', withoutEnlargement: true })
      .webp({ quality: 90, lossless: true })
      .toBuffer()

在代码中，我们通过读取本地图片文件，并通过 sharp 将其转化为 webp 格式（可大大降低图片大小），并通过设置 lossless 与 quality，保证图片质量不会受到太大程度的衰减。

在优化后，重新将其存储到 public 文件夹中，传递新的图片路径给博客图片组件。

// 保存优化后的图片到 public 目录
await fs.writeFile(publicPath, optimizedBuffer)

一切就绪，让我们开始构建吧。

在经过几次构建后，就会发现一个问题，构建时间真的是太长了。

因此，我们将会针对最后一个问题：构建性能，进行优化。

构建性能优化

目前，没有做任何优化的情况下，每次构建中，都会针对每一张图片进行上述的优化流程

获取占位符与元信息
生成优化后图片

因此，每次构建中其实都在重复针对图片进行优化，因此，我们应该将已经优化过的图片与信息缓存起来，在下次构建时从首先从缓存中获取，不存在则再进行优化。

我们将提取的占位符与元信息、优化后的图片一起存储到缓存中。

其中，文件名采用图片路径生成的 MD5 值。

// 使用文件路径生成 MD5 哈希值
const contentHash = crypto.createHash('md5').update(imagePath).digest('hex')
const cacheDir = path.join(
    process.cwd(),
    '.next',
    'cache',
    'optimized-images'
  )
const placeholderCacheFileName = `${contentHash}-placeholder.json`
const placeholderCachePath = path.join(cacheDir, placeholderCacheFileName)
// 保存占位图信息到缓存
await fs.mkdir(cacheDir, { recursive: true })
await fs.writeFile(placeholderCachePath, JSON.stringify(preImage))

// 保存优化后的图片到缓存目录和 public 目录
await fs.writeFile(cachePath, optimizedBuffer)
await fs.writeFile(publicPath, optimizedBuffer)

在构建时，在缓存中检索到相同文件名的图片时，就可以将其写入到 public 文件夹中。

// 如果缓存存在，将其复制到 public 目录
await fs.mkdir(publicDir, { recursive: true })
await fs.copyFile(cachePath, publicPath)

完整参考代码如下：

mdx.tsx

通过这种方式，可以大幅降低重复构建时所需的时间与运算性能。

最终效果

在这个过程中，我们对图片进行了用户体验方面以及图片文件大小方面的优化。

在优化后的页面中，每张图片的大小约为～100kb 左右，且看起来质量也十分不错。

同时构建后的静态页面中，已嵌入的图片占位符也很好的解决了先前的布局偏移的问题。

欢迎在不同的博客页面中体验这一效果，同时也欢迎打开开发者工具来查看已优化图片的信息。

Faster than fast.