AI 摘要：本文系统阐述了如何制定一套有效的网站性能监测策略，从 Google 的核心指标 Core Web Vitals（包括 LCP、CLS、INP）出发，结合合成测试（Synthetic test）与真实用户监测（Real User Monitoring, RUM），构建可持续的性能优化循环。作者提出“识别 → 诊断 → 监控”三步法，强调在持续对比与回溯的过程中找出性能瓶颈，利用工具如 DebugBear 完成检测与验证，实现网站在用户端和技术端的双重优化。

1. 网站性能指标基础
• 无单一定义性能标准，推荐从 Google Core Web Vitals 入手，包括 LCP（Largest Contentful Paint）、CLS（Cumulative Layout Shift）、INP（Interaction to Next Paint）。
• 除核心指标外，还需分析技术层面指标（如服务器响应时间、页面体积），并可利用 User Timing API 自定义关键加载节点。

2. 合成数据与真实用户数据（Synthetic vs Real User Data）
• 合成测试环境可控，便于重现和分析性能问题。
• 真实用户监测基于实际访问数据，可洞见不同用户群体的真实体验。
• 建议双管齐下：Synthetic 提供细节层面的技术分析，RUM 补全真实使用场景的覆盖。

3. 三步法优化流程
• Identify（识别）：通过用户数据发现加载缓慢页面，优先处理高访问量且体验差的页面。
• Diagnose（诊断）：分析瓶颈点，按指标类型分别使用 RUM 或 Synthetic 工具定位问题来源，如 LCP 图像加载、INP 交互事件延迟。
• Monitor（监控）：建立持续检测机制，监测变更效果并在性能回退（Regression）时即时响应。

4. 深入分析阶段
• 负载时间调试：Synthetic 数据帮助精确定位加载瓶颈，可做实验验证优化方案。
• 交互延迟诊断：RUM 数据揭示实际用户交互的慢响应来源，例如脚本阻塞或后台任务负载。

5. 性能回退检测与应对策略
• 合成数据回退：通过前后 Test 对比结果，定位资源变更带来的性能波动，例如新增图片竞争带宽。
• 真实用户回退：需区分访客来源变化（如广告流量）与技术改动，通过分析 LCP/INP 子部分（subparts）锁定性能劣化来源。

6. 综合结论
• 单次测试仅是起点，持续的性能监控体系才能确保长期高效。
• 工具如 DebugBear 可整合 Synthetic 与 RUM 数据，实现可视化性能追踪与优化决策。

Smashing Magazine

Effectively Monitoring Web Performance — Smashing Magazine

There are lots of tips for [improving your website performance](https://www.debugbear.com/blog/improve-website-performance?utm_campaign=sm-10). But even if you follow all of the advice, are you able to maintain an optimized site? And are you targeting the…