Chrome高性能的秘密：DNS预解析

Chrome Predictor 的预测功能优化

Chrome 会随着使用变得更快，它这个特性是通过一个单例对象 Predictor 来实现的。这个对象在浏览器内核进程(Browser Kernel Process)中实例化，它唯一的职责就是观察和学习当前网络活动方式，提前预估用户下一步的操作。下面是一个示例：

用户将鼠标停留在一个链接上，就预示着一个用户的偏好以及下一步的浏览行为。这时 Chrome 就可以提前进行 DNS Lookup 及 TCP 握手。用户的点击操作平均需要将近 200ms,在这个时间就可能处理完 DNS 和 TCP 相关的操作， 也就是省去几百毫秒的延迟时间。 当在地址栏(Omnibox/URL bar) 触发高可能性选项时，就同样会触发一个 DNS lookup 和 TCP 预连接(pre-connect)，甚至在一个不可见的页签中进行预渲染(pre-render)！

我们每个人都会有天天访问的网站，Chrome 会研究在这些页面上的子资源， 并且尝试进行预解析(pre-resolve)，甚至可能会进行预加载(pre-fetch)以优化浏览体验。

除了上面三项，还有很多。

Chrome 会在你使用过程中学习 Web 的拓扑结构，而不单单是你的浏览模式。理想的话，它将为你省去数百毫秒的延迟， 更接近于即时页面加载的状态。正是为了这个目标，Chrome 投入了这些的核心优化技术。

DNS 预解析(pre-resolve)

• 提前解析主机地址，以减少 DNS 延迟 TCP 预连接(pre-connect) 提前连接到目标服务器，以减少 TCP 握手延迟资源预加载(prefetching) 提前加载页面的核心资源，以加载页面显示页面预渲染(prerendering)。

• 提前获取整个页面和相关子资源，这样可以做到及时显示。

• 每一个决策都包含着一个或多个的优化， 用来克服大量的限制因素. 不过毕竟都只是预测性的优化策略，如果效果不理想，就会引入多余的处理和网络传输。甚至可能会带来一些加载时间上的负体验。

Chrome 如何处理这些问题呢？Predictor 会尽量收集各种信息，诸如用户操作，历史浏览数据，以及来自渲染引擎(render)和网络模块自身的信息。

和 Chrome 中负责网络事务调度的 ResourceDispatcherHost 不同，Predictor 对象会针对用户和网络事务创建一组过滤器(filter)：

IPC channel filter 用来监控来自 render 进程的事务。 每个请求上都会加一个 ConnectInterceptor 对象，这样就可以跟踪网络传输的模式以及每一个请求的度量数据。

渲染进程(render process)会在一系列的事件下发送消息到浏览器进程(browser process)， 这些事件被定义在一个枚举(ResolutionMotivation)中以便于使用 (url_info.h)：

通过这些给定的事件，Predictor 的目标就可以评估它成功的可能性， 然后再适时触发操作。每一项事件都有其成功的机率、优先级以及时间戳，这些可以在内部维护一个用优先级管理的队列，也是优化的一个手段。最终，对于这个队 列中发出的每一个请求的成功率，都可以被 Predictor 追踪到。基于这些数据，Predictor 就可以进一步优化它的决策。