Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
趣味でつくる アバター×アバター マッチングアプリ~Performanceチューニング編~
Search
BOXP
June 12, 2019
Technology
2
1.7k
趣味でつくる アバター×アバター マッチングアプリ~Performanceチューニング編~
VRCLT #2 用です
BOXP
June 12, 2019
Tweet
Share
More Decks by BOXP
See All by BOXP
Cluster Creator Kitに入門してみた
boxp
0
80
LookingGlassPortraitあそんでみた
boxp
0
54
肉体を捨てた話
boxp
0
77
A story about releasing a online pairing service for avatars living in virtual worlds
boxp
1
340
VketのブースにVRoid製うちのこを召喚してみた
boxp
0
200
Hito Hub 2.0
boxp
0
1.3k
バーチャルマーケット3に ポスターを貼ってみた件
boxp
0
1.5k
趣味でGOOGLE KUBERNETES ENGINEを試したら 財布が薄くなったはなし
boxp
0
1.4k
趣味でつくる アバター×アバター マッチングアプリをリリースした話
boxp
0
120
Other Decks in Technology
See All in Technology
dbtとAIエージェントを組み合わせて見えたデータ調査の新しい形
10xinc
7
1.8k
AIがコードを書いてくれるなら、新米エンジニアは何をする? / komekaigi2025
nkzn
25
17k
kotlin-lsp の開発開始に触発されて、Emacs で Kotlin 開発に挑戦した記録 / kotlin‑lsp as a Catalyst: My Journey to Kotlin Development in Emacs
nabeo
2
340
MCP サーバーの基礎から実践レベルの知識まで
azukiazusa1
21
9.5k
進化する大規模言語モデル評価: Swallowプロジェクトにおける実践と知見
chokkan
PRO
3
470
ざっくり学ぶ 『エンジニアリングリーダー 技術組織を育てるリーダーシップと セルフマネジメント』 / 50 minute Engineering Leader
iwashi86
9
4.5k
InsightX 会社説明資料/ Company deck
insightx
0
210
AIエージェントを導入する [ 社内ナレッジ活用編 ] / Implement AI agents
glidenote
1
220
The Twin Mandate of Observability
charity
1
460
書籍『実践 Apache Iceberg』の歩き方
ishikawa_satoru
1
480
AI-ready"のための"データ基盤 〜 LLMOpsで事業貢献するための基盤づくり
ismk
0
120
Snowflakeとdbtで加速する 「TVCMデータで価値を生む組織」への進化論 / Evolving TVCM Data Value in TELECY with Snowflake and dbt
carta_engineering
0
160
Featured
See All Featured
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
8
330
Unsuck your backbone
ammeep
671
58k
Fireside Chat
paigeccino
41
3.7k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
21
1.2k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
97
6.3k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
55
3.1k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
132
19k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
60
9.6k
Statistics for Hackers
jakevdp
799
220k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
192
56k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
95
14k
Transcript
趣味でつくる アバター×アバター マッチングアプリ ~Performanceチューニング編~ BOXP
自己紹介 • 一箱さん (の体を借りたBOXP) • 某Web企業でソフトウェアエン ジニアをしています • 好きなLispはClojureです
None
製作中のアプリ • VRChat、Virtual Castなどから 好みのアバターを自動で探して くれるサービス • IPhone・Android向けWebアプリ としてリリース予定 •
VRじゃなくてごめんなさい • 所謂PWA(Progressive Web Apps)を目指して製作中
なぜWeb? • 無名のアプリなので インストールの手間があるとその まま直帰してしまう… 多くの人に触ってほしい • このスライドも社内勉強会の資料 を再編集したもの 実験的な技術を試して
業務に活かしたい
なぜWeb? • 無名のアプリなので インストールの手間があるとその まま直帰してしまう… 多くの人に触ってほしい • このスライドも社内勉強会の資料 を再編集したもの 実験的な技術を試して
業務に活かしたい
とは言え インストールの手間がなくても Webページがもっさりしていると 使ってもらえない
もっさりしないために Hito Hubで何をしたか
状況に応じて 必要なパフォーマンス を満たす
Webアプリ 4つの側面 (RAILモデ ル) • Response: ユーザーの入力に対する応答中の状態 • Animation: アニメーション再生中の状態
• Idle: ユーザーの入力を待機している状態 • Load: コンテンツ読み込み中の状態 引用元: RAIL モデルでパフォーマンスを計測する https://developers.google.com/web/fundamentals/performance/rail
快適な パフォーマンス の目安 •100ミリ秒以内の応答 •これよりも遅いと操作と反応のズレを感じる Response •10ミリ秒以内に画面をレンダリング •1000ms / 60fps
- ブラウザによるレンダリング時間 (約6ms) =約10ms Animation •アイドル時間を利用したタスク分担 •100ミリ秒以上かかる処理はアイドル時間まで後回 し •ユーザー入力へのレスポンスが最優先 Idle •読み込みは1000ミリ秒以内に •1000ミリ秒より長いとユーザーの集中力が切れて しまう Load ※Google調べ
Hito Hubですべて満たすまで 最適化してみました
全ての入力に対して 100ms以内に応答する 100ms以内に応答が間に合わ ない場合は別の応答を返す • Rippleを表示させるなど 応答処理と他の処理を同時に 実行させない • リソースの取得などは別スレッド
(WebWorkerなど)で行うか後回しに する Response
アニメーションを60fps で動かす アニメーションが必要なカードだけ別 レイヤーに • will-change: transform;スタイルによって別レ イヤーへ • 重ね合わせによるピクセルの計算をスキッ
プできる 透過・座標移動のみでアニメーション を実現させる • transform,opacityスタイルを使う Animation
読み込み時間を 1秒以内に Load JavaScriptファイルは分割して 必要な分だけロードさせる • 追加のJavaScriptファイルが必要なと きにはじめてロードする 他の画面に必要なファイルを prefetchしておく
• WebWorkerを使って画面の処理を 邪魔せず先読みしておく
最適化の結果
None
最適化の甲斐あって なんとかサクサク動くよう になった
~Fin~
最後に告知的なもの
7月末までにリリース予定!
Thanks!