टीबीटी क्या है?
टोटल ब्लॉकिंग टाइम (टीबीटी) की मेट्रिक से यह पता चलता है कि फ़र्स्ट कॉन्टेंटफ़ुल पेंट (एफ़सीपी) के बाद, मुख्य थ्रेड को कितनी देर तक ब्लॉक किया गया था, ताकि इनपुट का जवाब मिलने से रोका जा सके.
डिफ़ॉल्ट रूप से, टाइम टू इंटरैक्टिव (टीटीआई) के बाद लाइटहाउस, टीबीटी को मॉनिटर करना बंद कर देता है, जैसे कि पेज लोड को मापने वाले कुछ अन्य लैब टूल करते हैं. देखें कि टीबीटी, टीटीआई से कैसे जुड़ा है?.
जब भी कोई लंबा टास्क होता है, तब मुख्य थ्रेड को "ब्लॉक किया गया" माना जाता है. यह टास्क, मुख्य थ्रेड पर 50 मिलीसेकंड से ज़्यादा समय तक चलता है. हम कहते हैं कि मुख्य थ्रेड "ब्लॉक किया गया" है, क्योंकि ब्राउज़र चल रहे टास्क को बीच में नहीं रोक सकता. इसलिए, अगर कोई उपयोगकर्ता किसी लंबे टास्क के बीच में पेज से इंटरैक्ट करता है, तो ब्राउज़र को जवाब देने से पहले टास्क पूरा होने का इंतज़ार करना होगा.
अगर टास्क काफ़ी लंबा है (50 मिलीसेकंड से ज़्यादा का कोई भी), तो यह हो सकता है कि उपयोगकर्ता को देरी का पता चले और वह पेज को धीमा या ठीक से काम न करे.
किसी लंबे टास्क का ब्लॉकिंग टाइम, 50 मिलीसेकंड से ज़्यादा होता है. साथ ही, किसी पेज के लिए ब्लॉकिंग का कुल समय, मेज़र की गई समयसीमा के लिए एफ़सीपी के बाद होने वाले हर लंबे टास्क के लिए ब्लॉकिंग के समय का कुल योग होता है. आम तौर पर, पेज लोड करने वाले टूल के लिए टीटीआई या अन्य टूल के लिए कुल ट्रैकिंग समय.
उदाहरण के लिए, पेज लोड होने के दौरान ब्राउज़र के मुख्य थ्रेड का यह डायग्राम देखें:
ऊपर दी गई इमेज में दिखाई गई टाइमलाइन में पांच टास्क हैं. इनमें से तीन टास्क लंबी अवधि वाले टास्क हैं, क्योंकि इनकी अवधि 50 मिलीसेकंड से ज़्यादा है. अगले डायग्राम में, लंबे समय तक चलने वाले हर टास्क के लिए ब्लॉकिंग समय दिखाया गया है:
इसलिए, मुख्य थ्रेड पर टास्क चलाने में कुल 560 मिलीसेकंड का समय लगता है, लेकिन उसमें से सिर्फ़ 345 मिलीसेकंड को ब्लॉकिंग टाइम माना जाता है.
| टास्क की अवधि (मिलीसेकंड) | टास्क को ब्लॉक करने में लगा समय (मिलीसेकंड) | |
|---|---|---|
| पहला टास्क | 250 | 200 |
| दूसरा टास्क | 90 | 40 |
| तीसरा टास्क | 35 | 0 |
| चौथा टास्क | 30 | 0 |
| पांचवां टास्क | 155 | 105 |
| ब्लॉक करने का टोटल टाइम | 345 मिलीसेकंड | |
टीबीटी, आईएनपी से कैसे जुड़ा है?
TBT, आईएनपी से पहले का है और आईएनपी से जुड़ी समस्याओं को दिखाने के लिए उपयोगी है. खास तौर पर, लैब में ऐसा तब होता है, जब आईएनपी को मेज़र करना ज़्यादा मुश्किल हो. हालांकि, अगर उपयोगकर्ता उस समय इंटरैक्ट नहीं करते हैं, तो टीबीटी संभावित समस्याओं को फ़्लैग कर सकता है. साथ ही, लैब में मेज़र करने पर, इंटरैक्शन की वजह से होने वाली समस्याओं का पता नहीं चलता. हमारा सुझाव है कि फ़ील्ड में INP को मेज़र करें. इससे, आपको उपयोगकर्ताओं को मिलने वाली असल समस्याओं के बारे में पता चलेगा. टीबीटी, लैब के लिए आईएनपी के लिए सही प्रॉक्सी मेट्रिक हो सकता है, लेकिन यह खुद में आईएनपी का विकल्प नहीं है.
टीबीटी, टीटीआई से कैसे जुड़ा है?
टीबीटी को किसी समयावधि के हिसाब से मेज़र किया जाता है. लाइटहाउस के साथ-साथ कुछ लैब टूल जो पारंपरिक रूप से पेज लोड को मापते हैं, उनमें टीटीआई तक टीटीआई को तब तक मापा जाता है, जब तक कि कोई पेज इंटरैक्टिव होने से पहले ही उसकी गंभीरता का आकलन कर लेता है. हालांकि, पेज लोड होने के बाद भी टीटीआई को मेज़र किया जा सकता है और टीटीआई के बाद भी मेज़र किया जा सकता है. उदाहरण के लिए, लाइटहाउस टाइमस्पैन मोड.
अगर मुख्य थ्रेड में कम से कम पांच सेकंड तक कोई टास्क नहीं था, तो टीटीआई उस पेज को "भरोसेमंद तरीके से इंटरैक्टिव" मानता है. इसका मतलब है कि 10 सेकंड में पूरे होने वाले तीन 51 मिलीसेकंड के टास्क, 10 सेकंड के एक टास्क की तरह ही टीटीआई को बढ़ा सकते हैं. हालांकि, पेज के साथ इंटरैक्ट करने वाले उपयोगकर्ता को इन दोनों स्थितियों में काफ़ी फ़र्क़ महसूस होगा.
पहले मामले में, तीन, 51 MS टास्क में 3 मिलीसेकंड का टीबीटी होगा. वहीं, 10 सेकंड वाले एक टास्क में 9950 मिलीसेकंड तक का टीबीटी होगा. दूसरे मामले में बड़ी टीबीटी वैल्यू, खराब अनुभव के बारे में बताती है.
इस उदाहरण में दिखाया गया है कि टीटीआई के मुकाबले टीबीटी अक्सर बेहतर मेट्रिक क्यों होता है, क्योंकि इसमें आउटलायर की संभावना कम होती है. ऐसा तब भी होता है, जब टीटीआई का इस्तेमाल टीबीटी के एंडपॉइंट के तौर पर किया जाता है.
टीबीटी को मेज़र करने का तरीका
टीबीटी एक ऐसी मेट्रिक है जिसे लैब में मेज़र किया जाना चाहिए. टीबीटी को मापने का सबसे अच्छा तरीका यह है कि आप अपनी साइट पर लाइटहाउस परफ़ॉर्मेंस ऑडिट करें. इस्तेमाल से जुड़ी जानकारी के लिए, TBT पर Lighthouse का दस्तावेज़ देखें.
फ़ील्ड में टीबीटी को मेज़र किया जा सकता है, लेकिन हमारा सुझाव है कि ऐसा न करें. ऐसा इसलिए, क्योंकि उपयोगकर्ता इंटरैक्शन से आपके पेज के टीबीटी पर असर पड़ सकता है. इससे आपकी रिपोर्ट में काफ़ी अंतर हो सकता है. इसके बजाय, अगर आपको एक आईएनपी इंटरैक्शन के अलावा अन्य जानकारी देखनी है, तो हम फ़ील्ड में लॉन्ग ऐनिमेशन फ़्रेम एपीआई इस्तेमाल करने की सलाह देते हैं.
लैब टूल
अच्छा टीबीटी स्कोर क्या होता है?
उपयोगकर्ताओं को अच्छा अनुभव देने के लिए, औसत मोबाइल हार्डवेयर पर जांच करने पर, साइटों को ब्लॉक करने का कुल समय 200 मिलीसेकंड से कम रखना चाहिए.
आपके पेज के टीबीटी से, Lighthouse परफ़ॉर्मेंस स्कोर पर क्या असर पड़ता है, इस बारे में जानने के लिए Lighthouse आपके टीबीटी स्कोर का पता कैसे लगाता है लेख पढ़ें
टीबीटी को बेहतर बनाने का तरीका
आम तौर पर, हमारा सुझाव है कि आप टीबीटी के बजाय आईएनपी के लिए ऑप्टिमाइज़ करें. हमारा सुझाव है कि टीबीटी का इस्तेमाल, लैब में आईएनपी के लिए प्रॉक्सी मेट्रिक के तौर पर किया जाए. आम तौर पर, आईएनपी को सटीक तरीके से मेज़र नहीं किया जा सकता. इसलिए, टीबीटी को बेहतर बनाने के लिए, आईएनपी को ऑप्टिमाइज़ करने के बारे में हमारी गाइड देखें.
अगर आपको खास तौर पर टीबीटी के बारे में जानना है, तो Lighthouse की परफ़ॉर्मेंस ऑडिट की सुविधा का इस्तेमाल करें. साथ ही, ऑडिट में बताए गए किसी भी खास अवसर पर ध्यान दें.
आम तौर पर, किसी साइट के टीबीटी को बेहतर बनाने में, ब्लॉक करने वाली स्क्रिप्ट की संख्या कम करना शामिल होता है. इसका मतलब है कि उन्हें ऑप्टिमाइज़ करने से, ब्लॉक करने वाली स्क्रिप्ट को कम किया जा सकता है या स्क्रिप्ट की संख्या को कम किया जा सकता है. यह परफ़ॉर्मेंस गाइड देखें: