टीबीटी क्या है?
'ब्लॉक होने का कुल समय' (टीबीटी) मेट्रिक, फ़र्स्ट कॉन्टेंटफ़ुल पेंट (एफ़सीपी) के बाद के कुल समय को मेज़र करती है. इस दौरान, मुख्य थ्रेड को इनपुट का रिस्पॉन्स देने से रोकने के लिए काफ़ी समय तक ब्लॉक किया गया था.
डिफ़ॉल्ट रूप से, Lighthouse इंटरैक्टिव होने में लगने वाला समय (टीटीआई) के बाद, टीबीटी को मॉनिटर करना बंद कर देता है. पेज लोड को मेज़र करने वाले कुछ अन्य लैब टूल भी ऐसा करते हैं. टीबीटी और टीटीआई में क्या अंतर है? देखें.
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 मुख्य थ्रेड को "ब्लॉक किया गया" कहते हैं, क्योंकि ब्राउज़र किसी चल रहे टास्क में रुकावट नहीं डाल 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 पूरा होने में ज़्यादा समय लगता है (50 मिलीसेकंड से ज़्यादा), तो हो सकता है कि उपयोगकर्ता को देरी का पता चल जाए और वह पेज को धीमा या काम न करने वाला समझे.
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 उनकी 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 पूरा होने में लगने वाला समय (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 कुल समय | 345 मिलीसेकंड | |
टीबीटी, आईएनपी से कैसे जुड़ा है?
टीबीटी, आईएनपी से पहले का है और यह आईएनपी से जुड़ी समस्याओं के इंडिकेटर के तौर पर काम आता है. खास तौर पर, लैब एनवायरमेंट में, जहां आईएनपी को मेज़र करना ज़्यादा मुश्किल होता है. हालांकि, अगर उपयोगकर्ता उस समय इंटरैक्ट नहीं करते, 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. लैब के लिए, टीबीटी, आईएनपी की एक सही प्रॉक्सी मेट्रिक हो सकती है. हालांकि, यह आईएनपी का विकल्प नहीं है.
टीबीटी और टीटीआई का आपस में क्या संबंध है?
टीबीटी को किसी समयावधि के हिसाब से मेज़र किया जाता है. Lighthouse के साथ-साथ, पेज लोड को मेज़र करने वाले कुछ अन्य लैब टूल के लिए, टीबीटी को टीटीआई तक मेज़र किया गया है. इससे यह पता चलता है कि पेज पूरी तरह से इंटरैक्टिव होने से पहले, वह कितना इंटरैक्टिव नहीं है. हालांकि, पेज लोड होने के बाद भी टीबीटी को मेज़र किया जा सकता है. इसलिए, यह टीटीआई से ज़्यादा हो सकता है. उदाहरण के लिए, लाइटहाउस के टाइमस्पैन मोड में.
अगर मुख्य थ्रेड में कम से कम पांच सेकंड तक लंबे टास्क नहीं हैं, तो टीटीआई किसी पेज को "भरोसेमंद 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, 51 मिलीसेकंड के तीन टास्क का टीबीटी 3 मिलीसेकंड होगा. वहीं, 10 सेकंड के एक टास्क के लिए, टीबीटी 9950 मिलीसेकंड होगा. दूसरे मामले में, टीबीटी की बड़ी वैल्यू से खराब अनुभव की जानकारी मिलती है.
इस उदाहरण से पता चलता है कि टीबीटी, टीटीआई से अक्सर बेहतर मेट्रिक क्यों होती 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 मेज़र करने का सबसे अच्छा तरीका यह है कि अपनी साइट पर लाइटहाउस की परफ़ॉर्मेंस का 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. अगर आपको किसी एक आईएनपी इंटरैक्शन के अलावा और भी जानकारी चाहिए, तो हमारा सुझाव है कि आप फ़ील्ड में मौजूद लंबी अवधि के ऐनिमेशन फ़्रेम एपीआई का इस्तेमाल करें.
लैब टूल
टीबीटी का अच्छा स्कोर क्या होता है?
उपयोगकर्ताओं को अच्छा अनुभव देने के लिए, यह ज़रूरी है कि औसत मोबाइल हार्डवेयर पर टेस्ट करने पर, साइटों का कुल ब्लॉकिंग समय 200 मिलीसेकंड से कम हो.
आपके पेज के टीबीटी से, Lighthouse की परफ़ॉर्मेंस के 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 INP 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 लिए टीबीटी को बेहतर बनाने के लिए, ब्लॉक करने वाली स्क्रिप्ट की संख्या कम करनी होती है. इसका मतलब है कि उन्हें कम ब्लॉक करने के लिए ऑप्टिमाइज़ करना या कुल स्क्रिप्ट की संख्या कम करना. परफ़ॉर्मेंस से जुड़ी ये गाइड देखें: