Next.js 앱의 Marp 슬라이드를 오프라인에 저장하기
기존 Marp 뷰어를 오프라인에서 실행하려던 접근부터 배포와 네트워크, 발표자 창에서 드러난 문제를 보완해 저장 기능을 완성하기까지의 기록
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◆ 서비스 워커 캐싱 딥다이브 · 3편서비스 워커 경유 비용 실측: GA4가 답하지 못한 대조군을 랩에서 만들기
2편 끝에 남긴 "워커 경유 비용 500ms"를 확정하려 했지만, 대조군이 되는 하드 리로드는 하루 한 건이 안 됐다. 그래서 Playwright와 셰이핑 프록시로 대조군을 직접 만들어 재 보니 내비게이션에서 워커 비용은 2ms였고, 비용은 지연이 아니라 글 하나를 클릭할 때마다 배경에서 더 받는 바이트 쪽에 있었다. 랩과 실사용자 데이터 사이에 남겨 둔 간극은 글을 다 쓰고 나서야 103 Early Hints가 만든 측정 정의 차이였다는 것을 알았다. 서비스 워커 캐싱 딥다이브 시리즈의 세 번째 편이다.
◆ 서비스 워커 캐싱 딥다이브 · 2편서비스 워커 캐싱 적용기: App Router의 함정들과 GA4 실측
1편의 일반론을 들고 이 블로그(Next.js App Router)를 오프라인에서도 열리게 만들었다. 첫 배포에서는 방금 읽은 글이 오프라인에서 안 열렸고, 두 번째 배포에서는 글은 열리는데 이미지가 전부 깨졌다. 소프트 내비게이션과 프리페치, next/image가 만든 함정들을 하나씩 고쳐 배포한 연대기와, 그 결과를 GA4 실사용자 데이터로 정산한 기록이다. 재방문자 FCP는 평균 634ms 좋아졌고, TTFB는 평균 525ms 나빠졌다. 서비스 워커 캐싱 딥다이브 시리즈의 두 번째 편이다.
◆ 서비스 워커 캐싱 딥다이브 · 1편서비스 워커 캐싱의 동작 원리: 프록시, 라이프사이클, 다섯 가지 전략
서비스 워커는 사이트와 네트워크 사이에 선 프로그래밍 가능한 프록시다. 어디에 서 있는가, 캐시는 왜 썩는가, 배포했는데 왜 옛 버전이 보이는가, 무엇을 어떤 전략으로 담는가, 그래서 이걸 써야 하는가. 실무에서 마주치는 다섯 개의 질문을 붙잡고, opaque 응답이 104KB에서 6.6MB로 집계되는 실측과 상태 전이의 세부까지 내려간다. 『프런트엔드 성능 최적화 Deep Dive』의 캐시 장에서 못 다한 일반론이다. 서비스 워커 캐싱 딥다이브 시리즈의 첫 편이다.
Create React App의 serviceWorker는 무엇일까
가끔 봤지만 전혀 궁금해 하지 않았던 그 것