#performance

Um estudo de caso em produção sobre otimização de imagens no navegador: memória decodificada, limites de workers por codec, upscaling em etapas, crashes no WebKit do iOS e design de falha segura.

Construa um otimizador de imagens client-side: compressão WebP com arrastar e soltar, decodificação com reconhecimento de EXIF, controle deslizante de qualidade e comparação controlada por ponteiro.

Extraia dados de GPS e câmera com exifr antes da compressão. Sanitize o EXIF, armazene metadados no seu banco de dados, não em arquivos públicos.

Mova o @jsquash para um Web Worker: decodifique uma vez, recodifique nas mudanças de qualidade. Mantenha sua UI Svelte 5 a 60fps com codificação stateful e objetos transferíveis.

Adicione um Pool de Workers limitado por hardware para processar imagens em lote com galeria por item e visualização detalhada.

Imagens são o recurso mais pesado em páginas web. O dimensionamento importa mais do que a compressão; imagens superdimensionadas desperdiçam mais largura de banda do que uma codificação ruim.

Domine carregamento lazy, dicas de prioridade e técnicas de blur-up com LQIP para otimizar a performance percebida e eliminar caixas de imagem em branco.

Transformações de borda gerenciadas pela plataforma: quando migrar do Sharp auto-hospedado para Cloudflare, Vercel, Netlify ou AWS Lambda@Edge.

Vetor vs raster, AVIF vs WebP, com perdas vs sem perdas, e a árvore de decisão de formatos que todo desenvolvedor precisa antes de tocar em qualquer ferramenta de compressão.

@jsquash porta os codecs profissionais do Squoosh para o seu navegador via WASM - sem servidor, sem ImageMagick, sem etapa de build necessária.