مدير React experimental_TracingMarker: نظرة متعمقة في تتبع الأداء

يأتي التطور المستمر لـ React بميزات مثيرة تهدف إلى تحسين الأداء وتجربة المطور. إحدى هذه الميزات التجريبية هي مدير experimental_TracingMarker، وهي أداة قوية مصممة لتتبع الأداء المتقدم. سيتناول منشور المدونة هذا تعقيدات هذه الميزة، موضحاً الغرض منها ووظائفها وكيف يمكن استخدامها لتحديد وحل اختناقات الأداء في تطبيقات React الخاصة بك.

ما هو تتبع الأداء؟

تتبع الأداء هو تقنية تستخدم لمراقبة وتحليل تنفيذ التطبيق لتحديد اختناقات الأداء. يتضمن ذلك تسجيل الأحداث والطوابع الزمنية المرتبطة بها، مما يوفر جدولاً زمنياً مفصلاً لما يحدث أثناء تنفيذ جزء من التعليمات البرمجية. يمكن بعد ذلك تحليل هذه البيانات لفهم أين يتم قضاء الوقت وتحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين.

في سياق تطبيقات React، يساعد تتبع الأداء في فهم الوقت المستغرق في عرض المكونات وتحديث DOM وتنفيذ معالجات الأحداث. من خلال تحديد هذه الاختناقات، يمكن للمطورين اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن تحسين التعليمات البرمجية الخاصة بهم، مما يحسن الاستجابة العامة وتجربة المستخدم.

تقديم مدير experimental_TracingMarker

يوفر مدير experimental_TracingMarker، وهو جزء من الميزات التجريبية لـ React، نهجًا أكثر تفصيلاً وتحكمًا في تتبع الأداء مقارنةً بأدوات التحليل القياسية. يسمح للمطورين بتعريف علامات مخصصة تمثل أقسامًا محددة من التعليمات البرمجية التي يرغبون في تتبعها. يمكن استخدام هذه العلامات لقياس الوقت المستغرق لتنفيذ تلك الأقسام، مما يوفر رؤى مفصلة حول أدائها.

هذه الميزة مفيدة بشكل خاص لـ:

• تحديد المكونات البطيئة: تحديد المكونات التي تستغرق أطول وقت للعرض.
• تحليل التفاعلات المعقدة: فهم تأثير الأداء لتفاعلات المستخدم وتحديثات الحالة.
• قياس تأثير التحسينات: تحديد كمية التحسينات في الأداء المكتسبة بعد تطبيق التحسينات.

كيف يعمل مدير experimental_TracingMarker

يوفر مدير experimental_TracingMarker مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات لإنشاء وإدارة علامات التتبع. فيما يلي تفصيل للمكونات الرئيسية ووظائفها:

• TracingMarker(id: string, display: string): TracingMarkerInstance: ينشئ مثيل علامة تتبع جديد. الـ id هو معرف فريد للعلامة، والـ display هو اسم مقروء للبشر سيظهر في أدوات التحليل.
• TracingMarkerInstance.begin(): void: يبدأ التتبع لمثيل العلامة الحالي. يسجل هذا الطابع الزمني عندما يبدأ تنفيذ القسم المحدد من التعليمات البرمجية.
• TracingMarkerInstance.end(): void: ينهي التتبع لمثيل العلامة الحالي. يسجل هذا الطابع الزمني عندما ينتهي تنفيذ القسم المحدد من التعليمات البرمجية. يمثل الفرق الزمني بين begin() و end() وقت تنفيذ القسم المحدد.

مثال عملي: تتبع وقت عرض المكون

دعونا نوضح كيفية استخدام مدير experimental_TracingMarker لتتبع وقت عرض مكون React.

```javascript import React, { useRef, useEffect } from 'react'; import { unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react'; function MyComponent(props) { const markerRef = useRef(new TracingMarker('MyComponentRender', 'My Component Render')); useEffect(() => { markerRef.current.begin(); return () => markerRef.current.end(); }, [props]); // Trigger effect on prop changes to trace renders return ( ); } export default MyComponent; ```

في هذا المثال:

1. نقوم باستيراد unstable_TracingMarker من حزمة react.
2. نقوم بإنشاء مثيل TracingMarker باستخدام useRef لضمان استمراره عبر عمليات العرض.
3. نستخدم خطاف useEffect لبدء التتبع عند تحميل المكون وكلما تغيرت الخصائص (مما يؤدي إلى إعادة العرض). تضمن دالة التنظيف داخل useEffect أن التتبع ينتهي عند إلغاء تحميل المكون أو قبل إعادة العرض التالية.
4. يتم استدعاء الدالة begin() في بداية دورة حياة عرض المكون، ويتم استدعاء الدالة end() في النهاية.

من خلال تغليف منطق عرض المكون بـ begin() و end()، يمكننا قياس الوقت الدقيق المستغرق لعرض المكون.

الدمج مع React Profiler و DevTools

جمال experimental_TracingMarker يكمن في تكامله السلس مع React Profiler و DevTools. بمجرد تزويد التعليمات البرمجية الخاصة بك بعلامات التتبع، ستعرض أدوات التحليل معلومات التوقيت المرتبطة بتلك العلامات.

لعرض بيانات التتبع:

1. افتح React DevTools.
2. انتقل إلى علامة التبويب Profiler.
3. ابدأ جلسة تحليل.
4. تفاعل مع تطبيقك لتشغيل أقسام التعليمات البرمجية التي قمت بتجهيزها.
5. أوقف جلسة التحليل.

سيعرض Profiler بعد ذلك مخطط لهب أو مخطط مرتب، يوضح الوقت المستغرق في كل مكون. ستكون علامات التتبع التي حددتها مرئية كأجزاء محددة ضمن المخطط الزمني للمكون، مما يسمح لك بالتعمق في أداء كتل التعليمات البرمجية المحددة.

سيناريوهات الاستخدام المتقدم

بالإضافة إلى تتبع أوقات عرض المكونات، يمكن استخدام experimental_TracingMarker في مجموعة متنوعة من السيناريوهات المتقدمة:

1. تتبع العمليات غير المتزامنة

يمكنك تتبع مدة العمليات غير المتزامنة، مثل استدعاءات API أو معالجة البيانات، لتحديد الاختناقات المحتملة في منطق جلب البيانات ومعالجتها.

```javascript import React, { useState, useEffect, useRef } from 'react'; import { unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react'; function DataFetcher() { const [data, setData] = useState(null); const fetchMarkerRef = useRef(new TracingMarker('FetchData', 'Fetch Data from API')); useEffect(() => { async function fetchData() { fetchMarkerRef.current.begin(); const response = await fetch('https://api.example.com/data'); const jsonData = await response.json(); setData(jsonData); fetchMarkerRef.current.end(); } fetchData(); }, []); return ; } export default DataFetcher; ```

في هذا المثال، نقوم بتتبع الوقت المستغرق لجلب البيانات من واجهة برمجة تطبيقات (API)، مما يسمح لنا بتحديد ما إذا كان استدعاء واجهة برمجة التطبيقات يمثل عنق زجاجة في الأداء.

2. تتبع معالجات الأحداث

يمكنك تتبع وقت تنفيذ معالجات الأحداث لفهم تأثير الأداء لتفاعلات المستخدم. هذا مفيد بشكل خاص لمعالجات الأحداث المعقدة التي تتضمن حسابات كبيرة أو معالجة DOM.

```javascript import React, { useRef } from 'react'; import { unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react'; function MyButton() { const clickMarkerRef = useRef(new TracingMarker('ButtonClick', 'Button Click Handler')); const handleClick = () => { clickMarkerRef.current.begin(); // Perform some computationally intensive task for (let i = 0; i < 1000000; i++) { // Some computation here } clickMarkerRef.current.end(); }; return Click Me; } export default MyButton; ```

يتتبع هذا المثال وقت تنفيذ معالج النقر على الزر، مما يسمح لنا بتحديد ما إذا كان منطق المعالج يسبب مشاكل في الأداء.

3. تتبع إجراءات/مهام Redux

إذا كنت تستخدم Redux، يمكنك تتبع وقت تنفيذ إجراءات Redux أو المهام لمعرفة تأثير تحديثات الحالة على الأداء. هذا مفيد بشكل خاص لتطبيقات Redux الكبيرة والمعقدة.

```javascript import { unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react'; const myActionMarker = new TracingMarker('MyReduxAction', 'My Redux Action'); export const myAction = () => { return async (dispatch) => { myActionMarker.begin(); // Perform asynchronous operation await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 100)); dispatch({ type: 'MY_ACTION', payload: 'Data' }); myActionMarker.end(); }; }; ```

يتتبع هذا المثال وقت تنفيذ مهمة Redux، مما يسمح لنا بتحديد ما إذا كان منطق المهمة أو تحديث الحالة الناتج يسبب مشاكل في الأداء.

أفضل الممارسات لاستخدام experimental_TracingMarker

للاستخدام الفعال لـ experimental_TracingMarker، ضع في اعتبارك أفضل الممارسات التالية:

• استخدم معرفات وصفية للعلامات: اختر معرفات تشير بوضوح إلى قسم التعليمات البرمجية الذي يتم تتبعه. هذا يسهل تحديد العلامات في أدوات التحليل.
• تجنب التتبع المفرط: تتبع كل سطر من التعليمات البرمجية يمكن أن يؤدي إلى بيانات هائلة ويجعل من الصعب تحديد الاختناقات الفعلية. ركز على تتبع مناطق الاهتمام المحددة.
• استخدم التتبع الشرطي: يمكنك تمكين أو تعطيل التتبع بناءً على متغيرات البيئة أو علامات الميزات. هذا يسمح لك بتتبع الأداء في بيئات التطوير أو الاختبار دون التأثير على أداء الإنتاج.
• اجمع مع أدوات التحليل الأخرى: يكمل experimental_TracingMarker أدوات التحليل الأخرى مثل React Profiler و Chrome DevTools. استخدمها بالاقتران للحصول على تحليل شامل للأداء.
• تذكر أنه تجريبي: كما يوحي الاسم، هذه الميزة تجريبية. قد تتغير واجهة برمجة التطبيقات في الإصدارات المستقبلية، لذا كن مستعدًا لتكييف التعليمات البرمجية الخاصة بك وفقًا لذلك.

أمثلة واقعية ودراسات حالة

بينما لا يزال experimental_TracingMarker جديدًا نسبيًا، فقد تم تطبيق مبادئ تتبع الأداء بنجاح في العديد من السيناريوهات الواقعية.

المثال 1: تحسين تطبيق تجارة إلكترونية كبير

لاحظت شركة تجارة إلكترونية كبيرة أوقات عرض بطيئة في صفحات تفاصيل منتجاتها. باستخدام تتبع الأداء، حددوا أن مكونًا معينًا مسؤولاً عن عرض توصيات المنتجات كان يستغرق وقتًا طويلاً للعرض. كشفت التحقيقات الإضافية أن المكون كان يقوم بعمليات حسابية معقدة على جانب العميل. من خلال نقل هذه الحسابات إلى جانب الخادم وتخزين النتائج مؤقتًا، قاموا بتحسين أداء عرض صفحات تفاصيل المنتجات بشكل كبير.

المثال 2: تحسين استجابة تفاعلات المستخدم

واجهت منصة وسائط اجتماعية تأخيرات في الاستجابة لتفاعلات المستخدم، مثل الإعجاب بمنشور أو إضافة تعليق. من خلال تتبع معالجات الأحداث المرتبطة بهذه التفاعلات، اكتشفوا أن معالج حدث معين كان يؤدي إلى عدد كبير من عمليات إعادة العرض غير الضرورية. من خلال تحسين منطق معالج الحدث ومنع عمليات إعادة العرض غير الضرورية، قاموا بتحسين استجابة تفاعلات المستخدم بشكل كبير.

المثال 3: تحديد اختناقات استعلامات قواعد البيانات

لاحظ تطبيق مالي أوقات تحميل بيانات بطيئة في لوحات معلومات التقارير الخاصة بهم. من خلال تتبع وقت تنفيذ وظائف جلب البيانات الخاصة بهم، حددوا أن استعلام قاعدة بيانات معين كان يستغرق وقتًا طويلاً للتنفيذ. قاموا بتحسين استعلام قاعدة البيانات عن طريق إضافة فهارس وإعادة كتابة منطق الاستعلام، مما أدى إلى تحسن كبير في أوقات تحميل البيانات.

الخلاصة

يعد مدير experimental_TracingMarker أداة قيمة لمطوري React الذين يتطلعون إلى اكتساب رؤى أعمق حول أداء تطبيقاتهم. من خلال السماح للمطورين بتحديد علامات تتبع مخصصة والتكامل مع أدوات التحليل الموجودة، فإنه يوفر آلية قوية لتحديد وحل اختناقات الأداء. بينما لا يزال تجريبيًا، فإنه يمثل خطوة مهمة إلى الأمام في أدوات أداء React ويقدم لمحة عن مستقبل تحسين الأداء في تطبيقات React.

بينما تجرب experimental_TracingMarker، تذكر أن تركز على تتبع مناطق اهتمام محددة، واستخدم معرفات وصفية للعلامات، واجمعها مع أدوات التحليل الأخرى للحصول على تحليل شامل للأداء. من خلال تبني تقنيات تتبع الأداء، يمكنك بناء تطبيقات React أسرع وأكثر استجابة وأكثر متعة لمستخدميك.

إخلاء مسؤولية: نظرًا لأن هذه الميزة تجريبية، توقع تغييرات محتملة في واجهة برمجة التطبيقات في إصدارات React المستقبلية. ارجع دائمًا إلى وثائق React الرسمية للحصول على أحدث المعلومات.