React experimental_TracingMarker Manager: Подробен преглед на проследяването на производителността

Постоянната еволюция на React носи вълнуващи функции, насочени към подобряване на производителността и опита на разработчиците. Една такава експериментална функция е experimental_TracingMarker Manager, мощен инструмент, предназначен за разширено проследяване на производителността. Тази публикация в блога ще се задълбочи в тънкостите на тази функция, обяснявайки нейната цел, функционалност и как може да се използва за идентифициране и разрешаване на проблемите с производителността във вашите React приложения.

Какво е проследяване на производителността?

Проследяването на производителността е техника, използвана за наблюдение и анализ на изпълнението на приложение, за да се идентифицират проблемите с производителността. То включва записване на събития и свързаните с тях времеви печати, предоставяйки подробна времева линия на това, което се случва по време на изпълнението на даден код. След това тези данни могат да бъдат анализирани, за да се разбере къде се губи време и да се определят области за оптимизация.

В контекста на React приложенията, проследяването на производителността помага да се разбере времето, прекарано в рендиране на компоненти, актуализиране на DOM и изпълнение на обработчици на събития. Чрез идентифициране на тези проблеми, разработчиците могат да вземат информирани решения относно оптимизирането на своя код, подобрявайки общата отзивчивост и потребителското изживяване.

Представяме experimental_TracingMarker Manager

experimental_TracingMarker Manager, част от експерименталните функции на React, предлага по-детайлен и контролиран подход към проследяването на производителността в сравнение със стандартните инструменти за профилиране. Той позволява на разработчиците да определят потребителски маркери, които представляват специфични секции от код, които искат да проследят. Тези маркери могат да се използват за измерване на времето, необходимо за изпълнение на тези секции, предоставяйки подробна информация за тяхната производителност.

Тази функция е особено полезна за:

• Идентифициране на бавни компоненти: определяне кои компоненти отнемат най-много време за рендиране.
• Анализиране на сложни взаимодействия: разбиране на въздействието върху производителността на потребителските взаимодействия и актуализациите на състоянието.
• Измерване на ефекта от оптимизациите: количествено определяне на подобренията в производителността, получени след прилагане на оптимизации.

Как работи experimental_TracingMarker Manager

experimental_TracingMarker Manager предоставя набор от API за създаване и управление на маркери за проследяване. Ето разбивка на основните компоненти и техните функционалности:

• TracingMarker(id: string, display: string): TracingMarkerInstance: Създава нов екземпляр на маркер за проследяване. id е уникален идентификатор за маркера, а display е име, което е лесно за четене от човек и ще се появи в инструментите за профилиране.
• TracingMarkerInstance.begin(): void: Стартира проследяването за текущия екземпляр на маркер. Това записва времевия печат, когато маркираната секция от код започне да се изпълнява.
• TracingMarkerInstance.end(): void: Завършва проследяването за текущия екземпляр на маркер. Това записва времевия печат, когато маркираната секция от код завърши изпълнението си. Времевата разлика между begin() и end() представлява времето за изпълнение на маркираната секция.

Практически пример: Проследяване на времето за рендиране на компонент

Нека илюстрираме как да използваме experimental_TracingMarker Manager за проследяване на времето за рендиране на React компонент.

```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; ```

В този пример:

1. Импортираме unstable_TracingMarker от пакета react.
2. Създаваме екземпляр на TracingMarker, използвайки useRef, за да гарантираме, че той ще се запази през рендиранията.
3. Използваме куката useEffect, за да стартираме проследяването, когато компонентът се монтира и когато промените на пропсите (задействащи повторно рендиране). Функцията за почистване в рамките на useEffect гарантира, че проследяването завършва, когато компонентът се демонтира или преди следващото повторно рендиране.
4. Методът begin() се извиква в началото на жизнения цикъл на рендиране на компонента, а end() се извиква в края.

Като обвием логиката за рендиране на компонента с begin() и end(), можем да измерим точното време, необходимо за рендиране на компонента.

Интегриране с React Profiler и DevTools

Красотата на experimental_TracingMarker е неговата безпроблемна интеграция с React Profiler и DevTools. След като сте инструментирали кода си с маркери за проследяване, инструментите за профилиране ще покажат информацията за времето, свързана с тези маркери.

За да видите данните за проследяване:

1. Отворете React DevTools.
2. Навигирайте до раздела Profiler.
3. Стартирайте сесия за профилиране.
4. Взаимодействайте с приложението си, за да задействате кодовите секции, които сте инструментирали.
5. Спрете сесията за профилиране.

След това Profiler ще покаже диаграма на пламъците или класирана диаграма, показваща времето, прекарано във всеки компонент. Маркерите за проследяване, които сте дефинирали, ще бъдат видими като специфични сегменти в рамките на времевата линия на компонента, което ви позволява да се задълбочите в производителността на конкретни кодови блокове.

Разширени сценарии за употреба

Освен проследяване на времето за рендиране на компоненти, experimental_TracingMarker може да се използва в различни разширени сценарии:

1. Проследяване на асинхронни операции

Можете да проследите продължителността на асинхронни операции, като например API повиквания или обработка на данни, за да идентифицирате потенциални проблеми във вашата логика за извличане и обработка на данни.

```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; ```

В този пример проследяваме времето, необходимо за извличане на данни от API, което ни позволява да идентифицираме дали API повикването е проблем с производителността.

2. Проследяване на обработчици на събития

Можете да проследите времето за изпълнение на обработчици на събития, за да разберете въздействието върху производителността на потребителските взаимодействия. Това е особено полезно за сложни обработчици на събития, които включват значителни изчисления или манипулации на 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; ```

Този пример проследява времето за изпълнение на обработчик на щракване на бутон, което ни позволява да идентифицираме дали логиката на обработчика причинява проблеми с производителността.

3. Проследяване на Redux действия/Thunks

Ако използвате Redux, можете да проследите времето за изпълнение на Redux действия или thunks, за да разберете въздействието върху производителността на актуализациите на състоянието. Това е особено полезно за големи и сложни Redux приложения.

```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(); }; }; ```

Този пример проследява времето за изпълнение на Redux thunk, което ни позволява да идентифицираме дали логиката на thunk или получената актуализация на състоянието причиняват проблеми с производителността.

Най-добри практики за използване на experimental_TracingMarker

За ефективно използване на experimental_TracingMarker, обмислете тези най-добри практики:

• Използвайте описателни идентификатори на маркери: Изберете идентификатори, които ясно показват кодовата секция, която се проследява. Това улеснява идентифицирането на маркерите в инструментите за профилиране.
• Избягвайте прекомерното проследяване: Проследяването на всеки ред код може да доведе до огромно количество данни и да затрудни определянето на действителните проблеми. Съсредоточете се върху проследяване на конкретни области от интерес.
• Използвайте условно проследяване: Можете да разрешите или забраните проследяването въз основа на променливи на средата или флагове на функции. Това ви позволява да проследявате производителността в среди за разработка или тестване, без да повлияете на производителността в производство.
• Комбинирайте с други инструменти за профилиране: experimental_TracingMarker допълва други инструменти за профилиране като React Profiler и Chrome DevTools. Използвайте ги заедно за цялостен анализ на производителността.
• Не забравяйте, че е експериментално: Както подсказва името, тази функция е експериментална. API може да се промени в бъдещи издания, така че бъдете готови да адаптирате кода си съответно.

Примери от реалния свят и казуси

Въпреки че experimental_TracingMarker е сравнително нов, принципите на проследяване на производителността са успешно приложени в многобройни сценарии от реалния свят.

Пример 1: Оптимизиране на голямо приложение за електронна търговия

Голяма компания за електронна търговия забеляза бавно време за рендиране на страниците с подробности за продуктите си. Използвайки проследяване на производителността, те идентифицираха, че конкретен компонент, отговорен за показването на препоръки за продукти, отнема значително време за рендиране. По-нататъшно разследване разкри, че компонентът извършва сложни изчисления от страна на клиента. Чрез преместване на тези изчисления от страна на сървъра и кеширане на резултатите, те значително подобриха производителността на рендиране на страниците с подробности за продуктите.

Пример 2: Подобряване на отзивчивостта на потребителските взаимодействия

Платформа за социални медии изпита забавяне в отговора на потребителските взаимодействия, като например харесване на публикация или добавяне на коментар. Чрез проследяване на обработчиците на събития, свързани с тези взаимодействия, те откриха, че конкретен обработчик на събития задейства голям брой ненужни повторни рендирания. Чрез оптимизиране на логиката на обработчика на събития и предотвратяване на ненужните повторни рендирания, те значително подобриха отзивчивостта на потребителските взаимодействия.

Пример 3: Идентифициране на проблеми със заявките към бази данни

Финансово приложение забеляза бавно време за зареждане на данни в таблата си за отчитане. Чрез проследяване на времето за изпълнение на техните функции за извличане на данни, те идентифицираха, че конкретна заявка към базата данни отнема много време за изпълнение. Те оптимизираха заявката към базата данни, като добавиха индекси и пренаписаха логиката на заявката, което доведе до значително подобрение във времето за зареждане на данни.

Заключение

experimental_TracingMarker Manager е ценен инструмент за React разработчиците, които искат да получат по-задълбочена представа за производителността на своите приложения. Като позволява на разработчиците да дефинират потребителски маркери за проследяване и да се интегрират със съществуващи инструменти за профилиране, той предоставя мощен механизъм за идентифициране и разрешаване на проблемите с производителността. Въпреки че все още е експериментален, той представлява значителна стъпка напред в инструментите за производителност на React и предлага поглед към бъдещето на оптимизацията на производителността в React приложенията.

Докато експериментирате с experimental_TracingMarker, не забравяйте да се съсредоточите върху проследяване на конкретни области от интерес, да използвате описателни идентификатори на маркери и да го комбинирате с други инструменти за профилиране за цялостен анализ на производителността. Чрез възприемане на техниките за проследяване на производителността можете да създавате по-бързи, по-отзивчиви и по-приятни React приложения за вашите потребители.

Отказ от отговорност: Тъй като тази функция е експериментална, очаквайте потенциални промени в API в бъдещи версии на React. Винаги се обръщайте към официалната документация на React за най-актуалната информация.