React experimental_TracingMarker Manager: Hluboký ponor do sledování výkonu

Neustálý vývoj Reactu přináší vzrušující funkce zaměřené na zvýšení výkonu a zlepšení uživatelské zkušenosti vývojářů. Jednou z takových experimentálních funkcí je experimental_TracingMarker Manager, výkonný nástroj navržený pro pokročilé sledování výkonu. Tento blogový příspěvek se ponoří do složitosti této funkce, vysvětlí její účel, funkčnost a to, jak ji lze použít k identifikaci a řešení úzkých míst ve vašich aplikacích React.

Co je sledování výkonu?

Sledování výkonu je technika používaná ke sledování a analýze provádění aplikace za účelem identifikace úzkých míst. Zahrnuje zaznamenávání událostí a jejich přidružených časových značek, které poskytují podrobnou časovou osu toho, co se děje během provádění části kódu. Tato data lze poté analyzovat, abychom pochopili, kde se tráví čas, a určili oblasti pro optimalizaci.

V kontextu aplikací React pomáhá sledování výkonu porozumět času strávenému vykreslováním komponent, aktualizací DOM a prováděním obslužných rutin událostí. Identifikací těchto úzkých míst mohou vývojáři činit informovaná rozhodnutí o optimalizaci svého kódu, zlepšování celkové odezvy a uživatelské zkušenosti.

Představujeme experimental_TracingMarker Manager

experimental_TracingMarker Manager, který je součástí experimentálních funkcí Reactu, nabízí jemnější a kontrolovanější přístup ke sledování výkonu ve srovnání se standardními profilovacími nástroji. Umožňuje vývojářům definovat vlastní značky, které představují specifické části kódu, které chtějí sledovat. Tyto značky lze použít k měření času potřebného k provedení těchto sekcí, což poskytuje podrobné informace o jejich výkonu.

Tato funkce je obzvláště užitečná pro:

• Identifikace pomalých komponent: přesně určete, které komponenty se vykreslují nejdéle.
• Analýza komplexních interakcí: pochopte dopad uživatelských interakcí a aktualizací stavu na výkon.
• Měření vlivu optimalizací: kvantifikujte zlepšení výkonu získané po aplikaci optimalizací.

Jak experimental_TracingMarker Manager funguje

experimental_TracingMarker Manager poskytuje sadu API pro vytváření a správu značek sledování. Zde je rozpis klíčových komponent a jejich funkcí:

• TracingMarker(id: string, display: string): TracingMarkerInstance: Vytvoří novou instanci značky sledování. id je jedinečný identifikátor značky a display je jméno čitelné pro člověka, které se zobrazí v profilovacích nástrojích.
• TracingMarkerInstance.begin(): void: Spustí sledování pro aktuální instanci značky. Tím se zaznamená časová značka, kdy začne provádění označené sekce kódu.
• TracingMarkerInstance.end(): void: Ukončí sledování pro aktuální instanci značky. Tím se zaznamená časová značka, kdy skončí provádění označené sekce kódu. Časový rozdíl mezi begin() a end() představuje dobu provádění označené sekce.

Praktický příklad: Sledování doby vykreslování komponenty

Pojďme si ukázat, jak používat experimental_TracingMarker Manager ke sledování doby vykreslování komponenty 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; ```

V tomto příkladu:

1. Importujeme unstable_TracingMarker z balíčku react.
2. Vytvoříme instanci TracingMarker pomocí useRef, abychom zajistili její trvalost napříč vykresleními.
3. Používáme hook useEffect ke spuštění sledování, když se komponenta připojí a kdykoli se změní props (spustí se nové vykreslení). Funkce pro úklid v rámci useEffect zajišťuje, že sledování skončí, když se komponenta odpojí nebo před dalším novým vykreslením.
4. Metoda begin() se volá na začátku životního cyklu vykreslování komponenty a end() se volá na konci.

Obklopením logiky vykreslování komponenty pomocí begin() a end() můžeme změřit přesný čas potřebný k vykreslení komponenty.

Integrace s React Profiler a DevTools

Krása experimental_TracingMarker spočívá v jeho bezproblémové integraci s React Profiler a DevTools. Jakmile jste instrumentovali svůj kód pomocí značek sledování, profilovací nástroje zobrazí informace o časování spojené s těmito značkami.

Chcete-li zobrazit data sledování:

1. Otevřete React DevTools.
2. Přejděte na kartu Profiler.
3. Spusťte profilovací relaci.
4. Interagujte se svou aplikací a spusťte sekce kódu, které jste instrumentovali.
5. Zastavte profilovací relaci.

Profiler poté zobrazí plamenný graf nebo seřazený graf, který zobrazuje čas strávený v každé komponentě. Značky sledování, které jste definovali, budou viditelné jako specifické segmenty v časové ose komponenty, což vám umožní podrobně prozkoumat výkon specifických bloků kódu.

Pokročilé scénáře použití

Kromě sledování doby vykreslování komponent lze experimental_TracingMarker použít v různých pokročilých scénářích:

1. Sledování asynchronních operací

Můžete sledovat trvání asynchronních operací, jako jsou volání API nebo zpracování dat, abyste identifikovali potenciální úzká místa v logice načítání a zpracování dat.

```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; ```

V tomto příkladu sledujeme čas potřebný k načtení dat z API, což nám umožňuje identifikovat, zda je volání API úzkým místem výkonu.

2. Sledování obslužných rutin událostí

Můžete sledovat dobu provádění obslužných rutin událostí, abyste pochopili dopad uživatelských interakcí na výkon. To je obzvláště užitečné pro komplexní obslužné rutiny událostí, které zahrnují významné výpočty nebo manipulaci s 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; ```

Tento příklad sleduje dobu provádění obslužné rutiny události kliknutí na tlačítko, což nám umožňuje identifikovat, zda logika obslužné rutiny nezpůsobuje problémy s výkonem.

3. Sledování Redux akcí/thunků

Pokud používáte Redux, můžete sledovat dobu provádění Redux akcí nebo thunků, abyste pochopili dopad aktualizací stavu na výkon. To je obzvláště užitečné pro velké a komplexní Redux aplikace.

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

Tento příklad sleduje dobu provádění Redux thunku, což nám umožňuje identifikovat, zda logika thunku nebo výsledná aktualizace stavu nezpůsobuje problémy s výkonem.

Osvědčené postupy pro používání experimental_TracingMarker

Chcete-li efektivně používat experimental_TracingMarker, zvažte tyto osvědčené postupy:

• Používejte popisné identifikátory značek: Zvolte identifikátory, které jasně označují sledovanou sekci kódu. Usnadňuje to identifikaci značek v profilovacích nástrojích.
• Vyhněte se nadměrnému sledování: Sledování každého řádku kódu může vést k zahlcení daty a ztížit určení skutečných úzkých míst. Zaměřte se na sledování specifických oblastí zájmu.
• Používejte podmíněné sledování: Můžete povolit nebo zakázat sledování na základě proměnných prostředí nebo příznaků funkcí. To vám umožňuje sledovat výkon ve vývojovém nebo stagingovém prostředí, aniž byste ovlivnili produkční výkon.
• Kombinujte s dalšími profilovacími nástroji: experimental_TracingMarker doplňuje další profilovací nástroje, jako je React Profiler a Chrome DevTools. Používejte je společně pro komplexní analýzu výkonu.
• Pamatujte, že je to experimentální: Jak název napovídá, tato funkce je experimentální. API se může v budoucích verzích změnit, takže buďte připraveni přizpůsobit svůj kód.

Příklady z reálného světa a případové studie

Přestože je experimental_TracingMarker relativně nový, principy sledování výkonu byly úspěšně aplikovány v mnoha scénářích z reálného světa.

Příklad 1: Optimalizace velké aplikace pro elektronické obchodování

Velká společnost pro elektronické obchodování si všimla pomalých dob vykreslování na stránkách s podrobnostmi o produktu. Pomocí sledování výkonu zjistili, že konkrétní komponenta zodpovědná za zobrazování doporučení produktů trvá významnou dobu vykreslování. Další šetření odhalilo, že komponenta provádí složité výpočty na straně klienta. Přesunutím těchto výpočtů na stranu serveru a uložením výsledků do mezipaměti výrazně zlepšili výkon vykreslování stránek s podrobnostmi o produktu.

Příklad 2: Zlepšení odezvy uživatelských interakcí

Platforma sociálních médií zaznamenala zpoždění v reakci na uživatelské interakce, jako je lajkování příspěvku nebo přidání komentáře. Sledováním obslužných rutin událostí spojených s těmito interakcemi zjistili, že konkrétní obslužná rutina událostí spouštěla velké množství zbytečných nových vykreslování. Optimalizací logiky obslužné rutiny událostí a zabráněním zbytečným novým vykreslováním výrazně zlepšili odezvu uživatelských interakcí.

Příklad 3: Identifikace úzkých míst databázových dotazů

Finanční aplikace si všimla pomalých dob načítání dat na svých řídicích panelech pro vytváření sestav. Sledováním doby provádění funkcí pro načítání dat zjistili, že konkrétní databázový dotaz trvá dlouhou dobu. Optimalizovali databázový dotaz přidáním indexů a přepsáním logiky dotazu, což vedlo k výraznému zlepšení doby načítání dat.

Závěr

experimental_TracingMarker Manager je cenný nástroj pro vývojáře Reactu, kteří chtějí získat hlubší vhled do výkonu své aplikace. Tím, že vývojářům umožňuje definovat vlastní značky sledování a integrovat se s existujícími profilovacími nástroji, poskytuje výkonný mechanismus pro identifikaci a řešení úzkých míst výkonu. Přestože je stále experimentální, představuje významný krok vpřed v nástrojích pro výkon Reactu a nabízí pohled do budoucnosti optimalizace výkonu v aplikacích React.

Při experimentování s experimental_TracingMarker nezapomeňte se zaměřit na sledování specifických oblastí zájmu, používat popisné identifikátory značek a kombinovat jej s dalšími profilovacími nástroji pro komplexní analýzu výkonu. Přijetím technik sledování výkonu můžete vytvářet rychlejší, citlivější a příjemnější aplikace React pro své uživatele.

Odmítnutí odpovědnosti: Protože je tato funkce experimentální, očekávejte potenciální změny API v budoucích verzích Reactu. Vždy se řiďte oficiální dokumentací Reactu pro nejaktuálnější informace.