React experimental_TracingMarker Manager: Ein Deep Dive in die Performance-Verfolgung

Reacts ständige Weiterentwicklung bringt spannende Funktionen zur Verbesserung der Leistung und des Entwicklungserlebnisses mit sich. Eine solche experimentelle Funktion ist der experimental_TracingMarker Manager, ein leistungsstarkes Tool zur erweiterten Performance-Verfolgung. Dieser Blogbeitrag befasst sich mit den Feinheiten dieser Funktion und erklärt ihren Zweck, ihre Funktionalität und wie sie verwendet werden kann, um Performance-Engpässe in Ihren React-Anwendungen zu identifizieren und zu beheben.

Was ist Performance-Verfolgung?

Performance-Verfolgung ist eine Technik, mit der die Ausführung einer Anwendung überwacht und analysiert wird, um Performance-Engpässe zu identifizieren. Sie beinhaltet die Aufzeichnung von Ereignissen und den zugehörigen Zeitstempeln und liefert eine detaillierte Zeitleiste dessen, was während der Ausführung eines Codeabschnitts geschieht. Diese Daten können dann analysiert werden, um zu verstehen, wo Zeit verbracht wird, und Bereiche für die Optimierung zu identifizieren.

Im Kontext von React-Anwendungen hilft die Performance-Verfolgung dabei, die Zeit zu verstehen, die für das Rendering von Komponenten, die Aktualisierung des DOM und die Ausführung von Event-Handlern aufgewendet wird. Durch die Identifizierung dieser Engpässe können Entwickler fundierte Entscheidungen über die Optimierung ihres Codes treffen und die allgemeine Reaktionsfähigkeit und Benutzererfahrung verbessern.

Einführung des experimental_TracingMarker Managers

Der experimental_TracingMarker Manager, Teil der experimentellen Funktionen von React, bietet einen feineren und kontrollierteren Ansatz für die Performance-Verfolgung im Vergleich zu Standard-Profiling-Tools. Er ermöglicht es Entwicklern, benutzerdefinierte Marker zu definieren, die bestimmte Codeabschnitte darstellen, die sie verfolgen möchten. Diese Marker können verwendet werden, um die Zeit zu messen, die für die Ausführung dieser Abschnitte benötigt wird, und detaillierte Einblicke in deren Performance zu liefern.

Diese Funktion ist besonders nützlich für:

• Identifizieren langsamer Komponenten: Ermitteln Sie, welche Komponenten am längsten zum Rendern benötigen.
• Analyse komplexer Interaktionen: Verstehen Sie die Auswirkungen von Benutzerinteraktionen und Zustandsaktualisierungen auf die Performance.
• Messen der Wirkung von Optimierungen: Quantifizieren Sie die Leistungsverbesserungen, die nach dem Anwenden von Optimierungen erzielt wurden.

So funktioniert der experimental_TracingMarker Manager

Der experimental_TracingMarker Manager bietet eine Reihe von APIs zum Erstellen und Verwalten von Tracking-Markern. Hier ist eine Aufschlüsselung der Schlüsselkomponenten und ihrer Funktionalitäten:

• TracingMarker(id: string, display: string): TracingMarkerInstance: Erstellt eine neue Tracing-Marker-Instanz. Die id ist eine eindeutige Kennung für den Marker, und display ist ein für Menschen lesbarer Name, der in den Profiling-Tools angezeigt wird.
• TracingMarkerInstance.begin(): void: Startet die Verfolgung für die aktuelle Marker-Instanz. Dadurch wird der Zeitstempel aufgezeichnet, wenn der markierte Codeabschnitt mit der Ausführung beginnt.
• TracingMarkerInstance.end(): void: Beendet die Verfolgung für die aktuelle Marker-Instanz. Dadurch wird der Zeitstempel aufgezeichnet, wenn der markierte Codeabschnitt die Ausführung beendet. Die Zeitdifferenz zwischen begin() und end() stellt die Ausführungszeit des markierten Abschnitts dar.

Praktisches Beispiel: Verfolgen der Renderzeit einer Komponente

Lassen Sie uns veranschaulichen, wie Sie den experimental_TracingMarker Manager verwenden können, um die Renderzeit einer React-Komponente zu verfolgen.

```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; ```

In diesem Beispiel:

1. Wir importieren unstable_TracingMarker aus dem react-Paket.
2. Wir erstellen eine TracingMarker-Instanz mit useRef, um sicherzustellen, dass sie über mehrere Renderings hinweg erhalten bleibt.
3. Wir verwenden den useEffect-Hook, um die Verfolgung zu starten, wenn die Komponente gemountet wird und wann immer sich die Props ändern (was ein erneutes Rendern auslöst). Die Bereinigungsfunktion in useEffect stellt sicher, dass die Verfolgung endet, wenn die Komponente unmountet oder vor dem nächsten erneuten Rendern.
4. Die begin()-Methode wird am Anfang des Render-Lebenszyklus der Komponente aufgerufen, und end() wird am Ende aufgerufen.

Durch das Umschließen der Renderlogik der Komponente mit begin() und end() können wir die genaue Zeit messen, die zum Rendern der Komponente benötigt wird.

Integration mit React Profiler und DevTools

Das Schöne an experimental_TracingMarker ist die nahtlose Integration mit dem React Profiler und DevTools. Sobald Sie Ihren Code mit Tracking-Markern instrumentiert haben, zeigen die Profiling-Tools die Zeitinformationen an, die diesen Markern zugeordnet sind.

So zeigen Sie die Tracking-Daten an:

1. Öffnen Sie die React DevTools.
2. Navigieren Sie zur Registerkarte Profiler.
3. Starten Sie eine Profiling-Sitzung.
4. Interagieren Sie mit Ihrer Anwendung, um die von Ihnen instrumentierten Codeabschnitte auszulösen.
5. Beenden Sie die Profiling-Sitzung.

Der Profiler zeigt dann ein Flammen-Chart oder ein Rang-Chart an, das die Zeit anzeigt, die in jeder Komponente verbracht wurde. Die von Ihnen definierten Tracking-Marker sind als spezifische Segmente innerhalb der Zeitleiste der Komponente sichtbar, sodass Sie die Performance bestimmter Codeblöcke detailliert untersuchen können.

Erweiterte Nutzungsszenarien

Über das Verfolgen der Renderzeiten von Komponenten hinaus kann experimental_TracingMarker in einer Vielzahl von erweiterten Szenarien verwendet werden:

1. Asynchrone Operationen verfolgen

Sie können die Dauer asynchroner Operationen wie API-Aufrufe oder Datenverarbeitung verfolgen, um potenzielle Engpässe in Ihrer Datenabruf- und -verarbeitungslogik zu identifizieren.

```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; ```

In diesem Beispiel verfolgen wir die Zeit, die für das Abrufen von Daten von einer API benötigt wird, sodass wir feststellen können, ob der API-Aufruf ein Performance-Engpass ist.

2. Event-Handler verfolgen

Sie können die Ausführungszeit von Event-Handlern verfolgen, um die Auswirkungen von Benutzerinteraktionen auf die Performance zu verstehen. Dies ist besonders nützlich für komplexe Event-Handler, die erhebliche Berechnungen oder DOM-Manipulationen beinhalten.

```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; ```

Dieses Beispiel verfolgt die Ausführungszeit eines Button-Click-Handlers, sodass wir feststellen können, ob die Logik des Handlers Leistungsprobleme verursacht.

3. Redux-Aktionen/Thunks verfolgen

Wenn Sie Redux verwenden, können Sie die Ausführungszeit von Redux-Aktionen oder Thunks verfolgen, um die Auswirkungen von Zustandsaktualisierungen auf die Performance zu verstehen. Dies ist besonders hilfreich für große und komplexe Redux-Anwendungen.

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

Dieses Beispiel verfolgt die Ausführungszeit eines Redux-Thunks, sodass wir feststellen können, ob die Logik des Thunks oder die resultierende Zustandsaktualisierung Leistungsprobleme verursacht.

Best Practices für die Verwendung von experimental_TracingMarker

Um experimental_TracingMarker effektiv zu nutzen, sollten Sie die folgenden Best Practices berücksichtigen:

• Verwenden Sie beschreibende Marker-IDs: Wählen Sie IDs, die den verfolgten Codeabschnitt eindeutig kennzeichnen. Dies erleichtert die Identifizierung der Marker in den Profiling-Tools.
• Vermeiden Sie übermäßiges Tracing: Das Verfolgen jeder einzelnen Codezeile kann zu überwältigenden Daten führen und es erschweren, die tatsächlichen Engpässe zu lokalisieren. Konzentrieren Sie sich darauf, bestimmte Bereiche von Interesse zu verfolgen.
• Verwenden Sie bedingtes Tracing: Sie können die Verfolgung basierend auf Umgebungsvariablen oder Feature-Flags aktivieren oder deaktivieren. Auf diese Weise können Sie die Performance in Entwicklungs- oder Staging-Umgebungen verfolgen, ohne die Performance in der Produktion zu beeinträchtigen.
• Kombinieren Sie es mit anderen Profiling-Tools: experimental_TracingMarker ergänzt andere Profiling-Tools wie den React Profiler und Chrome DevTools. Verwenden Sie sie gemeinsam für eine umfassende Performance-Analyse.
• Denken Sie daran, dass es sich um ein Experiment handelt: Wie der Name schon sagt, ist diese Funktion experimentell. Die API kann sich in zukünftigen Versionen ändern, also seien Sie bereit, Ihren Code entsprechend anzupassen.

Real-World-Beispiele und Fallstudien

Obwohl experimental_TracingMarker relativ neu ist, wurden die Prinzipien der Performance-Verfolgung in zahlreichen realen Szenarien erfolgreich angewendet.

Beispiel 1: Optimierung einer großen E-Commerce-Anwendung

Ein großes E-Commerce-Unternehmen bemerkte langsame Rendering-Zeiten auf seinen Produktdetailseiten. Mithilfe der Performance-Verfolgung stellten sie fest, dass eine bestimmte Komponente, die für die Anzeige von Produktempfehlungen zuständig war, eine erhebliche Zeit zum Rendern benötigte. Weitere Untersuchungen ergaben, dass die Komponente komplexe Berechnungen auf der Client-Seite durchführte. Durch das Verschieben dieser Berechnungen auf die Serverseite und das Zwischenspeichern der Ergebnisse verbesserten sie die Render-Performance der Produktdetailseiten erheblich.

Beispiel 2: Verbesserung der Reaktionsfähigkeit der Benutzerinteraktion

Eine Social-Media-Plattform erlebte Verzögerungen bei der Reaktion auf Benutzerinteraktionen, wie z. B. das Liken eines Beitrags oder das Hinzufügen eines Kommentars. Durch das Verfolgen der Event-Handler, die mit diesen Interaktionen verbunden sind, stellten sie fest, dass ein bestimmter Event-Handler eine große Anzahl unnötiger erneuter Renderings auslöste. Durch die Optimierung der Logik des Event-Handlers und die Verhinderung der unnötigen erneuten Renderings verbesserten sie die Reaktionsfähigkeit der Benutzerinteraktionen erheblich.

Beispiel 3: Identifizierung von Datenbankabfrage-Engpässen

Eine Finanzanwendung bemerkte langsame Datenladezeiten in ihren Reporting-Dashboards. Durch das Verfolgen der Ausführungszeit ihrer Datenabruf-Funktionen stellten sie fest, dass eine bestimmte Datenbankabfrage lange für die Ausführung benötigte. Sie optimierten die Datenbankabfrage, indem sie Indizes hinzufügten und die Abfragelogik umschrieben, was zu einer deutlichen Verbesserung der Datenladezeiten führte.

Fazit

Der experimental_TracingMarker Manager ist ein wertvolles Tool für React-Entwickler, die tiefere Einblicke in die Performance ihrer Anwendung gewinnen möchten. Indem er es Entwicklern ermöglicht, benutzerdefinierte Tracking-Marker zu definieren und sich in vorhandene Profiling-Tools zu integrieren, bietet er einen leistungsstarken Mechanismus zur Identifizierung und Behebung von Performance-Engpässen. Obwohl es sich noch in der experimentellen Phase befindet, stellt es einen bedeutenden Fortschritt in Reacts Performance-Tooling dar und bietet einen Einblick in die Zukunft der Performance-Optimierung in React-Anwendungen.

Denken Sie beim Experimentieren mit experimental_TracingMarker daran, sich auf die Verfolgung bestimmter Bereiche von Interesse zu konzentrieren, beschreibende Marker-IDs zu verwenden und es mit anderen Profiling-Tools für eine umfassende Performance-Analyse zu kombinieren. Indem Sie Performance-Tracking-Techniken anwenden, können Sie schnellere, reaktionsschnellere und benutzerfreundlichere React-Anwendungen für Ihre Benutzer erstellen.

Haftungsausschluss: Da diese Funktion experimentell ist, sind potenzielle API-Änderungen in zukünftigen React-Versionen zu erwarten. Beziehen Sie sich immer auf die offizielle React-Dokumentation, um die aktuellsten Informationen zu erhalten.