React experimental_useSubscription: Κατανόηση και Μετριασμός των Επιπτώσεων στην Απόδοση

Το hook experimental_useSubscription της React προσφέρει έναν ισχυρό και δηλωτικό τρόπο για να εγγραφείτε σε εξωτερικές πηγές δεδομένων μέσα στα components σας. Αυτό μπορεί να απλοποιήσει σημαντικά την άντληση και διαχείριση δεδομένων, ειδικά όταν χειρίζεστε δεδομένα σε πραγματικό χρόνο ή πολύπλοκη κατάσταση (state). Ωστόσο, όπως κάθε ισχυρό εργαλείο, έρχεται με πιθανές επιπτώσεις στην απόδοση. Η κατανόηση αυτών των επιπτώσεων και η χρήση κατάλληλων τεχνικών βελτιστοποίησης είναι κρίσιμη για τη δημιουργία αποδοτικών εφαρμογών React.

Τι είναι το experimental_useSubscription;

Το experimental_useSubscription, που αποτελεί προς το παρόν μέρος των πειραματικών API της React, παρέχει έναν μηχανισμό για τα components ώστε να εγγράφονται σε εξωτερικά data stores (όπως Redux stores, Zustand ή προσαρμοσμένες πηγές δεδομένων) και να επαναλαμβάνουν αυτόματα το re-render όταν τα δεδομένα αλλάζουν. Αυτό εξαλείφει την ανάγκη για χειροκίνητη διαχείριση συνδρομών και παρέχει μια πιο καθαρή, πιο δηλωτική προσέγγιση στον συγχρονισμό δεδομένων. Σκεφτείτε το σαν ένα εξειδικευμένο εργαλείο για να συνδέετε απρόσκοπτα τα components σας με συνεχώς ενημερωμένες πληροφορίες.

Το hook δέχεται δύο κύρια ορίσματα:

• dataSource: Ένα αντικείμενο με μια μέθοδο subscribe (παρόμοια με αυτή που βρίσκετε σε βιβλιοθήκες observable) και μια μέθοδο getSnapshot. Η μέθοδος subscribe δέχεται ένα callback που θα κληθεί όταν η πηγή δεδομένων αλλάξει. Η μέθοδος getSnapshot επιστρέφει την τρέχουσα τιμή των δεδομένων.
• getSnapshot (προαιρετικό): Μια συνάρτηση που εξάγει τα συγκεκριμένα δεδομένα που χρειάζεται το component σας από την πηγή δεδομένων. Αυτό είναι κρίσιμο για την αποφυγή περιττών re-renders όταν η συνολική πηγή δεδομένων αλλάζει, αλλά τα συγκεκριμένα δεδομένα που χρειάζεται το component παραμένουν τα ίδια.

Ακολουθεί ένα απλοποιημένο παράδειγμα που επιδεικνύει τη χρήση του με μια υποθετική πηγή δεδομένων:

import { experimental_useSubscription as useSubscription } from 'react';

const myDataSource = {
  subscribe(callback) {
    // Λογική για την εγγραφή σε αλλαγές δεδομένων (π.χ., με WebSockets, RxJS, κ.λπ.)
    // Παράδειγμα: setInterval(() => callback(), 1000); // Προσομοίωση αλλαγών κάθε δευτερόλεπτο
  },
  getSnapshot() {
    // Λογική για την ανάκτηση των τρεχόντων δεδομένων από την πηγή
    return myData;
  }
};

function MyComponent() {
  const data = useSubscription(myDataSource);

  return (
    <div>
      <p>Data: {data}</p>
    </div>
  );
}

Overhead Επεξεργασίας Συνδρομών: Το Κύριο Ζήτημα

Η κύρια ανησυχία για την απόδοση με το experimental_useSubscription πηγάζει από το overhead που σχετίζεται με την επεξεργασία των συνδρομών. Κάθε φορά που η πηγή δεδομένων αλλάζει, το callback που έχει καταχωρηθεί μέσω της μεθόδου subscribe καλείται. Αυτό προκαλεί ένα re-render του component που χρησιμοποιεί το hook, επηρεάζοντας πιθανώς την απόκριση και τη συνολική απόδοση της εφαρμογής. Αυτό το overhead μπορεί να εκδηλωθεί με διάφορους τρόπους:

• Αυξημένη Συχνότητα Rendering: Οι συνδρομές, από τη φύση τους, μπορούν να οδηγήσουν σε συχνά re-renders, ειδικά όταν η υποκείμενη πηγή δεδομένων ενημερώνεται γρήγορα. Σκεφτείτε ένα component για τιμές μετοχών – οι συνεχείς διακυμάνσεις των τιμών θα μεταφράζονταν σε σχεδόν συνεχή re-renders.
• Περιττά Re-renders: Ακόμα κι αν τα δεδομένα που αφορούν ένα συγκεκριμένο component δεν έχουν αλλάξει, μια απλή συνδρομή μπορεί και πάλι να προκαλέσει re-render, οδηγώντας σε σπατάλη υπολογιστικής ισχύος.
• Πολυπλοκότητα των Batched Updates: Ενώ η React προσπαθεί να ομαδοποιεί τις ενημερώσεις (batch updates) για να ελαχιστοποιήσει τα re-renders, η ασύγχρονη φύση των συνδρομών μπορεί μερικές φορές να παρεμβαίνει σε αυτή τη βελτιστοποίηση, οδηγώντας σε περισσότερα μεμονωμένα re-renders από ό,τι αναμενόταν.

Εντοπισμός Σημείων Συμφόρησης στην Απόδοση

Πριν βουτήξετε στις στρατηγικές βελτιστοποίησης, είναι απαραίτητο να εντοπίσετε πιθανά σημεία συμφόρησης στην απόδοση που σχετίζονται με το experimental_useSubscription. Ακολουθεί μια ανάλυση του πώς μπορείτε να το προσεγγίσετε:

1. React Profiler

Το React Profiler, διαθέσιμο στα React DevTools, είναι το κύριο εργαλείο σας για τον εντοπισμό σημείων συμφόρησης στην απόδοση. Χρησιμοποιήστε το για να:

• Καταγράψετε αλληλεπιδράσεις των components: Κάντε profiling στην εφαρμογή σας ενώ χρησιμοποιεί ενεργά components με experimental_useSubscription.
• Αναλύσετε τους χρόνους render: Εντοπίστε components που κάνουν render συχνά ή που χρειάζονται πολύ χρόνο για να το κάνουν.
• Εντοπίσετε την πηγή των re-renders: Το Profiler μπορεί συχνά να εντοπίσει τις συγκεκριμένες ενημερώσεις της πηγής δεδομένων που προκαλούν περιττά re-renders.

Δώστε ιδιαίτερη προσοχή στα components που κάνουν συχνά re-render λόγω αλλαγών στην πηγή δεδομένων. Εμβαθύνετε για να δείτε αν τα re-renders είναι πραγματικά απαραίτητα (δηλαδή, αν τα props ή το state του component έχουν αλλάξει σημαντικά).

2. Εργαλεία Παρακολούθησης Απόδοσης

Για περιβάλλοντα παραγωγής, εξετάστε το ενδεχόμενο να χρησιμοποιήσετε εργαλεία παρακολούθησης απόδοσης (π.χ., Sentry, New Relic, Datadog). Αυτά τα εργαλεία μπορούν να παρέχουν πληροφορίες για:

• Μετρήσεις απόδοσης σε πραγματικές συνθήκες: Παρακολουθήστε μετρήσεις όπως οι χρόνοι render των components, η καθυστέρηση αλληλεπίδρασης και η συνολική απόκριση της εφαρμογής.
• Εντοπισμό αργών components: Εντοπίστε components που έχουν σταθερά κακή απόδοση σε σενάρια πραγματικού κόσμου.
• Επιπτώσεις στην εμπειρία χρήστη: Κατανοήστε πώς τα ζητήματα απόδοσης επηρεάζουν την εμπειρία του χρήστη, όπως αργοί χρόνοι φόρτωσης ή αλληλεπιδράσεις που δεν αποκρίνονται.

3. Code Reviews και Στατική Ανάλυση

Κατά τη διάρκεια των code reviews, δώστε ιδιαίτερη προσοχή στο πώς χρησιμοποιείται το experimental_useSubscription:

• Αξιολογήστε το εύρος της συνδρομής: Εγγράφονται τα components σε πηγές δεδομένων που είναι πολύ ευρείες, οδηγώντας σε περιττά re-renders;
• Ελέγξτε τις υλοποιήσεις του getSnapshot: Εξάγει η συνάρτηση getSnapshot αποτελεσματικά τα απαραίτητα δεδομένα;
• Αναζητήστε πιθανές συνθήκες ανταγωνισμού (race conditions): Βεβαιωθείτε ότι οι ασύγχρονες ενημερώσεις πηγών δεδομένων αντιμετωπίζονται σωστά, ειδικά όταν έχετε να κάνετε με concurrent rendering.

Τα εργαλεία στατικής ανάλυσης (π.χ., ESLint με τα κατάλληλα plugins) μπορούν επίσης να βοηθήσουν στον εντοπισμό πιθανών ζητημάτων απόδοσης στον κώδικά σας, όπως εξαρτήσεις που λείπουν στα hooks useCallback ή useMemo.

Στρατηγικές Βελτιστοποίησης: Ελαχιστοποίηση των Επιπτώσεων στην Απόδοση

Αφού εντοπίσετε πιθανά σημεία συμφόρησης στην απόδοση, μπορείτε να εφαρμόσετε αρκετές στρατηγικές βελτιστοποίησης για να ελαχιστοποιήσετε τις επιπτώσεις του experimental_useSubscription.

1. Επιλεκτική Άντληση Δεδομένων με το getSnapshot

Η πιο κρίσιμη τεχνική βελτιστοποίησης είναι να χρησιμοποιείτε τη συνάρτηση getSnapshot για να εξάγετε μόνο τα συγκεκριμένα δεδομένα που απαιτούνται από το component. Αυτό είναι ζωτικής σημασίας για την αποφυγή περιττών re-renders. Αντί να εγγράφεστε σε ολόκληρη την πηγή δεδομένων, εγγραφείτε μόνο στο σχετικό υποσύνολο δεδομένων.

Παράδειγμα:

Υποθέστε ότι έχετε μια πηγή δεδομένων που αντιπροσωπεύει πληροφορίες χρήστη, συμπεριλαμβανομένου ονόματος, email και εικόνας προφίλ. Εάν ένα component χρειάζεται να εμφανίσει μόνο το όνομα του χρήστη, η συνάρτηση getSnapshot θα πρέπει να εξάγει μόνο το όνομα:

const userDataSource = {
  subscribe(callback) { /* ... */ },
  getSnapshot() {
    return {
      name: "Alice Smith",
      email: "alice.smith@example.com",
      profilePicture: "/images/alice.jpg"
    };
  }
};

function NameComponent() {
  const name = useSubscription(userDataSource, () => userDataSource.getSnapshot().name);

  return <p>User Name: {name}</p>;
}

Σε αυτό το παράδειγμα, το NameComponent θα κάνει re-render μόνο εάν αλλάξει το όνομα του χρήστη, ακόμα κι αν ενημερωθούν άλλες ιδιότητες στο αντικείμενο userDataSource.

2. Memoization με useMemo και useCallback

Το Memoization είναι μια ισχυρή τεχνική για τη βελτιστοποίηση των React components με την προσωρινή αποθήκευση (caching) των αποτελεσμάτων δαπανηρών υπολογισμών ή συναρτήσεων. Χρησιμοποιήστε το useMemo για να κάνετε memoize το αποτέλεσμα της συνάρτησης getSnapshot και το useCallback για να κάνετε memoize το callback που περνάτε στη μέθοδο subscribe.

Παράδειγμα:

import { experimental_useSubscription as useSubscription } from 'react';
import { useCallback, useMemo } from 'react';

const myDataSource = {
  subscribe(callback) { /* ... */ },
  getSnapshot() {
    // Δαπανηρή λογική επεξεργασίας δεδομένων
    return processData(myData);
  }
};

function MyComponent({ prop1, prop2 }) {
  const getSnapshot = useCallback(() => {
    return myDataSource.getSnapshot();
  }, []);

  const data = useSubscription(myDataSource, getSnapshot);

  const memoizedValue = useMemo(() => {
    // Δαπανηρός υπολογισμός βάσει των δεδομένων
    return calculateValue(data, prop1, prop2);
  }, [data, prop1, prop2]);

  return <div>{memoizedValue}</div>;
}

Κάνοντας memoize τη συνάρτηση getSnapshot και την υπολογισμένη τιμή, μπορείτε να αποτρέψετε περιττά re-renders και δαπανηρούς υπολογισμούς όταν οι εξαρτήσεις δεν έχουν αλλάξει. Βεβαιωθείτε ότι συμπεριλαμβάνετε τις σχετικές εξαρτήσεις στους πίνακες εξαρτήσεων των useCallback και useMemo για να διασφαλίσετε ότι οι τιμές που έχουν αποθηκευτεί ενημερώνονται σωστά όταν είναι απαραίτητο.

3. Debouncing και Throttling

Όταν έχετε να κάνετε με πηγές δεδομένων που ενημερώνονται γρήγορα (π.χ., δεδομένα αισθητήρων, ροές σε πραγματικό χρόνο), το debouncing και το throttling μπορούν να βοηθήσουν στη μείωση της συχνότητας των re-renders.

• Debouncing: Καθυστερεί την κλήση του callback μέχρι να περάσει ένα ορισμένο χρονικό διάστημα από την τελευταία ενημέρωση. Αυτό είναι χρήσιμο όταν χρειάζεστε μόνο την πιο πρόσφατη τιμή μετά από μια περίοδο αδράνειας.
• Throttling: Περιορίζει τον αριθμό των φορών που μπορεί να κληθεί το callback μέσα σε ένα ορισμένο χρονικό διάστημα. Αυτό είναι χρήσιμο όταν χρειάζεται να ενημερώνετε το UI περιοδικά, αλλά όχι απαραίτητα σε κάθε ενημέρωση από την πηγή δεδομένων.

Μπορείτε να υλοποιήσετε το debouncing και το throttling χρησιμοποιώντας βιβλιοθήκες όπως το Lodash ή προσαρμοσμένες υλοποιήσεις με setTimeout.

Παράδειγμα (Throttling):

import { experimental_useSubscription as useSubscription } from 'react';
import { useRef, useCallback } from 'react';

function MyComponent() {
  const lastUpdate = useRef(0);

  const throttledGetSnapshot = useCallback(() => {
    const now = Date.now();
    if (now - lastUpdate.current > 100) { // Ενημέρωση το πολύ κάθε 100ms
      lastUpdate.current = now;
      return myDataSource.getSnapshot();
    }
    return null; // Ή μια προεπιλεγμένη τιμή
  }, []);

  const data = useSubscription(myDataSource, throttledGetSnapshot);

  return <div>{data}</div>;
}

Αυτό το παράδειγμα διασφαλίζει ότι η συνάρτηση getSnapshot καλείται το πολύ κάθε 100 χιλιοστά του δευτερολέπτου, αποτρέποντας τα υπερβολικά re-renders όταν η πηγή δεδομένων ενημερώνεται γρήγορα.

4. Αξιοποίηση του React.memo

Το React.memo είναι ένα higher-order component που κάνει memoize ένα functional component. Τυλίγοντας ένα component που χρησιμοποιεί experimental_useSubscription με React.memo, μπορείτε να αποτρέψετε τα re-renders εάν τα props του component δεν έχουν αλλάξει.

Παράδειγμα:

import React, { experimental_useSubscription as useSubscription, memo } from 'react';

function MyComponent({ prop1, prop2 }) {
  const data = useSubscription(myDataSource);

  return <div>{data}, {prop1}, {prop2}</div>;
}

export default memo(MyComponent, (prevProps, nextProps) => {
  // Προσαρμοσμένη λογική σύγκρισης (προαιρετικό)
  return prevProps.prop1 === nextProps.prop1 && prevProps.prop2 === nextProps.prop2;
});

Σε αυτό το παράδειγμα, το MyComponent θα κάνει re-render μόνο εάν αλλάξει το prop1 ή το prop2, ακόμα κι αν τα δεδομένα από το useSubscription ενημερωθούν. Μπορείτε να παρέχετε μια προσαρμοσμένη συνάρτηση σύγκρισης στο React.memo για πιο λεπτομερή έλεγχο του πότε πρέπει να γίνει re-render το component.

5. Αμεταβλητότητα (Immutability) και Δομική Κοινή Χρήση (Structural Sharing)

Όταν εργάζεστε με πολύπλοκες δομές δεδομένων, η χρήση αμετάβλητων δομών δεδομένων μπορεί να βελτιώσει σημαντικά την απόδοση. Οι αμετάβλητες δομές δεδομένων διασφαλίζουν ότι οποιαδήποτε τροποποίηση δημιουργεί ένα νέο αντικείμενο, καθιστώντας εύκολο τον εντοπισμό αλλαγών και την ενεργοποίηση re-renders μόνο όταν είναι απαραίτητο. Βιβλιοθήκες όπως το Immutable.js ή το Immer μπορούν να σας βοηθήσουν να εργαστείτε με αμετάβλητες δομές δεδομένων στη React.

Η δομική κοινή χρήση, μια σχετική έννοια, περιλαμβάνει την επαναχρησιμοποίηση τμημάτων της δομής δεδομένων που δεν έχουν αλλάξει. Αυτό μπορεί να μειώσει περαιτέρω το overhead της δημιουργίας νέων αμετάβλητων αντικειμένων.

6. Ομαδοποιημένες Ενημερώσεις (Batched Updates) και Προγραμματισμός

Ο μηχανισμός batched updates της React ομαδοποιεί αυτόματα πολλαπλές ενημερώσεις state σε έναν ενιαίο κύκλο re-render. Ωστόσο, οι ασύγχρονες ενημερώσεις (όπως αυτές που προκαλούνται από συνδρομές) μπορούν μερικές φορές να παρακάμψουν αυτόν τον μηχανισμό. Βεβαιωθείτε ότι οι ενημερώσεις της πηγής δεδομένων σας προγραμματίζονται κατάλληλα χρησιμοποιώντας τεχνικές όπως το requestAnimationFrame ή το setTimeout για να επιτρέψετε στη React να ομαδοποιεί αποτελεσματικά τις ενημερώσεις.

Παράδειγμα:

const myDataSource = {
  subscribe(callback) {
    setInterval(() => {
      requestAnimationFrame(() => {
        callback(); // Προγραμματίστε την ενημέρωση για το επόμενο animation frame
      });
    }, 100);
  },
  getSnapshot() { /* ... */ }
};

7. Virtualization για Μεγάλα Σύνολα Δεδομένων

Αν εμφανίζετε μεγάλα σύνολα δεδομένων που ενημερώνονται μέσω συνδρομών (π.χ., μια μεγάλη λίστα αντικειμένων), εξετάστε τη χρήση τεχνικών virtualization (π.χ., βιβλιοθήκες όπως react-window ή react-virtualized). Το Virtualization κάνει render μόνο το ορατό τμήμα του συνόλου δεδομένων, μειώνοντας σημαντικά το overhead του rendering. Καθώς ο χρήστης κάνει scroll, το ορατό τμήμα ενημερώνεται δυναμικά.

8. Ελαχιστοποίηση Ενημερώσεων της Πηγής Δεδομένων

Ίσως η πιο άμεση βελτιστοποίηση είναι η ελαχιστοποίηση της συχνότητας και του εύρους των ενημερώσεων από την ίδια την πηγή δεδομένων. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει:

• Μείωση της συχνότητας ενημέρωσης: Εάν είναι δυνατόν, μειώστε τη συχνότητα με την οποία η πηγή δεδομένων στέλνει ενημερώσεις.
• Βελτιστοποίηση της λογικής της πηγής δεδομένων: Βεβαιωθείτε ότι η πηγή δεδομένων ενημερώνεται μόνο όταν είναι απαραίτητο και ότι οι ενημερώσεις είναι όσο το δυνατόν πιο αποδοτικές.
• Φιλτράρισμα ενημερώσεων στην πλευρά του server: Στείλτε στον client μόνο τις ενημερώσεις που είναι σχετικές με τον τρέχοντα χρήστη ή την κατάσταση της εφαρμογής.

9. Χρήση Selectors με Redux ή Άλλες Βιβλιοθήκες Διαχείρισης Κατάστασης

Αν χρησιμοποιείτε το experimental_useSubscription σε συνδυασμό με το Redux (ή άλλες βιβλιοθήκες διαχείρισης κατάστασης), βεβαιωθείτε ότι χρησιμοποιείτε αποτελεσματικά τους selectors. Οι selectors είναι καθαρές συναρτήσεις (pure functions) που εξάγουν συγκεκριμένα κομμάτια δεδομένων από την καθολική κατάσταση (global state). Αυτό επιτρέπει στα components σας να εγγράφονται μόνο στα δεδομένα που χρειάζονται, αποτρέποντας περιττά re-renders όταν αλλάζουν άλλα μέρη του state.

Παράδειγμα (Redux με Reselect):

import { useSelector } from 'react-redux';
import { createSelector } from 'reselect';

// Selector για την εξαγωγή του ονόματος χρήστη
const selectUserName = createSelector(
  state => state.user,
  user => user.name
);

function NameComponent() {
  // Εγγραφή μόνο στο όνομα χρήστη χρησιμοποιώντας το useSelector και τον selector
  const userName = useSelector(selectUserName);

  return <p>User Name: {userName}</p>;
}

Χρησιμοποιώντας έναν selector, το NameComponent θα κάνει re-render μόνο όταν αλλάξει η ιδιότητα user.name στο Redux store, ακόμα κι αν ενημερωθούν άλλα μέρη του αντικειμένου user.

Βέλτιστες Πρακτικές και Σκέψεις

• Benchmark και Profile: Πάντα να κάνετε benchmark και profiling στην εφαρμογή σας πριν και μετά την εφαρμογή τεχνικών βελτιστοποίησης. Αυτό σας βοηθά να επαληθεύσετε ότι οι αλλαγές σας βελτιώνουν πραγματικά την απόδοση.
• Προοδευτική Βελτιστοποίηση: Ξεκινήστε με τις πιο αποτελεσματικές τεχνικές βελτιστοποίησης (π.χ., επιλεκτική άντληση δεδομένων με getSnapshot) και στη συνέχεια εφαρμόστε προοδευτικά άλλες τεχνικές ανάλογα με τις ανάγκες.
• Εξετάστε Εναλλακτικές: Σε ορισμένες περιπτώσεις, η χρήση του experimental_useSubscription μπορεί να μην είναι η καλύτερη λύση. Εξερευνήστε εναλλακτικές προσεγγίσεις, όπως η χρήση παραδοσιακών τεχνικών άντλησης δεδομένων ή βιβλιοθηκών διαχείρισης κατάστασης με ενσωματωμένους μηχανισμούς συνδρομής.
• Μείνετε Ενημερωμένοι: Το experimental_useSubscription είναι ένα πειραματικό API, οπότε η συμπεριφορά και το API του μπορεί να αλλάξουν σε μελλοντικές εκδόσεις της React. Μείνετε ενημερωμένοι με την τελευταία τεκμηρίωση της React και τις συζητήσεις της κοινότητας.
• Code Splitting: Για μεγαλύτερες εφαρμογές, εξετάστε το code splitting για να μειώσετε τον αρχικό χρόνο φόρτωσης και να βελτιώσετε τη συνολική απόδοση. Αυτό περιλαμβάνει τον διαχωρισμό της εφαρμογής σας σε μικρότερα κομμάτια που φορτώνονται κατά παραγγελία.

Συμπέρασμα

Το experimental_useSubscription προσφέρει έναν ισχυρό και βολικό τρόπο για την εγγραφή σε εξωτερικές πηγές δεδομένων στη React. Ωστόσο, είναι κρίσιμο να κατανοήσετε τις πιθανές επιπτώσεις στην απόδοση και να εφαρμόσετε κατάλληλες στρατηγικές βελτιστοποίησης. Χρησιμοποιώντας επιλεκτική άντληση δεδομένων, memoization, debouncing, throttling και άλλες τεχνικές, μπορείτε να ελαχιστοποιήσετε το overhead επεξεργασίας συνδρομών και να δημιουργήσετε αποδοτικές εφαρμογές React που χειρίζονται αποτελεσματικά δεδομένα σε πραγματικό χρόνο και πολύπλοκη κατάσταση. Θυμηθείτε να κάνετε benchmark και profiling στην εφαρμογή σας για να διασφαλίσετε ότι οι προσπάθειες βελτιστοποίησής σας βελτιώνουν πραγματικά την απόδοση. Και πάντα να παρακολουθείτε την τεκμηρίωση της React για ενημερώσεις σχετικά με το experimental_useSubscription καθώς εξελίσσεται. Συνδυάζοντας προσεκτικό σχεδιασμό με επιμελή παρακολούθηση της απόδοσης, μπορείτε να αξιοποιήσετε τη δύναμη του experimental_useSubscription χωρίς να θυσιάσετε την απόκριση της εφαρμογής.