React experimental_TracingMarker Manager: Sügav sukeldumine jõudluse jälgimisse

Reacti pidev areng toob kaasa põnevaid funktsioone, mille eesmärk on suurendada jõudlust ja arendajakogemust. Üks selline eksperimentaalne funktsioon on experimental_TracingMarker Manager, võimas tööriist, mis on loodud täiustatud jõudluse jälgimiseks. See blogipostitus sukeldub selle funktsiooni keerukustesse, selgitades selle eesmärki, funktsionaalsust ja seda, kuidas seda saab kasutada Reacti rakendustes jõudluse kitsaskohtade tuvastamiseks ja lahendamiseks.

Mis on jõudluse jälgimine?

Jõudluse jälgimine on tehnika, mida kasutatakse rakenduse käivitamise jälgimiseks ja analüüsimiseks, et tuvastada jõudluse kitsaskohad. See hõlmab sündmuste ja nendega seotud ajatemplite salvestamist, pakkudes üksikasjalikku ajakava selle kohta, mis koodi käivitamise ajal juhtub. Seejärel saab neid andmeid analüüsida, et mõista, kuhu aega kulub, ja tuvastada optimeerimisvaldkonnad.

Reacti rakenduste kontekstis aitab jõudluse jälgimine mõista komponentide renderdamisele, DOM-i värskendamisele ja sündmuste töötlejate käivitamisele kuluvat aega. Neid kitsaskohti tuvastades saavad arendajad teha teadlikke otsuseid oma koodi optimeerimise kohta, parandades üldist reageerimisvõimet ja kasutajakogemust.

Tutvustame experimental_TracingMarker Managerit

experimental_TracingMarker Manager, mis on osa Reacti eksperimentaalsetest funktsioonidest, pakub standardsete profileerimistööriistadega võrreldes jõudluse jälgimiseks teralisemat ja kontrollitud lähenemisviisi. See võimaldab arendajatel määratleda kohandatud markereid, mis tähistavad konkreetseid koodilõike, mida nad soovivad jälgida. Neid markereid saab kasutada nende jaotiste käivitamiseks kuluva aja mõõtmiseks, pakkudes üksikasjalikku teavet nende jõudluse kohta.

See funktsioon on eriti kasulik järgmistel eesmärkidel:

• Aeglaste komponentide tuvastamine: selgitage välja, milliste komponentide renderdamine võtab kõige kauem aega.
• Keeruliste interaktsioonide analüüsimine: mõista kasutajate interaktsioonide ja olekuvärskenduste mõju jõudlusele.
• Optimeerimiste mõju mõõtmine: kvantifitseerige pärast optimeerimiste rakendamist saadud jõudluse paranemine.

Kuidas experimental_TracingMarker Manager töötab

experimental_TracingMarker Manager pakub API-de komplekti jälgimismarkerite loomiseks ja haldamiseks. Siin on peamiste komponentide ja nende funktsioonide jaotus:

• TracingMarker(id: string, display: string): TracingMarkerInstance: loob uue jälgimismarkeri eksemplari. id on markeri kordumatu tunnus ja display on inimesele loetav nimi, mis kuvatakse profileerimistööriistades.
• TracingMarkerInstance.begin(): void: alustab praeguse markeri eksemplari jälgimist. See salvestab ajatempli, kui märgistatud koodilõik hakkab käivituma.
• TracingMarkerInstance.end(): void: lõpetab praeguse markeri eksemplari jälgimise. See salvestab ajatempli, kui märgistatud koodilõik lõpetab käivitamise. Ajaline erinevus begin() ja end() vahel tähistab märgistatud jaotise käivitusaega.

Praktiline näide: komponendi renderdamise aja jälgimine

Illustreerime, kuidas kasutada experimental_TracingMarker Managerit Reacti komponendi renderdamise aja jälgimiseks.

```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; ```

Selles näites:

1. Impordime unstable_TracingMarker paketist react.
2. Loome TracingMarker eksemplari kasutades useRef, et tagada selle püsimine renderduste vahel.
3. Kasutame useEffect konksu, et alustada jälgimist, kui komponent ühendatakse, ja alati, kui rekvisiidid muutuvad (käivitades uue renderdamise). useEffect sees olev puhastusfunktsioon tagab, et jälgimine lõpeb, kui komponent lahti ühendatakse või enne järgmist uut renderdamist.
4. begin() meetodit kutsutakse komponendi renderdamise elutsükli alguses ja end() kutsutakse lõpus.

Komponendi renderdamise loogika ümbritsedes begin() ja end(), saame mõõta täpset aega, mis kulub komponendi renderdamiseks.

Integreerimine React Profileri ja DevToolsiga

experimental_TracingMarker ilu seisneb selle sujuvas integreerimises React Profileri ja DevToolsiga. Kui olete oma koodi jälitusmarkeritega varustanud, kuvavad profileerimistööriistad nende markeritega seotud ajastusteavet.

Jälitusandmete vaatamiseks toimige järgmiselt:

1. Avage React DevTools.
2. Navigeerige vahekaardile Profiler.
3. Alustage profileerimisseanssi.
4. Suhelge oma rakendusega, et käivitada koodilõigud, mida olete instrumenteerinud.
5. Peatage profileerimisseanss.

Profiler kuvab seejärel leegikaardi või järjestatud diagrammi, mis näitab igas komponendis kulutatud aega. Teie määratletud jälitusmarkerid on nähtavad konkreetsete segmentidena komponendi ajajoonel, võimaldades teil süveneda konkreetsete koodiplokkide jõudlusesse.

Täiustatud kasutusstsenaariumid

Lisaks komponendi renderdamise aja jälgimisele saab experimental_TracingMarker kasutada mitmesugustes täiustatud stsenaariumides:

1. Asünkroonsete toimingute jälgimine

Saate jälgida asünkroonsete toimingute, näiteks API-kõnede või andmetöötluse kestust, et tuvastada potentsiaalseid kitsaskohti andmete hankimise ja käsitlemise loogikas.

```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; ```

Selles näites jälgime aega, mis kulub andmete hankimiseks API-st, võimaldades meil tuvastada, kas API-kõne on jõudluse kitsaskoht.

2. Sündmuste töötlejate jälgimine

Saate jälgida sündmuste töötlejate käivitamise aega, et mõista kasutajate interaktsioonide mõju jõudlusele. See on eriti kasulik keeruliste sündmuste töötlejate jaoks, mis hõlmavad olulist arvutamist või DOM-i manipuleerimist.

```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; ```

See näide jälgib nupuvajutuse töötleja käivitamise aega, võimaldades meil tuvastada, kas töötleja loogika põhjustab jõudlusprobleeme.

3. Reduxi toimingute/Thunkide jälgimine

Kui kasutate Reduxit, saate jälgida Reduxi toimingute või thunkide käivitamise aega, et mõista olekuvärskenduste mõju jõudlusele. See on eriti kasulik suurte ja keeruliste Reduxi rakenduste jaoks.

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

See näide jälgib Reduxi thunki käivitamise aega, võimaldades meil tuvastada, kas thunki loogika või sellest tulenev olekuvärskendus põhjustab jõudlusprobleeme.

Parimad tavad experimental_TracingMarkeri kasutamiseks

experimental_TracingMarkeri tõhusaks kasutamiseks kaaluge järgmisi parimaid tavasid:

• Kasutage kirjeldavaid markeri ID-sid: valige ID-d, mis näitavad selgelt jälgitavat koodilõiku. See muudab markerite tuvastamise profileerimistööriistades lihtsamaks.
• Vältige liigset jälgimist: iga koodirea jälgimine võib põhjustada ülekoormavaid andmeid ja muuta tegelike kitsaskohtade tuvastamise keeruliseks. Keskenduge konkreetsete huvipakkuvate alade jälgimisele.
• Kasutage tingimuslikku jälgimist: saate jälgimise lubada või keelata keskkonnamuutujate või funktsioonilippude alusel. See võimaldab teil jälgida jõudlust arendus- või lavakeskkondades, ilma et see mõjutaks tootmise jõudlust.
• Kombineerige teiste profileerimistööriistadega: experimental_TracingMarker täiendab teisi profileerimistööriistu, nagu React Profiler ja Chrome DevTools. Kasutage neid koos tervikliku jõudluse analüüsi jaoks.
• Pidage meeles, et see on eksperimentaalne: nagu nimigi ütleb, on see funktsioon eksperimentaalne. API võib tulevastes versioonides muutuda, nii et olge valmis oma koodi vastavalt kohandama.

Reaalsed näited ja juhtumiuuringud

Kuigi experimental_TracingMarker on suhteliselt uus, on jõudluse jälgimise põhimõtteid edukalt rakendatud paljudes reaalsetes stsenaariumides.

Näide 1: suure e-kaubanduse rakenduse optimeerimine

Suur e-kaubandusettevõte märkas oma toote detaililehtedel aeglast renderdamise aega. Jõudluse jälgimise abil tuvastasid nad, et konkreetne komponent, mis vastutab tootesoovituste kuvamise eest, võttis märkimisväärse aja renderdamiseks. Edasine uurimine näitas, et komponent tegi kliendipoolses küljes keerulisi arvutusi. Viies need arvutused serveripoolsesse külge ja vahemällu salvestades parandasid nad oluliselt toote detaililehtede renderdamise jõudlust.

Näide 2: Kasutaja interaktsiooni reageerimisvõime parandamine

Sotsiaalmeedia platvormil esines viivitusi kasutajate interaktsioonidele reageerimisel, näiteks postituse meeldimisel või kommentaari lisamisel. Neid interaktsioonidega seotud sündmuste töötlejate jälgimisega avastasid nad, et konkreetne sündmuste töötleja käivitas suure hulga mittevajalikke uusi renderdusi. Optimeerides sündmuste töötleja loogikat ja vältides mittevajalikke uusi renderdusi, parandasid nad oluliselt kasutajate interaktsioonide reageerimisvõimet.

Näide 3: Andmebaasi päringu kitsaskohtade tuvastamine

Finantsrakendus märkas oma aruandlusarmatuurlaudadel aeglast andmete laadimise aega. Jälgides oma andmete hankimisfunktsioonide käivitamise aega, tuvastasid nad, et konkreetse andmebaasi päringu käivitamine võttis kaua aega. Nad optimeerisid andmebaasi päringut, lisades indekseid ja kirjutades päringuloogika ümber, mille tulemuseks oli andmete laadimise aja oluline paranemine.

Järeldus

experimental_TracingMarker Manager on väärtuslik tööriist Reacti arendajatele, kes soovivad saada sügavamat ülevaadet oma rakenduse jõudlusest. Võimaldades arendajatel määratleda kohandatud jälitusmarkereid ja integreeruda olemasolevate profileerimistööriistadega, pakub see võimsa mehhanismi jõudluse kitsaskohtade tuvastamiseks ja lahendamiseks. Kuigi see on veel eksperimentaalne, on see oluline samm edasi Reacti jõudluse tööriistades ja pakub pilguheitu jõudluse optimeerimise tulevikku Reacti rakendustes.

Katsetades experimental_TracingMarkeriga, pidage meeles, et keskenduge konkreetsete huvipakkuvate alade jälgimisele, kasutage kirjeldavaid markeri ID-sid ja kombineerige seda teiste profileerimistööriistadega tervikliku jõudluse analüüsi jaoks. Jõudluse jälgimise tehnikaid omaks võttes saate oma kasutajatele luua kiiremaid, reageerivamaid ja nauditavamaid Reacti rakendusi.

Lahtiütlus: kuna see funktsioon on eksperimentaalne, oodake tulevastes Reacti versioonides võimalikke API muudatusi. Kõige ajakohasema teabe saamiseks vaadake alati Reacti ametlikku dokumentatsiooni.