React useMemo: Väärtuste memoisatsiooni meisterlik valdamine parema jõudluse saavutamiseks

Frontend-arenduse dünaamilises maailmas, eriti Reacti robustses ökosüsteemis, on optimaalse jõudluse saavutamine pidev püüdlus. Rakenduste keerukuse kasvades ja kasutajate ootuste suurenemisel reageerimisvõimele otsivad arendajad pidevalt tõhusaid strateegiaid renderdamisaegade minimeerimiseks ja sujuva kasutajakogemuse tagamiseks. Üks võimas tööriist Reacti arendaja arsenalis selle saavutamiseks on useMemo hook.

See põhjalik juhend süveneb useMemo olemusse, uurides selle põhiprintsiipe, praktilisi rakendusi ja rakendamise nüansse, et oluliselt suurendada teie Reacti rakenduse jõudlust. Käsitleme, kuidas see töötab, millal seda tõhusalt kasutada ja kuidas vältida levinumaid lõkse. Meie arutelu on raamitud globaalsest perspektiivist, arvestades, kuidas need optimeerimistehnikad kehtivad universaalselt erinevates arenduskeskkondades ja rahvusvahelistes kasutajaskondades.

Memoisatsiooni vajaduse mõistmine

Enne useMemo enda juurde sukeldumist on oluline mõista probleemi, mida see lahendada püüab: ebavajalikud ümberarvutused. Reactis renderdatakse komponente uuesti, kui nende olek (state) või omadused (props) muutuvad. Uuesti renderdamise ajal käivitatakse uuesti kogu komponendi funktsioonis olev JavaScripti kood, sealhulgas objektide, massiivide loomine või kulukate arvutuste teostamine.

Kujutage ette komponenti, mis teeb keeruka arvutuse, tuginedes mõnedele omadustele. Kui need omadused pole muutunud, on arvutuse uuesti tegemine igal renderdamisel raiskamine ja võib põhjustada jõudluse langust, eriti kui arvutus on arvutusmahukas. Siin tulebki mängu memoisatsioon.

Memoisatsioon on optimeerimistehnika, mille puhul funktsioonikutse tulemus salvestatakse vahemällu vastavalt selle sisendparameetritele. Kui funktsiooni kutsutakse uuesti samade parameetritega, tagastatakse vahemällu salvestatud tulemus, selle asemel et funktsiooni uuesti käivitada. See vähendab oluliselt arvutusaega.

Reacti useMemo hook'i tutvustus

Reacti useMemo hook pakub lihtsat viisi arvutuse tulemuse memoisatsiooniks. See võtab vastu kaks argumenti:

• Funktsioon, mis arvutab memoisatsiooniks mõeldud väärtuse.
• Sõltuvuste massiiv.

Hook arvutab memoisatsiooniks mõeldud väärtuse uuesti ainult siis, kui üks massiivis olevatest sõltuvustest on muutunud. Vastasel juhul tagastab see eelnevalt memoisatsiooniks mõeldud väärtuse.

Siin on põhisüntaks:

            const memoizedValue = useMemo(() => computeExpensiveValue(a, b), [a, b]);

            

              
                Copy
              
            
          

• computeExpensiveValue(a, b): See on funktsioon, mis teostab potentsiaalselt kuluka arvutuse.
• [a, b]: See on sõltuvuste massiiv. React käivitab computeExpensiveValue uuesti ainult siis, kui a või b muutub renderdamiste vahel.

Millal kasutada useMemo'd: Stsenaariumid ja parimad praktikad

useMemo on kõige tõhusam, kui tegeleda:

1. Kulukad arvutused

Kui teie komponent sisaldab arvutusi, mille lõpuleviimiseks kulub märgatav aeg, võib nende memoisatsioon anda olulise jõudlusvõidu. Nende hulka võivad kuuluda:

• Keerukad andmeteisendused (nt suurte massiivide filtreerimine, sortimine, kaardistamine).
• Ressursimahukad matemaatilised arvutused.
• Suurte JSON-stringide või muude keerukate andmestruktuuride genereerimine.

Näide: Suure tootenimekirja filtreerimine

            import React, { useState, useMemo } from 'react';

function ProductList({ products, searchTerm }) {
  const filteredProducts = useMemo(() => {
    console.log('Toodete filtreerimine...'); // Näitamaks, millal see käivitub
    return products.filter(product =>
      product.name.toLowerCase().includes(searchTerm.toLowerCase())
    );
  }, [products, searchTerm]); // Sõltuvused: products ja searchTerm

  return (
    

      
Filtreeritud tooted
      

        {filteredProducts.map(product => (
          
{product.name}
        ))}
      
    
  );
}

export default ProductList;

            

              
                Copy
              
            
          

Selles näites käivitatakse filtreerimisloogika uuesti ainult siis, kui products massiiv või searchTerm muutub. Kui mõni muu olek vanemkomponendis põhjustab uuesti renderdamise, võetakse filteredProducts vahemälust, säästes filtreerimisarvutust. See on eriti kasulik rahvusvahelistele rakendustele, mis tegelevad ulatuslike tootekataloogide või kasutajate loodud sisuga, mis võib vajada sagedast filtreerimist.

2. Referentsiaalne võrdsus alamkomponentide jaoks

useMemo'd saab kasutada ka objektide või massiivide memoisatsiooniks, mida edastatakse omadustena alamkomponentidele. See on oluline komponentide optimeerimiseks, mis kasutavad React.memo'd või on muul viisil tundlikud omaduste muutuste suhtes. Kui loote igal renderdamisel uue objekti või massiivi literaali, isegi kui nende sisu on identne, käsitleb React neid uute omadustena, mis võib põhjustada alamkomponendi tarbetuid uuesti renderdamisi.

Näide: Memoisatsiooniga konfiguratsiooniobjekti edastamine

            import React, { useState, useMemo } from 'react';
import ChartComponent from './ChartComponent'; // Eeldame, et ChartComponent kasutab React.memo'd

function Dashboard({ data, theme }) {
  const chartOptions = useMemo(() => ({
    color: theme === 'dark' ? '#FFFFFF' : '#000000',
    fontSize: 14,
    padding: 10,
  }), [theme]); // Sõltuvus: theme

  return (
    

      
Armatuurlaud
      
    
  );
}

export default Dashboard;

            

              
                Copy
              
            
          

Siin on chartOptions objekt. Ilma useMemo'ta loodaks igal Dashboard'i renderdamisel uus chartOptions objekt. Kui ChartComponent on mähitud React.memo'sse, saaks see iga kord uue options'i omaduse ja renderdaks end tarbetult uuesti. Kasutades useMemo'd, luuakse chartOptions objekt uuesti ainult siis, kui theme'i omadus muutub, säilitades alamkomponendi jaoks referentsiaalse võrdsuse ja vältides tarbetuid uuesti renderdamisi. See on elutähtis interaktiivsete armatuurlaudade jaoks, mida kasutavad globaalsed meeskonnad, kus ühtlane andmete visualiseerimine on võtmetähtsusega.

3. Funktsioonide uuesti loomise vältimine (vähem levinud useCallback'iga)

Kuigi useCallback on eelistatud hook funktsioonide memoisatsiooniks, saab useMemo'd vajadusel kasutada ka funktsiooni memoisatsiooniks. Siiski on useCallback(fn, deps) sisuliselt samaväärne useMemo(() => fn, deps)'iga. Üldiselt on selgem kasutada funktsioonide jaoks useCallback'i.

Millal MITTE kasutada useMemo'd

On sama oluline mõista, et useMemo ei ole imerohi ja võib valimatul kasutamisel tekitada lisakulu. Kaaluge neid punkte:

• Memoisatsiooni lisakulu: Iga useMemo kutse lisab teie komponendile väikese lisakulu. React peab salvestama memoisatsiooniga väärtuse ja võrdlema sõltuvusi igal renderdamisel.
• Lihtsad arvutused: Kui arvutus on väga lihtne ja kiire, võib memoisatsiooni lisakulu kaaluda üles kasu. Näiteks kahe arvu liitmine või harva muutuva omaduse kasutamine ei õigusta useMemo kasutamist.
• Sageli muutuvad sõltuvused: Kui teie useMemo hook'i sõltuvused muutuvad peaaegu igal renderdamisel, ei ole memoisatsioon tõhus ja te kannate lisakulu ilma suurema kasuta.

Rusikareegel: Profileerige oma rakendust. Kasutage React DevTools Profiler'it, et tuvastada komponente, mis renderdavad end tarbetult uuesti või teevad aeglaseid arvutusi, enne kui rakendate useMemo'd.

Levinud lõksud ja kuidas neid vältida

1. Valed sõltuvuste massiivid

Kõige levinum viga useMemo'ga (ja teiste hook'idega nagu useEffect ja useCallback) on vale sõltuvuste massiiv. React tugineb sellele massiivile, et teada, millal memoisatsiooniga väärtus uuesti arvutada.

• Puuduvad sõltuvused: Kui jätate välja sõltuvuse, millest teie arvutus sõltub, muutub memoisatsiooniga väärtus vananenuks. Kui väljajäetud sõltuvus muutub, ei käivitata arvutust uuesti, mis viib valede tulemusteni.
• Liiga palju sõltuvusi: Sõltuvuste lisamine, mis tegelikult arvutust ei mõjuta, võib vähendada memoisatsiooni tõhusust, põhjustades ümberarvutusi sagedamini kui vaja.

Lahendus: Veenduge, et iga muutuja komponendi skoopist (omadused, olek, komponendi sees deklareeritud muutujad), mida kasutatakse memoisatsiooniga funktsiooni sees, oleks lisatud sõltuvuste massiivi. Reacti ESLint'i plugin (eslint-plugin-react-hooks) on siin hindamatu; see hoiatab teid puuduvate või valede sõltuvuste eest.

Kaaluge seda stsenaariumi globaalses kontekstis:

            // Vale: 'currencySymbol' on puudu
const formattedPrice = useMemo(() => {
  return `$${price * exchangeRate} ${currencySymbol}`;
}, [price, exchangeRate]); // currencySymbol on puudu!

// Õige: kõik sõltuvused on lisatud
const formattedPrice = useMemo(() => {
  return `${currencySymbol}${price * exchangeRate}`;
}, [price, exchangeRate, currencySymbol]);

            

              
                Copy
              
            
          

Rahvusvahelises rakenduses võivad muutuda sellised tegurid nagu valuutasümbolid, kuupäevavormingud või lokaadipõhised andmed. Nende jätmine sõltuvuste massiividest välja võib põhjustada valede andmete kuvamist erinevates piirkondades asuvatele kasutajatele.

2. Primitiivsete väärtuste memoisatsioon

useMemo on peamiselt mõeldud kulukate arvutuste *tulemuste* või keerukate andmestruktuuride (objektid, massiivid) memoisatsiooniks. Primitiivsete väärtuste (stringid, numbrid, tõeväärtused), mis on juba tõhusalt arvutatud, memoisatsioon on tavaliselt ebavajalik. Näiteks lihtsa string-omaduse memoisatsioon on üleliigne.

Näide: Üleliigne memoisatsioon

            // useMemo üleliigne kasutamine lihtsa omaduse puhul
const userName = useMemo(() => user.name, [user.name]);

// Parem: kasuta otse user.name'i
// const userName = user.name;

            

              
                Copy
              
            
          

Erandiks võib olla olukord, kus tuletate primitiivse väärtuse keeruka arvutuse kaudu, kuid isegi siis keskenduge arvutusele endale, mitte ainult selle tulemuse primitiivsele olemusele.

3. Objektide/massiivide memoisatsioon mitte-primitiivsete sõltuvustega

Kui teete memoisatsiooni objektile või massiivile ja selle loomine sõltub teistest objektidest või massiividest, veenduge, et need sõltuvused oleksid stabiilsed. Kui sõltuvus ise on objekt või massiiv, mis luuakse igal renderdamisel uuesti (isegi kui selle sisu on sama), käivitub teie useMemo tarbetult uuesti.

Näide: Ebaefektiivne sõltuvus

            function MyComponent({ userSettings }) {
  // userSettings on objekt, mis luuakse igal vanema renderdamisel uuesti
  const config = useMemo(() => ({
    theme: userSettings.theme,
    language: userSettings.language,
  }), [userSettings]); // Probleem: userSettings võib iga kord olla uus objekt

  return 
...
;
}

            

              
                Copy
              
            
          

Selle parandamiseks veenduge, et userSettings ise oleks stabiilne, näiteks memoisatsiooniga vanemkomponendis useMemo abil või tagades, et see on loodud stabiilsete viidetega.

Täpsemad kasutusjuhud ja kaalutlused

1. Koostalitlusvõime React.memo'ga

useMemo'd kasutatakse sageli koos React.memo'ga, et optimeerida kõrgemat järku komponente (HOC) või funktsionaalseid komponente. React.memo on kõrgemat järku komponent, mis memoisatsioonib komponenti. See teostab omaduste pealiskaudse võrdluse ja renderdab uuesti ainult siis, kui omadused on muutunud. Kasutades useMemo'd, et tagada memoisatsiooniga komponendile edastatud omaduste stabiilsus (st referentsiaalselt võrdsed, kui nende alusandmed pole muutunud), maksimeerite React.memo tõhusust.

See on eriti oluline ettevõtte tasemel rakendustes, kus on keerulised komponentide puud ja kus jõudluse kitsaskohad võivad kergesti tekkida. Kujutage ette armatuurlauda, mida kasutab globaalne meeskond ja kus erinevad vidinad kuvavad andmeid. Andmepäringute tulemuste või nendele vidinatele edastatud konfiguratsiooniobjektide memoisatsioon useMemo abil ja seejärel vidinate mähkimine React.memo'ga võib vältida laialdasi uuesti renderdamisi, kui uuendatakse ainult väikest osa rakendusest.

2. Serveripoolne renderdamine (SSR) ja hüdreerimine

Kasutades serveripoolset renderdamist (SSR) raamistikega nagu Next.js, käitub useMemo ootuspäraselt. Esimene renderdamine serveris arvutab memoisatsiooniga väärtuse. Kliendipoolse hüdreerimise ajal hindab React komponenti uuesti. Kui sõltuvused pole muutunud (ja need ei tohiks muutuda, kui andmed on järjepidevad), kasutatakse memoisatsiooniga väärtust ja kulukat arvutust ei tehta kliendi poolel uuesti.

See järjepidevus on elutähtis globaalsele publikule suunatud rakenduste jaoks, tagades, et lehe esmane laadimine on kiire ja järgnev kliendipoolne interaktiivsus on sujuv, olenemata kasutaja geograafilisest asukohast või võrgutingimustest.

3. Kohandatud hook'id memoisatsioonimustrite jaoks

Korduvate memoisatsioonimustrite jaoks võiksite kaaluda kohandatud hook'ide loomist. Näiteks kohandatud hook API vastuste memoisatsiooniks päringuparameetrite alusel võiks kapseldada andmete pärimise ja memoisatsiooni loogika.

Kuigi React pakub sisseehitatud hook'e nagu useMemo ja useCallback, pakuvad kohandatud hook'id võimalust abstraheerida keerulist loogikat ja muuta see korduvkasutatavaks kogu rakenduses, edendades puhtamat koodi ja järjepidevaid optimeerimisstrateegiaid.

Jõudluse mõõtmine ja profileerimine

Nagu varem mainitud, on oluline mõõta jõudlust enne ja pärast optimeerimiste rakendamist. React DevTools sisaldab võimsat profileerijat, mis võimaldab teil salvestada interaktsioone ja analüüsida komponentide renderdamisaegu, kinnitamisaegu ja seda, miks komponendid uuesti renderdavad.

Profileerimise sammud:

1. Avage oma brauseris React DevTools.
2. Minge vahekaardile "Profiler".
3. Klõpsake nuppu "Record".
4. Tehke oma rakenduses toiminguid, mis on teie arvates aeglased või põhjustavad liigseid uuesti renderdamisi.
5. Salvestamise lõpetamiseks klõpsake "Stop".
6. Analüüsige "Flamegraph" ja "Ranked" graafikuid, et tuvastada komponente, millel on pikad renderdamisajad või sagedased uuesti renderdamised.

Otsige komponente, mis renderdavad end uuesti isegi siis, kui nende omadused või olek pole sisuliselt muutunud. See viitab sageli võimalustele memoisatsiooniks useMemo või React.memo abil.

Globaalsed jõudluskaalutlused

Globaalselt mõeldes ei ole jõudlus seotud ainult protsessori tsüklitega, vaid ka võrgu latentsuse ja seadmete võimekusega. Kuigi useMemo optimeerib peamiselt protsessorimahukaid ülesandeid:

• Võrgu latentsus: Kasutajatele, kes asuvad teie serveritest kaugel, võib esmane andmete laadimine olla aeglane. Andmestruktuuride optimeerimine ja ebavajalike arvutuste vähendamine võib muuta rakenduse reageerimisvõimelisemaks, kui andmed on kättesaadavad.
• Seadme jõudlus: Mobiilseadmetel või vanemal riistvaral võib olla oluliselt vähem töötlemisvõimsust. Agressiivne optimeerimine hook'idega nagu useMemo võib nende kasutajate jaoks kasutatavuses olulise erinevuse luua.
• Ribalaius: Kuigi see pole otseselt seotud useMemo'ga, aitab tõhus andmekäsitlus ja renderdamine kaasa väiksemale ribalaiuse kasutusele, mis on kasulik piiratud andmemahtudega kasutajatele.

Seetõttu on useMemo mõistlik rakendamine tõeliselt kulukatele operatsioonidele universaalne parim tava, et parandada teie rakenduse tajutavat jõudlust kõigi kasutajate jaoks, olenemata nende asukohast või seadmest.

Kokkuvõte

React.useMemo on võimas hook jõudluse optimeerimiseks, memoisatsioonides kulukaid arvutusi ja tagades omaduste referentsiaalse stabiilsuse. Mõistes, millal ja kuidas seda tõhusalt kasutada, saavad arendajad oluliselt vähendada ebavajalikke arvutusi, vältida soovimatuid uuesti renderdamisi alamkomponentides ja lõpuks pakkuda kiiremat ja reageerimisvõimelisemat kasutajakogemust.

Pidage meeles:

• Tuvastage kulukad arvutused või omadused, mis nõuavad stabiilseid viiteid.
• Kasutage useMemo'd mõistlikult, vältides selle rakendamist lihtsatele arvutustele või sageli muutuvatele sõltuvustele.
• Hoidke sõltuvuste massiivid korrektsena, et tagada memoisatsiooniga väärtuste ajakohasus.
• Kasutage profileerimisvahendeid nagu React DevTools, et mõõta mõju ja suunata optimeerimispüüdlusi.

Valdades useMemo'd ja integreerides selle läbimõeldult oma Reacti arendustöövoogu, saate luua tõhusamaid, skaleeritavamaid ja jõudlusvõimelisemaid rakendusi, mis vastavad globaalsele publikule, kellel on erinevad vajadused ja ootused. Head kodeerimist!