Sügavamate teadmiste avamine: Globaalne juhend Reacti experimental_Activity kasutamiseks komponentide aktiivsuse jälgimisel

Kiiresti areneval veebiarenduse maastikul on kasutajate ja meie rakenduste vahelise interaktsiooni mõistmine ülimalt oluline. React, teek, mida tunnustatakse selle deklaratiivse olemuse ja komponendipõhise arhitektuuri eest, jätkab piiride nihutamist. Üks selline piir, mida Reacti meeskond praegu aktiivselt uurib, on experimental_Activity API. See võimas, ehkki eksperimentaalne, funktsioon lubab revolutsiooniliselt muuta seda, kuidas arendajad komponentide tegevusi jälgivad ja haldavad, pakkudes enneolematut nähtavust kasutajaliidese elementide elutsükli ja jõudluse osas.

Arendajate, tootejuhtide ja tehniliste liidrite globaalsele publikule on sellel sügavad tagajärjed. Kujutage ette, et saate täpselt kindlaks teha, miks kasutajad teatud piirkonnas kogevad aeglasemaid interaktsioone või kuidas konkreetse kasutajaliidese elemendi 'hõivatus' mõjutab rakenduse üldist reageerimisvõimet erinevates seadmetes. See juhend süveneb Reacti experimental_Activity rakendusse, uurides selle põhikontseptsioone, praktilisi rakendusi ja transformatiivset potentsiaali, mida see pakub robustsete, jõudluspõhiste ja kasutajakesksete rakenduste loomiseks üle maailma.

Sissejuhatus Reacti experimental_Activity'sse

Reacti teekond on alati keskendunud kasutajakogemuse ja arendaja tõhususe parandamisele. Alates Hookide kasutuselevõtust kuni jätkuva tööni samaaegse režiimi (Concurrent Mode) ja Suspense'iga, püüab teek pidevalt muuta kasutajaliideseid reageerimisvõimelisemaks ja lihtsamini mõistetavaks. experimental_Activity API on selle püüdluse loomulik areng, mis on loodud pakkuma peeneteralisemat kontrolli ja jälgitavust 'töö' üle, mida Reacti komponendid teevad.

Oma olemuselt seisneb experimental_Activity komponendi sees olevate eristatavate faaside või tööühikute määratlemises ja jälgimises. Mõelge sellele mitte ainult kui komponendi paigaldamise või uuendamise jälgimisele, vaid ka selle algatatud konkreetsete toimingute, töödeldavate andmete või käsitletavate interaktsioonide mõistmisele. See on eriti oluline tänapäeva keerukates veebirakendustes, mis hõlmavad sageli asünkroonseid operatsioone, keerulist olekuhaldust ja nõudlikke kasutajaliideseid, mis peavad tunduma hetkelised, olenemata võrgutingimustest või seadme võimekusest.

See funktsioon on märkimisväärne areng, kuna see liigub kaugemale traditsioonilistest elutsükli meetoditest, mis keskenduvad peamiselt komponendi renderdamise olekule. Selle asemel võimaldab see arendajatel määratleda loogilisi 'tegevusi', mis võivad ulatuda üle mitme renderdamise, asünkroonse kutse või kasutaja interaktsiooni. See uus teadmiste tase võib olla mängumuutja jõudluse optimeerimisel, silumisel ja lõppkokkuvõttes parema kasutajakogemuse pakkumisel erinevatele globaalsetele demograafilistele rühmadele.

Põhikontseptsioon: Mis on komponendi aktiivsuse jälgimine?

Et experimental_Activity't tõeliselt hinnata, peame kõigepealt mõistma, mida 'aktiivsuse jälgimine' Reacti komponendi kontekstis tähendab. Traditsiooniliselt on arendajad tuginenud elutsükli meetoditele (nagu componentDidMount, componentDidUpdate) või useEffect Hookile, et teostada kõrvalmõjusid ja mõista komponendi oleku muutusi. Kuigi need meetodid on paljudes stsenaariumides tõhusad, jäävad need sageli ebapiisavaks, kui peame jälgima terviklikku, pikaajalist protsessi, mis on algatatud komponendi poolt või sees.

"Tegevuse" määratlemine Reacti komponendi elutsüklis

"Tegevust" võib laias laastus määratleda kui loogilist tööühikut, mida komponent endale võtab. See võib olla:

• Andmete pärimise operatsioon: Alates algatamisest kuni eduka kättesaamise või veani.
• Kasutaja interaktsioonide jada: Näiteks lohistamisžest, mitmeastmeline vormi esitamine või animatsioonijada.
• Keeruline arvutus: Näiteks suure andmestiku töötlemine API-st graafiku renderdamiseks.
• Ressursside laadimine: Pildid, videod või muud meediaelemendid, mille täielik laadimine ja kuvamine võib aega võtta.

Traditsioonilised elutsükli meetodid reageerivad renderdamissündmustele. Kui komponent alustab andmete pärimist, on see üks tegevus. Kui see andmete pärimine võtab viis sekundit ja hõlmab mitmeid sisemisi olekuuuendusi, võib useEffect käivituda mitu korda või teavitada teid ainult renderdustsükli algusest ja lõpust, mitte andmete pärimise tegevuse kestusest ja konkreetsetest olekutest.

Miks traditsioonilised elutsükli meetodid pole nüansseeritud jälgimiseks piisavad

Kujutage ette komponenti, mis kuvab keerulist interaktiivset kaarti. Kui kasutaja panoraamib või suumib, võib komponent:

1. Algatada päringu kaarditeenusele uute paaniandmete saamiseks.
2. Töödelda saadud andmeid uute kaardikihtide renderdamiseks.
3. Uuendada sisemist olekut, et kajastada uut kaardivaadet.
4. Käivitada animatsioon vaate sujuvaks üleminekuks.

Igaüks neist sammudest on osa suuremast "kaardiga suhtlemise" tegevusest. Kasutades useEffect'i, võiksite jälgida, millal komponent uuesti renderdatakse või millal andmete pärimine algab ja lõpeb. Kuid nende erinevate asünkroonsete osade koordineerimine üheks sidusaks tegevuseks, mida saab mõõta, peatada või tühistada, muutub keeruliseks. experimental_Activity eesmärk on pakkuda esmaklassilist mehhanismi selliste liittegevuste määratlemiseks ja haldamiseks.

Kasutusjuhud: Jõudluse silumine, kasutajainteraktsiooni analüüs, ressursihaldus

Võime jälgida komponentide tegevusi avab hulgaliselt võimalusi:

• Jõudluse silumine: Tuvastage täpselt, millised komponendi tegevused võtavad liiga kaua aega, mitte ainult see, millised komponendid renderdatakse sageli uuesti. See on hindamatu globaalsete rakenduste puhul, kus võrgu latentsus ja seadme jõudlus varieeruvad metsikult. Keeruline graafiku tegevus võib olla täiesti sobilik lauaarvutis Euroopas, kuid halvata mobiilseadme piirkonnas, kus on 2G-ühendus.
• Kasutajainteraktsiooni analüüs: Saage sügavam arusaam kasutajavoogudest. Jälgige, kui kaua konkreetsed interaktiivsed elemendid (nt ostukorvi viisard, sisseelamise õpetus) hoiavad kasutajat kaasatuna või kus nad võivad tajutava aegluse tõttu katkestada.
• Ressursihaldus: Samaaegses Reactis, kus renderdamist saab katkestada ja jätkata, võimaldab tegevuse oleku teadmine nutikamat ressursside jaotamist. Näiteks kui taustakomponent teeb rasket arvutust, kuid kasutaja vahetab fookust, võidakse selle tegevus märkida madalama prioriteediga või isegi peatada, kuni fookus naaseb.

Sügavuti experimental_Activity'sse

Kuigi täpne API kuju võib selle eksperimentaalse olemuse tõttu muutuda, keerleb põhiidee Hooki ümber, mis võimaldab teil tegevusi registreerida ja hallata. Uurime selle kontseptuaalset kasutust.

Süntaks ja põhilised kasutusviisid (kontseptuaalne)

Kujutage ette Hooki, mille nimi võiks olla useActivity, mis pakub meetodeid konkreetse tegevuse alguse ja lõpu märkimiseks. See võib välja näha umbes nii:

            import React, { experimental_useActivity } from 'react';

function MyDataFetcher({ userId }) {
  const [data, setData] = React.useState(null);
  const [isLoading, setIsLoading] = React.useState(false);
  const [error, setError] = React.useState(null);

  // Kontseptuaalne Hook tegevuse haldamiseks
  const { start, end, isRunning } = experimental_useActivity('fetchUserData', {
    payload: { userId }, // Valikuline kontekst tegevuse jaoks
  });

  React.useEffect(() => {
    const fetchData = async () => {
      setIsLoading(true);
      setError(null);
      start(); // Märgi 'fetchUserData' tegevuse algus

      try {
        const response = await fetch(`https://api.example.com/users/${userId}`);
        if (!response.ok) {
          throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`);
        }
        const result = await response.json();
        setData(result);
      } catch (e) {
        setError(e.message);
      } finally {
        setIsLoading(false);
        end(); // Märgi 'fetchUserData' tegevuse lõpp
      }
    };

    fetchData();

    // Puhastusfunktsioon võib tegevuse lõpetada ka enneaegse eemaldamise korral
    return () => {
      if (isRunning) {
        end({ status: 'cancelled' }); // Märgi tühistatuks, kui komponent eemaldatakse
      }
    };
  }, [userId, start, end, isRunning]);

  if (isLoading) {
    return <p>Kasutaja andmeid laaditakse...</p>;
  }

  if (error) {
    return <p>Viga: {error}</p>;
  }

  if (!data) {
    return <p>Andmed puuduvad.</p>;
  }

  return (
    <div>
      <h3>Kasutajaprofiil</h3>
      <p><strong>Nimi:</strong> {data.name}</p>
      <p><strong>E-post:</strong> {data.email}</p>
    </div>
  );
}

export default MyDataFetcher;

            

              
                Copy
              
            
          

Selles kontseptuaalses näites pakub experimental_useActivity viisi nimetatud tegevuse ('fetchUserData') määratlemiseks ja selle elutsükli kontrollimiseks. payload'i saaks kasutada täiendava konteksti lisamiseks, näiteks konkreetse userId, mida pärida, mis oleks silumisel ja analüütikas hindamatu.

Kuidas see integreerub Reacti renderdamismudeliga

experimental_Activity on loodud töötama harmoonias Reacti samaaegse renderdamismudeliga. Samaaegses režiimis saab React renderdamistööd katkestada, peatada ja jätkata, et hoida kasutajaliides reageerimisvõimelisena. Traditsioonilisi renderdustsüklitega seotud kõrvalmõjusid võib sellises keskkonnas olla keeruline hallata. Tegevused, olles kõrgema taseme abstraktsioon, võivad anda Reactile rohkem konteksti käimasoleva töö tähtsuse ja oleku kohta.

Näiteks, kui tegevus on praeguse kasutaja interaktsiooni jaoks kriitiline (nt vormi esitamine), võib React selle lõpuleviimist eelistada. Kui tegemist on taustategevusega (nt andmete eelnev pärimine tulevase ekraani jaoks), võib React selle prioriteeti vähendada või isegi peatada, kui tekib kiireloomulisem töö. See integratsioon lubab intelligentsemat ja tõhusamat tööde ajastamist, mis viib sujuvamate rakendusteni, eriti piiratud ressurssidega seadmetes või suure koormuse all.

Võrdlus olemasolevate jälgimismeetoditega (nt `useEffect`, kohandatud Hookid)

Kuigi kohandatud Hooke ja useEffect'i saab kasutada komponendi käitumise erinevate aspektide jälgimiseks, pakub experimental_Activity mitmeid olulisi eeliseid:

• Semantiline selgus: See pakub spetsiaalset esmaklassilist primitiivi loogilise "tegevuse" määratlemiseks alguse, lõpu ja potentsiaalselt vahepealsete olekutega, muutes koodi loetavamaks ja kavatsuse selgemaks.
• Samaaegsuse teadlikkus: See on algusest peale loodud Reacti samaaegset renderdamist silmas pidades, pakkudes potentsiaalselt paremat integratsiooni Reacti ajastajaga kui käsitsi valmistatud lahendused.
• Tööriistade integreerimine: Kuna tegemist on ametliku eksperimentaalse API-ga, on väga tõenäoline, et tulevased React DevTools ja jõudluse profileerimise tööriistad integreeruvad otse experimental_Activity'ga, pakkudes rikkalikumat visualiseerimist ja silumisvõimalusi otse karbist välja.
• Globaalselt ühtne kontekst: Suurte, globaalselt hajutatud meeskondade jaoks tagab tegevuse jälgimiseks ametliku API standardimine järjepidevuse ja vähendab erinevate kohandatud rakenduste mõistmise kognitiivset koormust.

"Eksperimentaalse" olemuse kohta: Hoiatused, võimalikud muudatused

On ülioluline rõhutada, et experimental_Activity on, nagu nimigi ütleb, eksperimentaalne. See tähendab:

• API pind võib oluliselt muutuda või isegi enne stabiilset versiooni eemaldada.
• Seda ei soovitata kasutada tootmisrakendustes ilma hoolika kaalumise ja riskide mõistmiseta.
• Dokumentatsioon võib olla napp või sageli uuendatav.

Arendajad, kes otsustavad selle funktsiooniga katsetada, peaksid seda tegema teadmisega, et nad osalevad Reacti arenduse esirinnas. Kuid selle uurimine praegu annab hindamatu ülevaate Reacti tulevikusuundadest ja võimaldab varajast tagasisidet anda põhitiimile.

Praktilised rakendusnäited globaalsetele rakendustele

Vaatleme, kuidas experimental_Activity't saaks rakendada stsenaariumides, mis on olulised globaalsetele rakendustele, kus erinevad võrgutingimused, seadmete võimekus ja kasutajate ootused nõuavad robustset jõudlust ja sügavat jälgitavust.

Näide 1: Keerukate kasutajainteraktsioonide monitooring – mitmeastmeline ostukorvi protsess

Ostukorvi protsess on iga e-kaubanduse rakenduse jaoks kriitiline tee. Kasutajad erinevates maailma paikades võivad seista silmitsi erinevate internetikiirustega ja selle protsessi tajutav reageerimisvõime mõjutab otseselt konversioonimäärasid. Saame kasutada experimental_Activity't, et jälgida kogu kasutaja teekonda läbi mitmeastmelise ostukorvi vormi.

            import React, { useState, useCallback, experimental_useActivity } from 'react';

function CheckoutStep({ title, children, onNext, onBack, isFirst, isLast }) {
  return (
    <div style={{ border: '1px solid #ccc', padding: '20px', margin: '10px 0' }}>
      <h3>{title}</h3>
      {children}
      <div style={{ marginTop: '20px' }}>
        {!isFirst && <button onClick={onBack} style={{ marginRight: '10px' }}>Tagasi</button>}
        {!isLast && <button onClick={onNext}>Edasi</button>}
        {isLast && <button onClick={onNext} style={{ backgroundColor: 'green', color: 'white' }}>Vormista tellimus</button>}
      </div>
    </div>
  );
}

function GlobalCheckoutForm() {
  const [step, setStep] = useState(0);
  const [formData, setFormData] = useState({});

  // Jälgi kogu ostukorvi protsessi ühe tegevusena
  const { start, end, isRunning } = experimental_useActivity('checkoutProcess', {
    payload: { startedAt: new Date().toISOString() },
  });

  React.useEffect(() => {
    // Alusta tegevust, kui komponent paigaldatakse (ostukorv algab)
    start();
    return () => {
      // Veendu, et tegevus lõpetatakse, kui kasutaja enneaegselt lahkub
      if (isRunning) {
        end({ status: 'cancelled', endedAt: new Date().toISOString() });
      }
    };
  }, [start, end, isRunning]);

  const handleNext = useCallback(async () => {
    if (step === 2) { // Viimane samm
      // Simuleeri API-kutset tellimuse esitamiseks
      console.log('Tellimuse esitamine andmetega:', formData);
      // Pesastatud tegevus lõpliku esitamise jaoks
      const { start: startSubmit, end: endSubmit } = experimental_useActivity('orderSubmission', {
        payload: { userId: 'guest_user', cartItems: Object.keys(formData).length },
      });
      startSubmit();
      try {
        await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 2000 + 500)); // Simuleeri võrgu latentsust
        console.log('Tellimus edukalt esitatud!');
        endSubmit({ status: 'success', orderId: 'ORD-' + Date.now() });
        end({ status: 'completed', endedAt: new Date().toISOString() }); // Lõpeta peamine ostukorvi tegevus
        alert('Tellimus esitatud! Täname teid ostu eest.');
        setStep(0); // Lähtesta demo jaoks
        setFormData({});
      } catch (error) {
        console.error('Tellimuse esitamine ebaõnnestus:', error);
        endSubmit({ status: 'failed', error: error.message });
        end({ status: 'failed', endedAt: new Date().toISOString(), error: error.message }); // Lõpeta peamine ostukorvi tegevus
        alert('Tellimuse esitamine ebaõnnestus.');
      }
      return;
    }
    setStep(prev => prev + 1);
  }, [step, formData, start, end]);

  const handleBack = useCallback(() => {
    setStep(prev => prev - 1);
  }, []);

  const handleChange = useCallback((e) => {
    const { name, value } = e.target;
    setFormData(prev => ({ ...prev, [name]: value }));
  }, []);

  return (
    <div>
      <h2>Globaalne e-poe ostukorv</h2>
      <p><em>Praegune samm: {step + 1} / 3</em></p>
      {step === 0 && (
        <CheckoutStep title="Saatmise info" onNext={handleNext} isFirst>
          <label>Nimi: <input type="text" name="name" value={formData.name || ''} onChange={handleChange} /></label><br />
          <label>Aadress: <input type="text" name="address" value={formData.address || ''} onChange={handleChange} /></label>
        </CheckoutStep>
      )}
      {step === 1 && (
        <CheckoutStep title="Makseandmed" onNext={handleNext} onBack={handleBack}>
          <label>Kaardi number: <input type="text" name="cardNumber" value={formData.cardNumber || ''} onChange={handleChange} /></label><br />
          <label>Aegumiskuupäev: <input type="text" name="expiryDate" value={formData.expiryDate || ''} onChange={handleChange} /></label>
        </CheckoutStep>
      )}
      {step === 2 && (
        <CheckoutStep title="Tellimuse ülevaade" onNext={handleNext} onBack={handleBack} isLast>
          <p><strong>Saaja:</strong> {formData.name}, {formData.address}</p>
          <p><strong>Makseviis:</strong> Kaart, mille number lõpeb {formData.cardNumber ? formData.cardNumber.slice(-4) : '****'}</p>
          <p><em>Palun kontrollige oma andmed enne tellimuse esitamist üle.</em></p>
        </CheckoutStep>
      )}
    </div>
  );
}

export default GlobalCheckoutForm;

            

              
                Copy
              
            
          

Siin jälgib checkoutProcess tegevus kasutaja kogu teekonda. Pesastatud orderSubmission tegevus jälgib spetsiifiliselt lõplikku API-kutset. See võimaldab meil:

• Mõõta kogu ostukorvis veedetud aega erinevates piirkondades.
• Tuvastada, kas 'tellimuse esitamise' samm on teatud kasutajasegmentide jaoks (nt vanemaid mobiilivõrke kasutavad) ebaproportsionaalselt aeglane.
• Saada ülevaadet sellest, kus kasutajad protsessi katkestavad (kui tegevus tühistatakse, teame, millisel sammul see juhtus).

Näide 2: Jõudluse profileerimine ja optimeerimine – globaalne andmete armatuurlaud

Kujutage ette armatuurlaua komponenti, mis visualiseerib reaalajas finantsandmeid analüütikutele üle maailma. Need armatuurlauad hõlmavad sageli raskeid arvutusi ja sagedasi uuendusi. Kasutades experimental_Activity't, saame täpselt kindlaks teha jõudluse kitsaskohad.

            import React, { useState, useEffect, experimental_useActivity } from 'react';

const heavyCalculation = (data) => {
  // Simuleeri protsessorimahukat operatsiooni, mis on armatuurlaudadel tavaline
  // nt keerulised koondamised, statistiline analüüs, andmete teisendused.
  let result = 0;
  for (let i = 0; i < 1000000; i++) {
    result += Math.sqrt(i) * Math.sin(i % 100);
  }
  return data.map(item => ({ ...item, calculatedValue: result + item.value }));
};

function FinancialDataDashboard({ regionalDataUrl }) {
  const [rawData, setRawData] = useState([]);
  const [processedData, setProcessedData] = useState([]);
  const [loading, setLoading] = useState(true);
  const [error, setError] = useState(null);

  // Tegevus toorandmete pärimiseks
  const { start: startFetch, end: endFetch } = experimental_useActivity('fetchFinancialData', {
    payload: { url: regionalDataUrl },
  });

  // Tegevus andmete töötlemiseks
  const { start: startProcess, end: endProcess } = experimental_useActivity('processDashboardData');

  useEffect(() => {
    const loadData = async () => {
      setLoading(true);
      setError(null);
      setRawData([]);
      setProcessedData([]);

      startFetch(); // Märgi andmete pärimise algus
      try {
        const response = await fetch(regionalDataUrl);
        if (!response.ok) {
          throw new Error(`Andmete pärimine aadressilt ${regionalDataUrl} ebaõnnestus`);
        }
        const json = await response.json();
        setRawData(json.data);
        endFetch({ status: 'success', dataCount: json.data.length });

        startProcess(); // Märgi andmete töötlemise algus
        // Simuleeri rasket arvutust (nt analüütika, graafikute jaoks)
        const processed = heavyCalculation(json.data);
        setProcessedData(processed);
        endProcess({ status: 'success', processedCount: processed.length });

      } catch (e) {
        setError(e.message);
        endFetch({ status: 'failed', error: e.message });
        endProcess({ status: 'skipped' }); // Töötlemine jäeti vahele, kui pärimine ebaõnnestus
      } finally {
        setLoading(false);
      }
    };
    loadData();
  }, [regionalDataUrl, startFetch, endFetch, startProcess, endProcess]);

  if (loading) {
    return <p>Globaalsete finantsandmete laadimine...</p>;
  }

  if (error) {
    return <p>Andmete laadimisel tekkis viga: {error}</p>;
  }

  return (
    <div>
      <h2>Globaalne finantsandmete armatuurlaud</h2>
      <p>Andmete kuvamine aadressilt <strong>{regionalDataUrl.split('/').pop()}</strong></p>
      <p>Toorandmepunktide koguarv: {rawData.length}</p>
      <p>Töödeldud andmepunktide koguarv: {processedData.length}</p>
      <h3>Põhinäitajad</h3>
      <ul>
        <li>Esimese elemendi väärtus: {processedData[0]?.calculatedValue.toFixed(2)}</li>
        <li>Viimase elemendi väärtus: {processedData[processedData.length - 1]?.calculatedValue.toFixed(2)}</li>
      </ul>
    </div>
  );
}

export default FinancialDataDashboard;

            

              
                Copy
              
            
          

Selles näites eristame fetchFinancialData ja processDashboardData tegevusi. See detailsus võimaldab meil:

• Võrrelda pärimisaegu erinevate regionalDataUrl lõpp-punktide vahel (nt võrreldes latentsust Aasia, Euroopa ja Põhja-Ameerika serveritest).
• Isoleerida kliendipoolsele andmetöötlusele kulunud aeg. Kui processDashboardData on pidevalt aeglane, viitab see protsessori kitsaskohale kasutaja seadmes, mitte võrguprobleemile.
• Optimeerida konkreetseid osi: kui pärimine on aeglane, keskenduge CDN-ile, vahemälule. Kui töötlemine on aeglane, kaaluge veebitöötajaid (web workers), memoiseerimist või serveripoolset eeltöötlust.

Näide 3: Ressursside haldamine samaaegses renderdamises – dünaamiline sisu laadimine

Rakenduste jaoks, mis teenindavad erinevaid kasutajaid, alates kiiretest fiiberühendustest linnakeskustes kuni katkendliku mobiilse andmesideni kaugemates piirkondades, on ressursside intelligentne haldamine kriitilise tähtsusega. Samaaegne React võimaldab katkestusi ja tegevused saavad seda protsessi teavitada.

            import React, { useState, useEffect, experimental_useActivity } from 'react';

function ImageLoader({ src, alt }) {
  const [loaded, setLoaded] = useState(false);
  const [error, setError] = useState(false);

  // Jälgi pildi laadimise tegevust
  const { start, end } = experimental_useActivity(`loadImage:${src}`, {
    payload: { imageSrc: src },
  });

  useEffect(() => {
    setLoaded(false);
    setError(false);
    start(); // Alusta pildi laadimise tegevust

    const img = new Image();
    img.src = src;

    const handleLoad = () => {
      setLoaded(true);
      end({ status: 'success' });
    };

    const handleError = () => {
      setError(true);
      end({ status: 'failed' });
    };

    img.onload = handleLoad;
    img.onerror = handleError;

    return () => {
      img.onload = null;
      img.onerror = null;
      // Kui komponent eemaldatakse enne pildi laadimist, võidakse tegevus tühistada
      // Reacti ajastaja võiks seda 'experimental_Activity' abil täpsemalt käsitleda
    };
  }, [src, start, end]);

  if (error) return <p style={{ color: 'red' }}>Pildi laadimine ebaõnnestus: {alt}</p>;
  if (!loaded) return <p>Pildi laadimine...</p>;
  return <img src={src} alt={alt} style={{ maxWidth: '100%', height: 'auto' }} />;
}

function DynamicContentSection({ isActive }) {
  const { start: startSectionLoad, end: endSectionLoad, isRunning } = experimental_useActivity('dynamicSectionLoad', {
    payload: { isActive },
  });

  useEffect(() => {
    if (isActive) {
      startSectionLoad(); // Alusta tegevust, kui jaotis muutub aktiivseks
    } else if (isRunning) {
      endSectionLoad({ status: 'inactive' }); // Lõpeta, kui see muutub töötamise ajal mitteaktiivseks
    }
    return () => {
      if (isRunning) {
        endSectionLoad({ status: 'unmounted' });
      }
    };
  }, [isActive, startSectionLoad, endSectionLoad, isRunning]);

  if (!isActive) {
    return <p>Jaotis ei ole aktiivne.</p>;
  }

  return (
    <div>
      <h3>Esiletõstetud sisu <em>(Aktiivne)</em></h3>
      <p>Seda sisu laaditakse ja renderdatakse ainult siis, kui jaotis on aktiivne.</p>
      <ImageLoader src="https://picsum.photos/800/400?random=1" alt="Juhuslik pilt 1" />
      <ImageLoader src="https://picsum.photos/800/400?random=2" alt="Juhuslik pilt 2" />
      <p>Siin on rohkem dünaamilist teavet...</p>
    </div>
  );
}

function AppWithDynamicSections() {
  const [showSection, setShowSection] = useState(false);
  return (
    <div>
      <h1>Rakendus dünaamiliste jaotistega</h1>
      <button onClick={() => setShowSection(!showSection)}>
        {showSection ? 'Peida' : 'Näita'} esiletõstetud jaotist
      </button>
      <hr />
      <DynamicContentSection isActive={showSection} />
      <hr />
      <p>Muu staatiline sisu jääb nähtavale.</p>
    </div>
  );
}

export default AppWithDynamicSections;

            

              
                Copy
              
            
          

Selles kontseptuaalses näites jälgib ImageLoader oma laadimistegevust. Olulisemalt kasutab DynamicContentSection tegevust, et jälgida, millal see muutub 'aktiivseks' ja hakkab oma pesastatud komponente laadima. Reacti ajastaja, olles neist tegevustest teadlik, võiks potentsiaalselt:

• Eelistada 'dynamicSectionLoad' tegevust, kui kasutaja klõpsas selle avamiseks selgesõnaliselt.
• Vähendada piltide laadimise prioriteeti, kui kasutaja kerib kiiresti eemale või lülitub teisele vahelehele (kuigi see nõuaks keerukamat integreerimist kui põhiline experimental_useActivity).
• Pakkuda ülevaadet dünaamiliste jaotiste täielikult interaktiivseks muutumise ajast, mis võib globaalselt seadme ja võrgukiiruse poolest suuresti erineda.

Täpsemad kasutusjuhud ja kaalutlused

experimental_Activity potentsiaal ulatub kaugemale põhilistest jälgimistoimingutest, avades uksi täiustatud jälgitavuse ja optimeerimisstrateegiatele, mis on eriti väärtuslikud globaalses kontekstis.

Integreerimine analüütikaplatvormidega

Kujutage ette, et saadate tegevusandmeid automaatselt oma analüütikapakkujatele. Kui experimental_Activity lõpeb (või ebaõnnestub), võiks selle kestus, kasulik koormus ja olek logida sündmusena Google Analyticsisse, Mixpaneli, Amplitude'i või kohandatud jälgitavusplatvormi. See annaks rikkalikke, kontekstuaalseid andmeid kasutajakäitumise ja rakenduse jõudluse mõistmiseks. Näiteks saaksite jälgida 'userRegistration' tegevuse keskmist aega Jaapanis võrreldes Saksamaaga, võimaldades sihipäraseid jõudluse parandusi või kasutajaliidese kohandusi piirkondlike andmete põhjal.

            // Kontseptuaalne integratsioon analüütikateenusega
const { start, end } = experimental_useActivity('userRegistration', {
  onEnd: (activityId, { status, duration, payload }) => {
    // Saada andmed analüütikapakkujale
    window.analytics.track('ComponentActivity', {
      name: 'userRegistration',
      status: status,
      duration: duration,
      country: getUserCountry(), // Globaalse konteksti näide
      ...payload,
    });
  },
});

            

              
                Copy
              
            
          

Rahvusvahelistamise (i18n) ja lokaliseerimise (l10n) mõju

Aktiivsuse jälgimine võib paljastada peeneid, kuid olulisi erinevusi kasutajakogemuses erinevates lokaatides. Näiteks:

• Keerulised tähemärgistikud: Teksti renderdamine keeruliste tähemärgistikega keeltes (nt araabia, jaapani, korea) võib mõnikord olla protsessorimahukam kui ladina-põhistes keeltes. Tegevused võiksid esile tõsta komponente, mis muutuvad nendes lokaatides kauem 'hõivatuks'.
• Lugemissuund: Paremal-vasakule (RTL) keeled võivad tekitada ootamatuid paigutuse või interaktsiooni jõudlusprobleeme, mida aktiivsuse jälgimine võiks paljastada.
• Kultuurilised interaktsioonimustrid: Teatud kasutajaliidese elemente või voogusid võidakse tajuda erinevalt või nende läbimine võib kultuurilisest kontekstist lähtuvalt kauem aega võtta. Tegevuste jälgimine võib anda kvantitatiivseid andmeid nende eelduste kinnitamiseks või ümberlükkamiseks.

Ligipääsetavuse (a11y) ülevaated

Abistavaid tehnoloogiaid kasutavate kasutajate jaoks on rakenduse reageerimisvõime kriitilise tähtsusega. experimental_Activity võiks potentsiaalselt pakkuda ülevaadet sellest:

• Kui kaua võtab ekraanilugejatel aega keerulise dünaamilise uuenduse töötlemine.
• Klaviatuurinavigatsiooni abil algatatud interaktsioonide kestus võrreldes hiirega.
• Konkreetsete kasutajaliidese elementide kindlakstegemine, mis põhjustavad viivitusi ligipääsetavuse tööriistadele.

Ühilduvus erinevate brauserite ja seadmetega

Järjepideva ja jõudluspõhise kogemuse tagamine laias valikus brauserites, operatsioonisüsteemides ja seadmetüüpides (alates algtaseme nutitelefonidest kuni tipptasemel tööjaamadeni) on globaalsete rakenduste jaoks suur väljakutse. Aktiivsuse jälgimine võib:

• Tõsta esile tegevusi, mis on ebaproportsionaalselt aeglased konkreetsetes brauserites (nt vanemad Internet Exploreri versioonid korporatiivsetes keskkondades või teatud piirkondades levinud spetsiifilised mobiilibrauserid).
• Näidata jõudluse halvenemist madala taseme seadmetes, suunates optimeerimisi, mis on suunatud neile platvormidele, mõjutamata tippkasutajaid.

Serveripoolse renderdamise (SSR) ja staatilise saidi genereerimise (SSG) mõjud

SSR-i või SSG-d kasutavate rakenduste puhul muutuks experimental_Activity peamiselt oluliseks hüdreerimise ja järgnevate kliendipoolsete interaktsioonide ajal. See võiks aidata:

• Mõõta "Aega interaktiivsuseni" (Time to Interactive) täpsemalt, jälgides tegevusi, mis on lehe täielikult funktsionaalseks muutmiseks kriitilised.
• Tuvastada kliendipoolseid tegevusi, mis käivitatakse enneaegselt hüdreerimise ajal, põhjustades tarbetut tööd.

Parimad praktikad experimental_Activity rakendamiseks

Iga uue, eriti eksperimentaalse API kasutuselevõtt nõuab läbimõeldud lähenemist. Siin on mõned parimad praktikad experimental_Activity integreerimiseks oma töövoogu:

• Alusta väikeselt, integreeri järk-järgult: Ärge proovige jälgida iga väikest interaktsiooni korraga. Alustage kõige kriitilisemate kasutajavoogude või jõudlustundlike komponentide tuvastamisest. Laiendage oma jälgimist järk-järgult, kui omandate enesekindlust ja mõistmist.
• Pidage meeles "Eksperimentaalset" lippu: Pidage alati meeles, et see API võib muutuda. Isoleerige oma experimental_Activity kasutamine abstraktsioonide või funktsioonilippude taha, kus see on võimalik. See muudab värskendamise või asendamise lihtsamaks, kui API areneb või ilmub stabiilne alternatiiv.
• Vältige ülejälgimist; keskenduge tähenduslikele tegevustele: Liiga palju jälgimist võib tekitada oma jõudluse lisakulu ja genereerida tohutul hulgal andmeid. Olge kaalutlev. Jälgige loogilisi tööühikuid, mis pakuvad teostatavaid teadmisi, mitte iga olekuuuendust.
• Andmete privaatsuse ja turvalisuse kaalutlused: Tegevusandmete kogumisel, eriti kui need saadetakse välistele analüütikateenustele, olge teravalt teadlik privaatsuseeskirjadest nagu GDPR, CCPA, LGPD ja muudest piirkondlikest andmekaitseseadustest. Veenduge, et isikut tuvastavat teavet (PII) ei kogutaks ega edastataks tahtmatult. Rakendage tugevat andmete anonüümimist ja hankige kasutaja nõusolek, kui see on vajalik, mis on eriti oluline globaalse kasutajaskonna puhul.
• Dokumentatsioon ja meeskonnatöö: Kui katsetate seda meeskonnas, tagage põhjalik dokumentatsioon selle kohta, milliseid tegevusi jälgitakse, miks ja milliseid andmeid need väljastavad. Edendage avatud suhtlust, et jagada õppetunde ja kohaneda kollektiivselt võimalike API muudatustega.
• Ehitage (alguses) kohandatud tööriistu: Kuna ametlik DevTools'i integratsioon võib olla alles algusjärgus, kaaluge lihtsate brauseri konsoolilogijate või kohalike monitooringutööriistade ehitamist, et visualiseerida tegevusi oma arenduskeskkonnas. See vahetu tagasiside on hindamatu.

Väljakutsed ja piirangud

Kuigi experimental_Activity on väga paljulubav, on oluline tunnistada eksperimentaalse funktsiooniga töötamisega kaasnevaid väljakutseid ja piiranguid.

• "Eksperimentaalne" staatus: See on kõige olulisem väljakutse. Tootmisvalmidus on ebakindel ja API pind võib dramaatiliselt muutuda või vananeda. See nõuab meeskondadelt paindlikkust ja valmisolekut refaktoreerimiseks.
• Potentsiaalne korduvkood (boilerplate): Kuigi see pakub võimsat primitiivi, võib arvukate tegevuste määratlemine ja haldamine tekitada korduvkoodi, eriti kui seda ei abstraheerita tõhusalt. Arendajad peavad leidma õige tasakaalu detailsuse ja hooldatavuse vahel.
• Jälgimise enda jõudluse lisakulu: Iga jälgimiskoodi tükk lisab mingi lisakulu. Kuigi hästi disainitud API-de puhul on see tõenäoliselt minimaalne, võib liigne või halvasti rakendatud tegevuste jälgimine paradoksaalselt mõjutada just seda jõudlust, mida see mõõta ja parandada püüab.
• Õppimiskõver: Tegevuste määratlemise nüansside, nende suhte Reacti ajastajaga ja kogutud andmete tõlgendamise mõistmine nõuab arendusmeeskondadelt õppimiseks investeeringut.
• Integratsioon olemasoleva ökosüsteemiga: Laialdaseks kasutuselevõtuks on olulised tugevad integratsioonid populaarsete analüütika-, monitooringu- ja silumistööriistadega. Eksperimentaalse API-na võtab nende integratsioonide küpsemine aega.

Komponentide aktiivsuse jälgimise tulevik Reactis

experimental_Activity kasutuselevõtt viitab tulevikule, kus Reacti rakendused pole mitte ainult reaktiivsed, vaid ka sügavalt jälgitavad ja arukalt kohanduvad. See API on tõenäoliselt alustala järgmistele arengutele:

• Stabiilsed jälgitavuse API-d: Mis algab kui experimental_Activity, võib areneda stabiilseks API-de komplektiks, mis pakub standardseid viise mõistmaks, mida React kapoti all teeb, muutes silumise ja jõudluse häälestamise oluliselt lihtsamaks.
• Täiustatud React DevTools: Kujutage ette, et React DevTools pakub ajajoonvaadet kõigist aktiivsetest komponentidest, nende käimasolevatest ülesannetest ja nende olekust (ootel, lõpetatud, tühistatud, peatatud). See oleks võimas vara arendajatele üle maailma, pakkudes ühtset silumiskogemust.
• Nutikam ajastamine: Reacti samaaegsete funktsioonide küpsedes võiksid tegevused pakkuda ajastajale olulist konteksti, võimaldades tal teha teadlikumaid otsuseid töö prioriseerimise, peatamise või katkestamise kohta, tuginedes kasutaja kavatsusele ja tajutavale tähtsusele. See võib viia rakendusteni, mis tunduvad uskumatult sujuvad isegi suure koormuse all või vähem võimsates seadmetes.
• Integratsioon brauseri API-dega: Tulevased integratsioonid võivad näha, kuidas tegevuste jälgimise andmed suunatakse automaatselt brauseri jõudluse API-desse (nagu User Timing API), et saada terviklik ülevaade veebi jõudlusest.
• Raamistiku taseme optimeerimised: Komponentide tegevuste parema mõistmisega saaks Reacti tuum ise rakendada keerukamaid sisemisi optimeerimisi, parandades veelgi jõudlust ilma arendaja otsese sekkumiseta.

Kokkuvõte ja praktilised järeldused

Reacti experimental_Activity rakendus komponentide aktiivsuse jälgimiseks on oluline samm edasi keerukate veebirakenduste kasutajakogemuse mõistmisel, optimeerimisel ja parandamisel. Kuigi see on alles eksperimentaalses faasis, on selle lubadus sügavamateks teadmisteks komponentide käitumise kohta, eriti samaaegse renderdamise keskkonnas, vaieldamatu.

Globaalsele arendajate kogukonnale pakub see tööriist potentsiaali ületada geograafilisi ja tehnoloogilisi tõkkeid rakenduste jõudluses. Pakkudes standardiseeritud viisi loogiliste tööühikute mõõtmiseks, annab see meeskondadele volitused:

• Tuvastada piirkondlikke jõudluse kitsaskohti.
• Kohandada kogemusi erinevate seadmete võimekusele.
• Parandada oma rakenduste ligipääsetavust ja reageerimisvõimet.
• Saada tõeliselt globaalne perspektiiv kasutajate interaktsioonimustritele.

Meie üleskutse teile on selge: alustage eksperimenteerimist. Uurige seda API-d oma mitte-tootmiskeskkondades. Mõistke selle võimekust, andke tagasisidet Reacti põhitiimile ja hakake ette kujutama, kuidas see võimas funktsioon võiks muuta teie lähenemist rakenduste arendamisele, monitooringule ja kasutajakogemuse parandamisele. Väga jälgitavate, jõudluspõhiste ja globaalselt kõnetavate Reacti rakenduste tulevikku kujundatakse praegu ja teie osalus on hindamatu.