پیاده‌سازی experimental_cache React: تسلط بر ذخیره‌سازی نتایج توابع

React به طور مداوم در حال تکامل است و ویژگی‌ها و بهبودهای جدیدی را برای کمک به توسعه‌دهندگان برای ساخت برنامه‌های کارآمدتر و با عملکرد بهتر به ارمغان می‌آورد. یکی از این موارد، که در حال حاضر آزمایشی است، API experimental_cache است. این ابزار قدرتمند، مکانیزمی برای ذخیره‌سازی نتایج توابع فراهم می‌کند و به طور قابل توجهی عملکرد را، به ویژه در React Server Components (RSC) و سناریوهای واکشی داده، افزایش می‌دهد. این مقاله یک راهنمای جامع برای درک و پیاده‌سازی موثر experimental_cache ارائه می‌دهد.

درک ذخیره‌سازی نتایج توابع

ذخیره‌سازی نتایج توابع، که به عنوان memoization نیز شناخته می‌شود، تکنیکی است که در آن نتیجه فراخوانی یک تابع بر اساس آرگومان‌های ورودی آن ذخیره می‌شود. هنگامی که همان تابع دوباره با همان آرگومان‌ها فراخوانی می‌شود، نتیجه ذخیره‌شده به جای اجرای مجدد تابع برگردانده می‌شود. این می‌تواند زمان اجرا را به شدت کاهش دهد، به خصوص برای عملیات‌های محاسباتی پرهزینه یا توابعی که به منابع داده خارجی متکی هستند.

در زمینه React، ذخیره‌سازی نتایج توابع می‌تواند به ویژه برای موارد زیر مفید باشد:

• واکشی داده: ذخیره‌سازی نتایج فراخوانی‌های API می‌تواند از درخواست‌های شبکه تکراری جلوگیری کند و باعث کاهش تأخیر و بهبود تجربه کاربری شود.
• محاسبات پرهزینه: ذخیره‌سازی نتایج محاسبات پیچیده می‌تواند از پردازش غیر ضروری جلوگیری کند، منابع را آزاد کرده و پاسخگویی را بهبود بخشد.
• بهینه‌سازی رندر: ذخیره‌سازی نتایج توابعی که در داخل کامپوننت‌ها استفاده می‌شوند می‌تواند از رندرهای مجدد غیر ضروری جلوگیری کند، که منجر به انیمیشن‌ها و تعاملات روان‌تر می‌شود.

معرفی experimental_cache React

API experimental_cache در React یک راه داخلی برای پیاده‌سازی ذخیره‌سازی نتایج توابع ارائه می‌دهد. این API برای کار یکپارچه با React Server Components و قلاب use طراحی شده است و امکان واکشی داده و رندر سمت سرور را فراهم می‌کند.

نکته مهم: همانطور که از نامش پیداست، experimental_cache هنوز یک ویژگی آزمایشی است. این بدان معناست که API آن ممکن است در نسخه‌های آینده React تغییر کند. ضروری است که با آخرین مستندات React به‌روز باشید و برای تغییرات بالقوه آماده باشید.

استفاده اساسی از experimental_cache

تابع experimental_cache یک تابع را به عنوان ورودی می‌گیرد و یک تابع جدید را برمی‌گرداند که نتایج تابع اصلی را ذخیره می‌کند. اجازه دهید این را با یک مثال ساده نشان دهیم:

import { experimental_cache } from 'react';

async function fetchUserData(userId) {
  // Simulate fetching data from an API
  await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 500));
  return { id: userId, name: `User ${userId}` };
}

const cachedFetchUserData = experimental_cache(fetchUserData);

async function MyComponent({ userId }) {
  const userData = await cachedFetchUserData(userId);
  return (
    <div>
      <p>User ID: {userData.id}</p>
      <p>User Name: {userData.name}</p>
    </div>
  );
}

در این مثال:

1. ما experimental_cache را از 'react' وارد می‌کنیم.
2. ما یک تابع ناهمزمان به نام fetchUserData تعریف می‌کنیم که شبیه‌سازی واکشی داده‌های کاربر از یک API را انجام می‌دهد. این تابع شامل یک تاخیر شبیه‌سازی شده برای نشان دادن تاخیر شبکه است.
3. ما fetchUserData را با experimental_cache محصور می‌کنیم تا یک نسخه ذخیره‌شده ایجاد کنیم: cachedFetchUserData.
4. در داخل MyComponent، ما cachedFetchUserData را برای بازیابی داده‌های کاربر فراخوانی می‌کنیم. بار اول که این تابع با یک userId خاص فراخوانی می‌شود، تابع fetchUserData اصلی را اجرا کرده و نتیجه را در حافظه پنهان ذخیره می‌کند. فراخوانی‌های بعدی با همان userId فوراً نتیجه ذخیره‌شده را برمی‌گردانند و از درخواست شبکه جلوگیری می‌کنند.

ادغام با React Server Components و قلاب `use`

experimental_cache به ویژه زمانی قدرتمند است که با React Server Components (RSC) و قلاب use استفاده شود. RSC به شما امکان می‌دهد کد را روی سرور اجرا کنید و عملکرد و امنیت را بهبود ببخشید. قلاب use به شما امکان می‌دهد کامپوننت‌ها را در حین واکشی داده به حالت تعلیق درآورید.

import { experimental_cache } from 'react';
import { use } from 'react';

async function fetchProductData(productId) {
  // Simulate fetching product data from a database
  await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 300));
  return { id: productId, name: `Product ${productId}`, price: Math.random() * 100 };
}

const cachedFetchProductData = experimental_cache(fetchProductData);

function ProductDetails({ productId }) {
  const product = use(cachedFetchProductData(productId));

  return (
    <div>
      <h2>{product.name}</h2>
      <p>Price: ${product.price.toFixed(2)}</p>
    </div>
  );
}

export default ProductDetails;

در این مثال:

1. ما یک تابع ناهمزمان fetchProductData تعریف می‌کنیم تا شبیه‌سازی واکشی داده‌های محصول را انجام دهیم.
2. ما fetchProductData را با experimental_cache محصور می‌کنیم تا یک نسخه ذخیره‌شده ایجاد کنیم.
3. در داخل کامپوننت ProductDetails (که باید یک React Server Component باشد)، ما از قلاب use برای بازیابی داده‌های محصول از تابع ذخیره‌شده استفاده می‌کنیم.
4. قلاب use کامپوننت را در حین واکشی داده‌ها (یا بازیابی از حافظه پنهان) به حالت تعلیق در می‌آورد. React به طور خودکار نمایش یک حالت بارگیری را مدیریت می‌کند تا زمانی که داده‌ها در دسترس قرار گیرند.

با استفاده از experimental_cache در ترکیب با RSC و use، می‌توانیم با ذخیره‌سازی داده‌ها در سرور و جلوگیری از درخواست‌های شبکه غیرضروری، به پیشرفت‌های قابل توجهی در عملکرد دست یابیم.

ابطال حافظه پنهان

در بسیاری از موارد، وقتی داده‌های اساسی تغییر می‌کنند، باید حافظه پنهان را باطل کنید. به عنوان مثال، اگر یک کاربر اطلاعات پروفایل خود را به‌روزرسانی کند، می‌خواهید داده‌های کاربر ذخیره‌شده را باطل کنید تا اطلاعات به‌روزرسانی شده نمایش داده شود.

experimental_cache به خودی خود یک مکانیسم داخلی برای ابطال حافظه پنهان ارائه نمی‌دهد. شما باید استراتژی خود را بر اساس نیازهای خاص برنامه خود پیاده‌سازی کنید.

در اینجا چند رویکرد رایج وجود دارد:

• ابطال دستی: می‌توانید با ایجاد یک تابع جداگانه که تابع ذخیره‌شده را بازنشانی می‌کند، حافظه پنهان را به صورت دستی پاک کنید. این ممکن است شامل استفاده از یک متغیر سراسری یا یک راه‌حل مدیریت حالت پیچیده‌تر باشد.
• انقضای مبتنی بر زمان: می‌توانید یک زمان حیات (TTL) برای داده‌های ذخیره‌شده تنظیم کنید. پس از انقضای TTL، حافظه پنهان باطل می‌شود و فراخوانی بعدی تابع، تابع اصلی را دوباره اجرا می‌کند.
• ابطال مبتنی بر رویداد: می‌توانید حافظه پنهان را زمانی باطل کنید که یک رویداد خاص رخ می‌دهد، مانند به‌روزرسانی پایگاه داده یا عملکرد کاربر. این رویکرد به مکانیزمی برای تشخیص و پاسخ به این رویدادها نیاز دارد.

در اینجا یک نمونه از ابطال دستی آمده است:

import { experimental_cache } from 'react';

let cacheKey = 0; // Global cache key

async function fetchUserProfile(userId, key) {
    console.log("Fetching user profile (Key: " + key + ")"); // Debug log
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 200));
    return { id: userId, name: `Profile ${userId}`, cacheKey: key };
}

let cachedFetchUserProfile = experimental_cache(fetchUserProfile);

function invalidateCache() {
    cacheKey++; // Increment the global cache key
    //Recreate cached function, which effectively resets the cache.
    cachedFetchUserProfile = experimental_cache(fetchUserProfile);
}


async function UserProfile({ userId }) {
    const profile = await cachedFetchUserProfile(userId, cacheKey);

    return (
        <div>
            <h2>User Profile</h2>
            <p>ID: {profile.id}</p>
            <p>Name: {profile.name}</p>
            <p>Cache Key: {profile.cacheKey}</p>
            <button onClick={invalidateCache}>Update Profile</button>
        </div>
    );
}

در این مثال، کلیک کردن روی دکمه "Update Profile" تابع invalidateCache را فراخوانی می‌کند، که cacheKey سراسری را افزایش می‌دهد و تابع ذخیره‌شده را بازآفرینی می‌کند. این باعث می‌شود که فراخوانی بعدی cachedFetchUserProfile تابع fetchUserProfile اصلی را دوباره اجرا کند.

مهم: استراتژی ابطالی را انتخاب کنید که به بهترین وجه با نیازهای برنامه شما مطابقت داشته باشد و تاثیر بالقوه آن را بر عملکرد و ثبات داده‌ها با دقت در نظر بگیرید.

ملاحظات و بهترین روش‌ها

هنگام استفاده از experimental_cache، مهم است که ملاحظات و بهترین روش‌های زیر را در نظر داشته باشید:

• انتخاب کلید حافظه پنهان: آرگومان‌هایی را که کلید حافظه پنهان را تعیین می‌کنند، با دقت انتخاب کنید. کلید حافظه پنهان باید داده‌های در حال ذخیره‌سازی را به طور منحصر به فرد شناسایی کند. اگر یک آرگومان به اندازه کافی کافی نیست، از ترکیبی از آرگومان‌ها استفاده کنید.
• اندازه حافظه پنهان: API experimental_cache مکانیزم داخلی برای محدود کردن اندازه حافظه پنهان ارائه نمی‌دهد. اگر مقدار زیادی داده را ذخیره می‌کنید، ممکن است لازم باشد استراتژی حذف حافظه پنهان خود را پیاده‌سازی کنید تا از مشکلات حافظه جلوگیری کنید.
• سریال‌سازی داده‌ها: اطمینان حاصل کنید که داده‌های در حال ذخیره‌سازی قابل سریال‌سازی هستند. API experimental_cache ممکن است نیاز به سریال‌سازی داده‌ها برای ذخیره‌سازی داشته باشد.
• مدیریت خطا: مدیریت خطای مناسب را پیاده‌سازی کنید تا به آرامی موقعیت‌هایی را که واکشی داده‌ها ناموفق است یا حافظه پنهان در دسترس نیست، مدیریت کنید.
• تست: پیاده‌سازی ذخیره‌سازی خود را به طور کامل آزمایش کنید تا اطمینان حاصل کنید که به درستی کار می‌کند و حافظه پنهان به درستی باطل می‌شود.
• نظارت بر عملکرد: عملکرد برنامه خود را نظارت کنید تا تاثیر ذخیره‌سازی را ارزیابی کرده و هرگونه گلوگاه احتمالی را شناسایی کنید.
• مدیریت حالت سراسری: اگر با داده‌های کاربر خاص در اجزای سرور سروکار دارید (به عنوان مثال، تنظیمات برگزیده کاربر، محتویات سبد خرید)، در نظر بگیرید که ذخیره‌سازی ممکن است چگونه بر مشاهده داده‌های یکدیگر توسط کاربران مختلف تأثیر بگذارد. اقدامات حفاظتی مناسب را برای جلوگیری از نشت داده‌ها پیاده‌سازی کنید، احتمالاً با گنجاندن شناسه کاربر در کلیدهای حافظه پنهان یا استفاده از یک راه‌حل مدیریت حالت سراسری که برای رندر سمت سرور طراحی شده است.
• تغییر داده‌ها: هنگام ذخیره‌سازی داده‌هایی که می‌توانند تغییر کنند، نهایت دقت را به خرج دهید. اطمینان حاصل کنید که حافظه پنهان را هر زمان که داده‌های اساسی تغییر می‌کند، باطل می‌کنید تا از ارائه اطلاعات قدیمی یا نادرست جلوگیری شود. این امر به ویژه برای داده‌هایی که توسط کاربران یا فرآیندهای مختلف قابل اصلاح هستند، بسیار مهم است.
• اقدامات سرور و ذخیره‌سازی: اقدامات سرور، که به شما امکان می‌دهد کد سمت سرور را مستقیماً از اجزای خود اجرا کنید، همچنین می‌توانند از ذخیره‌سازی بهره‌مند شوند. اگر یک اقدام سرور یک عملیات محاسباتی پرهزینه را انجام می‌دهد یا داده‌ها را واکشی می‌کند، ذخیره‌سازی نتیجه می‌تواند عملکرد را به طور قابل توجهی بهبود بخشد. با این حال، به استراتژی ابطال توجه داشته باشید، به خصوص اگر اقدام سرور داده‌ها را تغییر می‌دهد.

جایگزین‌های experimental_cache

در حالی که experimental_cache یک راه مناسب برای پیاده‌سازی ذخیره‌سازی نتایج توابع ارائه می‌دهد، رویکردهای جایگزینی نیز وجود دارد که می‌توانید در نظر بگیرید:

• کتابخانه‌های Memoization: کتابخانه‌هایی مانند memoize-one و lodash.memoize قابلیت‌های memoization پیشرفته‌تری را ارائه می‌دهند، از جمله پشتیبانی از کلیدهای حافظه پنهان سفارشی، سیاست‌های حذف حافظه پنهان و توابع ناهمزمان.
• راه‌حل‌های ذخیره‌سازی سفارشی: می‌توانید راه‌حل ذخیره‌سازی خود را با استفاده از یک ساختار داده مانند Map یا یک کتابخانه ذخیره‌سازی اختصاصی مانند node-cache (برای ذخیره‌سازی سمت سرور) پیاده‌سازی کنید. این رویکرد کنترل بیشتری بر فرآیند ذخیره‌سازی به شما می‌دهد، اما به تلاش بیشتری برای پیاده‌سازی نیاز دارد.
• ذخیره‌سازی HTTP: برای داده‌های واکشی شده از APIها، از مکانیزم‌های ذخیره‌سازی HTTP مانند هدرهای Cache-Control استفاده کنید تا به مرورگرها و CDNها دستور دهید که پاسخ‌ها را ذخیره کنند. این می‌تواند به طور قابل توجهی ترافیک شبکه را کاهش دهد و عملکرد را بهبود بخشد، به خصوص برای داده‌های استاتیک یا کم‌تکرار.

نمونه‌ها و موارد استفاده در دنیای واقعی

در اینجا چند نمونه و موارد استفاده در دنیای واقعی وجود دارد که در آنها experimental_cache (یا تکنیک‌های ذخیره‌سازی مشابه) می‌تواند بسیار مفید باشد:

• فهرست محصولات تجارت الکترونیک: ذخیره‌سازی جزئیات محصول (نام‌ها، توضیحات، قیمت‌ها، تصاویر) می‌تواند عملکرد وب‌سایت‌های تجارت الکترونیک را به طور قابل توجهی بهبود بخشد، به خصوص هنگام برخورد با کاتالوگ‌های بزرگ.
• پست‌های وبلاگ و مقالات: ذخیره‌سازی پست‌های وبلاگ و مقالات می‌تواند بار روی پایگاه داده را کاهش داده و تجربه مرور را برای خوانندگان بهبود بخشد.
• فیدها و جدول زمانی رسانه‌های اجتماعی: ذخیره‌سازی فیدها و جدول زمانی کاربر می‌تواند از فراخوانی‌های API تکراری جلوگیری کرده و پاسخگویی برنامه‌های رسانه‌های اجتماعی را بهبود بخشد.
• داده‌های مالی: ذخیره‌سازی قیمت سهام در زمان واقعی یا نرخ ارز می‌تواند بار روی ارائه دهندگان داده‌های مالی را کاهش داده و عملکرد برنامه‌های مالی را بهبود بخشد.
• برنامه‌های نقشه‌برداری: ذخیره‌سازی کاشی‌های نقشه یا نتایج geocoding می‌تواند عملکرد برنامه‌های نقشه‌برداری را بهبود بخشد و هزینه استفاده از خدمات نقشه‌برداری را کاهش دهد.
• بین‌المللی‌سازی (i18n): ذخیره‌سازی رشته‌های ترجمه‌شده برای مناطق مختلف می‌تواند از جستجوهای تکراری جلوگیری کرده و عملکرد برنامه‌های چند زبانه را بهبود بخشد.
• توصیه‌های شخصی‌سازی شده: ذخیره‌سازی توصیه‌های محصول یا محتوای شخصی‌سازی شده می‌تواند هزینه محاسباتی تولید توصیه‌ها را کاهش دهد و تجربه کاربری را بهبود بخشد. به عنوان مثال، یک سرویس پخش می‌تواند توصیه‌های فیلم را بر اساس سابقه مشاهده کاربر ذخیره کند.

نتیجه‌گیری

API experimental_cache React یک راه قدرتمند برای پیاده‌سازی ذخیره‌سازی نتایج توابع و بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های React شما ارائه می‌دهد. با درک استفاده اساسی از آن، ادغام آن با React Server Components و قلاب use و بررسی دقیق استراتژی‌های ابطال حافظه پنهان، می‌توانید پاسخگویی و کارایی برنامه‌های خود را به طور قابل توجهی بهبود بخشید. به یاد داشته باشید که این یک API آزمایشی است، بنابراین با آخرین مستندات React به‌روز باشید و برای تغییرات احتمالی آماده باشید. با پیروی از ملاحظات و بهترین روش‌های ذکر شده در این مقاله، می‌توانید به طور موثر از experimental_cache برای ساخت برنامه‌های React با عملکرد بالا که تجربه کاربری عالی را ارائه می‌دهند، استفاده کنید.

همانطور که experimental_cache را بررسی می‌کنید، نیازهای خاص برنامه خود را در نظر بگیرید و استراتژی ذخیره‌سازی را که به بهترین وجه با الزامات شما مطابقت دارد، انتخاب کنید. از آزمایش و بررسی راه‌حل‌های ذخیره‌سازی جایگزین برای یافتن رویکرد بهینه برای پروژه خود نترسید. با برنامه‌ریزی و پیاده‌سازی دقیق، می‌توانید پتانسیل کامل ذخیره‌سازی نتایج توابع را باز کنید و برنامه‌های React بسازید که هم با عملکرد بالا و هم مقیاس‌پذیر هستند.