React experimental_TracingMarker Manager: Syväsukellus suorituskyvyn jäljitykseen

Reactin jatkuva kehitys tuo mukanaan jännittäviä ominaisuuksia, joiden tavoitteena on parantaa suorituskykyä ja kehittäjäkokemusta. Yksi tällainen kokeellinen ominaisuus on experimental_TracingMarker Manager, tehokas työkalu, joka on suunniteltu edistyneeseen suorituskyvyn jäljitykseen. Tämä blogikirjoitus sukeltaa syvälle tämän ominaisuuden yksityiskohtiin ja selittää sen tarkoituksen, toiminnallisuuden ja miten sitä voidaan käyttää tunnistamaan ja ratkaisemaan suorituskyvyn pullonkauloja React-sovelluksissasi.

Mitä on suorituskyvyn jäljitys?

Suorituskyvyn jäljitys on tekniikka, jota käytetään sovelluksen suorituksen valvontaan ja analysointiin suorituskyvyn pullonkaulojen tunnistamiseksi. Siihen kuuluu tapahtumien ja niihin liittyvien aikaleimojen tallentaminen, mikä tarjoaa yksityiskohtaisen aikajanan siitä, mitä koodin suorituksen aikana tapahtuu. Näitä tietoja voidaan sitten analysoida, jotta voidaan ymmärtää, mihin aikaa kuluu, ja paikantaa optimointikohteita.

React-sovellusten kontekstissa suorituskyvyn jäljitys auttaa ymmärtämään aikaa, joka kuluu komponenttien renderöintiin, DOM:n päivittämiseen ja tapahtumakäsittelijöiden suorittamiseen. Tunnistamalla nämä pullonkaulat kehittäjät voivat tehdä tietoon perustuvia päätöksiä koodinsa optimoimiseksi, mikä parantaa yleistä reagointikykyä ja käyttökokemusta.

Esittelyssä experimental_TracingMarker Manager

Reactin kokeellisiin ominaisuuksiin kuuluva experimental_TracingMarker Manager tarjoaa tarkemman ja hallitumman lähestymistavan suorituskyvyn jäljitykseen verrattuna tavallisiin profilointityökaluihin. Sen avulla kehittäjät voivat määrittää mukautettuja merkkejä, jotka edustavat tiettyjä koodin osia, joita he haluavat seurata. Näitä merkkejä voidaan käyttää kyseisten osien suorittamiseen kuluvan ajan mittaamiseen, mikä tarjoaa yksityiskohtaista tietoa niiden suorituskyvystä.

Tämä ominaisuus on erityisen hyödyllinen:

• Hitaiden komponenttien tunnistaminen: paikanna, mitkä komponentit vievät eniten aikaa renderöintiin.
• Monimutkaisten vuorovaikutusten analysointi: ymmärrä käyttäjän vuorovaikutusten ja tilapäivitysten suorituskykyvaikutukset.
• Optimointien vaikutuksen mittaaminen: kvantifioi optimointien soveltamisen jälkeen saadut suorituskyvyn parannukset.

Miten experimental_TracingMarker Manager toimii

experimental_TracingMarker Manager tarjoaa joukon API:ja jäljitysmerkkien luomiseen ja hallintaan. Tässä on erittely tärkeimmistä komponenteista ja niiden toiminnoista:

• TracingMarker(id: string, display: string): TracingMarkerInstance: Luo uuden jäljitysmerkki-instanssin. id on merkin yksilöllinen tunniste ja display on ihmiselle luettava nimi, joka näkyy profilointityökaluissa.
• TracingMarkerInstance.begin(): void: Aloittaa nykyisen merkki-instanssin jäljityksen. Tämä tallentaa aikaleiman, kun merkitty koodiosio alkaa suorittaa.
• TracingMarkerInstance.end(): void: Lopettaa nykyisen merkki-instanssin jäljityksen. Tämä tallentaa aikaleiman, kun merkitty koodiosio lopettaa suorittamisen. Aikaväli begin()- ja end()-välillä edustaa merkityn osion suoritusaikaa.

Käytännön esimerkki: Komponentin renderöintiajan jäljittäminen

Havainnollistetaan, miten experimental_TracingMarker Manageria käytetään React-komponentin renderöintiajan jäljittämiseen.

```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; ```

Tässä esimerkissä:

1. Tuomme unstable_TracingMarker-luokan react-paketista.
2. Luomme TracingMarker-instanssin käyttämällä useRef-luokkaa varmistaaksemme, että se säilyy renderöintien välillä.
3. Käytämme useEffect-hookia aloittaaksemme jäljityksen, kun komponentti liitetään ja aina kun propsit muuttuvat (käynnistäen uudelleenrenderöinnin). useEffect-luokan puhdistusfunktio varmistaa, että jäljitys päättyy, kun komponentti irrotetaan tai ennen seuraavaa uudelleenrenderöintiä.
4. begin()-metodia kutsutaan komponentin renderöintielinkaaren alussa ja end()-metodia kutsutaan lopussa.

Kääreämällä komponentin renderöintilogiikan begin()- ja end()-luokkien avulla voimme mitata komponentin renderöintiin kuluvan tarkan ajan.

Integrointi React Profileriin ja DevToolsiin

experimental_TracingMarker-luokan kauneus on sen saumaton integrointi React Profileriin ja DevToolsiin. Kun olet instrumentoinut koodisi jäljitysmerkeillä, profilointityökalut näyttävät kyseisiin merkkeihin liittyvät ajoitustiedot.

Voit tarkastella jäljitystietoja seuraavasti:

1. Avaa React DevTools.
2. Siirry Profiler-välilehdelle.
3. Aloita profilointiistunto.
4. Ole vuorovaikutuksessa sovelluksesi kanssa käynnistääksesi koodiosiot, jotka olet instrumentoinut.
5. Pysäytä profilointiistunto.

Profiler näyttää sitten liekkikaavion tai luokitellun kaavion, joka näyttää kussakin komponentissa käytetyn ajan. Määrittämäsi jäljitysmerkit näkyvät tietyinä segmentteinä komponentin aikajanalla, jolloin voit porautua tiettyjen koodilohkojen suorituskykyyn.

Edistyneet käyttötapaukset

Komponenttien renderöintiaikojen jäljittämisen lisäksi experimental_TracingMarker-luokkaa voidaan käyttää useissa edistyneissä käyttötapauksissa:

1. Asynkronisten toimintojen jäljittäminen

Voit jäljittää asynkronisten toimintojen, kuten API-kutsujen tai tietojenkäsittelyn, keston tunnistaaksesi mahdolliset pullonkaulat tietojen nouto- ja käsittelylogiikassasi.

```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; ```

Tässä esimerkissä jäljitämme API:sta tietojen noutamiseen kuluvan ajan, jolloin voimme tunnistaa, onko API-kutsu suorituskyvyn pullonkaula.

2. Tapahtumakäsittelijöiden jäljittäminen

Voit jäljittää tapahtumakäsittelijöiden suoritusajan ymmärtääksesi käyttäjän vuorovaikutusten suorituskykyvaikutukset. Tämä on erityisen hyödyllistä monimutkaisille tapahtumakäsittelijöille, jotka sisältävät merkittävää laskentaa tai DOM-manipulointia.

```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; ```

Tämä esimerkki jäljittää painikkeen napsautuskäsittelijän suoritusajan, jolloin voimme tunnistaa, aiheuttaako käsittelijän logiikka suorituskykyongelmia.

3. Redux-toimintojen/Thunkien jäljittäminen

Jos käytät Reduxia, voit jäljittää Redux-toimintojen tai thunkien suoritusajan ymmärtääksesi tilapäivitysten suorituskykyvaikutukset. Tämä on erityisen hyödyllistä suurille ja monimutkaisille Redux-sovelluksille.

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

Tämä esimerkki jäljittää Redux-thunkin suoritusajan, jolloin voimme tunnistaa, aiheuttaako thunkin logiikka tai tuloksena oleva tilapäivitys suorituskykyongelmia.

Parhaat käytännöt experimental_TracingMarkerin käytölle

Jotta voit käyttää experimental_TracingMarker-luokkaa tehokkaasti, ota huomioon nämä parhaat käytännöt:

• Käytä kuvaavia merkkien tunnuksia: Valitse tunnuksia, jotka osoittavat selvästi jäljitettävän koodiosion. Tämä helpottaa merkkien tunnistamista profilointityökaluissa.
• Vältä liiallista jäljitystä: Jokaisen koodirivin jäljittäminen voi johtaa ylivoimaisiin tietoihin ja vaikeuttaa todellisten pullonkaulojen paikantamista. Keskity jäljittämään tiettyjä kiinnostuksen kohteita.
• Käytä ehdollista jäljitystä: Voit ottaa jäljityksen käyttöön tai poistaa sen käytöstä ympäristömuuttujien tai ominaisuuksien perusteella. Tämän avulla voit jäljittää suorituskykyä kehitys- tai vaiheistusympäristöissä vaikuttamatta tuotannon suorituskykyyn.
• Yhdistä muihin profilointityökaluihin: experimental_TracingMarker täydentää muita profilointityökaluja, kuten React Profileria ja Chrome DevToolseja. Käytä niitä yhdessä kattavan suorituskykyanalyysin tekemiseen.
• Muista, että se on kokeellinen: Kuten nimestä voi päätellä, tämä ominaisuus on kokeellinen. API voi muuttua tulevissa versioissa, joten varaudu mukauttamaan koodiasi sen mukaisesti.

Tosielämän esimerkkejä ja tapaustutkimuksia

Vaikka experimental_TracingMarker on suhteellisen uusi, suorituskyvyn jäljityksen periaatteita on sovellettu onnistuneesti lukuisissa tosielämän tilanteissa.

Esimerkki 1: Suuren verkkokauppasovelluksen optimointi

Suuri verkkokauppayritys huomasi hitaita renderöintiaikoja tuotetietosivuillaan. Suorituskyvyn jäljityksen avulla he tunnistivat, että tietty komponentti, joka oli vastuussa tuotesuositusten näyttämisestä, vei huomattavan paljon aikaa renderöintiin. Jatkotutkimukset paljastivat, että komponentti suoritti monimutkaisia laskutoimituksia asiakaspuolella. Siirtämällä nämä laskutoimitukset palvelinpuolelle ja välimuistittamalla tulokset he paransivat merkittävästi tuotetietosivujen renderöintisuorituskykyä.

Esimerkki 2: Käyttäjän vuorovaikutuksen reagointikyvyn parantaminen

Sosiaalisen median alustalla ilmeni viivästyksiä vastattaessa käyttäjän vuorovaikutuksiin, kuten viestin tykkäämiseen tai kommentin lisäämiseen. Jäljittämällä näihin vuorovaikutuksiin liittyviä tapahtumakäsittelijöitä he huomasivat, että tietty tapahtumakäsittelijä käynnisti suuren määrän tarpeettomia uudelleenrenderöintejä. Optimisoimalla tapahtumakäsittelijän logiikkaa ja estämällä tarpeettomat uudelleenrenderöinnit he paransivat merkittävästi käyttäjän vuorovaikutusten reagointikykyä.

Esimerkki 3: Tietokantakyselyjen pullonkaulojen tunnistaminen

Rahoitussovellus huomasi hitaita tietojen latausaikoja raportointinäkymissään. Jäljittämällä tietojen noutofunktioidensa suoritusajan he tunnistivat, että tietty tietokantakysely vei kauan aikaa suorittaa. He optimoivat tietokantakyselyä lisäämällä indeksejä ja kirjoittamalla kyselylogiikan uudelleen, mikä johti tietojen latausaikojen merkittävään paranemiseen.

Johtopäätös

experimental_TracingMarker Manager on arvokas työkalu React-kehittäjille, jotka haluavat saada syvempää tietoa sovelluksensa suorituskyvystä. Antamalla kehittäjien määrittää mukautettuja jäljitysmerkkejä ja integroitua olemassa oleviin profilointityökaluihin se tarjoaa tehokkaan mekanismin suorituskyvyn pullonkaulojen tunnistamiseen ja ratkaisemiseen. Vaikka se on vielä kokeellinen, se edustaa merkittävää edistystä Reactin suorituskykytyökaluissa ja tarjoaa välähdyksen React-sovellusten suorituskyvyn optimoinnin tulevaisuuteen.

Kun kokeilet experimental_TracingMarker-luokkaa, muista keskittyä jäljittämään tiettyjä kiinnostuksen kohteita, käyttää kuvaavia merkkien tunnuksia ja yhdistää se muihin profilointityökaluihin kattavan suorituskykyanalyysin tekemiseksi. Hyödyntämällä suorituskyvyn jäljitystekniikoita voit rakentaa nopeampia, reagoivampia ja nautinnollisempia React-sovelluksia käyttäjillesi.

Vastuuvapauslauseke: Koska tämä ominaisuus on kokeellinen, odota mahdollisia API-muutoksia tulevissa React-versioissa. Katso aina virallisesta React-dokumentaatiosta uusimmat tiedot.