צלילה עמוקה ל-React experimental_TracingMarker: מדריך מקיף ליישום מעקב (Tracing)

ריאקט מציעה כלים וממשקי API שונים כדי לעזור למפתחים לבנות יישומים ביצועיסטיים וקלים לתחזוקה. אחד הכלים הללו, שנמצא כרגע בשלב ניסיוני, הוא experimental_TracingMarker. פוסט בלוג זה מספק מדריך מקיף להבנה, יישום ומינוף של experimental_TracingMarker למעקב וניפוי שגיאות ביישומי הריאקט שלכם.

מהו React experimental_TracingMarker?

experimental_TracingMarker הוא קומפוננטת ריאקט שנועדה לעזור לכם לעקוב אחר זרימת הביצוע והביצועים של היישום שלכם. הוא מאפשר לכם לסמן חלקים ספציפיים בקוד שלכם, מה שמקל על זיהוי צווארי בקבוק והבנה כיצד חלקים שונים ביישום שלכם מתקשרים זה עם זה. מידע זה מוצג לאחר מכן בצורה ויזואלית ב-Profiler של כלי המפתחים של ריאקט (React DevTools), ומציע תמונה ברורה יותר של מה שקורה "מתחת למכסה המנוע".

חשבו על זה כמו הוספת "פירורי לחם" לנתיב הביצוע של הקוד שלכם. אתם מציבים את פירורי הלחם האלה (קומפוננטות experimental_TracingMarker) בנקודות אסטרטגיות, וה-React Profiler מאפשר לכם לעקוב אחר השביל, וחושף את רצף האירועים ואת הזמן שהושקע בכל קטע מסומן.

הערה חשובה: כפי שהשם מרמז, experimental_TracingMarker הוא כרגע פיצ'ר ניסיוני. זה אומר שה-API וההתנהגות שלו עשויים להשתנות בגרסאות עתידיות של ריאקט. השתמשו בו בזהירות והיו מוכנים להתאים את הקוד שלכם במידת הצורך.

למה להשתמש בסמני מעקב (Tracing Markers)?

סמני מעקב מספקים מספר יתרונות בעת ניפוי שגיאות ואופטימיזציה של יישומי ריאקט:

• ניתוח ביצועים משופר: איתור מדויק של צווארי בקבוק בביצועים על ידי זיהוי חלקים בקוד שרצים לאט.
• דיבוג משופר: הבנת זרימת הביצוע של היישום, מה שמקל על איתור באגים.
• שיתוף פעולה טוב יותר: שיתוף נתוני מעקב עם מפתחים אחרים כדי להקל על שיתוף פעולה ושיתוף ידע.
• ייצוג ויזואלי: הצגה חזותית של נתוני מעקב ב-React Profiler להבנה אינטואיטיבית יותר של התנהגות היישום.
• אופטימיזציה ממוקדת: מיקוד מאמצי האופטימיזציה באזורים בקוד שיש להם את ההשפעה הגדולה ביותר על הביצועים.

כיצד ליישם את experimental_TracingMarker

היישום של experimental_TracingMarker הוא פשוט יחסית. הנה מדריך שלב אחר שלב:

1. התקנה

ראשית, ודאו שאתם משתמשים בגרסת ריאקט התומכת בפיצ'רים ניסיוניים. התקינו את הגרסה האחרונה של React ו-React DOM:

            npm install react react-dom

            

              
                Copy
              
            
          

2. ייבוא experimental_TracingMarker

ייבאו את הקומפוננטה experimental_TracingMarker מ-react:

            import { unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react';

            

              
                Copy
              
            
          

שימו לב לקידומת unstable_. היא מציינת שה-API הוא ניסיוני ונתון לשינויים. כמו כן, השתמשנו בכינוי `TracingMarker` לשם הקיצור.

3. עטיפת קוד עם TracingMarker

עטפו את חלקי הקוד שברצונכם לעקוב אחריהם באמצעות הקומפוננטה TracingMarker. עליכם לספק prop ייחודי של id כדי לזהות כל סמן ב-profiler, ובאופן אופציונלי, label לקריאות טובה יותר.

דוגמה:

            import React, { useState, useEffect, unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react';

function MyComponent() {
  const [data, setData] = useState(null);

  useEffect(() => {
    async function fetchData() {
        
        const response = await fetch('https://api.example.com/data');
        const json = await response.json();
        setData(json);
      
    }

    fetchData();
  }, []);

  return (
    

      
        {data ? 
Data: {JSON.stringify(data)}
 : 
Loading...
}
      
    
  );
}

export default MyComponent;

            

              
                Copy
              
            
          

בדוגמה זו, עטפנו את הפונקציה fetchData ואת לוגיקת הרינדור של הקומפוננטה בקומפוננטות TracingMarker. ה-prop id מספק מזהה ייחודי לכל סמן, וה-prop label מספק תיאור קריא לבני אדם.

4. שימוש ב-React Profiler

כדי לצפות בנתוני המעקב, עליכם להשתמש ב-React Profiler. ה-profiler זמין בכלי המפתחים של ריאקט (React DevTools). כך משתמשים בו:

1. התקינו את React DevTools: אם עדיין לא עשיתם זאת, התקינו את תוסף הדפדפן של React DevTools.
2. הפעילו פרופיילינג: בכלי המפתחים של ריאקט, נווטו ללשונית ה-Profiler.
3. הקליטו פרופיל: לחצו על כפתור "Record" כדי להתחיל לבצע פרופיילינג ליישום שלכם.
4. בצעו אינטראקציה עם היישום: בצעו את הפעולות שברצונכם לנתח.
5. עצרו את הפרופיילינג: לחצו על כפתור "Stop" כדי לעצור את הפרופיילינג.
6. נתחו את התוצאות: ה-profiler יציג ציר זמן של ביצוע היישום שלכם, כולל סמני המעקב שהוספתם.

ה-React Profiler יראה לכם את משך הזמן של כל קטע מסומן, ויאפשר לכם לזהות צווארי בקבוק בביצועים במהירות.

שיטות עבודה מומלצות לשימוש בסמני מעקב

כדי להפיק את המרב מסמני מעקב, שקלו את השיטות המומלצות הבאות:

• בחרו מזהים (IDs) ותוויות (Labels) משמעותיים: השתמשו במזהים ותוויות תיאוריים המזהים בבירור את מטרתו של כל סמן. זה יקל על הבנת נתוני המעקב ב-React Profiler.
• התמקדו בקטעים קריטיים: אל תעטפו כל שורת קוד בסמני מעקב. התמקדו בקטעים שסביר להניח שהם צווארי בקבוק בביצועים או אזורים שברצונכם להבין טוב יותר.
• השתמשו במוסכמת שמות עקבית: קבעו מוסכמת שמות עקבית עבור סמני המעקב שלכם כדי לשפר את הקריאות והתחזוקתיות. לדוגמה, תוכלו להוסיף קידומת "network-" לכל סמני המעקב של בקשות רשת או "render-" לכל הסמנים הקשורים לרינדור.
• הסירו סמנים בסביבת פרודקשן: סמני מעקב יכולים להוסיף תקורה (overhead) ליישום שלכם. הסירו אותם או השביתו אותם באופן מותנה בבילדים של פרודקשן כדי להימנע מפגיעה בביצועים. ניתן להשתמש במשתני סביבה למטרה זו.
• שלבו עם טכניקות פרופיילינג אחרות: סמני מעקב הם כלי רב עוצמה, אך הם אינם פתרון קסם. שלבו אותם עם טכניקות פרופיילינג אחרות, כגון כלים לניטור ביצועים, כדי לקבל הבנה מקיפה יותר של ביצועי היישום שלכם.

מקרי שימוש מתקדמים

בעוד שהיישום הבסיסי של experimental_TracingMarker הוא פשוט, ישנם מספר מקרי שימוש מתקדמים שיש לשקול:

1. סמני מעקב דינמיים

ניתן להוסיף או להסיר סמני מעקב באופן דינמי על סמך תנאים מסוימים. זה יכול להיות שימושי למעקב אחר אינטראקציות משתמש ספציפיות או לניפוי שגיאות בבעיות המתרחשות לסירוגין.

דוגמה:

            import React, { useState, unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react';

function MyComponent({ shouldTrace }) {
  const [count, setCount] = useState(0);

  const handleClick = () => {
    setCount(count + 1);
  };

  return (
    

      {shouldTrace ? (
        
          Click me ({count})
        
      ) : (
        Click me ({count})
      )}
    
  );
}

export default MyComponent;

            

              
                Copy
              
            
          

בדוגמה זו, סמן המעקב נוסף לכפתור רק אם ה-prop shouldTrace הוא true.

2. אירועי מעקב מותאמים אישית

בעוד ש-experimental_TracingMarker מתמקד בעיקר בתזמון, ניתן להרחיב את הפונקציונליות שלו על ידי רישום (logging) של אירועים מותאמים אישית בתוך הקטעים המסומנים. זה דורש שילוב עם ספריית מעקב ייעודית או מערכת טלמטריה (למשל, OpenTelemetry).

3. שילוב עם מעקב בצד השרת

עבור יישומי full-stack, ניתן לשלב מעקב בצד הלקוח עם מעקב בצד השרת כדי לקבל תמונה מלאה של מחזור החיים של הבקשה. זה כרוך בהעברת קונטקסט המעקב מהלקוח לשרת ובתיאום נתוני המעקב.

תרחישים לדוגמה מרחבי העולם

בואו נבחן כיצד ניתן להשתמש ב-experimental_TracingMarker בהקשרים גלובליים שונים:

• מסחר אלקטרוני בדרום-מזרח אסיה: חברת מסחר אלקטרוני מסינגפור מבחינה בזמני טעינה איטיים של דפי מוצר, במיוחד בשעות שיא (המושפעות מחגים לאומיים שונים ברחבי האזור, המובילים לעליות בתעבורה). הם משתמשים ב-experimental_TracingMarker כדי לעקוב אחר רינדור רכיבי המוצר ומזהים שטעינת תמונות לא יעילה היא צוואר הבקבוק. לאחר מכן הם מבצעים אופטימיזציה לגודלי התמונות ומיישמים טעינה עצלה (lazy loading) כדי לשפר את הביצועים, תוך התאמה למהירויות האינטרנט שלעיתים קרובות איטיות יותר בחלק ממדינות דרום-מזרח אסיה.
• פינטק באירופה: סטארט-אפ פינטק מלונדון החווה בעיות ביצועים עם עדכוני נתונים בזמן אמת בפלטפורמת המסחר שלו משתמש ב-experimental_TracingMarker כדי לעקוב אחר תהליך סנכרון הנתונים. הם מגלים שרינדורים מחדש מיותרים (re-renders) מופעלים עקב עדכוני state תכופים. הם מיישמים טכניקות memoization ומבצעים אופטימיזציה למנויי הנתונים כדי להפחית רינדורים מחדש ולשפר את התגובתיות של הפלטפורמה. זה עונה על הצורך ביישומים בעלי ביצועים גבוהים במיוחד בשוק פיננסי תחרותי.
• אד-טק (EdTech) בדרום אמריקה: חברת אד-טק ברזילאית המפתחת פלטפורמת למידה מקוונת חווה בעיות ביצועים במכשירים ישנים יותר הנפוצים בקרב סטודנטים באזור. הם משתמשים ב-experimental_TracingMarker כדי לעקוב אחר רינדור של מודולי למידה אינטראקטיביים מורכבים. הם מזהים שחישובי JavaScript כבדים גורמים להאטה. הם מבצעים אופטימיזציה לקוד ה-JavaScript ומיישמים רינדור בצד השרת (SSR) לטעינת הדף הראשונית כדי לשפר את הביצועים במכשירים בעלי עוצמה נמוכה.
• שירותי בריאות בצפון אמריקה: ספק שירותי בריאות קנדי המשתמש בפורטל מטופלים מבוסס ריאקט חווה בעיות ביצועים לסירוגין. הם משתמשים ב-experimental_TracingMarker כדי לעקוב אחר אינטראקציות משתמשים ומזהים שנקודת קצה (API endpoint) ספציפית איטית מדי פעם. הם מיישמים שימוש במטמון (caching) ומבצעים אופטימיזציה לנקודת הקצה כדי לשפר את התגובתיות של הפורטל ולהבטיח גישה בזמן למידע על המטופלים. זה מתמקד בביצועים אמינים עבור יישומי בריאות קריטיים.

חלופות ל-experimental_TracingMarker

למרות ש-experimental_TracingMarker הוא כלי שימושי, קיימות חלופות אחרות למעקב ופרופיילינג של יישומי ריאקט:

• React Profiler (מובנה): ה-Profiler המובנה של ריאקט מספק תובנות ביצועים בסיסיות ללא צורך בשינויי קוד. עם זאת, הוא אינו מציע את אותה רמת פירוט (granularity) כמו סמני מעקב.
• כלים לניטור ביצועים: כלים כמו New Relic, Sentry ו-Datadog מספקים יכולות ניטור ביצועים ומעקב שגיאות מקיפות. לעיתים קרובות משתמשים בהם לניטור בסביבת פרודקשן והם מציעים תכונות מעבר למעקב פשוט.
• OpenTelemetry: OpenTelemetry היא מסגרת (framework) קוד פתוח לצפייה (observability) המספקת דרך סטנדרטית לאסוף ולייצא נתוני טלמטריה, כולל עקבות (traces), מדדים (metrics) ולוגים. ניתן לשלב את OpenTelemetry עם יישום הריאקט שלכם כדי לקבל מידע מעקב מפורט יותר.
• רישום מותאם אישית (Logging): ניתן להשתמש בטכניקות רישום סטנדרטיות של JavaScript כדי לתעד אירועים ותזמונים בקוד שלכם. עם זאת, גישה זו פחות מובנית ודורשת יותר מאמץ ידני לניתוח הנתונים.

סיכום

experimental_TracingMarker הוא כלי רב עוצמה למעקב וניפוי שגיאות ביישומי ריאקט. על ידי הצבת סמני מעקב אסטרטגיים בקוד שלכם, תוכלו להשיג תובנות יקרות ערך לגבי זרימת הביצוע והביצועים של היישום. למרות שזה עדיין פיצ'ר ניסיוני, הוא מציע גישה מבטיחה לניתוח ואופטימיזציה של ביצועים. זכרו להשתמש בו באחריות ולהיות מוכנים לשינויים אפשריים ב-API בגרסאות עתידיות של ריאקט. על ידי שילוב של experimental_TracingMarker עם טכניקות וכלים אחרים לפרופיילינג, תוכלו לבנות יישומי ריאקט ביצועיסטיים וקלים יותר לתחזוקה, ללא קשר למיקומכם או לאתגרים הספציפיים של הקהל הגלובלי שלכם.

תובנות לפעולה:

• התחילו להתנסות עם experimental_TracingMarker בסביבת הפיתוח שלכם.
• זהו קטעים קריטיים בקוד שלכם שסביר להניח שהם צווארי בקבוק בביצועים.
• השתמשו במזהים (IDs) ותוויות (labels) משמעותיים עבור סמני המעקב שלכם.
• נתחו את נתוני המעקב ב-React Profiler.
• הסירו או השביתו סמני מעקב בבילדים של פרודקשן.
• שקלו לשלב מעקב עם מעקב בצד השרת וכלים אחרים לניטור ביצועים.