React experimental_TracingMarker Manager: צלילה עמוקה למעקב אחר ביצועים

ההתפתחות המתמדת של React מביאה תכונות מרגשות שמטרתן לשפר ביצועים וחווית מפתח. אחת מהתכונות הניסיוניות הללו היא ה-experimental_TracingMarker Manager, כלי רב עוצמה המיועד למעקב ביצועים מתקדם. פוסט בלוג זה יעמיק בניואנסים של תכונה זו, יסביר את מטרתה, פונקציונליותה, וכיצד ניתן להשתמש בה כדי לזהות ולפתור צווארי בקבוק בביצועים באפליקציות React שלכם.

מהו מעקב אחר ביצועים?

מעקב אחר ביצועים הוא טכניקה המשמשת לניטור וניתוח ביצוע של אפליקציה כדי לזהות צווארי בקבוק בביצועים. הוא כולל הקלטת אירועים והחותמות זמן המשויכות להם, המספקות ציר זמן מפורט של מה שקורה במהלך ביצוע של קטע קוד. לאחר מכן ניתן לנתח נתונים אלה כדי להבין היכן מושקע הזמן ולזהות אזורים לאופטימיזציה.

בהקשר של אפליקציות React, מעקב אחר ביצועים עוזר להבין את הזמן המושקע ב-rendering קומפוננטות, עדכון ה-DOM, וביצוע event handlers. על ידי זיהוי צווארי בקבוק אלה, מפתחים יכולים לקבל החלטות מושכלות לגבי אופטימיזציה של הקוד שלהם, שיפור הרספונסיביות הכוללת וחווית המשתמש.

היכרות עם experimental_TracingMarker Manager

ה-experimental_TracingMarker Manager, חלק מתכונות הניסוי של React, מציע גישה גרנולרית ומבוקרת יותר למעקב אחר ביצועים בהשוואה לכלי פרופיילינג סטנדרטיים. הוא מאפשר למפתחים להגדיר מרקרים מותאמים אישית המייצגים קטעי קוד ספציפיים שהם רוצים לעקוב אחריהם. ניתן להשתמש במרקרים אלה כדי למדוד את הזמן שלוקח לבצע את הקטעים הללו, ומספק תובנות מפורטות לגבי הביצועים שלהם.

תכונה זו שימושית במיוחד עבור:

• זיהוי קומפוננטות איטיות: זיהוי אילו קומפוננטות לוקחות הכי הרבה זמן ל-render.
• ניתוח אינטראקציות מורכבות: הבנת ההשפעה של ביצועי אינטראקציות משתמש ועדכוני מצב.
• מדידת השפעת אופטימיזציות: כימות שיפורי הביצועים שהושגו לאחר יישום אופטימיזציות.

כיצד experimental_TracingMarker Manager עובד

ה-experimental_TracingMarker Manager מספק סט של APIs ליצירה וניהול של מרקרים למעקב. הנה פירוט של הרכיבים העיקריים והפונקציונליות שלהם:

• TracingMarker(id: string, display: string): TracingMarkerInstance: יוצר מופע חדש של מרקר למעקב. ה-id הוא מזהה ייחודי למרקר, ו-display הוא שם קריא לאדם שיופיע בכלי הפרופיילינג.
• TracingMarkerInstance.begin(): void: מתחיל את המעקב עבור מופע המרקר הנוכחי. זה מתעד את חותמת הזמן כאשר קטע הקוד המסומן מתחיל את ביצועו.
• TracingMarkerInstance.end(): void: מסיים את המעקב עבור מופע המרקר הנוכחי. זה מתעד את חותמת הזמן כאשר קטע הקוד המסומן מסיים את ביצועו. ההפרש בזמן בין begin() ל-end() מייצג את זמן הביצוע של הקטע המסומן.

דוגמה מעשית: מעקב אחר זמן render של קומפוננטה

בואו נמחיש כיצד להשתמש ב-experimental_TracingMarker Manager כדי לעקוב אחר זמן ה-render של קומפוננטת React.

            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 (
    

      {/* Component content */}
      {props.data}
    
  );
}

export default MyComponent;

            

              
                Copy
              
            
          

בדוגמה זו:

1. ייבאנו את unstable_TracingMarker מחבילת react.
2. יצרנו מופע TracingMarker באמצעות useRef כדי להבטיח שהוא נשמר בין renders.
3. השתמשנו ב-hook useEffect כדי להתחיל את המעקב כאשר הקומפוננטה נטענת וכל פעם שה-props משתנים (triggering re-render). פונקציית הניקוי בתוך useEffect מבטיחה שהמעקב יסתיים כאשר הקומפוננטה מוסרת או לפני ה-re-render הבא.
4. המתודה begin() נקראת בתחילת מחזור החיים של ה-render של הקומפוננטה, ו-end() נקראת בסופו.

על ידי עטיפת הלוגיקה של ה-render של הקומפוננטה עם begin() ו-end(), אנו יכולים למדוד את הזמן המדויק שלוקח ל-render את הקומפוננטה.

שילוב עם React Profiler ו-DevTools

הקסם של experimental_TracingMarker הוא השילוב החלק שלו עם ה-React Profiler וה-DevTools. ברגע שכבר instrumented את הקוד שלכם עם מרקרים למעקב, כלי הפרופיילינג יציגו את מידע התזמון הקשור למרקרים אלה.

כדי לצפות בנתוני המעקב:

1. פתחו את React DevTools.
2. נווטו ללשונית Profiler.
3. התחילו סשן פרופיילינג.
4. התקשרו עם האפליקציה שלכם כדי להפעיל את קטעי הקוד ש-instrumented.
5. עצרו את סשן הפרופיילינג.

ה-Profiler יציג אז flame chart או ranked chart, המראה את הזמן המושקע בכל קומפוננטה. המרקרים למעקב שהגדרתם יהיו גלויים כקטעים ספציפיים בציר הזמן של הקומפוננטה, המאפשרים לכם לצלול לעומק הביצועים של בלוקי קוד ספציפיים.

תרחישי שימוש מתקדמים

מעבר למעקב אחר זמני render של קומפוננטות, experimental_TracingMarker יכול לשמש במגוון תרחישים מתקדמים:

1. מעקב אחר פעולות אסינכרוניות

ניתן לעקוב אחר משך הפעולות האסינכרוניות, כגון קריאות API או עיבוד נתונים, כדי לזהות צווארי בקבוק פוטנציאליים בלוגיקת שליפת וטיפול הנתונים שלכם.

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

export default DataFetcher;

            

              
                Copy
              
            
          

בדוגמה זו, אנו עוקבים אחר הזמן שלוקח לאחזר נתונים מ-API, מה שמאפשר לנו לזהות אם קריאת ה-API היא צוואר בקבוק בביצועים.

2. מעקב אחר Event Handlers

ניתן לעקוב אחר זמן הביצוע של event handlers כדי להבין את השפעת הביצועים של אינטראקציות משתמש. זה שימושי במיוחד עבור event handlers מורכבים הכוללים חישובים משמעותיים או מניפולציה של DOM.

            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;

            

              
                Copy
              
            
          

דוגמה זו עוקבת אחר זמן הביצוע של button click handler, ומאפשרת לנו לזהות אם הלוגיקה של ה-handler גורמת לבעיות ביצועים.

3. מעקב אחר Redux Actions/Thunks

אם אתם משתמשים ב-Redux, תוכלו לעקוב אחר זמן הביצוע של Redux actions או thunks כדי להבין את השפעת הביצועים של עדכוני מצב. זה מועיל במיוחד עבור אפליקציות Redux גדולות ומורכבות.

            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();
  };
};

            

              
                Copy
              
            
          

דוגמה זו עוקבת אחר זמן הביצוע של Redux thunk, ומאפשרת לנו לזהות אם הלוגיקה של ה-thunk או עדכון המצב כתוצאה מכך גורמים לבעיות ביצועים.

שיטות עבודה מומלצות לשימוש ב-experimental_TracingMarker

כדי להשתמש ב-experimental_TracingMarker ביעילות, קחו בחשבון את השיטות המומלצות הבאות:

• השתמשו ב-IDs תיאוריים למרקרים: בחרו IDs המציינים בבירור את קטע הקוד שעוקבים אחריו. זה מקל על זיהוי המרקרים בכלי הפרופיילינג.
• הימנעו ממעקב יתר: מעקב אחר כל שורה בודדת של קוד יכול להוביל לנתונים מכריעים ולהקשות על זיהוי צווארי הבקבוק האמיתיים. התמקדו במעקב אחר אזורים ספציפיים של עניין.
• השתמשו במעקב מותנה: ניתן להפעיל או לכבות מעקב בהתבסס על משתני סביבה או דגלי תכונה. זה מאפשר לכם לעקוב אחר ביצועים בסביבות פיתוח או staging מבלי להשפיע על ביצועי production.
• שלבו עם כלי פרופיילינג אחרים: experimental_TracingMarker משלים כלי פרופיילינג אחרים כמו React Profiler ו-Chrome DevTools. השתמשו בהם יחד לצורך ניתוח ביצועים מקיף.
• זכרו שזהו ניסיוני: כפי שהשם מרמז, תכונה זו היא ניסיונית. ה-API עשוי להשתנות במהדורות עתידיות, אז היו מוכנים להתאים את הקוד שלכם בהתאם.

דוגמאות מהעולם האמיתי ומחקרי מקרה

בעוד ש-experimental_TracingMarker חדש יחסית, עקרונות מעקב הביצועים יושמו בהצלחה בתרחישים רבים מהעולם האמיתי.

דוגמה 1: אופטימיזציה של אפליקציית מסחר אלקטרוני גדולה

חברת מסחר אלקטרוני גדולה הבחינה בזמני render איטיים בדפי הפירוט של המוצרים שלהם. באמצעות מעקב אחר ביצועים, הם זיהו שקומפוננטה ספציפית האחראית להצגת המלצות מוצרים לקחה כמות משמעותית של זמן ל-render. חקירה נוספת גילתה שהקומפוננטה ביצעה חישובים מורכבים בצד הלקוח. על ידי העברת חישובים אלה לצד השרת ושמירת התוצאות במטמון, הם שיפרו משמעותית את ביצועי ה-render של דפי הפירוט של המוצרים.

דוגמה 2: שיפור הרספונסיביות של אינטראקציות משתמש

פלטפורמת מדיה חברתית חוותה עיכובים בתגובה לאינטראקציות משתמש, כמו לייק לפוסט או הוספת תגובה. על ידי מעקב אחר ה-event handlers הקשורים לאינטראקציות אלה, הם גילו ש-event handler מסוים הפעיל מספר רב של re-renders מיותרים. על ידי אופטימיזציה של הלוגיקה של ה-event handler ומניעת ה-re-renders המיותרים, הם שיפרו משמעותית את הרספונסיביות של אינטראקציות משתמש.

דוגמה 3: זיהוי צווארי בקבוק בשאילתות מסד נתונים

אפליקציה פיננסית הבחינה בזמני טעינת נתונים איטיים בדשיבורדי הדיווח שלה. על ידי מעקב אחר זמן הביצוע של פונקציות שליפת הנתונים שלהם, הם זיהו ששאילתת מסד נתונים ספציפית לקחה זמן רב לביצוע. הם ביצעו אופטימיזציה לשאילתת מסד הנתונים על ידי הוספת אינדקסים וכתיבה מחדש של לוגיקת השאילתה, מה שהביא לשיפור משמעותי בזמני טעינת הנתונים.

מסקנה

ה-experimental_TracingMarker Manager הוא כלי יקר ערך עבור מפתחי React המחפשים לקבל תובנות עמוקות יותר לגבי ביצועי האפליקציה שלהם. על ידי כך שמאפשר למפתחים להגדיר מרקרים מותאמים אישית למעקב ולהשתלב עם כלי פרופיילינג קיימים, הוא מספק מנגנון רב עוצמה לזיהוי ופתרון צווארי בקבוק בביצועים. למרות שהוא עדיין ניסיוני, הוא מייצג צעד משמעותי קדימה בכלי הביצועים של React ומציע הצצה לעתיד אופטימיזציית הביצועים באפליקציות React.

בזמן שאתם מתנסים עם experimental_TracingMarker, זכרו להתמקד במעקב אחר אזורים ספציפיים של עניין, להשתמש ב-IDs תיאוריים למרקרים, ולשלב אותו עם כלי פרופיילינג אחרים לצורך ניתוח ביצועים מקיף. על ידי אימוץ טכניקות מעקב ביצועים, תוכלו לבנות אפליקציות React מהירות, רספונסיביות ומהנות יותר עבור המשתמשים שלכם.

הבהרה: מכיוון שתכונה זו היא ניסיונית, צפו לשינויים פוטנציאליים ב-API במהדורות React עתידיות. תמיד עיינו בתיעוד הרשמי של React לקבלת המידע העדכני ביותר.