Kupas Tuntas React experimental_TracingMarker: Panduan Komprehensif Implementasi Tracing

React menawarkan berbagai alat dan API untuk membantu developer membangun aplikasi yang beperforma tinggi dan mudah dipelihara. Salah satu alat tersebut, yang saat ini masih bersifat eksperimental, adalah experimental_TracingMarker. Artikel blog ini menyediakan panduan komprehensif untuk memahami, mengimplementasikan, dan memanfaatkan experimental_TracingMarker untuk melacak (tracing) dan melakukan debug pada aplikasi React Anda.

Apa itu React experimental_TracingMarker?

experimental_TracingMarker adalah komponen React yang dirancang untuk membantu Anda melacak alur eksekusi dan performa aplikasi Anda. Komponen ini memungkinkan Anda untuk menandai bagian spesifik dari kode Anda, sehingga lebih mudah untuk mengidentifikasi bottleneck dan memahami bagaimana berbagai bagian aplikasi Anda berinteraksi. Informasi ini kemudian divisualisasikan di React DevTools Profiler, menawarkan gambaran yang lebih jelas tentang apa yang terjadi di balik layar.

Anggap saja ini seperti menambahkan remah roti (breadcrumbs) ke jalur eksekusi kode Anda. Anda menempatkan remah roti ini (komponen experimental_TracingMarker) pada titik-titik strategis, dan React Profiler memungkinkan Anda mengikuti jejak tersebut, mengungkapkan urutan peristiwa dan waktu yang dihabiskan di setiap bagian yang ditandai.

Catatan Penting: Seperti namanya, experimental_TracingMarker saat ini adalah fitur eksperimental. Ini berarti API dan perilakunya mungkin berubah di rilis React mendatang. Gunakan dengan hati-hati dan bersiaplah untuk menyesuaikan kode Anda jika diperlukan.

Mengapa Menggunakan Tracing Markers?

Tracing marker memberikan beberapa keuntungan saat melakukan debug dan optimisasi aplikasi React:

• Analisis Performa yang Ditingkatkan: Tentukan bottleneck performa dengan mengidentifikasi bagian kode Anda yang berjalan lambat.
• Debugging yang Lebih Baik: Pahami alur eksekusi aplikasi Anda, sehingga lebih mudah melacak bug.
• Kolaborasi yang Lebih Baik: Bagikan data tracing dengan developer lain untuk memfasilitasi kolaborasi dan berbagi pengetahuan.
• Representasi Visual: Visualisasikan data tracing di React Profiler untuk pemahaman perilaku aplikasi yang lebih intuitif.
• Optimisasi yang Tepat Sasaran: Fokuskan upaya optimisasi pada area kode Anda yang memiliki dampak terbesar pada performa.

Cara Mengimplementasikan experimental_TracingMarker

Mengimplementasikan experimental_TracingMarker relatif mudah. Berikut adalah panduan langkah demi langkah:

1. Instalasi

Pertama, pastikan Anda menggunakan versi React yang mendukung fitur eksperimental. Instal versi terbaru dari React dan React DOM:

            npm install react react-dom

            

              
                Copy
              
            
          

2. Mengimpor experimental_TracingMarker

Impor komponen experimental_TracingMarker dari react:

            import { unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react';

            

              
                Copy
              
            
          

Perhatikan prefix unstable_. Ini menunjukkan bahwa API ini bersifat eksperimental dan dapat berubah. Kami juga memberinya alias sebagai `TracingMarker` agar lebih ringkas.

3. Membungkus Kode dengan TracingMarker

Bungkus bagian kode yang ingin Anda lacak dengan komponen TracingMarker. Anda perlu menyediakan prop id yang unik untuk mengidentifikasi setiap marker di profiler, dan secara opsional label untuk keterbacaan yang lebih baik.

Contoh:

            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)}
 : 
Memuat...
}
      
    
  );
}

export default MyComponent;

            

              
                Copy
              
            
          

Dalam contoh ini, kita telah membungkus fungsi fetchData dan logika rendering komponen dengan komponen TracingMarker. Prop id menyediakan pengidentifikasi unik untuk setiap marker, dan prop label memberikan deskripsi yang dapat dibaca manusia.

4. Menggunakan React Profiler

Untuk melihat data tracing, Anda perlu menggunakan React Profiler. Profiler tersedia di React DevTools. Berikut cara menggunakannya:

1. Instal React DevTools: Jika Anda belum melakukannya, instal ekstensi browser React DevTools.
2. Aktifkan Profiling: Di React DevTools, navigasikan ke tab Profiler.
3. Rekam Profil: Klik tombol "Record" untuk mulai memprofil aplikasi Anda.
4. Berinteraksi dengan Aplikasi Anda: Lakukan tindakan yang ingin Anda analisis.
5. Hentikan Profiling: Klik tombol "Stop" untuk berhenti memprofil.
6. Analisis Hasil: Profiler akan menampilkan linimasa eksekusi aplikasi Anda, termasuk tracing marker yang telah Anda tambahkan.

React Profiler akan menunjukkan durasi setiap bagian yang ditandai, memungkinkan Anda untuk mengidentifikasi bottleneck performa dengan cepat.

Praktik Terbaik Menggunakan Tracing Markers

Untuk mendapatkan hasil maksimal dari tracing marker, pertimbangkan praktik terbaik berikut:

• Pilih ID dan Label yang Bermakna: Gunakan ID dan label deskriptif yang dengan jelas mengidentifikasi tujuan setiap marker. Ini akan mempermudah pemahaman data tracing di React Profiler.
• Fokus pada Bagian Kritis: Jangan membungkus setiap baris kode dengan tracing marker. Fokus pada bagian-bagian yang paling mungkin menjadi bottleneck performa atau area yang ingin Anda pahami lebih baik.
• Gunakan Konvensi Penamaan yang Konsisten: Tetapkan konvensi penamaan yang konsisten untuk tracing marker Anda guna meningkatkan keterbacaan dan kemudahan pemeliharaan. Contohnya, Anda bisa memberi awalan "network-" untuk semua tracing marker permintaan jaringan atau "render-" untuk semua marker terkait rendering.
• Hapus Marker di Produksi: Tracing marker dapat menambah overhead pada aplikasi Anda. Hapus atau nonaktifkan secara kondisional pada build produksi untuk menghindari dampak pada performa. Anda dapat menggunakan variabel lingkungan untuk tujuan ini.
• Gabungkan dengan Teknik Profiling Lain: Tracing marker adalah alat yang canggih, tetapi bukan satu-satunya solusi. Gabungkan dengan teknik profiling lain, seperti alat pemantauan performa, untuk mendapatkan pemahaman yang lebih komprehensif tentang performa aplikasi Anda.

Kasus Penggunaan Tingkat Lanjut

Meskipun implementasi dasar experimental_TracingMarker sederhana, ada beberapa kasus penggunaan tingkat lanjut yang perlu dipertimbangkan:

1. Tracing Marker Dinamis

Anda dapat secara dinamis menambah atau menghapus tracing marker berdasarkan kondisi tertentu. Ini bisa berguna untuk melacak interaksi pengguna tertentu atau untuk men-debug masalah yang muncul sesekali.

Contoh:

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

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

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

  return (
    

      {shouldTrace ? (
        
          Klik saya ({count})
        
      ) : (
        Klik saya ({count})
      )}
    
  );
}

export default MyComponent;

            

              
                Copy
              
            
          

Dalam contoh ini, tracing marker hanya ditambahkan ke tombol jika prop shouldTrace bernilai true.

2. Event Tracing Kustom

Meskipun experimental_TracingMarker terutama berfokus pada waktu, Anda dapat memperluas fungsionalitasnya dengan mencatat event kustom di dalam bagian yang ditandai. Ini memerlukan integrasi dengan pustaka tracing khusus atau sistem telemetri (misalnya, OpenTelemetry).

3. Integrasi dengan Tracing Sisi Server

Untuk aplikasi full-stack, Anda dapat mengintegrasikan tracing sisi klien dengan tracing sisi server untuk mendapatkan gambaran lengkap tentang siklus hidup permintaan. Ini melibatkan penerusan konteks tracing dari klien ke server dan mengkorelasikan data tracing.

Contoh Skenario dari Seluruh Dunia

Mari kita pertimbangkan bagaimana experimental_TracingMarker dapat digunakan dalam berbagai konteks global:

• E-commerce di Asia Tenggara: Sebuah perusahaan e-commerce yang berbasis di Singapura melihat waktu muat yang lambat untuk halaman produk, terutama selama jam sibuk (dipengaruhi oleh hari libur nasional yang berbeda di seluruh wilayah, yang menyebabkan lonjakan lalu lintas). Mereka menggunakan experimental_TracingMarker untuk melacak proses rendering komponen produk dan mengidentifikasi bahwa pemuatan gambar yang tidak efisien adalah bottleneck-nya. Mereka kemudian mengoptimalkan ukuran gambar dan menerapkan lazy loading untuk meningkatkan performa, melayani kecepatan internet yang seringkali lebih lambat di beberapa negara Asia Tenggara.
• Fintech di Eropa: Sebuah startup fintech yang berbasis di London mengalami masalah performa dengan pembaruan data real-time pada platform perdagangannya. Mereka menggunakan experimental_TracingMarker untuk melacak proses sinkronisasi data. Mereka menemukan bahwa re-render yang tidak perlu dipicu oleh pembaruan state yang sering. Mereka menerapkan teknik memoization dan mengoptimalkan langganan data untuk mengurangi re-render dan meningkatkan responsivitas platform. Ini menjawab kebutuhan akan aplikasi beperforma tinggi di pasar keuangan yang kompetitif.
• EdTech di Amerika Selatan: Sebuah perusahaan EdTech Brasil yang mengembangkan platform pembelajaran online mengalami masalah performa pada perangkat lama yang umum digunakan oleh siswa di wilayah tersebut. Mereka menggunakan experimental_TracingMarker untuk melacak rendering modul pembelajaran interaktif yang kompleks. Mereka mengidentifikasi bahwa perhitungan JavaScript yang berat menyebabkan pelambatan. Mereka mengoptimalkan kode JavaScript dan menerapkan server-side rendering untuk pemuatan halaman awal guna meningkatkan performa pada perangkat berdaya rendah.
• Layanan Kesehatan di Amerika Utara: Penyedia layanan kesehatan Kanada yang menggunakan portal pasien berbasis React mengalami masalah performa yang sesekali terjadi. Mereka menggunakan experimental_TracingMarker untuk melacak interaksi pengguna dan mengidentifikasi bahwa endpoint API tertentu terkadang lambat. Mereka menerapkan caching dan mengoptimalkan endpoint API untuk meningkatkan responsivitas portal dan memastikan akses tepat waktu ke informasi pasien. Ini berfokus pada performa yang andal untuk aplikasi layanan kesehatan yang krusial.

Alternatif untuk experimental_TracingMarker

Meskipun experimental_TracingMarker adalah alat yang berguna, ada alternatif lain untuk tracing dan profiling aplikasi React:

• React Profiler (Bawaan): React Profiler bawaan memberikan wawasan performa dasar tanpa memerlukan perubahan kode apa pun. Namun, ini tidak menawarkan tingkat granularitas yang sama seperti tracing marker.
• Alat Pemantauan Performa: Alat seperti New Relic, Sentry, dan Datadog menyediakan kemampuan pemantauan performa dan pelacakan kesalahan yang komprehensif. Ini sering digunakan untuk pemantauan produksi dan menawarkan fitur di luar tracing sederhana.
• OpenTelemetry: OpenTelemetry adalah kerangka kerja observability open-source yang menyediakan cara standar untuk mengumpulkan dan mengekspor data telemetri, termasuk trace, metrik, dan log. Anda dapat mengintegrasikan OpenTelemetry dengan aplikasi React Anda untuk mendapatkan informasi tracing yang lebih detail.
• Logging Kustom: Anda dapat menggunakan teknik logging JavaScript standar untuk mencatat peristiwa dan waktu dalam kode Anda. Namun, pendekatan ini kurang terstruktur dan membutuhkan lebih banyak upaya manual untuk menganalisis data.

Kesimpulan

experimental_TracingMarker adalah alat canggih untuk tracing dan debugging aplikasi React. Dengan menempatkan tracing marker secara strategis di kode Anda, Anda bisa mendapatkan wawasan berharga tentang alur eksekusi dan performa aplikasi Anda. Meskipun masih merupakan fitur eksperimental, ini menawarkan pendekatan yang menjanjikan untuk analisis dan optimisasi performa. Ingatlah untuk menggunakannya secara bertanggung jawab dan bersiaplah untuk potensi perubahan API di rilis React mendatang. Dengan menggabungkan experimental_TracingMarker dengan teknik dan alat profiling lainnya, Anda dapat membangun aplikasi React yang lebih beperforma dan mudah dipelihara, terlepas dari lokasi Anda atau tantangan spesifik audiens global Anda.

Wawasan yang Dapat Ditindaklanjuti:

• Mulai bereksperimen dengan experimental_TracingMarker di lingkungan pengembangan Anda.
• Identifikasi bagian kritis dari kode Anda yang kemungkinan besar menjadi bottleneck performa.
• Gunakan ID dan label yang bermakna untuk tracing marker Anda.
• Analisis data tracing di React Profiler.
• Hapus atau nonaktifkan tracing marker di build produksi.
• Pertimbangkan untuk mengintegrasikan tracing dengan tracing sisi server dan alat pemantauan performa lainnya.