Jelajahi experimental_TracingMarker Manager React untuk tracing kinerja tingkat lanjut, memungkinkan pengembang mengidentifikasi dan mengatasi hambatan secara efektif.
React experimental_TracingMarker Manager: Menyelami Tracing Kinerja Secara Mendalam
Evolusi konstan React menghadirkan fitur-fitur menarik yang bertujuan untuk meningkatkan kinerja dan pengalaman pengembang. Salah satu fitur eksperimental tersebut adalah experimental_TracingMarker Manager, sebuah alat canggih yang dirancang untuk tracing kinerja tingkat lanjut. Postingan blog ini akan mengupas seluk-beluk fitur ini, menjelaskan tujuan, fungsionalitas, dan bagaimana fitur ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan mengatasi hambatan kinerja di aplikasi React Anda.
Apa itu Tracing Kinerja?
Tracing kinerja adalah teknik yang digunakan untuk memantau dan menganalisis eksekusi aplikasi untuk mengidentifikasi hambatan kinerja. Ini melibatkan perekaman peristiwa dan stempel waktu yang terkait, memberikan garis waktu terperinci tentang apa yang terjadi selama eksekusi suatu bagian kode. Data ini kemudian dapat dianalisis untuk memahami di mana waktu dihabiskan dan menunjuk area untuk optimasi.
Dalam konteks aplikasi React, tracing kinerja membantu dalam memahami waktu yang dihabiskan untuk merender komponen, memperbarui DOM, dan mengeksekusi handler peristiwa. Dengan mengidentifikasi hambatan ini, pengembang dapat membuat keputusan yang tepat tentang mengoptimalkan kode mereka, meningkatkan responsivitas keseluruhan dan pengalaman pengguna.
Memperkenalkan experimental_TracingMarker Manager
experimental_TracingMarker Manager, bagian dari fitur eksperimental React, menawarkan pendekatan yang lebih granular dan terkontrol untuk tracing kinerja dibandingkan dengan alat profiling standar. Ini memungkinkan pengembang untuk mendefinisikan penanda kustom yang mewakili bagian kode tertentu yang ingin mereka lacak. Penanda ini dapat digunakan untuk mengukur waktu yang dibutuhkan untuk mengeksekusi bagian-bagian tersebut, memberikan wawasan terperinci tentang kinerja mereka.
Fitur ini sangat berguna untuk:
- Mengidentifikasi komponen lambat: menunjukkan komponen mana yang paling lama dirender.
- Menganalisis interaksi kompleks: memahami dampak kinerja interaksi pengguna dan pembaruan status.
- Mengukur efek optimasi: mengukur peningkatan kinerja yang diperoleh setelah menerapkan optimasi.
Bagaimana experimental_TracingMarker Manager Bekerja
experimental_TracingMarker Manager menyediakan serangkaian API untuk membuat dan mengelola penanda tracing. Berikut adalah rincian komponen-komponen utama dan fungsionalitasnya:
TracingMarker(id: string, display: string): TracingMarkerInstance: Membuat instance penanda tracing baru.idadalah pengenal unik untuk penanda, dandisplayadalah nama yang dapat dibaca manusia yang akan muncul di alat profiling.TracingMarkerInstance.begin(): void: Memulai tracing untuk instance penanda saat ini. Ini merekam stempel waktu ketika bagian kode yang ditandai mulai dieksekusi.TracingMarkerInstance.end(): void: Mengakhiri tracing untuk instance penanda saat ini. Ini merekam stempel waktu ketika bagian kode yang ditandai selesai dieksekusi. Perbedaan waktu antarabegin()danend()mewakili waktu eksekusi bagian yang ditandai.
Contoh Praktis: Melacak Waktu Render Komponen
Mari kita ilustrasikan cara menggunakan experimental_TracingMarker Manager untuk melacak waktu render komponen 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]); // Memicu efek pada perubahan prop untuk melacak render
return (
{/* Konten komponen */}
{props.data}
);
}
export default MyComponent;
Dalam contoh ini:
- Kami mengimpor
unstable_TracingMarkerdari paketreact. - Kami membuat instance
TracingMarkermenggunakanuseRefuntuk memastikan itu bertahan di seluruh render. - Kami menggunakan hook
useEffectuntuk memulai tracing ketika komponen terpasang dan setiap kali props berubah (memicu render ulang). Fungsi pembersihan di dalamuseEffectmemastikan bahwa tracing berakhir ketika komponen terlepas atau sebelum render ulang berikutnya. - Metode
begin()dipanggil di awal siklus render komponen, danend()dipanggil di akhir.
Dengan membungkus logika render komponen dengan begin() dan end(), kita dapat mengukur waktu yang tepat yang dibutuhkan untuk merender komponen.
Integrasi dengan React Profiler dan DevTools
Keindahan experimental_TracingMarker adalah integrasinya yang mulus dengan React Profiler dan DevTools. Setelah Anda menginstrumentasi kode Anda dengan penanda tracing, alat profiling akan menampilkan informasi waktu yang terkait dengan penanda tersebut.
Untuk melihat data tracing:
- Buka React DevTools.
- Navigasi ke tab Profiler.
- Mulai sesi profiling.
- Berinteraksi dengan aplikasi Anda untuk memicu bagian kode yang telah Anda instrumentasi.
- Hentikan sesi profiling.
Profiler kemudian akan menampilkan grafik api (flame chart) atau grafik peringkat (ranked chart), yang menunjukkan waktu yang dihabiskan di setiap komponen. Penanda tracing yang Anda definisikan akan terlihat sebagai segmen tertentu dalam garis waktu komponen, memungkinkan Anda untuk menggali lebih dalam kinerja blok kode tertentu.
Skenario Penggunaan Tingkat Lanjut
Selain melacak waktu render komponen, experimental_TracingMarker dapat digunakan dalam berbagai skenario tingkat lanjut:
1. Tracing Operasi Asinkron
Anda dapat melacak durasi operasi asinkron, seperti panggilan API atau pemrosesan data, untuk mengidentifikasi potensi hambatan dalam logika pengambilan dan penanganan data Anda.
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;
Dalam contoh ini, kami melacak waktu yang dibutuhkan untuk mengambil data dari API, memungkinkan kami untuk mengidentifikasi apakah panggilan API merupakan hambatan kinerja.
2. Tracing Event Handler
Anda dapat melacak waktu eksekusi handler peristiwa untuk memahami dampak kinerja interaksi pengguna. Ini sangat berguna untuk handler peristiwa kompleks yang melibatkan komputasi signifikan atau manipulasi 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();
// Lakukan beberapa tugas yang intensif secara komputasi
for (let i = 0; i < 1000000; i++) {
// Beberapa komputasi di sini
}
clickMarkerRef.current.end();
};
return ;
}
export default MyButton;
Contoh ini melacak waktu eksekusi handler klik tombol, memungkinkan kami untuk mengidentifikasi apakah logika handler tersebut menyebabkan masalah kinerja.
3. Tracing Aksi/Thunk Redux
Jika Anda menggunakan Redux, Anda dapat melacak waktu eksekusi aksi atau thunk Redux untuk memahami dampak kinerja pembaruan status. Ini sangat membantu untuk aplikasi Redux yang besar dan kompleks.
import { unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react';
const myActionMarker = new TracingMarker('MyReduxAction', 'My Redux Action');
export const myAction = () => {
return async (dispatch) => {
myActionMarker.begin();
// Lakukan operasi asinkron
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 100));
dispatch({
type: 'MY_ACTION',
payload: 'Data'
});
myActionMarker.end();
};
};
Contoh ini melacak waktu eksekusi thunk Redux, memungkinkan kami untuk mengidentifikasi apakah logika thunk atau pembaruan status yang dihasilkan menyebabkan masalah kinerja.
Praktik Terbaik untuk Menggunakan experimental_TracingMarker
Untuk menggunakan experimental_TracingMarker secara efektif, pertimbangkan praktik terbaik berikut:
- Gunakan ID penanda deskriptif: Pilih ID yang dengan jelas menunjukkan bagian kode yang dilacak. Ini memudahkan untuk mengidentifikasi penanda di alat profiling.
- Hindari tracing berlebihan: Melacak setiap baris kode dapat menyebabkan data yang berlebihan dan membuatnya sulit untuk menunjukkan hambatan yang sebenarnya. Fokus pada pelacakan area spesifik yang menarik.
- Gunakan tracing bersyarat: Anda dapat mengaktifkan atau menonaktifkan tracing berdasarkan variabel lingkungan atau flag fitur. Ini memungkinkan Anda untuk melacak kinerja di lingkungan pengembangan atau staging tanpa memengaruhi kinerja produksi.
- Gabungkan dengan alat profiling lainnya:
experimental_TracingMarkermelengkapi alat profiling lainnya seperti React Profiler dan Chrome DevTools. Gunakan keduanya bersama-sama untuk analisis kinerja yang komprehensif. - Ingat ini eksperimental: Seperti namanya, fitur ini eksperimental. API dapat berubah dalam rilis mendatang, jadi bersiaplah untuk mengadaptasi kode Anda sesuai kebutuhan.
Contoh Nyata dan Studi Kasus
Meskipun experimental_TracingMarker relatif baru, prinsip-prinsip tracing kinerja telah berhasil diterapkan dalam banyak skenario dunia nyata.
Contoh 1: Mengoptimalkan Aplikasi E-commerce Besar
Sebuah perusahaan e-commerce besar memperhatikan waktu render yang lambat pada halaman detail produk mereka. Menggunakan tracing kinerja, mereka mengidentifikasi bahwa sebuah komponen tertentu yang bertanggung jawab untuk menampilkan rekomendasi produk membutuhkan waktu yang signifikan untuk dirender. Investigasi lebih lanjut mengungkapkan bahwa komponen tersebut melakukan perhitungan kompleks di sisi klien. Dengan memindahkan perhitungan ini ke sisi server dan menyimpan hasilnya, mereka secara signifikan meningkatkan kinerja render halaman detail produk.
Contoh 2: Meningkatkan Responsivitas Interaksi Pengguna
Sebuah platform media sosial mengalami penundaan dalam merespons interaksi pengguna, seperti menyukai postingan atau menambahkan komentar. Dengan melacak handler peristiwa yang terkait dengan interaksi ini, mereka menemukan bahwa handler peristiwa tertentu memicu sejumlah besar render ulang yang tidak perlu. Dengan mengoptimalkan logika handler peristiwa dan mencegah render ulang yang tidak perlu, mereka secara signifikan meningkatkan responsivitas interaksi pengguna.
Contoh 3: Mengidentifikasi Hambatan Kueri Basis Data
Sebuah aplikasi keuangan memperhatikan waktu pemuatan data yang lambat di dasbor pelaporan mereka. Dengan melacak waktu eksekusi fungsi pengambilan data mereka, mereka mengidentifikasi bahwa kueri basis data tertentu membutuhkan waktu lama untuk dieksekusi. Mereka mengoptimalkan kueri basis data dengan menambahkan indeks dan menulis ulang logika kueri, yang menghasilkan peningkatan signifikan dalam waktu pemuatan data.
Kesimpulan
experimental_TracingMarker Manager adalah alat yang berharga bagi pengembang React yang ingin mendapatkan wawasan lebih dalam tentang kinerja aplikasi mereka. Dengan memungkinkan pengembang mendefinisikan penanda tracing kustom dan berintegrasi dengan alat profiling yang ada, ini memberikan mekanisme yang kuat untuk mengidentifikasi dan mengatasi hambatan kinerja. Meskipun masih eksperimental, ini mewakili langkah maju yang signifikan dalam alat kinerja React dan menawarkan gambaran sekilas tentang masa depan optimasi kinerja dalam aplikasi React.
Saat Anda bereksperimen dengan experimental_TracingMarker, ingatlah untuk fokus pada penelusuran area spesifik yang menarik, gunakan ID penanda yang deskriptif, dan gabungkan dengan alat profiling lainnya untuk analisis kinerja yang komprehensif. Dengan merangkul teknik tracing kinerja, Anda dapat membangun aplikasi React yang lebih cepat, lebih responsif, dan lebih menyenangkan bagi pengguna Anda.
Penafian: Karena fitur ini bersifat eksperimental, antisipasi potensi perubahan API di versi React mendatang. Selalu rujuk dokumentasi resmi React untuk informasi terkini.