Deep Dive into React experimental_TracingMarker: A Comprehensive Guide to Tracing Implementation

React는 개발자가 성능이 좋고 유지 관리하기 쉬운 애플리케이션을 구축할 수 있도록 다양한 도구와 API를 제공합니다. 현재 실험적인 도구 중 하나는 experimental_TracingMarker입니다. 이 블로그 게시물은 React 애플리케이션의 트레이싱 및 디버깅을 위해 experimental_TracingMarker를 이해하고, 구현하고, 활용하는 방법에 대한 종합적인 가이드를 제공합니다.

What is React experimental_TracingMarker?

experimental_TracingMarker는 애플리케이션의 실행 흐름과 성능을 추적하는 데 도움이 되도록 설계된 React 컴포넌트입니다. 이를 통해 코드의 특정 섹션을 표시하여 병목 현상을 식별하고 애플리케이션의 여러 부분이 어떻게 상호 작용하는지 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 그런 다음 이 정보는 React DevTools Profiler에 시각화되어 내부에서 무슨 일이 일어나고 있는지 더 명확하게 보여줍니다.

코드가 실행되는 경로에 빵 부스러기를 추가하는 것으로 생각하십시오. 전략적 지점에 이러한 빵 부스러기(experimental_TracingMarker 컴포넌트)를 배치하면 React Profiler를 사용하여 트레일을 따라갈 수 있으며 이벤트의 순서와 각 표시된 섹션에서 소비된 시간을 확인할 수 있습니다.

Important Note: 이름에서 알 수 있듯이 experimental_TracingMarker는 현재 실험적인 기능입니다. 즉, 해당 API 및 동작은 향후 React 릴리스에서 변경될 수 있습니다. 주의해서 사용하고 필요한 경우 코드를 조정할 준비를 하십시오.

Why Use Tracing Markers?

트레이싱 마커는 React 애플리케이션을 디버깅하고 최적화할 때 여러 가지 이점을 제공합니다.

• Improved Performance Analysis: 코드에서 실행 속도가 느린 섹션을 식별하여 성능 병목 현상을 정확히 찾아냅니다.
• Enhanced Debugging: 애플리케이션의 실행 흐름을 이해하여 버그를 더 쉽게 추적할 수 있습니다.
• Better Collaboration: 트레이싱 데이터를 다른 개발자와 공유하여 협업과 지식 공유를 촉진합니다.
• Visual Representation: React Profiler에서 트레이싱 데이터를 시각화하여 애플리케이션 동작을 보다 직관적으로 이해할 수 있습니다.
• Targeted Optimization: 성능에 가장 큰 영향을 미치는 코드 영역에 최적화 노력을 집중합니다.

How to Implement experimental_TracingMarker

experimental_TracingMarker 구현은 비교적 간단합니다. 다음은 단계별 가이드입니다.

1. Installation

먼저 실험적 기능을 지원하는 React 버전을 사용하고 있는지 확인하십시오. 최신 버전의 React 및 React DOM을 설치합니다.

            npm install react react-dom

            

              
                Copy
              
            
          

2. Importing experimental_TracingMarker

react에서 experimental_TracingMarker 컴포넌트를 가져옵니다.

            import { unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react';

            

              
                Copy
              
            
          

unstable_ 접두사에 유의하십시오. 이는 API가 실험적이며 변경될 수 있음을 나타냅니다. 간결성을 위해 `TracingMarker`로 별칭을 지정했습니다.

3. Wrapping Code with TracingMarker

TracingMarker 컴포넌트로 추적할 코드 섹션을 래핑합니다. 프로파일러에서 각 마커를 식별하려면 고유한 id prop을 제공해야 하며, 더 나은 가독성을 위해 선택적으로 label을 제공할 수 있습니다.

Example:

            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
              
            
          

이 예제에서는 fetchData 함수와 컴포넌트의 렌더링 로직을 TracingMarker 컴포넌트로 래핑했습니다. id prop은 각 마커에 대한 고유한 식별자를 제공하고 label prop은 사람이 읽을 수 있는 설명을 제공합니다.

4. Using the React Profiler

트레이싱 데이터를 보려면 React Profiler를 사용해야 합니다. 프로파일러는 React DevTools에서 사용할 수 있습니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.

1. Install the React DevTools: 아직 설치하지 않은 경우 React DevTools 브라우저 확장을 설치합니다.
2. Enable Profiling: React DevTools에서 Profiler 탭으로 이동합니다.
3. Record a Profile: "Record" 버튼을 클릭하여 애플리케이션 프로파일링을 시작합니다.
4. Interact with Your Application: 분석할 작업을 수행합니다.
5. Stop Profiling: "Stop" 버튼을 클릭하여 프로파일링을 중지합니다.
6. Analyze the Results: 프로파일러는 추가한 트레이싱 마커를 포함하여 애플리케이션 실행 타임라인을 표시합니다.

React Profiler는 각 표시된 섹션의 기간을 표시하여 성능 병목 현상을 신속하게 식별할 수 있도록 합니다.

Best Practices for Using Tracing Markers

트레이싱 마커를 최대한 활용하려면 다음 모범 사례를 고려하십시오.

• Choose Meaningful IDs and Labels: 각 마커의 목적을 명확하게 식별하는 설명적인 ID와 레이블을 사용합니다. 이렇게 하면 React Profiler에서 트레이싱 데이터를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
• Focus on Critical Sections: 모든 코드 줄을 트레이싱 마커로 래핑하지 마십시오. 성능 병목 현상이나 더 잘 이해하려는 영역이 될 가능성이 가장 높은 섹션에 집중하십시오.
• Use a Consistent Naming Convention: 가독성과 유지 관리성을 개선하기 위해 트레이싱 마커에 대한 일관된 명명 규칙을 설정합니다. 예를 들어 모든 네트워크 요청 트레이싱 마커에 "network-"를 접두사로 붙이거나 모든 렌더링 관련 마커에 "render-"를 접두사로 붙일 수 있습니다.
• Remove Markers in Production: 트레이싱 마커는 애플리케이션에 오버헤드를 추가할 수 있습니다. 성능에 영향을 미치지 않도록 프로덕션 빌드에서 제거하거나 조건부로 비활성화합니다. 이 목적을 위해 환경 변수를 사용할 수 있습니다.
• Combine with Other Profiling Techniques: 트레이싱 마커는 강력한 도구이지만 만병통치약은 아닙니다. 성능 모니터링 도구와 같은 다른 프로파일링 기술과 결합하여 애플리케이션 성능에 대한 보다 포괄적인 이해를 얻으십시오.

Advanced Use Cases

experimental_TracingMarker의 기본 구현은 간단하지만 고려해야 할 몇 가지 고급 사용 사례가 있습니다.

1. Dynamic Tracing Markers

특정 조건에 따라 트레이싱 마커를 동적으로 추가하거나 제거할 수 있습니다. 이는 특정 사용자 상호 작용을 추적하거나 간헐적인 문제를 디버깅하는 데 유용할 수 있습니다.

Example:

            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
              
            
          

이 예제에서는 shouldTrace prop이 true인 경우에만 트레이싱 마커가 버튼에 추가됩니다.

2. Custom Tracing Events

experimental_TracingMarker는 주로 타이밍에 중점을 두지만 표시된 섹션 내에서 사용자 지정 이벤트를 기록하여 기능을 확장할 수 있습니다. 이를 위해서는 전용 트레이싱 라이브러리 또는 원격 측정 시스템(예: OpenTelemetry)과 통합해야 합니다.

3. Integrating with Server-Side Tracing

전체 스택 애플리케이션의 경우 클라이언트 측 트레이싱을 서버 측 트레이싱과 통합하여 요청 수명 주기에 대한 전체 그림을 얻을 수 있습니다. 여기에는 클라이언트에서 서버로 트레이싱 컨텍스트를 전달하고 트레이싱 데이터를 상호 연관시키는 작업이 포함됩니다.

Example Scenarios From Across The Globe

experimental_TracingMarker가 다양한 글로벌 컨텍스트에서 어떻게 활용될 수 있는지 고려해 보겠습니다.

• E-commerce in Southeast Asia: 싱가포르에 본사를 둔 전자 상거래 회사는 특히 피크 시간대에 제품 페이지의 로딩 시간이 느리다는 것을 알게 되었습니다(해당 지역의 다양한 공휴일의 영향을 받아 트래픽 급증으로 이어짐). 그들은 experimental_TracingMarker를 사용하여 제품 컴포넌트의 렌더링을 추적하고 비효율적인 이미지 로딩이 병목 현상이라는 것을 식별합니다. 그런 다음 이미지 크기를 최적화하고 지연 로딩을 구현하여 성능을 개선하여 일부 동남아시아 국가에서 종종 느린 인터넷 속도를 충족합니다.
• Fintech in Europe: 런던에 본사를 둔 핀테크 스타트업은 거래 플랫폼에서 실시간 데이터 업데이트에 성능 문제가 발생하여 experimental_TracingMarker를 사용하여 데이터 동기화 프로세스를 추적합니다. 그들은 빈번한 상태 업데이트로 인해 불필요한 재렌더링이 트리거된다는 것을 발견합니다. 메모이제이션 기술을 구현하고 데이터 구독을 최적화하여 재렌더링을 줄이고 플랫폼의 응답성을 향상시킵니다. 이는 경쟁이 치열한 금융 시장에서 고성능 애플리케이션에 대한 요구 사항을 해결합니다.
• EdTech in South America: 브라질 EdTech 회사는 온라인 학습 플랫폼을 개발하면서 해당 지역의 학생들이 일반적으로 사용하는 구형 장치에서 성능 문제가 발생합니다. 그들은 experimental_TracingMarker를 사용하여 복잡한 대화형 학습 모듈의 렌더링을 추적합니다. 그들은 과도한 JavaScript 계산이 속도 저하를 유발하고 있다는 것을 식별합니다. 그들은 JavaScript 코드를 최적화하고 초기 페이지 로드에 대한 서버 측 렌더링을 구현하여 저전력 장치에서 성능을 개선합니다.
• Healthcare in North America: 캐나다의 의료 제공업체는 React 기반 환자 포털을 사용하여 간헐적인 성능 문제가 발생합니다. 그들은 experimental_TracingMarker를 사용하여 사용자 상호 작용을 추적하고 특정 API 엔드포인트가 가끔 느리다는 것을 식별합니다. 그들은 캐싱을 구현하고 API 엔드포인트를 최적화하여 포털의 응답성을 개선하고 환자 정보에 대한 적시 액세스를 보장합니다. 이는 중요한 의료 애플리케이션의 안정적인 성능에 중점을 둡니다.

Alternatives to experimental_TracingMarker

experimental_TracingMarker는 유용한 도구이지만 React 애플리케이션을 추적하고 프로파일링하기 위한 다른 대안이 있습니다.

• React Profiler (Built-in): 내장된 React Profiler는 코드 변경 없이 기본 성능 통찰력을 제공합니다. 그러나 트레이싱 마커와 동일한 수준의 세분성을 제공하지는 않습니다.
• Performance Monitoring Tools: New Relic, Sentry 및 Datadog와 같은 도구는 포괄적인 성능 모니터링 및 오류 추적 기능을 제공합니다. 이것들은 종종 프로덕션 모니터링에 사용되며 간단한 트레이싱 이상의 기능을 제공합니다.
• OpenTelemetry: OpenTelemetry는 추적, 메트릭 및 로그를 포함한 원격 측정 데이터를 수집하고 내보내는 표준 방법을 제공하는 오픈 소스 관찰 가능성 프레임워크입니다. OpenTelemetry를 React 애플리케이션과 통합하여 더 자세한 트레이싱 정보를 얻을 수 있습니다.
• Custom Logging: 표준 JavaScript 로깅 기술을 사용하여 코드에서 이벤트와 타이밍을 기록할 수 있습니다. 그러나 이 접근 방식은 구조화되지 않았고 데이터를 분석하려면 더 많은 수동 작업이 필요합니다.

Conclusion

experimental_TracingMarker는 React 애플리케이션을 추적하고 디버깅하기 위한 강력한 도구입니다. 코드에 트레이싱 마커를 전략적으로 배치하면 애플리케이션의 실행 흐름과 성능에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 아직 실험적인 기능이지만 성능 분석 및 최적화에 대한 유망한 접근 방식을 제공합니다. 책임감 있게 사용하고 향후 React 릴리스에서 잠재적인 API 변경 사항에 대비하십시오. experimental_TracingMarker를 다른 프로파일링 기술 및 도구와 결합하면 위치나 글로벌 청중의 특정 과제에 관계없이 더 나은 성능과 유지 관리성을 갖춘 React 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

Actionable Insights:

• 개발 환경에서 experimental_TracingMarker를 사용하여 실험을 시작합니다.
• 성능 병목 현상이 될 가능성이 높은 코드의 중요한 섹션을 식별합니다.
• 트레이싱 마커에 의미 있는 ID와 레이블을 사용합니다.
• React Profiler에서 트레이싱 데이터를 분석합니다.
• 프로덕션 빌드에서 트레이싱 마커를 제거하거나 비활성화합니다.
• 서버 측 트레이싱 및 기타 성능 모니터링 도구와 트레이싱 통합을 고려합니다.