2025년 9월 1일한국어

리액트 서스펜스 워터폴을 식별하고 제거하는 법을 알아보세요. 병렬 페칭, Render-as-You-Fetch 등 더 빠른 글로벌 앱을 위한 고급 최적화 전략을 다룹니다.

리액트 서스펜스 워터폴: 순차적 데이터 로딩 최적화 심층 분석

매끄러운 사용자 경험을 위한 끊임없는 추구 속에서, 프론트엔드 개발자들은 지연 시간이라는 강력한 적과 끊임없이 싸우고 있습니다. 전 세계 사용자들에게는 매 밀리초가 중요합니다. 느리게 로딩되는 애플리케이션은 사용자를 좌절시킬 뿐만 아니라, 참여도, 전환율, 그리고 회사의 수익에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다. 리액트는 컴포넌트 기반 아키텍처와 생태계를 통해 복잡한 UI를 구축할 수 있는 강력한 도구를 제공해왔으며, 그중 가장 혁신적인 기능 중 하나는 리액트 서스펜스(React Suspense)입니다.

서스펜스는 비동기 작업을 처리하는 선언적인 방법을 제공하여, 컴포넌트 트리 내에서 직접 로딩 상태를 지정할 수 있게 해줍니다. 이는 데이터 페칭, 코드 분할 및 기타 비동기 작업에 대한 코드를 단순화합니다. 그러나 이 강력한 기능에는 새로운 성능 고려 사항이 따릅니다. 발생할 수 있는 흔하면서도 미묘한 성능 함정은 바로 "서스펜스 워터폴"입니다. 이는 애플리케이션의 로드 시간을 심각하게 저하시킬 수 있는 순차적인 데이터 로딩 작업의 연쇄입니다.

이 종합 가이드는 전 세계 리액트 개발자들을 위해 설계되었습니다. 우리는 서스펜스 워터폴 현상을 해부하고, 이를 식별하는 방법을 탐구하며, 이를 제거하기 위한 강력한 전략들을 상세히 분석할 것입니다. 이 글을 다 읽고 나면, 여러분의 애플리케이션을 느리고 의존적인 요청의 연속에서 고도로 최적화된 병렬 데이터 페칭 머신으로 변환하여, 모든 곳의 사용자들에게 우수한 경험을 제공할 수 있게 될 것입니다.

React Suspense 이해하기: 간단한 복습

문제에 깊이 들어가기 전에, 리액트 서스펜스의 핵심 개념을 간단히 복습해 보겠습니다. 핵심적으로, 서스펜스는 컴포넌트가 렌더링되기 전에 무언가를 "기다리게" 할 수 있게 해주며, 이때 복잡한 조건부 로직(예: `if (isLoading) { ... }`)을 작성할 필요가 없습니다.

서스펜스 경계 내의 컴포넌트가 일시 중단되면(프로미스를 던져서), 리액트는 이를 포착하여 지정된 `fallback` UI를 표시합니다. 프로미스가 해결되면, 리액트는 데이터를 가지고 컴포넌트를 다시 렌더링합니다.

데이터 페칭을 사용한 간단한 예시는 다음과 같습니다:

// api.js - fetch 호출을 래핑하는 유틸리티
const cache = new Map();
export function fetchData(url) {
if (!cache.has(url)) {
cache.set(url, getData(url));
}
return cache.get(url);
}
async function getData(url) {
const res = await fetch(url);
if (res.ok) {
return res.json();
} else {
throw new Error('Failed to fetch');
}
}

그리고 여기 서스펜스와 호환되는 훅을 사용하는 컴포넌트가 있습니다:

// useData.js - 프로미스를 던지는 훅
import { fetchData } from './api';
function useData(url) {
const data = fetchData(url);
if (data instanceof Promise) {
throw data; // 이것이 Suspense를 트리거합니다
}
return data;
}

마지막으로, 컴포넌트 트리입니다:

// MyComponent.js
import React, { Suspense } from 'react';
import { useData } from './useData';
function UserProfile() {
const user = useData('/api/user/123');
return <h1>환영합니다, {user.name}님</h1>;
}
function App() {
return (
<Suspense fallback={<h2>사용자 프로필 로딩 중...</h2>}>
<UserProfile />
</Suspense>
);
}

이것은 단일 데이터 의존성에 대해 훌륭하게 작동합니다. 문제는 여러 개의 중첩된 데이터 의존성이 있을 때 발생합니다.

"워터폴"이란 무엇인가? 성능 병목 현상 파헤치기

웹 개발의 맥락에서, 워터폴(waterfall)은 순서대로, 하나씩 실행되어야 하는 네트워크 요청의 연속을 의미합니다. 체인의 각 요청은 이전 요청이 성공적으로 완료된 후에만 시작될 수 있습니다. 이는 애플리케이션의 로딩 시간을 크게 늦출 수 있는 의존성 체인을 만듭니다.

레스토랑에서 세 코스 요리를 주문한다고 상상해 보세요. 워터폴 접근 방식은 애피타이저를 주문하고, 그것이 도착해서 다 먹기를 기다린 다음, 메인 코스를 주문하고, 그것을 기다려서 다 먹고, 그런 다음에야 디저트를 주문하는 것입니다. 총 대기 시간은 모든 개별 대기 시간의 합입니다. 훨씬 더 효율적인 접근 방식은 세 코스 모두를 한 번에 주문하는 것입니다. 그러면 주방에서 병렬로 준비할 수 있어 총 대기 시간을 대폭 줄일 수 있습니다.

리액트 서스펜스 워터폴은 이 비효율적인 순차 패턴을 리액트 컴포넌트 트리 내의 데이터 페칭에 적용하는 것입니다. 이는 일반적으로 부모 컴포넌트가 데이터를 가져온 다음 자식 컴포넌트를 렌더링하고, 그 자식 컴포넌트가 부모로부터 받은 값을 사용하여 자체 데이터를 가져올 때 발생합니다.

전형적인 워터폴 예시

이전 예시를 확장해 보겠습니다. 사용자 데이터를 가져오는 `ProfilePage`가 있습니다. 사용자 데이터를 받은 후에는 `UserPosts` 컴포넌트를 렌더링하고, 이 컴포넌트는 사용자의 ID를 사용하여 해당 사용자의 게시물을 가져옵니다.

// 이전: 명확한 워터폴 구조
function ProfilePage({ userId }) {
// 1. 첫 번째 네트워크 요청이 여기서 시작됩니다
const user = useUserData(userId); // 컴포넌트가 여기서 일시 중단됩니다
return (
<div>
<h1>{user.name}</h1>
<p>{user.bio}</p>
<Suspense fallback={<h3>게시물 로딩 중...</h3>}>
// 이 컴포넌트는 `user`가 사용 가능해질 때까지 마운트되지도 않습니다
<UserPosts userId={user.id} />
</Suspense>
</div>
);
}
function UserPosts({ userId }) {
// 2. 두 번째 네트워크 요청은 첫 번째 요청이 완료된 후에야 여기서 시작됩니다
const posts = useUserPosts(userId); // 컴포넌트가 다시 일시 중단됩니다
return (
<ul>
{posts.map(post => (<li key={post.id}>{post.title}</li>))}
</ul>
);
}

이벤트 순서는 다음과 같습니다:

`ProfilePage`가 렌더링되고 `useUserData(userId)`를 호출합니다.
애플리케이션이 일시 중단되고, fallback UI를 보여줍니다. 사용자 데이터에 대한 네트워크 요청이 진행 중입니다.
사용자 데이터 요청이 완료됩니다. 리액트가 `ProfilePage`를 다시 렌더링합니다.
이제 `user` 데이터를 사용할 수 있으므로, `UserPosts`가 처음으로 렌더링됩니다.
`UserPosts`가 `useUserPosts(userId)`를 호출합니다.
애플리케이션이 다시 일시 중단되고, 내부의 "게시물 로딩 중..." fallback을 보여줍니다. 게시물에 대한 네트워크 요청이 시작됩니다.
게시물 데이터 요청이 완료됩니다. 리액트가 데이터를 가지고 `UserPosts`를 다시 렌더링합니다.

총 로드 시간은 `사용자 가져오기 시간 + 게시물 가져오기 시간`입니다. 각 요청이 500ms 걸린다면, 사용자는 꼬박 1초를 기다립니다. 이것이 전형적인 워터폴이며, 우리가 해결해야 할 성능 문제입니다.

애플리케이션에서 서스펜스 워터폴 식별하기

문제를 해결하기 전에, 먼저 찾아야 합니다. 다행히도, 최신 브라우저와 개발 도구들은 워터폴을 비교적 쉽게 발견할 수 있게 해줍니다.

1. 브라우저 개발자 도구 사용하기

브라우저 개발자 도구의 네트워크(Network) 탭은 최고의 친구입니다. 다음을 찾아보세요:

계단식 패턴: 워터폴이 있는 페이지를 로드하면 네트워크 요청 타임라인에서 뚜렷한 계단식 또는 대각선 패턴을 볼 수 있습니다. 한 요청의 시작 시간이 이전 요청의 종료 시간과 거의 완벽하게 일치합니다.
타이밍 분석: 네트워크 탭의 "워터폴" 열을 검사하세요. 각 요청의 타이밍(대기, 콘텐츠 다운로드) 분석을 볼 수 있습니다. 순차적인 체인은 시각적으로 명확하게 드러납니다. 요청 B의 "시작 시간"이 요청 A의 "종료 시간"보다 크다면, 워터폴일 가능성이 높습니다.

2. React 개발자 도구 사용하기

React 개발자 도구 확장 프로그램은 리액트 애플리케이션 디버깅에 필수적입니다.

프로파일러(Profiler): 프로파일러를 사용하여 컴포넌트의 렌더링 생명주기에 대한 성능 추적을 기록하세요. 워터폴 시나리오에서는 부모 컴포넌트가 렌더링되고, 데이터를 해결한 다음, 리렌더링을 트리거하여 자식 컴포넌트가 마운트되고 일시 중단되는 것을 볼 수 있습니다. 이러한 렌더링과 일시 중단의 연속은 강력한 지표입니다.
컴포넌트(Components) 탭: 최신 버전의 React DevTools는 현재 어떤 컴포넌트가 일시 중단되었는지 보여줍니다. 부모 컴포넌트가 일시 중단 상태에서 해제된 직후 자식 컴포넌트가 일시 중단되는 것을 관찰하면 워터폴의 원인을 정확히 찾아내는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 정적 코드 분석

때로는 코드를 읽는 것만으로도 잠재적인 워터폴을 식별할 수 있습니다. 다음과 같은 패턴을 찾아보세요:

중첩된 데이터 의존성: 데이터를 가져와서 그 결과를 자식 컴포넌트에 prop으로 전달하고, 자식 컴포넌트가 그 prop을 사용하여 더 많은 데이터를 가져오는 컴포넌트. 이것이 가장 일반적인 패턴입니다.
순차적인 훅: 단일 컴포넌트 내에서 하나의 커스텀 데이터 페칭 훅에서 얻은 데이터를 사용하여 두 번째 훅에서 호출을 하는 경우. 엄밀히 말해 부모-자식 워터폴은 아니지만, 단일 컴포넌트 내에서 동일한 순차적 병목 현상을 만듭니다.

워터폴 최적화 및 제거 전략

워터폴을 식별했다면, 이제 해결할 차례입니다. 모든 최적화 전략의 핵심 원칙은 순차적 페칭에서 병렬 페칭으로 전환하는 것입니다. 우리는 필요한 모든 네트워크 요청을 가능한 한 빨리, 그리고 한 번에 시작하기를 원합니다.

전략 1: `Promise.all`을 이용한 병렬 데이터 페칭

이것이 가장 직접적인 접근 방식입니다. 필요한 모든 데이터를 미리 알고 있다면, 모든 요청을 동시에 시작하고 모든 요청이 완료될 때까지 기다릴 수 있습니다.

개념: 페치를 중첩시키는 대신, 공통 부모나 애플리케이션 로직의 상위 수준에서 트리거하고, `Promise.all`로 감싼 다음, 데이터가 필요한 컴포넌트로 전달합니다.

`ProfilePage` 예제를 리팩토링해 보겠습니다. 모든 것을 병렬로 가져오는 새로운 컴포넌트 `ProfilePageData`를 만들 수 있습니다.

// api.js (fetch 함수를 노출하도록 수정)
export async function fetchUser(userId) { ... }
export async function fetchPostsForUser(userId) { ... }

// 이전: 워터폴
function ProfilePage({ userId }) {
const user = useUserData(userId); // 요청 1
return <UserPosts userId={user.id} />; // 요청 2는 요청 1이 끝난 후에 시작
}

// 이후: 병렬 페칭
// 리소스 생성 유틸리티
function createProfileData(userId) {
const userPromise = fetchUser(userId);
const postsPromise = fetchPostsForUser(userId);
return {
user: wrapPromise(userPromise),
posts: wrapPromise(postsPromise),
};
}
// `wrapPromise`는 컴포넌트가 프로미스 결과를 읽게 해주는 헬퍼입니다.
// 프로미스가 대기 중이면, 프로미스를 던집니다.
// 프로미스가 해결되면, 값을 반환합니다.
// 프로미스가 거부되면, 에러를 던집니다.
const resource = createProfileData('123');
function ProfilePage() {
const user = resource.user.read(); // 읽거나 일시 중단
return (
<div>
<h1>{user.name}</h1>
<Suspense fallback={<h3>게시물 로딩 중...</h3>}>
<UserPosts />
</Suspense>
</div>
);
}
function UserPosts() {
const posts = resource.posts.read(); // 읽거나 일시 중단
return <ul>...</ul>;
}

이 수정된 패턴에서 `createProfileData`는 한 번 호출됩니다. 이것은 즉시 사용자 및 게시물 가져오기 요청을 둘 다 시작합니다. 총 로딩 시간은 이제 두 요청의 합이 아니라 그중 가장 느린 요청에 의해 결정됩니다. 둘 다 500ms가 걸린다면, 총 대기 시간은 1000ms 대신 약 500ms가 됩니다. 이것은 엄청난 개선입니다.

전략 2: 공통 조상으로 데이터 페칭 끌어올리기

이 전략은 첫 번째 전략의 변형입니다. 특히 독립적으로 데이터를 가져오는 형제 컴포넌트가 있고, 이들이 순차적으로 렌더링될 경우 그들 사이에 워터폴을 유발할 수 있을 때 유용합니다.

개념: 데이터가 필요한 모든 컴포넌트의 공통 부모 컴포넌트를 식별합니다. 데이터 페칭 로직을 그 부모로 옮깁니다. 그러면 부모는 페치를 병렬로 실행하고 데이터를 props로 전달할 수 있습니다. 이는 데이터 페칭 로직을 중앙 집중화하고 가능한 한 빨리 실행되도록 보장합니다.

// 이전: 독립적으로 페칭하는 형제 컴포넌트
function Dashboard() {
return (
<div>
<Suspense fallback={...}><UserInfo /></Suspense>
<Suspense fallback={...}><Notifications /></Suspense>
</div>
);
}
// UserInfo는 사용자 데이터를, Notifications는 알림 데이터를 가져옵니다.
// 리액트는 이들을 순차적으로 렌더링하여 작은 워터폴을 유발할 수 있습니다.

// 이후: 부모가 모든 데이터를 병렬로 페칭
const dashboardResource = createDashboardResource();
function Dashboard() {
// 이 컴포넌트는 페칭하지 않고, 단지 렌더링을 조정합니다.
return (
<div>
<Suspense fallback={...}>
<UserInfo resource={dashboardResource} />
<Notifications resource={dashboardResource} />
</Suspense>
</div>
);
}
function UserInfo({ resource }) {
const user = resource.user.read();
return <div>환영합니다, {user.name}님</div>;
}
function Notifications({ resource }) {
const notifications = resource.notifications.read();
return <div>{notifications.length}개의 새로운 알림이 있습니다.</div>;
}

페칭 로직을 끌어올림으로써, 우리는 병렬 실행을 보장하고 전체 대시보드에 대해 단일하고 일관된 로딩 경험을 제공합니다.

전략 3: 캐시가 있는 데이터 페칭 라이브러리 사용하기

프로미스를 수동으로 조정하는 것은 효과가 있지만, 대규모 애플리케이션에서는 번거로워질 수 있습니다. 바로 이 지점에서 리액트 쿼리(현재 TanStack Query), SWR, 또는 Relay와 같은 전용 데이터 페칭 라이브러리가 빛을 발합니다. 이 라이브러리들은 워터폴과 같은 문제를 해결하기 위해 특별히 설계되었습니다.

개념: 이 라이브러리들은 전역 또는 프로바이더 수준의 캐시를 유지합니다. 컴포넌트가 데이터를 요청하면, 라이브러리는 먼저 캐시를 확인합니다. 여러 컴포넌트가 동시에 동일한 데이터를 요청하면, 라이브러리는 요청을 중복 제거하여 실제 네트워크 요청은 한 번만 보낼 만큼 똑똑합니다.

도움이 되는 점:

요청 중복 제거: 만약 `ProfilePage`와 `UserPosts`가 모두 동일한 사용자 데이터를 요청한다면(예: `useQuery(['user', userId])`), 라이브러리는 네트워크 요청을 한 번만 실행합니다.
캐싱: 데이터가 이전 요청으로 인해 이미 캐시에 있다면, 후속 요청은 즉시 해결되어 잠재적인 워터폴을 차단할 수 있습니다.
기본적으로 병렬: 훅 기반의 특성은 컴포넌트의 최상위 레벨에서 `useQuery`를 호출하도록 권장합니다. 리액트가 렌더링될 때, 이러한 모든 훅들을 거의 동시에 트리거하여 기본적으로 병렬 페치를 유도합니다.

// 리액트 쿼리 예시
function ProfilePage({ userId }) {
// 이 훅은 렌더링되자마자 즉시 요청을 보냅니다
const { data: user } = useQuery(['user', userId], () => fetchUser(userId), { suspense: true });
return (
<div>
<h1>{user.name}</h1>
<Suspense fallback={<h3>게시물 로딩 중...</h3>}>
// 비록 이것이 중첩되어 있더라도, 리액트 쿼리는 종종 페치를 효율적으로 미리 가져오거나 병렬화합니다
<UserPosts userId={user.id} />
</Suspense>
</div>
);
}
function UserPosts({ userId }) {
const { data: posts } = useQuery(['posts', userId], () => fetchPostsForUser(userId), { suspense: true });
return <ul>...</ul>;
}

코드 구조가 여전히 워터폴처럼 보일 수 있지만, 리액트 쿼리와 같은 라이브러리들은 종종 이를 완화할 만큼 충분히 똑똑합니다. 더 나은 성능을 위해, 컴포넌트가 렌더링되기 전에 명시적으로 데이터 로딩을 시작하도록 프리페칭(pre-fetching) API를 사용할 수 있습니다.

전략 4: Render-as-You-Fetch 패턴

이것은 리액트 팀이 강력하게 권장하는 가장 진보되고 성능이 뛰어난 패턴입니다. 이는 일반적인 데이터 페칭 모델을 완전히 뒤집습니다.

Fetch-on-Render (문제점): 컴포넌트 렌더링 -> useEffect/훅이 페치 트리거. (워터폴로 이어짐).
Fetch-then-Render: 페치 트리거 -> 대기 -> 데이터와 함께 컴포넌트 렌더링. (더 낫지만 여전히 렌더링을 차단할 수 있음).
Render-as-You-Fetch (해결책): 페치 트리거 -> 즉시 컴포넌트 렌더링 시작. 데이터가 아직 준비되지 않았다면 컴포넌트는 일시 중단됨.

개념: 데이터 페칭을 컴포넌트 생명주기에서 완전히 분리합니다. 네트워크 요청을 가능한 가장 빠른 순간에 시작합니다. 예를 들어, 라우팅 레이어나 이벤트 핸들러(링크 클릭 등)에서, 데이터가 필요한 컴포넌트가 렌더링을 시작하기도 전에 말입니다.

// 1. 라우터나 이벤트 핸들러에서 페칭 시작
import { createProfileData } from './api';
// 사용자가 프로필 페이지 링크를 클릭할 때:
function onProfileLinkClick(userId) {
const resource = createProfileData(userId);
navigateTo(`/profile/${userId}`, { state: { resource } });
}

// 2. 페이지 컴포넌트가 리소스를 받음
function ProfilePage() {
// 이미 시작된 리소스를 가져옵니다
const resource = useLocation().state.resource;
return (
<Suspense fallback={<h1>프로필 로딩 중...</h1>}>
<ProfileDetails resource={resource} />
<ProfilePosts resource={resource} />
</Suspense>
);
}

// 3. 자식 컴포넌트가 리소스에서 읽음
function ProfileDetails({ resource }) {
const user = resource.user.read(); // 읽거나 일시 중단
return <h1>{user.name}</h1>;
}
function ProfilePosts({ resource }) {
const posts = resource.posts.read(); // 읽거나 일시 중단
return <ul>...</ul>;
}

이 패턴의 아름다움은 그 효율성에 있습니다. 사용자와 게시물 데이터에 대한 네트워크 요청은 사용자가 탐색 의도를 나타내는 즉시 시작됩니다. `ProfilePage`의 자바스크립트 번들을 로드하고 리액트가 렌더링을 시작하는 데 걸리는 시간은 데이터 페칭과 병렬로 발생합니다. 이는 예방 가능한 거의 모든 대기 시간을 제거합니다.

최적화 전략 비교: 어떤 것을 선택해야 할까?

올바른 전략을 선택하는 것은 애플리케이션의 복잡성과 성능 목표에 따라 다릅니다.

병렬 페칭 (`Promise.all` / 수동 조정):
- 장점: 외부 라이브러리가 필요 없음. 함께 위치한 데이터 요구사항에 대해 개념적으로 간단함. 프로세스에 대한 완전한 제어.
- 단점: 상태, 에러, 캐싱을 수동으로 관리하기 복잡해질 수 있음. 견고한 구조 없이는 확장성이 좋지 않음.
- 최적 사용처: 간단한 사용 사례, 소규모 애플리케이션, 또는 라이브러리 오버헤드를 피하고 싶은 성능이 중요한 섹션.
데이터 페칭 끌어올리기:
- 장점: 컴포넌트 트리에서 데이터 흐름을 구성하기 좋음. 특정 뷰에 대한 페칭 로직을 중앙 집중화함.
- 단점: prop 드릴링으로 이어지거나 데이터를 전달하기 위해 상태 관리 솔루션이 필요할 수 있음. 부모 컴포넌트가 비대해질 수 있음.
- 최적 사용처: 여러 형제 컴포넌트가 공통 부모에서 가져올 수 있는 데이터에 대한 의존성을 공유할 때.
데이터 페칭 라이브러리 (리액트 쿼리, SWR):
- 장점: 가장 견고하고 개발자 친화적인 솔루션. 캐싱, 중복 제거, 백그라운드 리페칭, 에러 상태를 기본적으로 처리함. 보일러플레이트를 대폭 줄여줌.
- 단점: 프로젝트에 라이브러리 의존성을 추가함. 라이브러리의 특정 API를 배워야 함.
- 최적 사용처: 대부분의 최신 리액트 애플리케이션. 사소하지 않은 데이터 요구사항이 있는 모든 프로젝트의 기본 선택이 되어야 함.
Render-as-You-Fetch:
- 장점: 최고 성능의 패턴. 컴포넌트 코드 로딩과 데이터 페칭을 중첩시켜 병렬성을 극대화함.
- 단점: 사고방식의 상당한 전환이 필요함. Relay나 Next.js와 같이 이 패턴이 내장된 프레임워크를 사용하지 않는 경우 설정에 더 많은 보일러플레이트가 포함될 수 있음.
- 최적 사용처: 매 밀리초가 중요한 지연 시간에 민감한 애플리케이션. 라우팅과 데이터 페칭을 통합하는 프레임워크가 이 패턴에 이상적인 환경임.

글로벌 고려사항 및 모범 사례

전 세계 사용자를 대상으로 구축할 때 워터폴을 제거하는 것은 있으면 좋은 것이 아니라 필수적입니다.

지연 시간은 균일하지 않음: 200ms의 워터폴은 서버 근처의 사용자에게는 거의 눈에 띄지 않을 수 있지만, 지연 시간이 긴 모바일 인터넷을 사용하는 다른 대륙의 사용자에게는 동일한 워터폴이 로드 시간에 몇 초를 추가할 수 있습니다. 요청을 병렬화하는 것이 높은 지연 시간의 영향을 완화하는 가장 효과적인 단일 방법입니다.
코드 분할 워터폴: 워터폴은 데이터에만 국한되지 않습니다. 일반적인 패턴은 `React.lazy()`로 컴포넌트 번들을 로드한 다음, 해당 컴포넌트가 자체 데이터를 가져오는 것입니다. 이것은 코드 -> 데이터 워터폴입니다. Render-as-You-Fetch 패턴은 사용자가 탐색할 때 컴포넌트와 해당 데이터를 모두 미리 로드하여 이 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
우아한 에러 처리: 데이터를 병렬로 가져올 때 부분적인 실패를 고려해야 합니다. 사용자 데이터는 로드되었지만 게시물이 실패하면 어떻게 될까요? UI는 이를 우아하게 처리할 수 있어야 하며, 아마도 게시물 섹션에 에러 메시지와 함께 사용자 프로필을 보여줄 수 있습니다. 리액트 쿼리와 같은 라이브러리는 쿼리별 에러 상태를 처리하기 위한 명확한 패턴을 제공합니다.
의미 있는 Fallbacks: 데이터가 로드되는 동안 좋은 사용자 경험을 제공하기 위해 ``의 `fallback` prop을 사용하세요. 일반적인 스피너 대신 최종 UI의 모양을 모방하는 스켈레톤 로더를 사용하세요. 이는 인지 성능을 향상시키고 네트워크가 느릴 때도 애플리케이션이 더 빠르게 느껴지게 만듭니다.

결론

리액트 서스펜스 워터폴은 특히 전 세계 사용자 기반에 대해 사용자 경험을 저하시킬 수 있는 미묘하지만 중요한 성능 병목 현상입니다. 이는 자연스럽지만 비효율적인 순차적, 중첩 데이터 페칭 패턴에서 발생합니다. 이 문제를 해결하는 열쇠는 사고의 전환입니다: 렌더링 시 페칭을 멈추고, 가능한 한 빨리, 병렬로 페칭을 시작하세요.

우리는 수동 프로미스 조정에서부터 고효율의 Render-as-You-Fetch 패턴에 이르기까지 다양한 강력한 전략을 탐구했습니다. 대부분의 최신 애플리케이션의 경우, TanStack Query나 SWR과 같은 전용 데이터 페칭 라이브러리를 채택하는 것이 성능, 개발자 경험, 그리고 캐싱 및 중복 제거와 같은 강력한 기능 간의 최상의 균형을 제공합니다.

오늘 당장 애플리케이션의 네트워크 탭을 감사하기 시작하세요. 그 특징적인 계단식 패턴을 찾아보세요. 데이터 페칭 워터폴을 식별하고 제거함으로써, 여러분은 전 세계 어디에 있든 사용자에게 훨씬 더 빠르고, 더 유연하며, 더 탄력적인 애플리케이션을 제공할 수 있습니다.