React experimental_cache įgyvendinimas: funkcijos rezultatų kaupimo podėlyje įvaldymas

React nuolat tobulėja, pristatydamas naujas funkcijas ir patobulinimus, kurie padeda programuotojams kurti efektyvesnes ir našesnes aplikacijas. Vienas iš tokių priedų, šiuo metu eksperimentinis, yra experimental_cache API. Šis galingas įrankis suteikia mechanizmą funkcijų rezultatams kaupti podėlyje (kešuoti), ženkliai padidindamas našumą, ypač React serverio komponentų (RSC) ir duomenų gavimo scenarijuose. Šiame straipsnyje pateikiamas išsamus vadovas, kaip suprasti ir efektyviai įdiegti experimental_cache.

Funkcijos rezultatų kaupimo podėlyje supratimas

Funkcijos rezultatų kaupimas podėlyje, dar žinomas kaip memoizacija, yra technika, kai funkcijos iškvietimo rezultatas saugomas atsižvelgiant į jos įvesties argumentus. Kai ta pati funkcija iškviečiama dar kartą su tais pačiais argumentais, grąžinamas podėlyje esantis rezultatas, užuot vykdžius funkciją iš naujo. Tai gali drastiškai sumažinti vykdymo laiką, ypač atliekant skaičiavimams imlias operacijas arba naudojant funkcijas, kurios priklauso nuo išorinių duomenų šaltinių.

React kontekste funkcijos rezultatų kaupimas podėlyje gali būti ypač naudingas:

• Duomenų gavimas: API užklausų rezultatų kaupimas podėlyje gali užkirsti kelią pasikartojančioms tinklo užklausoms, sumažinant delsą ir pagerinant vartotojo patirtį.
• Skaičiavimams imlios operacijos: Sudėtingų skaičiavimų rezultatų kaupimas podėlyje gali padėti išvengti nereikalingo apdorojimo, atlaisvinti resursus ir pagerinti reakcijos laiką.
• Atvaizdavimo optimizavimas: Komponentuose naudojamų funkcijų rezultatų kaupimas podėlyje gali užkirsti kelią nereikalingiems perpiešimams (re-renders), todėl animacijos ir sąveikos tampa sklandesnės.

Pristatome React experimental_cache

experimental_cache API React'e suteikia integruotą būdą įgyvendinti funkcijos rezultatų kaupimą podėlyje. Jis sukurtas sklandžiai veikti su React serverio komponentais ir use kabliuku (hook), leidžiančiu efektyviai gauti duomenis ir atvaizduoti turinį serveryje.

Svarbi pastaba: Kaip sufleruoja pavadinimas, experimental_cache vis dar yra eksperimentinė funkcija. Tai reiškia, kad jos API gali keistis ateityje išleistose React versijose. Būtina sekti naujausią React dokumentaciją ir būti pasiruošus galimiems esminiams pakeitimams.

Pagrindinis experimental_cache naudojimas

experimental_cache funkcija priima funkciją kaip įvesties duomenį ir grąžina naują funkciją, kuri kaupia originalios funkcijos rezultatus podėlyje. Pavaizduokime tai paprastu pavyzdžiu:

import { experimental_cache } from 'react';

async function fetchUserData(userId) {
  // Imituojamas duomenų gavimas iš API
  await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 500));
  return { id: userId, name: `User ${userId}` };
}

const cachedFetchUserData = experimental_cache(fetchUserData);

async function MyComponent({ userId }) {
  const userData = await cachedFetchUserData(userId);
  return (
    <div>
      <p>User ID: {userData.id}</p>
      <p>User Name: {userData.name}</p>
    </div>
  );
}

Šiame pavyzdyje:

1. Importuojame experimental_cache iš 'react'.
2. Apibrėžiame asinchroninę funkciją fetchUserData, kuri imituoja vartotojo duomenų gavimą iš API. Ši funkcija apima imituotą delsą, atspindinčią tinklo vėlavimą.
3. Apgaubiame fetchUserData su experimental_cache, kad sukurtume podėlyje kaupiamą versiją: cachedFetchUserData.
4. MyComponent viduje iškviečiame cachedFetchUserData, kad gautume vartotojo duomenis. Pirmą kartą iškvietus šią funkciją su konkrečiu userId, ji įvykdys originalią fetchUserData funkciją ir išsaugos rezultatą podėlyje. Vėlesni iškvietimai su tuo pačiu userId nedelsiant grąžins podėlyje esantį rezultatą, taip išvengiant tinklo užklausos.

Integracija su React serverio komponentais ir `use` kabliuku

experimental_cache yra ypač galingas, kai naudojamas kartu su React serverio komponentais (RSC) ir use kabliuku. RSC leidžia vykdyti kodą serveryje, gerinant našumą ir saugumą. use kabliukas leidžia sustabdyti komponentų atvaizdavimą, kol gaunami duomenys.

import { experimental_cache } from 'react';
import { use } from 'react';

async function fetchProductData(productId) {
  // Imituojamas produkto duomenų gavimas iš duomenų bazės
  await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 300));
  return { id: productId, name: `Product ${productId}`, price: Math.random() * 100 };
}

const cachedFetchProductData = experimental_cache(fetchProductData);

function ProductDetails({ productId }) {
  const product = use(cachedFetchProductData(productId));

  return (
    <div>
      <h2>{product.name}</h2>
      <p>Price: ${product.price.toFixed(2)}</p>
    </div>
  );
}

export default ProductDetails;

Šiame pavyzdyje:

1. Apibrėžiame asinchroninę funkciją fetchProductData, kad imituotume produkto duomenų gavimą.
2. Apgaubiame fetchProductData su experimental_cache, kad sukurtume podėlyje kaupiamą versiją.
3. ProductDetails komponente (kuris turėtų būti React serverio komponentas), mes naudojame use kabliuką, kad gautume produkto duomenis iš podėlyje kaupiamos funkcijos.
4. use kabliukas sustabdys komponento atvaizdavimą, kol duomenys bus gaunami (arba paimami iš podėlio). React automatiškai pasirūpins įkrovimo būsenos rodymu, kol duomenys bus pasiekiami.

Naudodami experimental_cache kartu su RSC ir use, galime pasiekti reikšmingą našumo padidėjimą, kaupdami duomenis podėlyje serveryje ir išvengdami nereikalingų tinklo užklausų.

Podėlio anuliavimas (invalidavimas)

Daugeliu atvejų jums reikės anuliuoti podėlį, kai pasikeičia pagrindiniai duomenys. Pavyzdžiui, jei vartotojas atnaujina savo profilio informaciją, norėsite anuliuoti podėlyje esančius vartotojo duomenis, kad būtų rodoma atnaujinta informacija.

Pats experimental_cache nesuteikia integruoto mechanizmo podėlio anuliavimui. Jums reikės įgyvendinti savo strategiją, atsižvelgiant į konkrečius jūsų aplikacijos poreikius.

Štai keletas įprastų metodų:

• Rankinis anuliavimas: Galite rankiniu būdu išvalyti podėlį, sukurdami atskirą funkciją, kuri iš naujo nustato podėlyje kaupiamą funkciją. Tam gali prireikti naudoti globalų kintamąjį ar sudėtingesnį būsenos valdymo sprendimą.
• Laiku pagrįstas galiojimo pabaiga: Galite nustatyti podėlyje esančių duomenų gyvavimo laiką (TTL). Pasibaigus TTL, podėlis bus anuliuotas, o kitas funkcijos iškvietimas iš naujo įvykdys originalią funkciją.
• Įvykiu pagrįstas anuliavimas: Galite anuliuoti podėlį, kai įvyksta konkretus įvykis, pavyzdžiui, duomenų bazės atnaujinimas ar vartotojo veiksmas. Šis metodas reikalauja mechanizmo šiems įvykiams aptikti ir į juos reaguoti.

Štai rankinio anuliavimo pavyzdys:

import { experimental_cache } from 'react';

let cacheKey = 0; // Globalus podėlio raktas

async function fetchUserProfile(userId, key) {
    console.log("Gaunamas vartotojo profilis (raktas: " + key + ")"); // Derinimo įrašas
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 200));
    return { id: userId, name: `Profile ${userId}`, cacheKey: key };
}

let cachedFetchUserProfile = experimental_cache(fetchUserProfile);

function invalidateCache() {
    cacheKey++; // Padidiname globalų podėlio raktą
    // Iš naujo sukuriama podėlyje kaupiama funkcija, kas iš esmės išvalo podėlį.
    cachedFetchUserProfile = experimental_cache(fetchUserProfile);
}


async function UserProfile({ userId }) {
    const profile = await cachedFetchUserProfile(userId, cacheKey);

    return (
        <div>
            <h2>User Profile</h2>
            <p>ID: {profile.id}</p>
            <p>Name: {profile.name}</p>
            <p>Cache Key: {profile.cacheKey}</p>
            <button onClick={invalidateCache}>Update Profile</button>
        </div>
    );
}

Šiame pavyzdyje paspaudus mygtuką „Update Profile“ iškviečiama invalidateCache, kuri padidina globalų cacheKey ir iš naujo sukuria podėlyje kaupiamą funkciją. Tai priverčia kitą cachedFetchUserProfile iškvietimą iš naujo įvykdyti originalią fetchUserProfile funkciją.

Svarbu: Pasirinkite anuliavimo strategiją, kuri geriausiai atitinka jūsų aplikacijos poreikius, ir atidžiai apsvarstykite galimą poveikį našumui ir duomenų nuoseklumui.

Svarstymai ir geriausios praktikos

Naudojant experimental_cache, svarbu atsižvelgti į šiuos svarstymus ir geriausias praktikas:

• Podėlio rakto pasirinkimas: Atidžiai pasirinkite argumentus, kurie nustato podėlio raktą. Podėlio raktas turėtų unikaliai identifikuoti kaupiamus duomenis. Apsvarstykite galimybę naudoti argumentų kombinaciją, jei vieno argumento nepakanka.
• Podėlio dydis: experimental_cache API neturi integruoto mechanizmo podėlio dydžiui apriboti. Jei kaupiate didelį duomenų kiekį, gali tekti įgyvendinti savo podėlio išvalymo strategiją, kad išvengtumėte atminties problemų.
• Duomenų serializavimas: Užtikrinkite, kad kaupiami duomenys būtų serializuojami. experimental_cache API gali prireikti serializuoti duomenis saugojimui.
• Klaidų apdorojimas: Įgyvendinkite tinkamą klaidų apdorojimą, kad sklandžiai valdytumėte situacijas, kai duomenų gavimas nepavyksta arba podėlis yra nepasiekiamas.
• Testavimas: Kruopščiai testuokite savo podėlio įgyvendinimą, siekiant užtikrinti, kad jis veikia teisingai ir kad podėlis yra tinkamai anuliuojamas.
• Našumo stebėjimas: Stebėkite savo aplikacijos našumą, kad įvertintumėte podėlio poveikį ir nustatytumėte galimas kliūtis.
• Globalios būsenos valdymas: Dirbant su vartotojui specifiniais duomenimis serverio komponentuose (pvz., vartotojo nustatymai, krepšelio turinys), apsvarstykite, kaip podėlio naudojimas gali paveikti skirtingus vartotojus, matančius vienas kito duomenis. Įdiekite tinkamas apsaugos priemones, kad išvengtumėte duomenų nutekėjimo, galbūt įtraukiant vartotojų ID į podėlio raktus arba naudojant globalios būsenos valdymo sprendimą, pritaikytą serverio pusės atvaizdavimui.
• Duomenų mutacijos: Būkite ypač atsargūs kaupdami duomenis, kurie gali būti keičiami. Užtikrinkite, kad anuliuotumėte podėlį kaskart, kai pasikeičia pagrindiniai duomenys, kad išvengtumėte pasenusios ar neteisingos informacijos pateikimo. Tai ypač svarbu duomenims, kuriuos gali keisti skirtingi vartotojai ar procesai.
• Serverio veiksmai ir kešavimas: Serverio veiksmai (Server Actions), kurie leidžia vykdyti serverio pusės kodą tiesiogiai iš jūsų komponentų, taip pat gali gauti naudos iš kešavimo. Jei serverio veiksmas atlieka skaičiavimams imlią operaciją arba gauna duomenis, rezultato kešavimas gali žymiai pagerinti našumą. Tačiau būkite atidūs dėl anuliavimo strategijos, ypač jei serverio veiksmas keičia duomenis.

Alternatyvos experimental_cache

Nors experimental_cache suteikia patogų būdą įgyvendinti funkcijos rezultatų kaupimą podėlyje, yra alternatyvių metodų, kuriuos galite apsvarstyti:

• Memoizacijos bibliotekos: Bibliotekos, tokios kaip memoize-one ir lodash.memoize, suteikia pažangesnes memoizacijos galimybes, įskaitant pasirinktinių podėlio raktų palaikymą, podėlio išvalymo taisykles ir asinchronines funkcijas.
• Individualūs podėlio sprendimai: Galite įgyvendinti savo podėlio sprendimą naudodami duomenų struktūrą, pavyzdžiui, Map, arba specializuotą podėlio biblioteką, pvz., node-cache (serverio pusės podėliui). Šis metodas suteikia daugiau kontrolės podėlio procesui, bet reikalauja daugiau įgyvendinimo pastangų.
• HTTP podėlis: Duomenims, gaunamiems iš API, pasinaudokite HTTP podėlio mechanizmais, tokiais kaip Cache-Control antraštės, kad nurodytumėte naršyklėms ir CDN kaupti atsakymus podėlyje. Tai gali žymiai sumažinti tinklo srautą ir pagerinti našumą, ypač statiniams ar retai atnaujinamiems duomenims.

Realaus pasaulio pavyzdžiai ir naudojimo atvejai

Štai keletas realaus pasaulio pavyzdžių ir naudojimo atvejų, kur experimental_cache (ar panašios podėlio technikos) gali būti labai naudingas:

• Elektroninės komercijos produktų katalogai: Produktų detalių (pavadinimų, aprašymų, kainų, nuotraukų) kaupimas podėlyje gali žymiai pagerinti el. komercijos svetainių našumą, ypač dirbant su dideliais katalogais.
• Tinklaraščio įrašai ir straipsniai: Tinklaraščio įrašų ir straipsnių kaupimas podėlyje gali sumažinti duomenų bazės apkrovą ir pagerinti skaitytojų naršymo patirtį.
• Socialinių tinklų srautai: Vartotojų naujienų srautų ir laiko juostų kaupimas podėlyje gali užkirsti kelią pasikartojančioms API užklausoms ir pagerinti socialinių tinklų aplikacijų reakcijos laiką.
• Finansiniai duomenys: Realaus laiko akcijų kainų ar valiutų kursų kaupimas podėlyje gali sumažinti finansinių duomenų teikėjų apkrovą ir pagerinti finansinių aplikacijų našumą.
• Žemėlapių aplikacijos: Žemėlapių dalių ar geokodavimo rezultatų kaupimas podėlyje gali pagerinti žemėlapių aplikacijų našumą ir sumažinti žemėlapių paslaugų naudojimo kaštus.
• Internacionalizacija (i18n): Išverstų eilučių skirtingoms lokalėms kaupimas podėlyje gali užkirsti kelią pasikartojančioms paieškoms ir pagerinti daugiakalbių aplikacijų našumą.
• Personalizuotos rekomendacijos: Personalizuotų produktų ar turinio rekomendacijų kaupimas podėlyje gali sumažinti rekomendacijų generavimo skaičiavimo sąnaudas ir pagerinti vartotojo patirtį. Pavyzdžiui, srautinio turinio paslauga galėtų kaupti filmų rekomendacijas, pagrįstas vartotojo peržiūrų istorija.

Išvados

React experimental_cache API siūlo galingą būdą įgyvendinti funkcijos rezultatų kaupimą podėlyje ir optimizuoti jūsų React aplikacijų našumą. Suprasdami pagrindinį jo naudojimą, integruodami jį su React serverio komponentais ir use kabliuku bei atidžiai apsvarstydami podėlio anuliavimo strategijas, galite žymiai pagerinti savo aplikacijų reakcijos laiką ir efektyvumą. Atminkite, kad tai yra eksperimentinė API, todėl sekite naujausią React dokumentaciją ir būkite pasiruošę galimiems pokyčiams. Laikydamiesi šiame straipsnyje aprašytų svarstymų ir geriausių praktikų, galite efektyviai panaudoti experimental_cache kurdami aukšto našumo React aplikacijas, kurios suteikia puikią vartotojo patirtį.

Tyrinėdami experimental_cache, atsižvelkite į konkrečius savo aplikacijos poreikius ir pasirinkite podėlio strategiją, kuri geriausiai atitinka jūsų reikalavimus. Nebijokite eksperimentuoti ir tyrinėti alternatyvius podėlio sprendimus, kad rastumėte optimalų požiūrį savo projektui. Atidžiai planuodami ir įgyvendindami, galite atskleisti visą funkcijos rezultatų kaupimo podėlyje potencialą ir kurti React aplikacijas, kurios yra ir našios, ir plečiamos.