React experimental_useSubscription: našumo poveikio supratimas ir mažinimas

React experimental_useSubscription kabliukas (hook) siūlo galingą ir deklaratyvų būdą prenumeruoti išorinius duomenų šaltinius jūsų komponentuose. Tai gali ženkliai supaprastinti duomenų gavimą ir valdymą, ypač dirbant su realaus laiko duomenimis ar sudėtinga būsena. Tačiau, kaip ir bet kuris galingas įrankis, jis gali turėti įtakos našumui. Norint kurti našias React aplikacijas, būtina suprasti šias pasekmes ir taikyti atitinkamas optimizavimo technikas.

Kas yra experimental_useSubscription?

experimental_useSubscription, šiuo metu esantis React eksperimentinių API dalimi, suteikia mechanizmą, leidžiantį komponentams prenumeruoti išorines duomenų saugyklas (pvz., Redux saugyklas, Zustand ar pasirinktinius duomenų šaltinius) ir automatiškai persirenderinti, kai duomenys pasikeičia. Tai pašalina poreikį rankiniu būdu valdyti prenumeratas ir suteikia švaresnį, deklaratyvesnį požiūrį į duomenų sinchronizavimą. Galvokite apie tai kaip apie specializuotą įrankį, skirtą sklandžiai prijungti jūsų komponentus prie nuolat atsinaujinančios informacijos.

Kabliukas priima du pagrindinius argumentus:

• dataSource: Objektas su subscribe metodu (panašiu į tą, kurį galima rasti observatorių bibliotekose) ir getSnapshot metodu. subscribe metodas priima atgalinio iškvietimo (callback) funkciją, kuri bus iškviesta, kai duomenų šaltinis pasikeis. getSnapshot metodas grąžina dabartinę duomenų reikšmę.
• getSnapshot (neprivaloma): Funkcija, kuri iš duomenų šaltinio ištraukia konkrečius duomenis, kurių reikia jūsų komponentui. Tai yra labai svarbu siekiant išvengti nereikalingų persirenderinimų, kai bendras duomenų šaltinis pasikeičia, bet konkrečiai komponentui reikalingi duomenys išlieka tie patys.

Štai supaprastintas pavyzdys, demonstruojantis jo naudojimą su hipotetiniu duomenų šaltiniu:

import { experimental_useSubscription as useSubscription } from 'react';

const myDataSource = {
  subscribe(callback) {
    // Logika, skirta prenumeruoti duomenų pasikeitimus (pvz., naudojant WebSockets, RxJS ir t. t.)
    // Pavyzdys: setInterval(() => callback(), 1000); // Imituoti pakeitimus kas sekundę
  },
  getSnapshot() {
    // Logika, skirta gauti dabartinius duomenis iš šaltinio
    return myData;
  }
};

function MyComponent() {
  const data = useSubscription(myDataSource);

  return (
    <div>
      <p>Duomenys: {data}</p>
    </div>
  );
}

Prenumeratų apdorojimo pridėtinės išlaidos: pagrindinė problema

Pagrindinė našumo problema, susijusi su experimental_useSubscription, kyla dėl prenumeratų apdorojimo pridėtinių išlaidų. Kiekvieną kartą, kai duomenų šaltinis pasikeičia, iškviečiama per subscribe metodą užregistruota atgalinio iškvietimo funkcija. Tai sukelia kabliuką naudojančio komponento persirenderinimą, potencialiai paveikdamas programos reakcijos greitį ir bendrą našumą. Šios pridėtinės išlaidos gali pasireikšti keliais būdais:

• Padidėjęs atvaizdavimo dažnis: Prenumeratos iš prigimties gali lemti dažnus persirenderinimus, ypač kai pagrindinis duomenų šaltinis greitai atsinaujina. Pavyzdžiui, akcijų kainų komponentas – nuolatiniai kainų svyravimai reikštų beveik nuolatinius persirenderinimus.
• Nereikalingi persirenderinimai: Net jei konkrečiam komponentui aktualūs duomenys nepasikeitė, paprasta prenumerata vis tiek gali sukelti persirenderinimą, lemiantį bereikalingą skaičiavimo resursų naudojimą.
• Paketinio atnaujinimo sudėtingumas: Nors React bando grupuoti atnaujinimus į paketus, kad sumažintų persirenderinimų skaičių, asinchroninė prenumeratų prigimtis kartais gali trukdyti šiai optimizacijai, dėl ko įvyksta daugiau individualių persirenderinimų nei tikėtasi.

Našumo problemų identifikavimas

Prieš pradedant taikyti optimizavimo strategijas, būtina nustatyti galimas našumo problemas, susijusias su experimental_useSubscription. Štai kaip galite tai padaryti:

1. React Profiler

React Profiler, pasiekiamas per React DevTools, yra pagrindinis jūsų įrankis našumo problemoms nustatyti. Naudokite jį, kad:

• Įrašytumėte komponentų sąveikas: Profiluokite savo aplikaciją, kai ji aktyviai naudoja komponentus su experimental_useSubscription.
• Analizuotumėte atvaizdavimo laikus: Nustatykite komponentus, kurie atvaizduojami dažnai arba kurių atvaizdavimas užtrunka ilgai.
• Nustatytumėte persirenderinimų šaltinį: Profiler dažnai gali nurodyti konkrečius duomenų šaltinio atnaujinimus, kurie sukelia nereikalingus persirenderinimus.

Atkreipkite ypatingą dėmesį į komponentus, kurie dažnai persirenderina dėl duomenų šaltinio pasikeitimų. Išsiaiškinkite, ar persirenderinimai yra tikrai būtini (t. y., ar komponento savybės (props) ar būsena (state) ženkliai pasikeitė).

2. Našumo stebėjimo įrankiai

Gamybinėms aplinkoms apsvarstykite galimybę naudoti našumo stebėjimo įrankius (pvz., Sentry, New Relic, Datadog). Šie įrankiai gali suteikti įžvalgų apie:

• Realaus pasaulio našumo metrikas: Stebėkite metrikas, tokias kaip komponentų atvaizdavimo laikas, sąveikos delsa ir bendras aplikacijos reakcijos greitis.
• Nustatykite lėtus komponentus: Nurodykite komponentus, kurie nuolat prastai veikia realaus pasaulio scenarijuose.
• Poveikį vartotojo patirčiai: Supraskite, kaip našumo problemos veikia vartotojo patirtį, pavyzdžiui, lėtas įkėlimo laikas ar nereaguojančios sąveikos.

3. Kodo peržiūros ir statinė analizė

Kodo peržiūrų metu atkreipkite ypatingą dėmesį į tai, kaip naudojamas experimental_useSubscription:

• Įvertinkite prenumeratos apimtį: Ar komponentai prenumeruoja per plačius duomenų šaltinius, kas sukelia nereikalingus persirenderinimus?
• Peržiūrėkite getSnapshot implementacijas: Ar getSnapshot funkcija efektyviai ištraukia reikiamus duomenis?
• Ieškokite galimų lenktynių sąlygų (race conditions): Užtikrinkite, kad asinchroniniai duomenų šaltinio atnaujinimai būtų tvarkomi teisingai, ypač dirbant su lygiagrečiu atvaizdavimu.

Statinės analizės įrankiai (pvz., ESLint su atitinkamais įskiepiais) taip pat gali padėti nustatyti galimas našumo problemas jūsų kode, pavyzdžiui, trūkstamas priklausomybes useCallback ar useMemo kabliukuose.

Optimizavimo strategijos: našumo poveikio minimizavimas

Nustačius galimas našumo problemas, galite taikyti kelias optimizavimo strategijas, kad sumažintumėte experimental_useSubscription poveikį.

1. Atrankinis duomenų gavimas su getSnapshot

Svarbiausia optimizavimo technika yra naudoti getSnapshot funkciją, kad ištrauktumėte tik tuos konkrečius duomenis, kurių reikia komponentui. Tai gyvybiškai svarbu norint išvengti nereikalingų persirenderinimų. Užuot prenumeravę visą duomenų šaltinį, prenumeruokite tik atitinkamą duomenų poaibį.

Pavyzdys:

Tarkime, turite duomenų šaltinį, atspindintį vartotojo informaciją, įskaitant vardą, el. paštą ir profilio nuotrauką. Jei komponentui reikia rodyti tik vartotojo vardą, getSnapshot funkcija turėtų ištraukti tik vardą:

const userDataSource = {
  subscribe(callback) { /* ... */ },
  getSnapshot() {
    return {
      name: "Alice Smith",
      email: "alice.smith@example.com",
      profilePicture: "/images/alice.jpg"
    };
  }
};

function NameComponent() {
  const name = useSubscription(userDataSource, () => userDataSource.getSnapshot().name);

  return <p>Vartotojo vardas: {name}</p>;
}

Šiame pavyzdyje NameComponent persirenderins tik tada, kai pasikeis vartotojo vardas, net jei bus atnaujintos kitos userDataSource objekto savybės.

2. Memoizacija su useMemo ir useCallback

Memoizacija yra galinga technika, skirta optimizuoti React komponentus, išsaugant brangių skaičiavimų ar funkcijų rezultatus. Naudokite useMemo, kad memoizuotumėte getSnapshot funkcijos rezultatą, ir useCallback, kad memoizuotumėte atgalinio iškvietimo funkciją, perduodamą subscribe metodui.

Pavyzdys:

import { experimental_useSubscription as useSubscription } from 'react';
import { useCallback, useMemo } from 'react';

const myDataSource = {
  subscribe(callback) { /* ... */ },
  getSnapshot() {
    // Brangi duomenų apdorojimo logika
    return processData(myData);
  }
};

function MyComponent({ prop1, prop2 }) {
  const getSnapshot = useCallback(() => {
    return myDataSource.getSnapshot();
  }, []);

  const data = useSubscription(myDataSource, getSnapshot);

  const memoizedValue = useMemo(() => {
    // Brangus skaičiavimas, pagrįstas duomenimis
    return calculateValue(data, prop1, prop2);
  }, [data, prop1, prop2]);

  return <div>{memoizedValue}</div>;
}

Memoizuodami getSnapshot funkciją ir apskaičiuotą vertę, galite išvengti nereikalingų persirenderinimų ir brangių skaičiavimų, kai priklausomybės nepasikeitė. Įsitikinkite, kad į useCallback ir useMemo priklausomybių masyvus įtraukėte atitinkamas priklausomybes, kad memoizuotos vertės būtų teisingai atnaujintos, kai to prireiks.

3. Debouncing ir Throttling

Dirbant su greitai atsinaujinančiais duomenų šaltiniais (pvz., jutiklių duomenimis, realaus laiko srautais), „debouncing“ ir „throttling“ gali padėti sumažinti persirenderinimų dažnį.

• Debouncing: Atideda atgalinio iškvietimo funkcijos vykdymą, kol praeis tam tikras laiko tarpas nuo paskutinio atnaujinimo. Tai naudinga, kai jums reikia tik naujausios vertės po neveiklumo laikotarpio.
• Throttling: Apriboja, kiek kartų atgalinio iškvietimo funkcija gali būti iškviesta per tam tikrą laikotarpį. Tai naudinga, kai reikia periodiškai atnaujinti vartotojo sąsają, bet nebūtinai po kiekvieno duomenų šaltinio atnaujinimo.

Galite įgyvendinti „debouncing“ ir „throttling“ naudodami bibliotekas, tokias kaip Lodash, arba pasirinktines implementacijas su setTimeout.

Pavyzdys (Throttling):

import { experimental_useSubscription as useSubscription } from 'react';
import { useRef, useCallback } from 'react';

function MyComponent() {
  const lastUpdate = useRef(0);

  const throttledGetSnapshot = useCallback(() => {
    const now = Date.now();
    if (now - lastUpdate.current > 100) { // Atnaujinti ne dažniau kaip kas 100ms
      lastUpdate.current = now;
      return myDataSource.getSnapshot();
    }
    return null; // Arba numatytoji reikšmė
  }, []);

  const data = useSubscription(myDataSource, throttledGetSnapshot);

  return <div>{data}</div>;
}

Šis pavyzdys užtikrina, kad getSnapshot funkcija būtų iškviesta ne dažniau kaip kas 100 milisekundžių, taip išvengiant perteklinio persirenderinimo, kai duomenų šaltinis greitai atsinaujina.

4. React.memo panaudojimas

React.memo yra aukštesnės eilės komponentas, kuris memoizuoja funkcinį komponentą. Apgaubdami komponentą, naudojantį experimental_useSubscription, su React.memo, galite išvengti persirenderinimų, jei komponento savybės (props) nepasikeitė.

Pavyzdys:

import React, { experimental_useSubscription as useSubscription, memo } from 'react';

function MyComponent({ prop1, prop2 }) {
  const data = useSubscription(myDataSource);

  return <div>{data}, {prop1}, {prop2}</div>;
}

export default memo(MyComponent, (prevProps, nextProps) => {
  // Pasirinktinė palyginimo logika (neprivaloma)
  return prevProps.prop1 === nextProps.prop1 && prevProps.prop2 === nextProps.prop2;
});

Šiame pavyzdyje MyComponent persirenderins tik tada, kai pasikeis prop1 arba prop2, net jei atsinaujins duomenys iš useSubscription. Galite pateikti pasirinktinę palyginimo funkciją React.memo, kad galėtumėte smulkiau kontroliuoti, kada komponentas turėtų persirenderinti.

5. Nekintamumas (Immutability) ir struktūrinis bendrinimas

Dirbant su sudėtingomis duomenų struktūromis, nekintamų (immutable) duomenų struktūrų naudojimas gali žymiai pagerinti našumą. Nekintamos duomenų struktūros užtikrina, kad bet koks pakeitimas sukuria naują objektą, todėl lengva aptikti pakeitimus ir sukelti persirenderinimus tik tada, kai tai būtina. Bibliotekos, tokios kaip Immutable.js ar Immer, gali padėti dirbti su nekintamomis duomenų struktūromis React aplinkoje.

Struktūrinis bendrinimas, susijusi koncepcija, apima nepasikeitusių duomenų struktūros dalių pakartotinį naudojimą. Tai gali dar labiau sumažinti naujų nekintamų objektų kūrimo pridėtines išlaidas.

6. Paketinis atnaujinimas ir planavimas

React paketinio atnaujinimo mechanizmas automatiškai grupuoja kelis būsenos atnaujinimus į vieną persirenderinimo ciklą. Tačiau asinchroniniai atnaujinimai (kaip tie, kuriuos sukelia prenumeratos) kartais gali apeiti šį mechanizmą. Užtikrinkite, kad jūsų duomenų šaltinio atnaujinimai būtų tinkamai suplanuoti naudojant technikas, tokias kaip requestAnimationFrame ar setTimeout, kad React galėtų efektyviai grupuoti atnaujinimus.

Pavyzdys:

const myDataSource = {
  subscribe(callback) {
    setInterval(() => {
      requestAnimationFrame(() => {
        callback(); // Suplanuoti atnaujinimą kitam animacijos kadrui
      });
    }, 100);
  },
  getSnapshot() { /* ... */ }
};

7. Virtualizacija dideliems duomenų rinkiniams

Jei rodote didelius duomenų rinkinius, kurie atnaujinami per prenumeratas (pvz., ilgą elementų sąrašą), apsvarstykite galimybę naudoti virtualizacijos technikas (pvz., bibliotekas, tokias kaip react-window ar react-virtualized). Virtualizacija atvaizduoja tik matomą duomenų rinkinio dalį, žymiai sumažindama atvaizdavimo pridėtines išlaidas. Vartotojui slenkant, matoma dalis dinamiškai atnaujinama.

8. Duomenų šaltinio atnaujinimų minimizavimas

Galbūt pati tiesiausia optimizacija yra sumažinti paties duomenų šaltinio atnaujinimų dažnį ir apimtį. Tai gali apimti:

• Atnaujinimų dažnio mažinimas: Jei įmanoma, sumažinkite dažnį, kuriuo duomenų šaltinis siunčia atnaujinimus.
• Duomenų šaltinio logikos optimizavimas: Užtikrinkite, kad duomenų šaltinis atsinaujintų tik tada, kai tai būtina, ir kad atnaujinimai būtų kuo efektyvesni.
• Atnaujinimų filtravimas serverio pusėje: Siųskite klientui tik tuos atnaujinimus, kurie yra aktualūs dabartiniam vartotojui ar programos būsenai.

9. Selektorių naudojimas su Redux ar kitomis būsenos valdymo bibliotekomis

Jei naudojate experimental_useSubscription kartu su Redux (ar kitomis būsenos valdymo bibliotekomis), įsitikinkite, kad efektyviai naudojate selektorius. Selektoriai yra grynosios funkcijos (pure functions), kurios iš globalios būsenos išgauna konkrečias duomenų dalis. Tai leidžia jūsų komponentams prenumeruoti tik tuos duomenis, kurių jiems reikia, taip išvengiant nereikalingų persirenderinimų, kai keičiasi kitos būsenos dalys.

Pavyzdys (Redux su Reselect):

import { useSelector } from 'react-redux';
import { createSelector } from 'reselect';

// Selektorius vartotojo vardui išgauti
const selectUserName = createSelector(
  state => state.user,
  user => user.name
);

function NameComponent() {
  // Prenumeruoti tik vartotojo vardą naudojant useSelector ir selektorių
  const userName = useSelector(selectUserName);

  return <p>Vartotojo vardas: {userName}</p>;
}

Naudojant selektorių, NameComponent persirenderins tik tada, kai Redux saugykloje pasikeis user.name savybė, net jei bus atnaujintos kitos user objekto dalys.

Geroji praktika ir aspektai, į kuriuos reikia atsižvelgti

• Matuokite ir profiliuokite: Visada matuokite ir profiliuokite savo aplikaciją prieš ir po optimizavimo technikų įgyvendinimo. Tai padeda patikrinti, ar jūsų pakeitimai iš tikrųjų gerina našumą.
• Laipsniškas optimizavimas: Pradėkite nuo didžiausią poveikį turinčių optimizavimo technikų (pvz., atrankinio duomenų gavimo su getSnapshot) ir tada palaipsniui taikykite kitas technikas pagal poreikį.
• Apsvarstykite alternatyvas: Kai kuriais atvejais experimental_useSubscription naudojimas gali būti ne geriausias sprendimas. Ištirkite alternatyvius metodus, tokius kaip tradicinės duomenų gavimo technikos ar būsenos valdymo bibliotekos su integruotais prenumeratos mechanizmais.
• Sekite naujienas: experimental_useSubscription yra eksperimentinė API, todėl jos elgsena ir API gali keistis būsimose React versijose. Sekite naujausią React dokumentaciją ir bendruomenės diskusijas.
• Kodo skaidymas (Code Splitting): Didesnėms aplikacijoms apsvarstykite kodo skaidymą, kad sumažintumėte pradinį įkėlimo laiką ir pagerintumėte bendrą našumą. Tai apima jūsų programos suskaidymą į mažesnes dalis, kurios įkeliamos pagal poreikį.

Išvada

experimental_useSubscription siūlo galingą ir patogų būdą prenumeruoti išorinius duomenų šaltinius React aplinkoje. Tačiau labai svarbu suprasti galimas našumo pasekmes ir taikyti tinkamas optimizavimo strategijas. Naudodami atrankinį duomenų gavimą, memoizaciją, „debouncing“, „throttling“ ir kitas technikas, galite sumažinti prenumeratų apdorojimo pridėtines išlaidas ir kurti našias React aplikacijas, kurios efektyviai tvarko realaus laiko duomenis ir sudėtingą būseną. Nepamirškite matuoti ir profiliuoti savo aplikacijos, kad įsitikintumėte, jog jūsų optimizavimo pastangos iš tikrųjų gerina našumą. Ir visada stebėkite React dokumentaciją dėl experimental_useSubscription atnaujinimų, nes ši funkcija toliau vystosi. Derindami kruopštų planavimą su atidžiu našumo stebėjimu, galite išnaudoti experimental_useSubscription galią neprarandant aplikacijos reakcijos greičio.