React experimental_Activity našumo optimizavimas: veiklų sekimo greičio įsisavinimas

React, plačiai paplitusi JavaScript biblioteka, skirta vartotojo sąsajų kūrimui, nuolat tobulėja su naujomis funkcijomis ir API, skirtomis pagerinti našumą ir kūrėjų patirtį. Viena iš tokių eksperimentinių API yra experimental_Activity, kurios tikslas – suteikti detalesnį valdymą ir įžvalgas apie atvaizdavimo procesą. Šiame tinklaraščio įraše gilinamasi į experimental_Activity subtilybes, sutelkiant dėmesį į tai, kaip ją galima panaudoti veiklų sekimo greičiui optimizuoti ir bendram jūsų React programų reaktyvumui pagerinti.

React atvaizdavimo proceso supratimas

Prieš pradedant gilintis į experimental_Activity specifiką, labai svarbu suprasti pagrindinius React atvaizdavimo proceso etapus:

• Paleidiklis (Trigger): Įvykis arba būsenos pokytis inicijuoja perpiešimą. Tai gali būti vartotojo sąveika, duomenų gavimas ar „prop“ atnaujinimas.
• Atvaizdavimo fazė (Render Phase): React nustato, kokie pakeitimai turi būti atlikti DOM. Jis palygina naują virtualų DOM su ankstesniu, kad nustatytų skirtumus (diffing).
• Pritaikymo fazė (Commit Phase): React pritaiko pakeitimus tikrajam DOM. Tai apima DOM mazgų atnaujinimą, kūrimą ar naikinimą.

Neefektyvumas bet kurioje iš šių fazių gali sukelti našumo kliūtis, dėl kurių vartotojo sąsaja veikia lėtai ir prastėja vartotojo patirtis. Veiklų sekimas tradiciškai buvo „juodoji dėžė“, todėl buvo sunku tiksliai nustatyti našumo problemų priežastis.

Pristatome experimental_Activity

experimental_Activity API pristato mechanizmą, skirtą sekti React komponentų gyvavimo ciklą atvaizdavimo proceso metu. Tai leidžia kūrėjams instrumentuoti savo kodą ir gauti vertingų įžvalgų apie tai, kurie komponentai yra atvaizduojami, kiek laiko tai trunka ir kokios priklausomybės sukelia tuos atvaizdavimus. Ši išsami informacija suteikia kūrėjams galimybę efektyviau nustatyti ir spręsti našumo problemas.

Pagrindinės sąvokos

• Veiklos (Activities): Atspindi konkretų darbo vienetą, kurį atlieka React, pavyzdžiui, komponento atvaizdavimą ar būsenos atnaujinimą.
• Prenumeratos (Subscriptions): Leidžia prenumeruoti veiklų pradžios ir pabaigos įvykius. Tai suteikia galimybę rinkti našumo metrikas ir vizualizuoti atvaizdavimo procesą.
• Veiklos ID (Activity ID): Unikalus identifikatorius, priskiriamas kiekvienai veiklai, leidžiantis sekti jos eigą ir susieti ją su kitomis veiklomis.

Kodėl tai yra eksperimentinė funkcija?

Svarbu prisiminti, kad experimental_Activity, kaip rodo pavadinimas, yra eksperimentinė API. Tai reiškia, kad ateityje React versijose ji gali būti pakeista arba pašalinta. Todėl rekomenduojama ją naudoti atsargiai ir būti pasirengusiems pritaikyti savo kodą, jei API pasikeistų.

experimental_Activity diegimas našumo optimizavimui

Pateikiame žingsnis po žingsnio vadovą, kaip įdiegti experimental_Activity, siekiant optimizuoti veiklų sekimo greitį ir nustatyti našumo kliūtis:

1. Eksperimentinės API įjungimas

Kadangi experimental_Activity yra eksperimentinė API, turite ją aiškiai įjungti savo React programoje. Paprastai tai apima vėliavėlės nustatymą jūsų kūrimo konfigūracijoje arba specialios React versijos naudojimą.

Pavyzdys (naudojant kūrimo vėliavėlę):

            // webpack.config.js
module.exports = {
  // ...
  resolve: {
    alias: {
      'react-dom$': require.resolve('react-dom/profiling'),
      'scheduler/tracing': require.resolve('scheduler/tracing'),
    },
  },
  plugins: [
    new webpack.DefinePlugin({
      __PROFILE__: true,
    }),
  ],
};

            

              
                Copy
              
            
          

Įsitikinkite, kad kūrimo aplinkoje naudojamos atitinkamos profiliavimo versijos react-dom ir scheduler/tracing.

2. Veiklų prenumeravimas

Kitas žingsnis – prenumeruoti veiklų pradžios ir pabaigos įvykius naudojant unstable_subscribe metodą. Tai leidžia fiksuoti našumo metrikas ir vizualizuoti atvaizdavimo procesą.

Pavyzdys:

            import { unstable_subscribe, unstable_unsubscribe } from 'scheduler/tracing';

let activitySubscriber = {
  onActivityStart(activity) {
    console.log('Activity started:', activity.name, activity.id);
    // Start a timer or record relevant data
  },
  onActivityStop(activity) {
    console.log('Activity stopped:', activity.name, activity.id);
    // Stop the timer and calculate duration
  },
  onActivityUpdate(activity) {
    // Optional: Track updates within an activity
  }
};

useEffect(() => {
  unstable_subscribe(activitySubscriber);
  return () => {
    unstable_unsubscribe(activitySubscriber);
  };
}, []);

            

              
                Copy
              
            
          

Šis pavyzdys registruoja kiekvienos veiklos pradžią ir pabaigą konsolėje. Galite pakeisti console.log kodu, kuris įrašo laiko žymes, komponentų pavadinimus ir kitą svarbią informaciją našumo analizei.

3. Veiklų duomenų analizė

Kai užsiprenumeruosite veiklas ir surinksite našumo duomenis, galėsite juos analizuoti, kad nustatytumėte našumo kliūtis. Ieškokite veiklų, kurios trunka ilgai, arba veiklų, kurios paleidžiamos dažnai. Apsvarstykite galimybę naudoti tokius įrankius kaip Chrome DevTools Profiler, React Profiler ar pasirinktines informacijos paneles duomenims vizualizuoti ir analizuoti.

Analizės žingsnių pavyzdys:

• Nustatykite lėtus komponentus: Nustatykite, kurių komponentų atvaizdavimas trunka ilgiausiai.
• Analizuokite priklausomybes: Supraskite, kokios priklausomybės sukelia šių lėtų komponentų perpiešimą.
• Optimizuokite atvaizdavimo logiką: Pertvarkykite šių komponentų atvaizdavimo logiką, kad sumažintumėte jų atliekamo darbo kiekį.
• Memoizuokite komponentus: Naudokite React.memo, kad išvengtumėte nereikalingo komponentų perpiešimo, kai jų „props“ nepasikeitė.
• Virtualizuokite sąrašus: Dideliems sąrašams naudokite virtualizacijos technikas, kad būtų atvaizduojami tik tie elementai, kurie šiuo metu matomi ekrane.

Praktiniai pavyzdžiai ir naudojimo atvejai

Pateikiame keletą praktinių pavyzdžių, kaip experimental_Activity gali būti naudojama veiklų sekimo greičiui optimizuoti ir React programų našumui pagerinti:

1. Sudėtingos formos optimizavimas

Įsivaizduokite, kad turite sudėtingą formą su daugybe įvesties laukų. Kai vartotojas rašo, kiekvienas klavišo paspaudimas sukelia visos formos perpiešimą. Tai gali sukelti pastebimą vėlavimą, ypač mažesnio galingumo įrenginiuose. Naudodami experimental_Activity, galite nustatyti, kurios formos dalys atvaizduojamos ilgiausiai, ir atitinkamai jas optimizuoti.

Optimizavimo strategijos:

• Įvesties pakeitimų atidėjimas (Debouncing): Atidėkite perpiešimą, kol vartotojas trumpam nustos rašyti.
• Naudojant React.memo: Memoizuokite įvesties laukus, kad išvengtumėte nereikalingų perpiešimų, kai jų reikšmės nepasikeitė.
• Formos skaidymas į mažesnius komponentus: Suskaidykite formą į mažesnius, lengviau valdomus komponentus.

2. Duomenų tinklelio našumo gerinimas

Duomenų tinkleliai dažnai naudojami dideliems duomenų kiekiams rodyti. Didelio duomenų tinklelio atvaizdavimas gali būti skaičiavimo požiūriu brangus, ypač jei kiekviename langelyje yra sudėtingų vartotojo sąsajos elementų. Naudodami experimental_Activity, galite nustatyti, kurių langelių atvaizdavimas trunka ilgiausiai, ir atitinkamai juos optimizuoti.

Optimizavimo strategijos:

• Tinklelio virtualizavimas: Atvaizduokite tik tuos langelius, kurie šiuo metu matomi ekrane.
• Naudojant langelių atvaizduotojus (Cell Renderers): Naudokite pasirinktinius langelių atvaizduotojus, kad optimizuotumėte atskirų langelių atvaizdavimą.
• Langelių reikšmių talpinimas talpykloje (Caching): Talpinkite langelių reikšmes talpykloje, kad išvengtumėte jų perskaičiavimo kiekvieno atvaizdavimo metu.

3. API duomenų gavimo ir atvaizdavimo optimizavimas

Gaunant duomenis iš API ir atvaizduojant juos React komponente, našumo problemos gali kilti iš kelių šaltinių. Pavyzdžiui, pati API užklausa gali būti lėta arba komponentas gali ilgai atvaizduoti duomenis po jų gavimo. experimental_Activity gali padėti nustatyti šias kliūtis ir nukreipti optimizavimo pastangas.

Optimizavimo strategijos:

• Kodo skaidymas (Code Splitting): Įkelkite tik būtinus komponentus ir duomenis pradiniam vaizdui, atidedant mažiau svarbių komponentų įkėlimą.
• API atsakymų talpinimas talpykloje (Caching): Įdiekite talpinimo mechanizmus, kad išvengtumėte nereikalingų API užklausų.
• Naudojant Web Workers: Perkelkite skaičiavimams imlias duomenų apdorojimo užduotis į „web workers“, kad neužblokuotumėte pagrindinės gijos.

Globalūs aspektai ir geriausios praktikos

Optimizuojant React programas pasaulinei auditorijai, svarbu atsižvelgti į šiuos dalykus:

• Tinklo delsa: Vartotojai skirtingose pasaulio dalyse gali susidurti su skirtinga tinklo delsa. Optimizuokite savo programą, kad sumažintumėte tinklo delsos poveikį.
• Įrenginių galimybės: Vartotojai gali naudotis jūsų programa įvairiuose įrenginiuose su skirtingomis galimybėmis. Optimizuokite savo programą, kad ji sklandžiai veiktų ir mažesnio galingumo įrenginiuose.
• Lokalizacija: Užtikrinkite, kad jūsų programa būtų tinkamai lokalizuota skirtingoms kalboms ir regionams. Tai apima teksto vertimą, datų ir skaičių formatavimą bei skirtingų valiutų tvarkymą.

Pavyzdys: internacionalizuotas datos formatavimas

Datų ir laikų rodymas vartotojo vietiniu formatu yra labai svarbus gerai vartotojo patirčiai. Intl.DateTimeFormat API gali būti naudojama datoms ir laikams formatuoti pagal vartotojo lokalę.

            const formatDate = (date, locale) => {
  const options = {
    year: 'numeric',
    month: 'long',
    day: 'numeric',
    hour: 'numeric',
    minute: 'numeric',
    timeZoneName: 'short',
  };
  return new Intl.DateTimeFormat(locale, options).format(date);
};

// Example: Formatting a date for the US and Germany
const date = new Date();
console.log('US:', formatDate(date, 'en-US'));
console.log('Germany:', formatDate(date, 'de-DE'));

            

              
                Copy
              
            
          

Apribojimai ir įspėjimai

Nors experimental_Activity gali būti galingas įrankis našumo optimizavimui, svarbu žinoti jo apribojimus ir įspėjimus:

• Eksperimentinis statusas: Kaip minėta anksčiau, experimental_Activity yra eksperimentinė API ir gali būti pakeista arba pašalinta ateityje React versijose.
• Našumo pridėtinės išlaidos: Veiklų prenumeravimas gali sukelti nedideles našumo pridėtines išlaidas. Svarbu išmatuoti veiklų sekimo poveikį jūsų programos našumui.
• Sudėtingumas: Veiklų duomenų supratimas ir analizė gali būti sudėtinga. Tam reikia gerai išmanyti React atvaizdavimo procesą ir našumo optimizavimo technikas.

Alternatyvios našumo optimizavimo technikos

Nors experimental_Activity yra vertingas įrankis, tai nėra vienintelis būdas optimizuoti React programų našumą. Kitos technikos apima:

• Kodo skaidymas (Code Splitting): Įkeliama tik pradiniam vaizdui reikalinga kodo dalis, atidedant mažiau svarbaus kodo įkėlimą.
• Memoizacija: Naudojant React.memo, kad būtų išvengta nereikalingų komponentų perpiešimų, kai jų „props“ nepasikeitė.
• Virtualizacija: Atvaizduojami tik matomi elementai dideliame sąraše ar tinklelyje.
• Atidėjimas ir ribojimas (Debouncing and Throttling): Ribojamas įvykių apdorojimo funkcijų vykdymo dažnis.
• Efektyvių duomenų struktūrų naudojimas: Tinkamų duomenų struktūrų pasirinkimas siekiant optimizuoti prieigą prie duomenų ir jų manipuliavimą.

Išvada

experimental_Activity siūlo galingą mechanizmą, leidžiantį giliau suprasti React atvaizdavimo procesą ir optimizuoti veiklų sekimo greitį. Prenumeruodami veiklų įvykius, analizuodami našumo duomenis ir diegdami optimizavimo strategijas, kūrėjai gali žymiai pagerinti savo React programų reaktyvumą ir bendrą našumą. Nepamirškite jį naudoti apdairiai, atsižvelgiant į jo eksperimentinį statusą ir galimas našumo pridėtines išlaidas. Derinant experimental_Activity su kitomis našumo optimizavimo technikomis, galima pasiekti išskirtinę vartotojo patirtį jūsų pasaulinei auditorijai.

Visada atlikite lyginamuosius testus ir išbandykite savo optimizacijas įvairiuose įrenginiuose ir tinklo sąlygose, kad užtikrintumėte nuoseklų našumą visiems vartotojams.