React experimental_useSubscription Valdymo variklis: Prenumeratos optimizavimas globalioms programoms

React ekosistema nuolat tobulėja, siūlydama kūrėjams naujus įrankius ir metodus, skirtus kurti našias ir plečiamas programas. Vienas iš tokių patobulinimų yra experimental_useSubscription kabliukas, kuris suteikia galingą mechanizmą duomenų prenumeratų valdymui React komponentuose. Šis kabliukas, vis dar eksperimentinis, leidžia naudoti sudėtingas prenumeratos optimizavimo strategijas, ypač naudingas programoms, aptarnaujančioms globalią auditoriją.

Prenumeratos optimizavimo poreikio supratimas

Šiuolaikinėse žiniatinklio programose komponentai dažnai turi prenumeruoti duomenų šaltinius, kurie gali keistis laikui bėgant. Šie duomenų šaltiniai gali būti nuo paprastų atminties saugyklų iki sudėtingų užpakalinės dalies API, pasiekiamų naudojant tokias technologijas kaip GraphQL arba REST. Neoptimizuotos prenumeratos gali sukelti keletą našumo problemų:

• Nebūtini pakartotiniai atvaizdavimai: Komponentai pakartotinai atvaizduojami net tada, kai prenumeruojami duomenys nepasikeitė, todėl eikvojami CPU ciklai ir pablogėja vartotojo patirtis.
• Tinklo perkrova: Duomenų gavimas dažniau nei būtina, sunaudojant pralaidumą ir galimai patiriant didesnes išlaidas, ypač svarbu regionuose, kuriuose interneto prieiga ribota arba brangi.
• UI trūkčiojimas: Dažni duomenų atnaujinimai sukelia išdėstymo poslinkius ir vaizdinį mikčiojimą, ypač pastebimą mažesnės galios įrenginiuose arba vietose, kuriose nestabilus tinklo ryšys.

Šios problemos sustiprėja, kai siekiama globalios auditorijos, kur tinklo sąlygų, įrenginių galimybių ir vartotojų lūkesčių skirtumai reikalauja labai optimizuotos programos. experimental_useSubscription siūlo sprendimą, leidžiantį kūrėjams tiksliai valdyti, kada ir kaip komponentai atnaujinami reaguojant į duomenų pokyčius.

Pristatome experimental_useSubscription

experimental_useSubscription kabliukas, pasiekiamas React eksperimentiniame kanale, suteikia smulkų prenumeratos elgsenos valdymą. Jis leidžia kūrėjams apibrėžti, kaip duomenys skaitomi iš duomenų šaltinio ir kaip suaktyvinami atnaujinimai. Kabliukas paima konfigūracijos objektą su šiomis pagrindinėmis savybėmis:

• dataSource: Duomenų šaltinis, kurį reikia prenumeruoti. Tai gali būti bet kas – nuo paprasto objekto iki sudėtingos duomenų gavimo bibliotekos, tokios kaip Relay arba Apollo Client.
• getSnapshot: Funkcija, kuri nuskaito norimus duomenis iš duomenų šaltinio. Ši funkcija turėtų būti gryna ir grąžinti stabilią reikšmę (pvz., primityvą arba įsimintiną objektą).
• subscribe: Funkcija, kuri prenumeruoja duomenų šaltinio pokyčius ir grąžina atšaukimo funkciją. Prenumeratos funkcija gauna atgalinį iškvietimą, kuris turėtų būti iškviestas, kai tik pasikeičia duomenų šaltinis.
• getServerSnapshot (Neprivaloma): Funkcija, naudojama tik serverio pusės atvaizdavimo metu, norint gauti pradinę momentinę nuotrauką.

Atsiejant duomenų skaitymo logiką (getSnapshot) nuo prenumeratos mechanizmo (subscribe), experimental_useSubscription suteikia kūrėjams galimybę įdiegti sudėtingas optimizavimo technikas.

Pavyzdys: Prenumeratų optimizavimas naudojant experimental_useSubscription

Apsvarstykime scenarijų, kai mums reikia atvaizduoti realaus laiko valiutų kursus React komponente. Naudosime hipotetinį duomenų šaltinį, kuris pateikia šiuos kursus.

```javascript import { experimental_useSubscription as useSubscription } from 'react'; import { useState, useEffect } from 'react'; // Hipotetinis duomenų šaltinis const currencyDataSource = { rates: { USD: 1, EUR: 0.9, GBP: 0.8 }, listeners: [], subscribe(listener) { this.listeners.push(listener); return () => { this.listeners = this.listeners.filter(l => l !== listener); }; }, updateRates() { // Imuliuoti kurso atnaujinimus kas 2 sekundes setInterval(() => { this.rates = { USD: 1, EUR: 0.9 + (Math.random() * 0.05 - 0.025), // Šiek tiek keičiasi EUR GBP: 0.8 + (Math.random() * 0.05 - 0.025) // Šiek tiek keičiasi GBP }; this.listeners.forEach(listener => listener()); }, 2000); } }; currencyDataSource.updateRates(); function CurrencyRate({ currency }) { const rate = useSubscription({ dataSource: currencyDataSource, getSnapshot: () => currencyDataSource.rates[currency], subscribe: currencyDataSource.subscribe.bind(currencyDataSource), }); return (

{currency}: {rate.toFixed(2)}

); } function CurrencyRates() { return ( ); } export default CurrencyRates; ```

Šiame pavyzdyje:

• currencyDataSource imituoja duomenų šaltinį, teikiantį valiutų kursus.
• getSnapshot ištraukia konkretų kursą pagal užklaustą valiutą.
• subscribe užregistruoja klausytoją su duomenų šaltiniu, kuris suaktyvina pakartotinį atvaizdavimą, kai tik kursai atnaujinami.

Šis pagrindinis įgyvendinimas veikia, bet jis pakartotinai atvaizduoja CurrencyRate komponentą kiekvieną kartą, kai pasikeičia bet kuris valiutos kursas, net jei komponentas domisi tik vienu konkrečiu kursu. Tai yra neefektyvu. Mes galime tai optimizuoti naudodami tokius metodus kaip selektorių funkcijos.

Optimizavimo technikos

1. Selektorių funkcijos

Selektorių funkcijos leidžia iš duomenų šaltinio ištraukti tik būtinus duomenis. Tai sumažina nebūtinų pakartotinių atvaizdavimų tikimybę užtikrinant, kad komponentas atnaujinamas tik tada, kai pasikeičia konkretūs duomenys, nuo kurių jis priklauso. Mes jau įdiegėme tai getSnapshot funkcijoje aukščiau, pasirinkdami currencyDataSource.rates[currency] vietoj viso currencyDataSource.rates objekto.

2. Įsiminimas

Įsiminimo technikos, tokios kaip useMemo naudojimas arba bibliotekos, tokios kaip Reselect, gali užkirsti kelią nebūtiniems skaičiavimams getSnapshot funkcijoje. Tai ypač naudinga, jei duomenų transformavimas getSnapshot yra brangus.

Pavyzdžiui, jei getSnapshot apimtų sudėtingus skaičiavimus, pagrįstus keliomis duomenų šaltinio savybėmis, galėtumėte įsiminti rezultatą, kad išvengtumėte jo perskaičiavimo, nebent pasikeistų atitinkamos priklausomybės.

3. Triukšmo slopinimas ir droseliavimas

Scenarijuose su dažnais duomenų atnaujinimais triukšmo slopinimas arba droseliavimas gali apriboti komponento pakartotinio atvaizdavimo greitį. Triukšmo slopinimas užtikrina, kad komponentas atnaujinamas tik po neveikimo laikotarpio, o droseliavimas apriboja atnaujinimo greitį iki didžiausio dažnio.

Šios technikos gali būti naudingos tokiuose scenarijuose kaip paieškos įvesties laukai, kur galbūt norėsite atidėti paieškos rezultatų atnaujinimą, kol vartotojas baigs vesti tekstą.

4. Sąlyginės prenumeratos

Sąlyginės prenumeratos leidžia įjungti arba išjungti prenumeratas pagal konkrečias sąlygas. Tai gali būti naudinga optimizuojant našumą scenarijuose, kai komponentui reikia prenumeruoti duomenis tik tam tikromis aplinkybėmis. Pavyzdžiui, galite prenumeruoti realaus laiko naujinius tik tada, kai vartotojas aktyviai peržiūri tam tikrą programos skyrių.

5. Integracija su duomenų gavimo bibliotekomis

experimental_useSubscription galima sklandžiai integruoti su populiariomis duomenų gavimo bibliotekomis, tokiomis kaip:

• Relay: Relay teikia patikimą duomenų gavimo ir podėlio sluoksnį. experimental_useSubscription leidžia prenumeruoti Relay saugyklą ir efektyviai atnaujinti komponentus, kai pasikeičia duomenys.
• Apollo Client: Panašiai kaip Relay, Apollo Client siūlo visapusišką GraphQL klientą su podėlių ir duomenų valdymo galimybėmis. experimental_useSubscription gali būti naudojamas prenumeruoti Apollo Client podėlį ir suaktyvinti atnaujinimus pagal GraphQL užklausų rezultatus.
• TanStack Query (anksčiau React Query): TanStack Query yra galinga biblioteka asinchroninių duomenų gavimui, podėliui ir atnaujinimui React. Nors TanStack Query turi savo mechanizmus prenumeruoti užklausų rezultatus, experimental_useSubscription potencialiai galėtų būti naudojamas pažangiems naudojimo atvejams arba integracijai su esamomis prenumeratos pagrindu sukurtomis sistemomis.
• SWR: SWR yra lengva biblioteka nuotolinių duomenų gavimui. Ji teikia paprastą API duomenų gavimui ir automatiškai iš naujo patvirtina juos fone. Galite naudoti experimental_useSubscription norėdami prenumeruoti SWR podėlį ir suaktyvinti atnaujinimus, kai pasikeičia duomenys.

Naudojant šias bibliotekas, dataSource paprastai būtų bibliotekos kliento egzempliorius, o getSnapshot funkcija ištrauktų atitinkamus duomenis iš kliento podėlio. subscribe funkcija užregistruotų klausytoją su klientu, kad būtų pranešta apie duomenų pokyčius.

Prenumeratos optimizavimo nauda globalioms programoms

Duomenų prenumeratų optimizavimas duoda didelės naudos, ypač programoms, skirtoms globaliai vartotojų bazei:

• Pagerintas našumas: Sumažintas pakartotinių atvaizdavimų ir tinklo užklausų skaičius reiškia greitesnį įkėlimo laiką ir jautresnę vartotojo sąsają, o tai labai svarbu vartotojams regionuose, kuriuose interneto ryšys lėtesnis.
• Sumažintas pralaidumo suvartojimas: Sumažinus nebūtiną duomenų gavimą, taupomas pralaidumas, todėl sumažėja išlaidos ir pagerėja patirtis vartotojams, turintiems ribotus duomenų planus, o tai yra įprasta daugelyje besivystančių šalių.
• Pagerintas baterijos veikimo laikas: Optimizuotos prenumeratos sumažina CPU naudojimą, pailgina baterijos veikimo laiką mobiliuosiuose įrenginiuose, o tai yra svarbus aspektas vartotojams vietovėse, kuriose nėra patikimos prieigos prie energijos.
• Plečiamumas: Efektyvios prenumeratos leidžia programoms apdoroti didesnį skaičių vienu metu prisijungusių vartotojų be našumo pablogėjimo, o tai būtina globalioms programoms su kintančiais srauto modeliais.
• Prieinamumas: Naši ir jautri programa pagerina prieinamumą vartotojams su negalia, ypač tiems, kurie naudojasi pagalbinėmis technologijomis, kurias gali neigiamai paveikti trūkčiojančios arba lėtos sąsajos.

Globalūs aspektai ir geriausia praktika

Įgyvendinant prenumeratos optimizavimo technikas, atsižvelkite į šiuos globalius veiksnius:

• Tinklo sąlygos: Pritaikykite prenumeratos strategijas pagal aptiktą tinklo greitį ir delsą. Pavyzdžiui, galite sumažinti atnaujinimų dažnumą vietose, kuriose prastas ryšys. Apsvarstykite galimybę naudoti Tinklo informacijos API, kad aptiktumėte tinklo sąlygas.
• Įrenginio galimybės: Optimizuokite mažesnės galios įrenginiams, sumažindami brangius skaičiavimus ir sumažindami atnaujinimų dažnumą. Naudokite tokias technikas kaip funkcijų aptikimas, kad nustatytumėte įrenginio galimybes.
• Duomenų lokalizavimas: Užtikrinkite, kad duomenys būtų lokalizuoti ir pateikiami vartotojo pageidaujama kalba ir valiuta. Naudokite internacionalizavimo (i18n) bibliotekas ir API, kad tvarkytumėte lokalizavimą.
• Turinio pristatymo tinklai (CDN): Naudokite CDN, kad aptarnautumėte statinius išteklius iš geografiškai paskirstytų serverių, sumažindami delsą ir pagerindami įkėlimo laiką vartotojams visame pasaulyje.
• Podėlio strategijos: Įdiekite agresyvias podėlio strategijas, kad sumažintumėte tinklo užklausų skaičių. Naudokite tokias technikas kaip HTTP podėlis, naršyklės saugykla ir aptarnavimo darbuotojai, kad podėliuotumėte duomenis ir išteklius.

Praktiniai pavyzdžiai ir atvejų analizė

Panagrinėkime keletą praktinių pavyzdžių ir atvejų analizių, parodančių prenumeratos optimizavimo naudą globaliose programose:

• E-komercijos platforma: E-komercijos platforma, skirta vartotojams Pietryčių Azijoje, įdiegė sąlygines prenumeratas, kad gautų produkto inventoriaus duomenis tik tada, kai vartotojas aktyviai peržiūri produkto puslapį. Tai žymiai sumažino pralaidumo suvartojimą ir pagerino puslapio įkėlimo laiką vartotojams, turintiems ribotą prieigą prie interneto.
• Finansų naujienų programa: Finansų naujienų programa, aptarnaujanti vartotojus visame pasaulyje, naudojo įsiminimą ir triukšmo slopinimą, kad optimizuotų realaus laiko akcijų kotiruočių rodymą. Tai sumažino pakartotinių atvaizdavimų skaičių ir užkirto kelią UI trūkčiojimui, užtikrinant sklandesnę patirtį tiek stalinio kompiuterio, tiek mobiliųjų įrenginių vartotojams.
• Socialinės žiniasklaidos programa: Socialinės žiniasklaidos programa įdiegė selektorių funkcijas, kad atnaujintų komponentus tik su atitinkamais vartotojo duomenimis, kai pasikeitė vartotojo profilio informacija. Tai sumažino nebūtinus pakartotinius atvaizdavimus ir pagerino bendrą programos reakcijos greitį, ypač mobiliuosiuose įrenginiuose su ribota apdorojimo galia.

Išvada

experimental_useSubscription kabliukas suteikia galingą įrankių rinkinį duomenų prenumeratų optimizavimui React programose. Suprantant prenumeratos optimizavimo principus ir taikant tokias technikas kaip selektorių funkcijos, įsiminimas ir sąlyginės prenumeratos, kūrėjai gali kurti didelio našumo, globaliai plečiamas programas, kurios užtikrina puikią vartotojo patirtį, nepriklausomai nuo vietos, tinklo sąlygų ar įrenginio galimybių. React toliau tobulėjant, šių pažangių technikų tyrinėjimas ir pritaikymas bus labai svarbus kuriant šiuolaikines žiniatinklio programas, atitinkančias įvairaus ir tarpusavyje susijusio pasaulio poreikius.

Tolimesnis tyrinėjimas

• React dokumentacija: Stebėkite oficialią React dokumentaciją, kad gautumėte naujienas apie experimental_useSubscription.
• Duomenų gavimo bibliotekos: Ištirkite Relay, Apollo Client, TanStack Query ir SWR dokumentaciją, kad gautumėte patarimų, kaip integruoti su experimental_useSubscription.
• Našumo stebėjimo įrankiai: Naudokite tokius įrankius kaip React Profiler ir naršyklės kūrėjo įrankiai, kad nustatytumėte našumo kliūtis ir įvertintumėte prenumeratos optimizavimo poveikį.
• Bendruomenės ištekliai: Bendraukite su React bendruomene per forumus, tinklaraščius ir socialinę žiniasklaidą, kad pasimokytumėte iš kitų kūrėjų patirties ir pasidalintumėte savo įžvalgomis.