Padziļināta React experimental_TracingMarker izpēte: visaptverošs ceļvedis trasēšanas ieviešanai

React piedāvā dažādus rīkus un API, lai palīdzētu izstrādātājiem veidot veiktspējīgas un uzturamas lietojumprogrammas. Viens no šādiem rīkiem, kas pašlaik ir eksperimentāls, ir experimental_TracingMarker. Šajā bloga ierakstā sniegts visaptverošs ceļvedis, kā izprast, ieviest un izmantot experimental_TracingMarker savu React lietojumprogrammu trasēšanai un atkļūdošanai.

Kas ir React experimental_TracingMarker?

experimental_TracingMarker ir React komponents, kas izstrādāts, lai palīdzētu jums izsekot lietojumprogrammas izpildes plūsmai un veiktspējai. Tas ļauj atzīmēt noteiktas koda sadaļas, tādējādi atvieglojot "vājās vietas" un izprotot, kā mijiedarbojas dažādas jūsu lietojumprogrammas daļas. Pēc tam šī informācija tiek vizualizēta React DevTools Profiler, sniedzot skaidrāku priekšstatu par to, kas notiek "aizkadrā".

Iedomājieties to kā "maizes drupaču" pievienošanu jūsu koda izpildes ceļam. Jūs novietojat šīs "maizes drupačas" (experimental_TracingMarker komponentus) stratēģiskos punktos, un React Profiler ļauj jums sekot šai takai, atklājot notikumu secību un katrā atzīmētajā sadaļā pavadīto laiku.

Svarīga piezīme: Kā norāda nosaukums, experimental_TracingMarker pašlaik ir eksperimentāla funkcija. Tas nozīmē, ka tās API un darbība nākamajās React versijās var mainīties. Izmantojiet to piesardzīgi un esiet gatavi nepieciešamības gadījumā pielāgot savu kodu.

Kāpēc izmantot trasēšanas marķierus?

Trasēšanas marķieri sniedz vairākas priekšrocības, atkļūdojot un optimizējot React lietojumprogrammas:

• Uzlabota veiktspējas analīze: Precīzi nosakiet veiktspējas "vājās vietas", identificējot lēni strādājošas koda sadaļas.
• Uzlabota atkļūdošana: Izprotiet savas lietojumprogrammas izpildes plūsmu, atvieglojot kļūdu atrašanu.
• Labāka sadarbība: Kopīgojiet trasēšanas datus ar citiem izstrādātājiem, lai veicinātu sadarbību un zināšanu apmaiņu.
• Vizuāla attēlošana: Vizualizējiet trasēšanas datus React Profiler, lai intuitīvāk izprastu lietojumprogrammas darbību.
• Mērķtiecīga optimizācija: Koncentrējiet optimizācijas centienus uz tām koda jomām, kurām ir vislielākā ietekme uz veiktspēju.

Kā ieviest experimental_TracingMarker

experimental_TracingMarker ieviešana ir salīdzinoši vienkārša. Šeit ir soli pa solim sniegts ceļvedis:

1. Instalēšana

Vispirms pārliecinieties, ka izmantojat React versiju, kas atbalsta eksperimentālās funkcijas. Instalējiet jaunākās React un React DOM versijas:

            npm install react react-dom

            

              
                Copy
              
            
          

2. experimental_TracingMarker importēšana

Importējiet experimental_TracingMarker komponentu no react:

            import { unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react';

            

              
                Copy
              
            
          

Pievērsiet uzmanību prefiksam unstable_. Tas norāda, ka API ir eksperimentāls un var tikt mainīts. Īsuma labad mēs to esam arī pārsaukuši par `TracingMarker`.

3. Koda ietīšana ar TracingMarker

Ietiniet tās koda sadaļas, kuras vēlaties trasēt, ar TracingMarker komponentu. Jums ir jānorāda unikāls id props, lai identificētu katru marķieri profilerī, un pēc izvēles arī label labākai lasāmībai.

Piemērs:

            import React, { useState, useEffect, unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react';

function MyComponent() {
  const [data, setData] = useState(null);

  useEffect(() => {
    async function fetchData() {
        
        const response = await fetch('https://api.example.com/data');
        const json = await response.json();
        setData(json);
      
    }

    fetchData();
  }, []);

  return (
    

      
        {data ? 
Data: {JSON.stringify(data)}
 : 
Loading...
}
      
    
  );
}

export default MyComponent;

            

              
                Copy
              
            
          

Šajā piemērā mēs esam ietinuši fetchData funkciju un komponenta renderēšanas loģiku ar TracingMarker komponentiem. Props id nodrošina unikālu identifikatoru katram marķierim, un props label nodrošina cilvēkam lasāmu aprakstu.

4. React Profiler izmantošana

Lai apskatītu trasēšanas datus, jums jāizmanto React Profiler. Profileris ir pieejams React DevTools. Lūk, kā to izmantot:

1. Instalējiet React DevTools: Ja vēl neesat to izdarījis, instalējiet React DevTools pārlūkprogrammas paplašinājumu.
2. Iespējojiet profilēšanu: React DevTools atveriet cilni Profiler.
3. Ierakstiet profilu: Noklikšķiniet uz pogas "Record", lai sāktu savas lietojumprogrammas profilēšanu.
4. Mijiedarbojieties ar savu lietojumprogrammu: Veiciet darbības, kuras vēlaties analizēt.
5. Apturiet profilēšanu: Noklikšķiniet uz pogas "Stop", lai pārtrauktu profilēšanu.
6. Analizējiet rezultātus: Profileris parādīs jūsu lietojumprogrammas izpildes laika grafiku, ieskaitot jūsu pievienotos trasēšanas marķierus.

React Profiler parādīs katras atzīmētās sadaļas ilgumu, ļaujot ātri identificēt veiktspējas "vājās vietas".

Labākā prakse trasēšanas marķieru izmantošanai

Lai maksimāli izmantotu trasēšanas marķieru sniegtās iespējas, apsveriet šīs labākās prakses:

• Izvēlieties jēgpilnus ID un nosaukumus (labels): Izmantojiet aprakstošus ID un nosaukumus, kas skaidri identificē katra marķiera mērķi. Tas atvieglos trasēšanas datu izpratni React Profiler.
• Koncentrējieties uz kritiskajām sadaļām: Neietiniet katru koda rindu ar trasēšanas marķieriem. Koncentrējieties uz sadaļām, kas, visticamāk, ir veiktspējas "vājās vietas" vai jomas, kuras vēlaties labāk izprast.
• Izmantojiet konsekventu nosaukumu piešķiršanas konvenciju: Izveidojiet konsekventu nosaukumu piešķiršanas konvenciju saviem trasēšanas marķieriem, lai uzlabotu lasāmību un uzturamību. Piemēram, visiem tīkla pieprasījumu trasēšanas marķieriem varat pievienot prefiksu "network-" vai visiem ar renderēšanu saistītiem marķieriem – "render-".
• Noņemiet marķierus produkcijas vidē: Trasēšanas marķieri var radīt papildu slodzi jūsu lietojumprogrammai. Noņemiet tos vai nosacīti atspējojiet tos produkcijas būvējumos (builds), lai neietekmētu veiktspēju. Šim nolūkam varat izmantot vides mainīgos.
• Kombinējiet ar citām profilēšanas metodēm: Trasēšanas marķieri ir jaudīgs rīks, bet tie nav brīnumlīdzeklis. Kombinējiet tos ar citām profilēšanas metodēm, piemēram, veiktspējas uzraudzības rīkiem, lai gūtu visaptverošāku izpratni par savas lietojumprogrammas veiktspēju.

Padziļināti lietošanas gadījumi

Lai gan experimental_TracingMarker pamata ieviešana ir vienkārša, ir vairāki padziļināti lietošanas gadījumi, kas jāapsver:

1. Dinamiskie trasēšanas marķieri

Jūs varat dinamiski pievienot vai noņemt trasēšanas marķierus, pamatojoties uz noteiktiem nosacījumiem. Tas var būt noderīgi, lai trasētu konkrētas lietotāja mijiedarbības vai atkļūdotu neregulāras problēmas.

Piemērs:

            import React, { useState, unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react';

function MyComponent({ shouldTrace }) {
  const [count, setCount] = useState(0);

  const handleClick = () => {
    setCount(count + 1);
  };

  return (
    

      {shouldTrace ? (
        
          Click me ({count})
        
      ) : (
        Click me ({count})
      )}
    
  );
}

export default MyComponent;

            

              
                Copy
              
            
          

Šajā piemērā trasēšanas marķieris tiek pievienots pogai tikai tad, ja props shouldTrace ir `true`.

2. Pielāgoti trasēšanas notikumi

Lai gan experimental_TracingMarker galvenokārt koncentrējas uz laika mērīšanu, jūs varat paplašināt tā funkcionalitāti, reģistrējot pielāgotus notikumus atzīmētajās sadaļās. Tam nepieciešama integrācija ar specializētu trasēšanas bibliotēku vai telemetrijas sistēmu (piemēram, OpenTelemetry).

3. Integrācija ar servera puses trasēšanu

Pilna cikla (full-stack) lietojumprogrammām varat integrēt klienta puses trasēšanu ar servera puses trasēšanu, lai iegūtu pilnīgu priekšstatu par pieprasījuma dzīves ciklu. Tas ietver trasēšanas konteksta nodošanu no klienta uz serveri un trasēšanas datu korelāciju.

Piemēru scenāriji no visas pasaules

Apskatīsim, kā experimental_TracingMarker varētu tikt izmantots dažādos globālos kontekstos:

• E-komercija Dienvidaustrumāzijā: Singapūrā bāzēts e-komercijas uzņēmums pamana lēnu produktu lapu ielādi, īpaši sastrēgumstundās (ko ietekmē dažādas nacionālās brīvdienas reģionā, izraisot trafika pieaugumu). Viņi izmanto experimental_TracingMarker, lai izsekotu produktu komponentu renderēšanu un identificētu, ka neefektīva attēlu ielāde ir "vājā vieta". Viņi pēc tam optimizē attēlu izmērus un ievieš "lazy loading" (slinko ielādi), lai uzlabotu veiktspēju, pielāgojoties bieži vien lēnākam interneta ātrumam dažās Dienvidaustrumāzijas valstīs.
• FinTech Eiropā: Londonā bāzēts FinTech jaunuzņēmums, kas saskaras ar veiktspējas problēmām reāllaika datu atjauninājumos savā tirdzniecības platformā, izmanto experimental_TracingMarker, lai izsekotu datu sinhronizācijas procesu. Viņi atklāj, ka nevajadzīgas pārrenderēšanas (re-renders) tiek izsauktas biežu stāvokļa atjauninājumu dēļ. Viņi ievieš memoizācijas tehnikas un optimizē datu abonementus, lai samazinātu pārrenderēšanu skaitu un uzlabotu platformas atsaucību. Tas risina nepieciešamību pēc augstas veiktspējas lietojumprogrammām konkurētspējīgā finanšu tirgū.
• EdTech Dienvidamerikā: Brazīlijas EdTech uzņēmums, kas izstrādā tiešsaistes mācību platformu, saskaras ar veiktspējas problēmām vecākās ierīcēs, kuras bieži izmanto studenti reģionā. Viņi izmanto experimental_TracingMarker, lai izsekotu sarežģītu interaktīvu mācību moduļu renderēšanu. Viņi identificē, ka smagi JavaScript aprēķini izraisa palēninājumu. Viņi optimizē JavaScript kodu un ievieš servera puses renderēšanu (server-side rendering) sākotnējai lapas ielādei, lai uzlabotu veiktspēju mazjaudīgās ierīcēs.
• Veselības aprūpe Ziemeļamerikā: Kanādas veselības aprūpes pakalpojumu sniedzējs, kas izmanto uz React bāzētu pacientu portālu, saskaras ar periodiskām veiktspējas problēmām. Viņi izmanto experimental_TracingMarker, lai izsekotu lietotāju mijiedarbības un identificētu, ka konkrēts API galapunkts (endpoint) laiku pa laikam ir lēns. Viņi ievieš kešatmiņu (caching) un optimizē API galapunktu, lai uzlabotu portāla atsaucību un nodrošinātu savlaicīgu piekļuvi pacientu informācijai. Tas koncentrējas uz uzticamu veiktspēju kritiskām veselības aprūpes lietojumprogrammām.

Alternatīvas experimental_TracingMarker

Lai gan experimental_TracingMarker ir noderīgs rīks, ir arī citas alternatīvas React lietojumprogrammu trasēšanai un profilēšanai:

• React Profiler (iebūvēts): Iebūvētais React Profiler sniedz pamata ieskatu veiktspējā, neprasot nekādas koda izmaiņas. Tomēr tas nepiedāvā tādu pašu detalizācijas līmeni kā trasēšanas marķieri.
• Veiktspējas uzraudzības rīki: Rīki kā New Relic, Sentry un Datadog nodrošina visaptverošas veiktspējas uzraudzības un kļūdu izsekošanas iespējas. Tos bieži izmanto produkcijas vides uzraudzībai, un tie piedāvā funkcijas, kas pārsniedz vienkāršu trasēšanu.
• OpenTelemetry: OpenTelemetry ir atvērtā koda novērojamības ietvars (observability framework), kas nodrošina standartizētu veidu, kā vākt un eksportēt telemetrijas datus, tostarp trasējumus, metrikas un žurnālus. Jūs varat integrēt OpenTelemetry ar savu React lietojumprogrammu, lai iegūtu detalizētāku trasēšanas informāciju.
• Pielāgota žurnalēšana (logging): Jūs varat izmantot standarta JavaScript žurnalēšanas tehnikas, lai reģistrētu notikumus un laika mērījumus savā kodā. Tomēr šī pieeja ir mazāk strukturēta un prasa vairāk manuāla darba, lai analizētu datus.

Noslēgums

experimental_TracingMarker ir jaudīgs rīks React lietojumprogrammu trasēšanai un atkļūdošanai. Stratēģiski izvietojot trasēšanas marķierus savā kodā, jūs varat gūt vērtīgu ieskatu savas lietojumprogrammas izpildes plūsmā un veiktspējā. Lai gan tā joprojām ir eksperimentāla funkcija, tā piedāvā daudzsološu pieeju veiktspējas analīzei un optimizācijai. Atcerieties to izmantot atbildīgi un būt gataviem iespējamām API izmaiņām nākamajās React versijās. Kombinējot experimental_TracingMarker ar citām profilēšanas metodēm un rīkiem, jūs varat veidot veiktspējīgākas un uzturamas React lietojumprogrammas neatkarīgi no jūsu atrašanās vietas vai globālās auditorijas specifiskajiem izaicinājumiem.

Praktiski ieteikumi:

• Sāciet eksperimentēt ar experimental_TracingMarker savā izstrādes vidē.
• Identificējiet kritiskās koda sadaļas, kas, visticamāk, ir veiktspējas "vājās vietas".
• Izmantojiet jēgpilnus ID un nosaukumus (labels) saviem trasēšanas marķieriem.
• Analizējiet trasēšanas datus React Profiler.
• Noņemiet vai atspējojiet trasēšanas marķierus produkcijas būvējumos.
• Apsveriet iespēju integrēt trasēšanu ar servera puses trasēšanu un citiem veiktspējas uzraudzības rīkiem.