React experimental_cache ieviešana: funkciju rezultātu kešatmiņas apgūšana

React nepārtraukti attīstās, piedāvājot jaunas funkcijas un uzlabojumus, lai palīdzētu izstrādātājiem veidot efektīvākas un veiktspējīgākas lietojumprogrammas. Viena no šādām papildinājumiem, kas pašlaik ir eksperimentāla, ir experimental_cache API. Šis jaudīgais rīks nodrošina mehānismu funkciju rezultātu kešošanai, ievērojami uzlabojot veiktspēju, īpaši React servera komponentēs (RSC) un datu ielādes scenārijos. Šis raksts sniedz visaptverošu ceļvedi, lai efektīvi izprastu un ieviestu experimental_cache.

Funkciju rezultātu kešatmiņas izpratne

Funkciju rezultātu kešatmiņa, kas pazīstama arī kā memoizācija, ir tehnika, kurā funkcijas izsaukuma rezultāts tiek saglabāts, pamatojoties uz tās ievades argumentiem. Kad tā pati funkcija tiek izsaukta vēlreiz ar tiem pašiem argumentiem, tiek atgriezts kešatmiņā saglabātais rezultāts, nevis atkārtoti izpildīta funkcija. Tas var ievērojami samazināt izpildes laiku, īpaši computationally dārgām operācijām vai funkcijām, kas paļaujas uz ārējiem datu avotiem.

React kontekstā funkciju rezultātu kešatmiņa var būt īpaši noderīga šādām vajadzībām:

• Datu ielāde: API izsaukumu rezultātu kešošana var novērst liekus tīkla pieprasījumus, samazinot latentumu un uzlabojot lietotāja pieredzi.
• Dārgi aprēķini: Sarežģītu aprēķinu rezultātu kešošana var izvairīties no nevajadzīgas apstrādes, atbrīvojot resursus un uzlabojot reaģētspēju.
• Atveidošanas optimizācija: Komponentēs izmantoto funkciju rezultātu kešošana var novērst nevajadzīgu atkārtotu atveidošanu, nodrošinot vienmērīgākas animācijas un mijiedarbību.

Ievads React experimental_cache

experimental_cache API programmā React nodrošina iebūvētu veidu, kā ieviest funkciju rezultātu kešatmiņu. Tā ir paredzēta, lai nevainojami darbotos ar React servera komponentēm un use āķi, nodrošinot efektīvu datu ielādi un servera puses atveidošanu.

Svarīga piezīme: Kā norāda nosaukums, experimental_cache joprojām ir eksperimentāla funkcija. Tas nozīmē, ka tās API var mainīties nākotnes React versijās. Ir ļoti svarīgi sekot līdzi jaunākajai React dokumentācijai un būt gatavam potenciālām izmaiņām, kas var ietekmēt kodu.

experimental_cache pamata lietošana

experimental_cache funkcija kā ievadi saņem funkciju un atgriež jaunu funkciju, kas kešo sākotnējās funkcijas rezultātus. Ilustrēsim to ar vienkāršu piemēru:

import { experimental_cache } from 'react';

async function fetchUserData(userId) {
  // Simulate fetching data from an 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>
  );
}

Šajā piemērā:

1. Mēs importējam experimental_cache no 'react'.
2. Mēs definējam asinhronu funkciju fetchUserData, kas simulē lietotāja datu ielādi no API. Šī funkcija ietver simulētu aizkavi, lai attēlotu tīkla latentumu.
3. Mēs apvelkam fetchUserData ar experimental_cache, lai izveidotu kešotu versiju: cachedFetchUserData.
4. Iekš MyComponent mēs izsaucam cachedFetchUserData, lai iegūtu lietotāja datus. Pirmo reizi izsaucot šo funkciju ar konkrētu userId, tā izpildīs sākotnējo fetchUserData funkciju un saglabās rezultātu kešatmiņā. Nākamie izsaukumi ar to pašu userId nekavējoties atgriezīs kešatmiņā saglabāto rezultātu, izvairoties no tīkla pieprasījuma.

Integrācija ar React servera komponentēm un `use` āķi

experimental_cache ir īpaši jaudīga, ja to izmanto ar React servera komponentēm (RSC) un use āķi. RSC ļauj izpildīt kodu serverī, uzlabojot veiktspēju un drošību. use āķis ļauj apturēt komponentes, kamēr notiek datu ielāde.

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

async function fetchProductData(productId) {
  // Simulate fetching product data from a database
  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;

Šajā piemērā:

1. Mēs definējam asinhronu funkciju fetchProductData, lai simulētu produktu datu ielādi.
2. Mēs apvelkam fetchProductData ar experimental_cache, lai izveidotu kešotu versiju.
3. Iekš ProductDetails komponentes (kurai jābūt React servera komponentei), mēs izmantojam use āķi, lai iegūtu produkta datus no kešotās funkcijas.
4. use āķis apturēs komponenti, kamēr notiek datu ielāde (vai to iegūšana no kešatmiņas). React automātiski apstrādās ielādes stāvokļa rādīšanu, līdz dati ir pieejami.

Izmantojot experimental_cache kopā ar RSC un use, mēs varam iegūt ievērojamus veiktspējas uzlabojumus, kešojot datus serverī un izvairoties no nevajadzīgiem tīkla pieprasījumiem.

Kešatmiņas anulēšana

Daudzos gadījumos būs nepieciešams anulēt kešatmiņu, kad mainās pamata dati. Piemēram, ja lietotājs atjaunina savu profila informāciju, jūs vēlēsities anulēt kešotās lietotāja datus, lai tiktu parādīta atjauninātā informācija.

Pats experimental_cache nenodrošina iebūvētu mehānismu kešatmiņas anulēšanai. Jums būs jāievieš sava stratēģija, pamatojoties uz jūsu lietojumprogrammas īpašajām vajadzībām.

Šeit ir dažas izplatītas pieejas:

• Manuāla anulēšana: Varat manuāli notīrīt kešatmiņu, izveidojot atsevišķu funkciju, kas atiestata kešoto funkciju. Tas var ietvert globāla mainīgā vai sarežģītāka stāvokļa pārvaldības risinājuma izmantošanu.
• Uz laiku balstīta derīguma termiņa beigas: Varat iestatīt kešoto datu laika ierobežojumu (TTL). Pēc TTL beigām kešatmiņa tiks anulēta, un nākamais funkcijas izsaukums atkārtoti izpildīs sākotnējo funkciju.
• Uz notikumiem balstīta anulēšana: Varat anulēt kešatmiņu, kad notiek konkrēts notikums, piemēram, datu bāzes atjaunināšana vai lietotāja darbība. Šai pieejai ir nepieciešams mehānisms šo notikumu noteikšanai un reaģēšanai uz tiem.

Šeit ir manuālās anulēšanas piemērs:

import { experimental_cache } from 'react';

let cacheKey = 0; // Global cache key

async function fetchUserProfile(userId, key) {
    console.log("Fetching user profile (Key: " + key + ")"); // Debug log
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 200));
    return { id: userId, name: `Profile ${userId}`, cacheKey: key };
}

let cachedFetchUserProfile = experimental_cache(fetchUserProfile);

function invalidateCache() {
    cacheKey++; // Increment the global cache key
    //Recreate cached function, which effectively resets the cache.
    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>
    );
}

Šajā piemērā, noklikšķinot uz pogas "Update Profile", tiek izsaukta funkcija invalidateCache, kas palielina globālo cacheKey un atjauno kešoto funkciju. Tas liek nākamajam cachedFetchUserProfile izsaukumam atkārtoti izpildīt sākotnējo fetchUserProfile funkciju.

Svarīgi: Izvēlieties anulēšanas stratēģiju, kas vislabāk atbilst jūsu lietojumprogrammas vajadzībām, un rūpīgi apsveriet tās potenciālo ietekmi uz veiktspēju un datu konsekvenci.

Apsvērumi un labākā prakse

Izmantojot experimental_cache, ir svarīgi paturēt prātā šādus apsvērumus un labāko praksi:

• Kešatmiņas atslēgas izvēle: Rūpīgi izvēlieties argumentus, kas nosaka kešatmiņas atslēgu. Kešatmiņas atslēgai ir unikāli jāidentificē kešotie dati. Apsveriet argumentu kombinācijas izmantošanu, ja viens arguments nav pietiekams.
• Kešatmiņas izmērs: experimental_cache API nenodrošina iebūvētu mehānismu kešatmiņas izmēra ierobežošanai. Ja kešojat lielu datu apjomu, jums var būt jāievieš sava kešatmiņas dzēšanas stratēģija, lai novērstu atmiņas problēmas.
• Datu serializācija: Pārliecinieties, ka kešotie dati ir serializējami. experimental_cache API var būt nepieciešams serializēt datus uzglabāšanai.
• Kļūdu apstrāde: Ieviesiet pareizu kļūdu apstrādi, lai eleganti apstrādātu situācijas, kad datu ielāde neizdodas vai kešatmiņa nav pieejama.
• Testēšana: Rūpīgi pārbaudiet savu kešatmiņas ieviešanu, lai pārliecinātos, ka tā darbojas pareizi un kešatmiņa tiek atbilstoši anulēta.
• Veiktspējas uzraudzība: Uzraugiet savas lietojumprogrammas veiktspēju, lai novērtētu kešošanas ietekmi un identificētu iespējamās vājās vietas.
• Globālā stāvokļa pārvaldība: Ja strādājat ar lietotājam specifiskiem datiem servera komponentēs (piemēram, lietotāja preferences, groza saturs), apsveriet, kā kešošana var ietekmēt dažādus lietotājus, kas redz cits cita datus. Ieviesiet atbilstošus drošības pasākumus, lai novērstu datu noplūdi, iespējams, iekļaujot lietotāju ID kešatmiņas atslēgās vai izmantojot globālu stāvokļa pārvaldības risinājumu, kas pielāgots servera puses atveidošanai.
• Datu mutācijas: Esiet ārkārtīgi piesardzīgi, kešojot datus, kurus var mutēt. Nodrošiniet, ka anulējat kešatmiņu ikreiz, kad mainās pamata dati, lai izvairītos no novecojušas vai nepareizas informācijas pasniegšanas. Tas ir īpaši svarīgi datiem, kurus var modificēt dažādi lietotāji vai procesi.
• Servera darbības un kešošana: Servera darbības, kas ļauj izpildīt servera puses kodu tieši no jūsu komponentēm, arī var gūt labumu no kešošanas. Ja servera darbība veic computationally dārgu operāciju vai ielādē datus, rezultāta kešošana var ievērojami uzlabot veiktspēju. Tomēr ņemiet vērā anulēšanas stratēģiju, īpaši, ja servera darbība maina datus.

Alternatīvas experimental_cache

Lai gan experimental_cache nodrošina ērtu veidu, kā ieviest funkciju rezultātu kešatmiņu, ir arī alternatīvas pieejas, kuras varat apsvērt:

• Memoizācijas bibliotēkas: Bibliotēkas, piemēram, memoize-one un lodash.memoize, nodrošina uzlabotas memoizācijas iespējas, tostarp atbalstu pielāgotām kešatmiņas atslēgām, kešatmiņas dzēšanas politikām un asinhronām funkcijām.
• Pielāgoti kešošanas risinājumi: Varat ieviest savu kešošanas risinājumu, izmantojot datu struktūru, piemēram, Map vai īpašu kešošanas bibliotēku, piemēram, node-cache (servera puses kešošanai). Šī pieeja dod jums lielāku kontroli pār kešošanas procesu, bet prasa lielāku ieviešanas piepūli.
• HTTP kešošana: API ielādētajiem datiem izmantojiet HTTP kešošanas mehānismus, piemēram, Cache-Control galvenes, lai norādītu pārlūkprogrammām un CDN kešot atbildes. Tas var ievērojami samazināt tīkla trafiku un uzlabot veiktspēju, īpaši statiskiem vai reti atjauninātiem datiem.

Reālās pasaules piemēri un lietošanas gadījumi

Šeit ir daži reālās pasaules piemēri un lietošanas gadījumi, kur experimental_cache (vai līdzīgas kešošanas tehnikas) var būt ļoti noderīgas:

• E-komercijas produktu katalogi: Produktu detaļu (nosaukumu, aprakstu, cenu, attēlu) kešošana var ievērojami uzlabot e-komercijas vietņu veiktspēju, īpaši strādājot ar lieliem katalogiem.
• Emuāru ieraksti un raksti: Emuāru ierakstu un rakstu kešošana var samazināt datu bāzes noslodzi un uzlabot lasītāju pārlūkošanas pieredzi.
• Sociālo mediju plūsmas: Lietotāju plūsmu un laika līniju kešošana var novērst liekus API izsaukumus un uzlabot sociālo mediju lietojumprogrammu reaģētspēju.
• Finanšu dati: Reāllaika akciju kotējumu vai valūtas maiņas kursu kešošana var samazināt finanšu datu sniedzēju noslodzi un uzlabot finanšu lietojumprogrammu veiktspēju.
• Kartēšanas lietojumprogrammas: Kartes elementu vai ģeokodēšanas rezultātu kešošana var uzlabot kartēšanas lietojumprogrammu veiktspēju un samazināt kartēšanas pakalpojumu izmantošanas izmaksas.
• Internacionalizācija (i18n): Tulkotu virkņu kešošana dažādām lokalizācijām var novērst liekus meklējumus un uzlabot daudzvalodu lietojumprogrammu veiktspēju.
• Personalizēti ieteikumi: Personalizētu produktu vai satura ieteikumu kešošana var samazināt ieteikumu ģenerēšanas aprēķina izmaksas un uzlabot lietotāja pieredzi. Piemēram, straumēšanas pakalpojums var kešot filmu ieteikumus, pamatojoties uz lietotāja skatīšanās vēsturi.

Secinājums

React experimental_cache API piedāvā jaudīgu veidu, kā ieviest funkciju rezultātu kešatmiņu un optimizēt jūsu React lietojumprogrammu veiktspēju. Izprotot tās pamata lietošanu, integrējot to ar React servera komponentēm un use āķi, un rūpīgi apsverot kešatmiņas anulēšanas stratēģijas, jūs varat ievērojami uzlabot savu lietojumprogrammu reaģētspēju un efektivitāti. Atcerieties, ka tas ir eksperimentāls API, tāpēc sekojiet līdzi jaunākajai React dokumentācijai un esiet gatavi potenciālām izmaiņām. Ievērojot šajā rakstā izklāstītos apsvērumus un labāko praksi, jūs varat efektīvi izmantot experimental_cache, lai veidotu augstas veiktspējas React lietojumprogrammas, kas nodrošina lielisku lietotāja pieredzi.

Izpētot experimental_cache, apsveriet savas lietojumprogrammas īpašās vajadzības un izvēlieties kešošanas stratēģiju, kas vislabāk atbilst jūsu prasībām. Nebaidieties eksperimentēt un izpētīt alternatīvus kešošanas risinājumus, lai atrastu optimālo pieeju savam projektam. Ar rūpīgu plānošanu un ieviešanu jūs varat atklāt pilnu funkciju rezultātu kešošanas potenciālu un veidot React lietojumprogrammas, kas ir gan veiktspējīgas, gan mērogojamas.