React Suspense ūdenskritums: padziļināts apskats secīgas datu ielādes optimizācijā

Nebeidzamajos centienos nodrošināt nevainojamu lietotāja pieredzi, frontend izstrādātāji pastāvīgi cīnās ar nopietnu pretinieku: latentumu. Lietotājiem visā pasaulē katra milisekunde ir svarīga. Lēni ielādējoša lietotne ne tikai kaitina lietotājus; tā var tieši ietekmēt iesaisti, konversijas un uzņēmuma peļņu. React ar savu uz komponentēm balstīto arhitektūru un ekosistēmu ir nodrošinājis jaudīgus rīkus sarežģītu lietotāja saskarņu veidošanai, un viena no tā transformējošākajām funkcijām ir React Suspense.

Suspense piedāvā deklaratīvu veidu, kā apstrādāt asinhronas operācijas, ļaujot mums norādīt ielādes stāvokļus tieši mūsu komponenšu kokā. Tas vienkāršo kodu datu ielādei, koda sadalīšanai un citiem asinhroniem uzdevumiem. Tomēr ar šo spēku nāk jauni veiktspējas apsvērumi. Izplatīts un bieži vien grūti pamanāms veiktspējas slazds, kas var rasties, ir "Suspense ūdenskritums" — secīgu datu ielādes operāciju ķēde, kas var paralizēt jūsu lietotnes ielādes laiku.

Šis visaptverošais ceļvedis ir paredzēts globālai React izstrādātāju auditorijai. Mēs detalizēti analizēsim Suspense ūdenskrituma fenomenu, izpētīsim, kā to identificēt, un sniegsim detalizētu analīzi par jaudīgām stratēģijām tā novēršanai. Līdz beigām jūs būsiet aprīkots, lai pārveidotu savu lietotni no lēnu, atkarīgu pieprasījumu secības par augsti optimizētu, paralelizētu datu ielādes mašīnu, nodrošinot izcilu pieredzi lietotājiem visur.

Izpratne par React Suspense: ātrs atsvaidzinājums

Pirms mēs iedziļināmies problēmā, īsi atkārtosim React Suspense pamatkoncepciju. Savā būtībā Suspense ļauj jūsu komponentēm "gaidīt" uz kaut ko, pirms tās var tikt renderētas, jums nerakstot sarežģītu nosacījumu loģiku (piem., `if (isLoading) { ... }`).

Kad komponente Suspense robežās aptur darbību (izmetot solījumu), React to noķer un parāda norādīto `fallback` (rezerves) lietotāja saskarni. Kad solījums tiek atrisināts, React atkārtoti renderē komponenti ar datiem.

Vienkāršs piemērs ar datu ielādi varētu izskatīties šādi:

• // api.js - Utilītprogramma, lai ietītu mūsu fetch izsaukumu
• const cache = new Map();
• export function fetchData(url) {
•   if (!cache.has(url)) {
•     cache.set(url, getData(url));
•   }
•   return cache.get(url);
• }
• async function getData(url) {
•   const res = await fetch(url);
•   if (res.ok) {
•     return res.json();
•   } else {
•     throw new Error('Neizdevās ielādēt datus');
•   }
• }

Un šeit ir komponente, kas izmanto ar Suspense saderīgu āķi (hook):

• // useData.js - Āķis, kas izmet solījumu
• import { fetchData } from './api';
• function useData(url) {
•   const data = fetchData(url);
•   if (data instanceof Promise) {
•     throw data; // Tas ir tas, kas izraisa Suspense
•   }
•   return data;
• }

Visbeidzot, komponenšu koks:

• // MyComponent.js
• import React, { Suspense } from 'react';
• import { useData } from './useData';
• function UserProfile() {
•   const user = useData('/api/user/123');
•   return <h1>Laipni lūgts, {user.name}</h1>;
• }
• function App() {
•   return (
•     <Suspense fallback={<h2>Ielādē lietotāja profilu...</h2>}>
•       <UserProfile />
•     </Suspense>
•   );
• }

Tas lieliski darbojas vienai datu atkarībai. Problēma rodas, ja mums ir vairākas, ligzdotas datu atkarības.

Kas ir "ūdenskritums"? Veiktspējas vājās vietas atklāšana

Tīmekļa izstrādes kontekstā ūdenskritums attiecas uz tīkla pieprasījumu secību, kas jāizpilda kārtībā, viens pēc otra. Katrs pieprasījums ķēdē var sākties tikai pēc tam, kad iepriekšējais ir veiksmīgi pabeigts. Tas rada atkarību ķēdi, kas var ievērojami palēnināt jūsu lietotnes ielādes laiku.

Iedomājieties, ka restorānā pasūtāt trīs ēdienu maltīti. Ūdenskrituma pieeja būtu pasūtīt uzkodu, gaidīt, kamēr to atnes, un pabeigt to ēst, tad pasūtīt pamatēdienu, gaidīt to un pabeigt ēst, un tikai tad pasūtīt desertu. Kopējais gaidīšanas laiks ir visu atsevišķo gaidīšanas laiku summa. Daudz efektīvāka pieeja būtu pasūtīt visus trīs ēdienus uzreiz. Tad virtuve var tos gatavot paralēli, krasi samazinot jūsu kopējo gaidīšanas laiku.

React Suspense ūdenskritums ir šī neefektīvā, secīgā modeļa pielietošana datu ielādei React komponenšu kokā. Tas parasti notiek, kad vecākkomponente ielādē datus un pēc tam renderē bērnkomponenti, kas savukārt ielādē savus datus, izmantojot vērtību no vecākkomponentes.

Klasisks ūdenskrituma piemērs

Paplašināsim mūsu iepriekšējo piemēru. Mums ir `ProfilePage`, kas ielādē lietotāja datus. Kad tai ir lietotāja dati, tā renderē `UserPosts` komponenti, kas pēc tam izmanto lietotāja ID, lai ielādētu viņa ierakstus.

• // Pirms: Skaidra ūdenskrituma struktūra
• function ProfilePage({ userId }) {
•   // 1. Pirmais tīkla pieprasījums sākas šeit
•   const user = useUserData(userId); // Komponente šeit aptur darbību
•   return (
•     <div>
•       <h1>{user.name}</h1>
•       <p>{user.bio}</p>
•       <Suspense fallback={<h3>Ielādē ierakstus...</h3>}>
•         // Šī komponente pat netiek montēta, kamēr `user` nav pieejams
•         <UserPosts userId={user.id} />
•       </Suspense>
•     </div>
•   );
• }
• function UserPosts({ userId }) {
•   // 2. Otrais tīkla pieprasījums sākas šeit, TIKAI pēc pirmā pabeigšanas
•   const posts = useUserPosts(userId); // Komponente atkal aptur darbību
•   return (
•     <ul>
•       {posts.map(post => (<li key={post.id}>{post.title}</li>))}
•     </ul>
•   );
• }

Notikumu secība ir šāda:

1. `ProfilePage` tiek renderēta un izsauc `useUserData(userId)`.
2. Lietotne aptur darbību, rādot rezerves saskarni. Tīkla pieprasījums pēc lietotāja datiem ir ceļā.
3. Lietotāja datu pieprasījums tiek pabeigts. React atkārtoti renderē `ProfilePage`.
4. Tagad, kad `user` dati ir pieejami, `UserPosts` tiek renderēta pirmo reizi.
5. `UserPosts` izsauc `useUserPosts(userId)`.
6. Lietotne atkal aptur darbību, rādot iekšējo "Ielādē ierakstus..." rezerves saskarni. Sākas tīkla pieprasījums pēc ierakstiem.
7. Ierakstu datu pieprasījums tiek pabeigts. React atkārtoti renderē `UserPosts` ar datiem.

Kopējais ielādes laiks ir `Laiks(lietotāja ielāde) + Laiks(ierakstu ielāde)`. Ja katrs pieprasījums aizņem 500ms, lietotājs gaida veselu sekundi. Tas ir klasisks ūdenskritums, un tā ir veiktspējas problēma, kas mums jāatrisina.

Suspense ūdenskritumu identificēšana jūsu lietotnē

Pirms problēmas novēršanas tā ir jāatrod. Par laimi, mūsdienu pārlūkprogrammas un izstrādes rīki padara ūdenskritumu pamanīšanu salīdzinoši vienkāršu.

1. Pārlūkprogrammas izstrādātāja rīku izmantošana

Jūsu pārlūkprogrammas izstrādātāja rīku cilne Network ir jūsu labākais draugs. Lūk, kam pievērst uzmanību:

• Pakāpienveida raksts: Ielādējot lapu, kurā ir ūdenskritums, jūs redzēsiet izteiktu pakāpienveida vai diagonālu rakstu tīkla pieprasījumu laika joslā. Viena pieprasījuma sākuma laiks gandrīz perfekti sakritīs ar iepriekšējā beigu laiku.
• Laika analīze: Pārbaudiet kolonnu "Waterfall" cilnē Network. Jūs varat redzēt katra pieprasījuma laika sadalījumu (gaidīšana, satura lejupielāde). Secīga ķēde būs vizuāli acīmredzama. Ja pieprasījuma B "sākuma laiks" ir lielāks par pieprasījuma A "beigu laiku", visticamāk, jums ir ūdenskritums.

2. React izstrādātāja rīku izmantošana

React izstrādātāja rīku paplašinājums ir neaizstājams React lietotņu atkļūdošanai.

• Profiler: Izmantojiet Profiler, lai ierakstītu jūsu komponentes renderēšanas dzīves cikla veiktspējas izsekošanu. Ūdenskrituma scenārijā jūs redzēsiet, kā vecākkomponente renderējas, atrisina savus datus un pēc tam izraisa atkārtotu renderēšanu, kas savukārt liek bērnkomponentei montēties un apturēt darbību. Šī renderēšanas un apturēšanas secība ir spēcīgs indikators.
• Komponenšu cilne (Components Tab): Jaunākās React DevTools versijas parāda, kuras komponentes pašlaik ir apturētas. Novērojot, kā vecākkomponente atsāk darbību, kam tūlīt seko bērnkomponentes apturēšana, var palīdzēt noteikt ūdenskrituma avotu.

3. Statiskā koda analīze

Dažreiz potenciālos ūdenskritumus var identificēt, vienkārši lasot kodu. Meklējiet šos modeļus:

• Ligzdotas datu atkarības: Komponente, kas ielādē datus un nodod šīs ielādes rezultātu kā rekvizītu (prop) bērnkomponentei, kas pēc tam izmanto šo rekvizītu, lai ielādētu vairāk datu. Tas ir visizplatītākais modelis.
• Secīgi āķi (hooks): Viena komponente, kas izmanto datus no viena pielāgota datu ielādes āķa, lai veiktu izsaukumu citā āķī. Lai gan tas nav stingri vecāk-bērn ūdenskritums, tas rada tādu pašu secīgu vājo vietu vienas komponentes ietvaros.

Stratēģijas ūdenskritumu optimizēšanai un novēršanai

Kad esat identificējis ūdenskritumu, ir pienācis laiks to labot. Visu optimizācijas stratēģiju pamatprincips ir pāreja no secīgas ielādes uz paralēlu ielādi. Mēs vēlamies iniciēt visus nepieciešamos tīkla pieprasījumus pēc iespējas agrāk un visus uzreiz.

1. stratēģija: Paralēlā datu ielāde ar `Promise.all`

Šī ir vistiešākā pieeja. Ja jūs zināt visus nepieciešamos datus jau iepriekš, jūs varat iniciēt visus pieprasījumus vienlaicīgi un gaidīt, kamēr tie visi tiek pabeigti.

Koncepcija: Tā vietā, lai ligzdotu ielādes, aktivizējiet tās kopīgā vecākkomponentē vai augstākā līmenī jūsu lietotnes loģikā, ietiniet tās `Promise.all` un pēc tam nododiet datus komponentēm, kurām tie ir nepieciešami.

Pārveidosim mūsu `ProfilePage` piemēru. Mēs varam izveidot jaunu komponenti, `ProfilePageData`, kas ielādē visu paralēli.

• // api.js (modificēts, lai atklātu ielādes funkcijas)
• export async function fetchUser(userId) { ... }
• export async function fetchPostsForUser(userId) { ... }

• // Pirms: Ūdenskritums
• function ProfilePage({ userId }) {
•   const user = useUserData(userId); // 1. pieprasījums
•   return <UserPosts userId={user.id} />; // 2. pieprasījums sākas pēc 1. pabeigšanas
• }

• // Pēc: Paralēlā ielāde
• // Resursu veidošanas utilītprogramma
• function createProfileData(userId) {
•   const userPromise = fetchUser(userId);
•   const postsPromise = fetchPostsForUser(userId);
•   return {
•     user: wrapPromise(userPromise),
•     posts: wrapPromise(postsPromise),
•   };
• }
• // `wrapPromise` ir palīgfunkcija, kas ļauj komponentei nolasīt solījuma rezultātu.
• // Ja solījums ir gaidīšanas stāvoklī, tā izmet solījumu.
• // Ja solījums ir atrisināts, tā atgriež vērtību.
• // Ja solījums ir noraidīts, tā izmet kļūdu.
• const resource = createProfileData('123');
• function ProfilePage() {
•   const user = resource.user.read(); // Nolasa vai aptur darbību
•   return (
•     <div>
•       <h1>{user.name}</h1>
•       <Suspense fallback={<h3>Ielādē ierakstus...</h3>}>
•         <UserPosts />
•       </Suspense>
•     </div>
•   );
• }
• function UserPosts() {
•   const posts = resource.posts.read(); // Nolasa vai aptur darbību
•   return <ul>...</ul>;
• }

Šajā pārskatītajā modelī `createProfileData` tiek izsaukta vienu reizi. Tā nekavējoties sāk abus — gan lietotāja, gan ierakstu ielādes pieprasījumus. Kopējo ielādes laiku tagad nosaka lēnākais no diviem pieprasījumiem, nevis to summa. Ja abi aizņem 500ms, kopējais gaidīšanas laiks tagad ir ~500ms, nevis 1000ms. Tas ir milzīgs uzlabojums.

2. stratēģija: Datu ielādes pacelšana uz kopīgu priekšteci

Šī stratēģija ir pirmās variācija. Tā ir īpaši noderīga, ja jums ir blakus esošas komponentes (siblings), kas neatkarīgi ielādē datus, potenciāli radot ūdenskritumu starp tām, ja tās renderējas secīgi.

Koncepcija: Identificējiet kopīgu vecākkomponenti visām komponentēm, kurām nepieciešami dati. Pārvietojiet datu ielādes loģiku uz šo vecākkomponenti. Vecākkomponente tad var izpildīt ielādes paralēli un nodot datus uz leju kā rekvizītus. Tas centralizē datu ielādes loģiku un nodrošina, ka tā tiek izpildīta pēc iespējas agrāk.

• // Pirms: Blakus komponentes ielādē neatkarīgi
• function Dashboard() {
•   return (
•     <div>
•       <Suspense fallback={...}><UserInfo /></Suspense>
•       <Suspense fallback={...}><Notifications /></Suspense>
•     </div>
•   );
• }
• // UserInfo ielādē lietotāja datus, Notifications ielādē paziņojumu datus.
• // React *varētu* renderēt tās secīgi, radot nelielu ūdenskritumu.

• // Pēc: Vecākkomponente ielādē visus datus paralēli
• const dashboardResource = createDashboardResource();
• function Dashboard() {
•   // Šī komponente neielādē datus, tā tikai koordinē renderēšanu.
•   return (
•     <div>
•       <Suspense fallback={...}>
•         <UserInfo resource={dashboardResource} />
•         <Notifications resource={dashboardResource} />
•       </Suspense>
•     </div>
•   );
• }
• function UserInfo({ resource }) {
•   const user = resource.user.read();
•   return <div>Laipni lūgts, {user.name}</div>;
• }
• function Notifications({ resource }) {
•   const notifications = resource.notifications.read();
•   return <div>Jums ir {notifications.length} jauni paziņojumi.</div>;
• }

Paceļot ielādes loģiku, mēs garantējam paralēlu izpildi un nodrošinām vienotu, konsekventu ielādes pieredzi visam informācijas panelim.

3. stratēģija: Datu ielādes bibliotēkas izmantošana ar kešatmiņu

Manuāla solījumu organizēšana darbojas, bet lielās lietotnēs tā var kļūt apgrūtinoša. Šeit noder specializētas datu ielādes bibliotēkas, piemēram, React Query (tagad TanStack Query), SWR vai Relay. Šīs bibliotēkas ir īpaši izstrādātas, lai risinātu tādas problēmas kā ūdenskritumi.

Koncepcija: Šīs bibliotēkas uztur globālu vai nodrošinātāja līmeņa kešatmiņu. Kad komponente pieprasa datus, bibliotēka vispirms pārbauda kešatmiņu. Ja vairākas komponentes vienlaicīgi pieprasa tos pašus datus, bibliotēka ir pietiekami gudra, lai de-duplicētu pieprasījumu, nosūtot tikai vienu faktisku tīkla pieprasījumu.

Kā tas palīdz:

• Pieprasījumu de-duplikācija: Ja `ProfilePage` un `UserPosts` abas pieprasītu tos pašus lietotāja datus (piem., `useQuery(['user', userId])`), bibliotēka tīkla pieprasījumu izpildītu tikai vienu reizi.
• Kešatmiņa: Ja dati jau ir kešatmiņā no iepriekšējā pieprasījuma, nākamie pieprasījumi var tikt atrisināti nekavējoties, pārtraucot jebkuru potenciālo ūdenskritumu.
• Paralēli pēc noklusējuma: Uz āķiem balstītā daba mudina jūs izsaukt `useQuery` jūsu komponenšu augstākajā līmenī. Kad React renderējas, tas izsauks visus šos āķus gandrīz vienlaicīgi, kas pēc noklusējuma noved pie paralēlām ielādēm.

• // Piemērs ar React Query
• function ProfilePage({ userId }) {
•   // Šis āķis nekavējoties uzsāk savu pieprasījumu renderēšanas brīdī
•   const { data: user } = useQuery(['user', userId], () => fetchUser(userId), { suspense: true });
•   return (
•     <div>
•       <h1>{user.name}</h1>
•       <Suspense fallback={<h3>Ielādē ierakstus...</h3>}>
•         // Lai gan tas ir ligzdots, React Query bieži efektīvi iepriekš ielādē vai paralēli ielādē datus
•         <UserPosts userId={user.id} />
•       </Suspense>
•     </div>
•   );
• }
• function UserPosts({ userId }) {
•   const { data: posts } = useQuery(['posts', userId], () => fetchPostsForUser(userId), { suspense: true });
•   return <ul>...</ul>;
• }

Lai gan koda struktūra joprojām var izskatīties pēc ūdenskrituma, tādas bibliotēkas kā React Query bieži vien ir pietiekami gudras, lai to mazinātu. Vēl labākai veiktspējai varat izmantot to iepriekšējas ielādes API, lai skaidri sāktu datu ielādi, pirms komponente pat sāk renderēties.

4. stratēģija: Render-as-You-Fetch (renderēšanas, kamēr ielādējas) modelis

Šis ir vismodernākais un veiktspējīgākais modelis, ko stingri atbalsta React komanda. Tas apgriež kājām gaisā ierastos datu ielādes modeļus.

• Fetch-on-Render (problēma): Renderē komponenti -> useEffect/āķis izraisa ielādi. (Noved pie ūdenskritumiem).
• Fetch-then-Render: Izraisa ielādi -> gaida -> renderē komponenti ar datiem. (Labāk, bet joprojām var bloķēt renderēšanu).
• Render-as-You-Fetch (risinājums): Izraisa ielādi -> nekavējoties sāk renderēt komponenti. Komponente aptur darbību, ja dati vēl nav gatavi.

Koncepcija: Pilnībā atsaistiet datu ielādi no komponentes dzīves cikla. Jūs iniciējat tīkla pieprasījumu pēc iespējas agrākā brīdī — piemēram, maršrutēšanas slānī vai notikumu apstrādātājā (piemēram, noklikšķinot uz saites) — pirms komponente, kurai dati ir nepieciešami, ir pat sākusi renderēties.

• // 1. Sāciet ielādi maršrutētājā vai notikumu apstrādātājā
• import { createProfileData } from './api';
• // Kad lietotājs noklikšķina uz saites uz profila lapu:
• function onProfileLinkClick(userId) {
•   const resource = createProfileData(userId);
•   navigateTo(`/profile/${userId}`, { state: { resource } });
• }

• // 2. Lapas komponente saņem resursu
• function ProfilePage() {
•   // Iegūstiet resursu, kas jau tika palaists
•   const resource = useLocation().state.resource;
•   return (
•     <Suspense fallback={<h1>Ielādē profilu...</h1>}>
•       <ProfileDetails resource={resource} />
•       <ProfilePosts resource={resource} />
•     </Suspense>
•   );
• }

• // 3. Bērnkomponentes nolasa no resursa
• function ProfileDetails({ resource }) {
•   const user = resource.user.read(); // Nolasa vai aptur darbību
•   return <h1>{user.name}</h1>;
• }
• function ProfilePosts({ resource }) {
•   const posts = resource.posts.read(); // Nolasa vai aptur darbību
•   return <ul>...</ul>;
• }

Šī modeļa skaistums slēpjas tā efektivitātē. Tīkla pieprasījumi pēc lietotāja un ierakstu datiem sākas brīdī, kad lietotājs signalizē par savu nodomu navigēt. Laiks, kas nepieciešams `ProfilePage` JavaScript pakotnes ielādei un React renderēšanas sākšanai, notiek paralēli datu ielādei. Tas novērš gandrīz visu novēršamo gaidīšanas laiku.

Optimizācijas stratēģiju salīdzinājums: kuru izvēlēties?

Pareizās stratēģijas izvēle ir atkarīga no jūsu lietotnes sarežģītības un veiktspējas mērķiem.

• Paralēlā ielāde (`Promise.all` / manuāla organizēšana):
  • Plusi: Nav nepieciešamas ārējas bibliotēkas. Konceptuāli vienkārši kopā esošām datu prasībām. Pilnīga kontrole pār procesu.
  • Mīnusi: Var kļūt sarežģīti manuāli pārvaldīt stāvokli, kļūdas un kešatmiņu. Bez stabilas struktūras slikti mērogojas.
  • Vislabāk piemērots: Vienkāršiem lietošanas gadījumiem, mazām lietotnēm vai veiktspējas kritiskām sadaļām, kurās vēlaties izvairīties no bibliotēku radītās papildu slodzes.
• Datu ielādes pacelšana:
  • Plusi: Labs veids, kā organizēt datu plūsmu komponenšu kokos. Centralizē ielādes loģiku konkrētam skatam.
  • Mīnusi: Var novest pie rekvizītu urbšanas (prop drilling) vai prasīt stāvokļa pārvaldības risinājumu, lai nodotu datus uz leju. Vecākkomponente var kļūt pārslogota.
  • Vislabāk piemērots: Kad vairākām blakus esošām komponentēm ir kopīga atkarība no datiem, ko var ielādēt no to kopīgā vecāka.
• Datu ielādes bibliotēkas (React Query, SWR):
  • Plusi: Visrobustākais un izstrādātājiem draudzīgākais risinājums. Nodrošina kešatmiņu, de-duplikāciju, fona atkārtotu ielādi un kļūdu stāvokļu apstrādi jau no paša sākuma. Krasi samazina standarta koda (boilerplate) daudzumu.
  • Mīnusi: Pievieno bibliotēkas atkarību jūsu projektam. Nepieciešams apgūt bibliotēkas specifisko API.
  • Vislabāk piemērots: Lielākajai daļai moderno React lietotņu. Šai vajadzētu būt noklusējuma izvēlei jebkuram projektam ar netriviālām datu prasībām.
• Render-as-You-Fetch:
  • Plusi: Augstākās veiktspējas modelis. Maksimizē paralēlismu, pārklājot komponentes koda ielādi un datu ielādi.
  • Mīnusi: Nepieciešama būtiska domāšanas maiņa. Var ietvert vairāk standarta koda, ja netiek izmantots ietvars, piemēram, Relay vai Next.js, kurā šis modelis ir iebūvēts.
  • Vislabāk piemērots: Lietotnēm, kurās latentums ir kritisks un katra milisekunde ir svarīga. Ietvari, kas integrē maršrutēšanu ar datu ielādi, ir ideāla vide šim modelim.

Globāli apsvērumi un labākā prakse

Veidojot lietotni globālai auditorijai, ūdenskritumu novēršana nav tikai vēlama — tā ir būtiska.

• Latentums nav vienmērīgs: 200ms ūdenskritums var būt tikko pamanāms lietotājam, kurš atrodas tuvu jūsu serverim, bet lietotājam citā kontinentā ar augsta latentuma mobilo internetu tas pats ūdenskritums varētu pievienot sekundes viņa ielādes laikam. Pieprasījumu paralelizēšana ir visefektīvākais veids, kā mazināt augsta latentuma ietekmi.
• Koda sadalīšanas ūdenskritumi: Ūdenskritumi neaprobežojas tikai ar datiem. Izplatīts modelis ir `React.lazy()` ielādēt komponentes pakotni, kas pēc tam ielādē savus datus. Tas ir kods -> dati ūdenskritums. Render-as-You-Fetch modelis palīdz to atrisināt, iepriekš ielādējot gan komponenti, gan tās datus, kad lietotājs navigē.
• Korekta kļūdu apstrāde: Ielādējot datus paralēli, jāņem vērā daļējas neveiksmes. Kas notiek, ja lietotāja dati ielādējas, bet ieraksti neizdodas? Jūsu lietotāja saskarnei vajadzētu spēt to korekti apstrādāt, piemēram, parādot lietotāja profilu ar kļūdas ziņojumu ierakstu sadaļā. Tādas bibliotēkas kā React Query nodrošina skaidrus modeļus kļūdu stāvokļu apstrādei katram vaicājumam atsevišķi.
• Jēgpilni aizstājēji (fallbacks): Izmantojiet `` rekvizītu `fallback`, lai nodrošinātu labu lietotāja pieredzi, kamēr dati tiek ielādēti. Vispārīga griežņa (spinner) vietā izmantojiet skeleta ielādētājus, kas atdarina galīgās lietotāja saskarnes formu. Tas uzlabo uztverto veiktspēju un liek lietotnei justies ātrākai, pat ja tīkls ir lēns.

Noslēgums

React Suspense ūdenskritums ir smalks, bet nozīmīgs veiktspējas trūkums, kas var pasliktināt lietotāja pieredzi, īpaši globālai lietotāju bāzei. Tas rodas no dabiska, bet neefektīva secīgas, ligzdotas datu ielādes modeļa. Galvenais šīs problēmas risinājums ir domāšanas maiņa: pārtrauciet ielādēt datus renderēšanas brīdī un sāciet ielādi pēc iespējas agrāk, paralēli.

Mēs esam izpētījuši virkni jaudīgu stratēģiju, sākot no manuālas solījumu organizēšanas līdz augsti efektīvajam Render-as-You-Fetch modelim. Lielākajai daļai moderno lietotņu specializētas datu ielādes bibliotēkas, piemēram, TanStack Query vai SWR, pieņemšana nodrošina labāko līdzsvaru starp veiktspēju, izstrādātāja pieredzi un jaudīgām funkcijām, piemēram, kešatmiņu un de-duplikāciju.

Sāciet auditēt savas lietotnes tīkla cilni jau šodien. Meklējiet šos raksturīgos pakāpienveida modeļus. Identificējot un novēršot datu ielādes ūdenskritumus, jūs varat nodrošināt ievērojami ātrāku, plūstošāku un noturīgāku lietotni saviem lietotājiem — neatkarīgi no tā, kur viņi atrodas pasaulē.