React experimental_TracingMarker pārvaldnieks: padziļināta informācija par veiktspējas izsekošanu

React nepārtrauktā attīstība sniedz aizraujošas funkcijas, kuru mērķis ir uzlabot veiktspēju un izstrādātāja pieredzi. Viena no šīm eksperimentālajām funkcijām ir experimental_TracingMarker pārvaldnieks, jaudīgs rīks, kas paredzēts padziļinātai veiktspējas izsekošanai. Šis emuāra ieraksts iedziļinās šīs funkcijas sarežģītībās, izskaidrojot tās mērķi, funkcionalitāti un to, kā to var izmantot, lai identificētu un atrisinātu veiktspējas sastrēgumus jūsu React lietojumprogrammās.

Kas ir veiktspējas izsekošana?

Veiktspējas izsekošana ir tehnika, ko izmanto, lai uzraudzītu un analizētu lietojumprogrammas izpildi, lai identificētu veiktspējas sastrēgumus. Tā ietver notikumu un to saistīto laika zīmogu reģistrēšanu, nodrošinot detalizētu laika skalu par to, kas notiek koda fragmenta izpildes laikā. Šos datus pēc tam var analizēt, lai saprastu, kur tiek tērēts laiks, un noteikt optimizācijas jomas.

React lietojumprogrammu kontekstā veiktspējas izsekošana palīdz izprast laiku, kas pavadīts komponentu renderēšanā, DOM atjaunināšanā un notikumu apstrādātāju izpildē. Identificējot šos sastrēgumus, izstrādātāji var pieņemt apzinātus lēmumus par sava koda optimizāciju, uzlabojot vispārējo atsaucību un lietotāja pieredzi.

Iepazīstinām ar experimental_TracingMarker pārvaldnieku

experimental_TracingMarker pārvaldnieks, kas ir daļa no React eksperimentālajām funkcijām, piedāvā detalizētāku un kontrolētāku pieeju veiktspējas izsekošanai, salīdzinot ar standarta profilēšanas rīkiem. Tas ļauj izstrādātājiem definēt pielāgotus marķierus, kas attēlo noteiktas koda sadaļas, kuras viņi vēlas izsekot. Šos marķierus var izmantot, lai izmērītu laiku, kas nepieciešams šo sadaļu izpildei, sniedzot detalizētu ieskatu to veiktspējā.

Šī funkcija ir īpaši noderīga:

• Lēno komponentu identificēšanai: norādiet, kuriem komponentiem renderēšana aizņem visilgāk.
• Sarežģītu mijiedarbību analīzei: izprotiet lietotāju mijiedarbības un stāvokļa atjauninājumu ietekmi uz veiktspēju.
• Optimizācijas ietekmes mērīšanai: kvantificējiet veiktspējas uzlabojumus, kas gūti pēc optimizācijas pielietošanas.

Kā darbojas experimental_TracingMarker pārvaldnieks

experimental_TracingMarker pārvaldnieks nodrošina API kopu izsekošanas marķieru izveidei un pārvaldībai. Šeit ir galveno komponentu un to funkcionalitātes sadalījums:

• TracingMarker(id: string, display: string): TracingMarkerInstance: Izveido jaunu izsekošanas marķiera instanci. id ir unikāls marķiera identifikators, un display ir cilvēkam salasāms nosaukums, kas parādīsies profilēšanas rīkos.
• TracingMarkerInstance.begin(): void: Sāk izsekošanu pašreizējai marķiera instancei. Tas reģistrē laika zīmogu, kad atzīmētā koda sadaļa sāk izpildi.
• TracingMarkerInstance.end(): void: Pārtrauc izsekošanu pašreizējai marķiera instancei. Tas reģistrē laika zīmogu, kad atzīmētā koda sadaļa pabeidz izpildi. Laika starpība starp begin() un end() attēlo atzīmētās sadaļas izpildes laiku.

Praktisks piemērs: Komponenta renderēšanas laika izsekošana

Parādīsim, kā izmantot experimental_TracingMarker pārvaldnieku, lai izsekotu React komponenta renderēšanas laiku.

```javascript import React, { useRef, useEffect } from 'react'; import { unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react'; function MyComponent(props) { const markerRef = useRef(new TracingMarker('MyComponentRender', 'My Component Render')); useEffect(() => { markerRef.current.begin(); return () => markerRef.current.end(); }, [props]); // Trigger effect on prop changes to trace renders return ( ); } export default MyComponent; ```

Šajā piemērā:

1. Mēs importējam unstable_TracingMarker no pakotnes react.
2. Mēs izveidojam TracingMarker instanci, izmantojot useRef, lai nodrošinātu, ka tā saglabājas visos renderēšanas gadījumos.
3. Mēs izmantojam useEffect āķi, lai sāktu izsekošanu, kad komponents tiek montēts un ikreiz, kad mainās rekvizīti (izraisot atkārtotu renderēšanu). Āķa iekšpusē esošā tīrīšanas funkcija useEffect nodrošina, ka izsekošana beidzas, kad komponents tiek atvienots vai pirms nākamās atkārtotas renderēšanas.
4. Metode begin() tiek izsaukta komponenta renderēšanas dzīves cikla sākumā, un end() tiek izsaukta beigās.

Ietverot komponenta renderēšanas loģiku ar begin() un end(), mēs varam izmērīt precīzu laiku, kas nepieciešams komponenta renderēšanai.

Integrēšana ar React Profiler un DevTools

experimental_TracingMarker skaistums ir tā nevainojama integrācija ar React Profiler un DevTools. Kad esat instrumentējis savu kodu ar izsekošanas marķieriem, profilēšanas rīki parādīs ar šiem marķieriem saistīto informāciju par laiku.

Lai skatītu izsekošanas datus:

1. Atveriet React DevTools.
2. Pārejiet uz cilni Profiler.
3. Sāciet profilēšanas sesiju.
4. Mijiedarbojieties ar savu lietojumprogrammu, lai aktivizētu koda sadaļas, kuras esat instrumentējis.
5. Apturiet profilēšanas sesiju.

Profilētājs pēc tam parādīs liesmu diagrammu vai rangētu diagrammu, kurā redzams laiks, kas pavadīts katrā komponentā. Jūsu definētie izsekošanas marķieri būs redzami kā konkrēti segmenti komponenta laika skalā, ļaujot detalizēti izpētīt konkrētu kodu bloku veiktspēju.

Papildu lietošanas scenāriji

Papildus komponenta renderēšanas laika izsekošanai experimental_TracingMarker var izmantot dažādos papildu scenārijos:

1. Asinhrono operāciju izsekošana

Varat izsekot asinhrono operāciju, piemēram, API zvanu vai datu apstrādes, ilgumu, lai identificētu potenciālos sastrēgumus jūsu datu iegūšanas un apstrādes loģikā.

```javascript import React, { useState, useEffect, useRef } from 'react'; import { unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react'; function DataFetcher() { const [data, setData] = useState(null); const fetchMarkerRef = useRef(new TracingMarker('FetchData', 'Fetch Data from API')); useEffect(() => { async function fetchData() { fetchMarkerRef.current.begin(); const response = await fetch('https://api.example.com/data'); const jsonData = await response.json(); setData(jsonData); fetchMarkerRef.current.end(); } fetchData(); }, []); return ; } export default DataFetcher; ```

Šajā piemērā mēs izsekojam laiku, kas nepieciešams datu iegūšanai no API, ļaujot mums identificēt, vai API zvans ir veiktspējas sastrēgums.

2. Notikumu apstrādātāju izsekošana

Varat izsekot notikumu apstrādātāju izpildes laikam, lai saprastu lietotāju mijiedarbības ietekmi uz veiktspēju. Tas ir īpaši noderīgi sarežģītiem notikumu apstrādātājiem, kas ietver ievērojamas skaitļošanas vai DOM manipulācijas.

```javascript import React, { useRef } from 'react'; import { unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react'; function MyButton() { const clickMarkerRef = useRef(new TracingMarker('ButtonClick', 'Button Click Handler')); const handleClick = () => { clickMarkerRef.current.begin(); // Perform some computationally intensive task for (let i = 0; i < 1000000; i++) { // Some computation here } clickMarkerRef.current.end(); }; return Click Me; } export default MyButton; ```

Šis piemērs izseko pogas klikšķu apstrādātāja izpildes laiku, ļaujot mums identificēt, vai apstrādātāja loģika rada veiktspējas problēmas.

3. Redux darbību/thunks izsekošana

Ja izmantojat Redux, varat izsekot Redux darbību vai thunks izpildes laikam, lai saprastu stāvokļa atjauninājumu ietekmi uz veiktspēju. Tas ir īpaši noderīgi lielām un sarežģītām Redux lietojumprogrammām.

```javascript import { unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react'; const myActionMarker = new TracingMarker('MyReduxAction', 'My Redux Action'); export const myAction = () => { return async (dispatch) => { myActionMarker.begin(); // Perform asynchronous operation await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 100)); dispatch({ type: 'MY_ACTION', payload: 'Data' }); myActionMarker.end(); }; }; ```

Šis piemērs izseko Redux thunk izpildes laiku, ļaujot mums identificēt, vai thunk loģika vai rezultējošais stāvokļa atjauninājums rada veiktspējas problēmas.

Labākā prakse experimental_TracingMarker izmantošanai

Lai efektīvi izmantotu experimental_TracingMarker, apsveriet šādu labāko praksi:

• Izmantojiet aprakstošus marķiera ID: Izvēlieties ID, kas skaidri norāda izsekojamās koda sadaļu. Tas atvieglo marķieru identificēšanu profilēšanas rīkos.
• Izvairieties no pārmērīgas izsekošanas: Izsekojot katru koda rindiņu, var rasties pārliecinoši dati un apgrūtināt faktisko sastrēgumu noteikšanu. Koncentrējieties uz konkrētām interesējošām jomām.
• Izmantojiet nosacītu izsekošanu: Izsekošanu varat iespējot vai atspējot, pamatojoties uz vides mainīgajiem vai funkciju karodziņiem. Tas ļauj izsekot veiktspēju izstrādes vai sagatavošanas vidēs, neietekmējot ražošanas veiktspēju.
• Apvienojiet ar citiem profilēšanas rīkiem: experimental_TracingMarker papildina citus profilēšanas rīkus, piemēram, React Profiler un Chrome DevTools. Izmantojiet tos kopā, lai iegūtu visaptverošu veiktspējas analīzi.
• Atcerieties, ka tas ir eksperimentāls: Kā norāda nosaukums, šī funkcija ir eksperimentāla. API var mainīties nākamajos laidienos, tāpēc esiet gatavi attiecīgi pielāgot savu kodu.

Reālās pasaules piemēri un gadījumu izpēte

Lai gan experimental_TracingMarker ir relatīvi jauns, veiktspējas izsekošanas principi ir veiksmīgi pielietoti daudzos reālās pasaules scenārijos.

1. piemērs: liela e-komercijas lietojumprogrammas optimizēšana

Liels e-komercijas uzņēmums pamanīja lēnu renderēšanas laiku savās produktu informācijas lapās. Izmantojot veiktspējas izsekošanu, viņi atklāja, ka konkrēts komponents, kas atbild par produktu ieteikumu attēlošanu, aizņem ievērojamu laiku, lai renderētu. Turpmākā izmeklēšana atklāja, ka komponents veica sarežģītus aprēķinus klienta pusē. Pārvietojot šos aprēķinus uz servera pusi un kešējot rezultātus, viņi ievērojami uzlaboja produktu informācijas lapu renderēšanas veiktspēju.

2. piemērs: lietotāju mijiedarbības atsaucības uzlabošana

Sociālo mediju platforma piedzīvoja aizkavēšanos, reaģējot uz lietotāju mijiedarbībām, piemēram, paziņojuma atzīšanu ar "Patīk" vai komentāra pievienošanu. Izsekojot ar šīm mijiedarbībām saistītos notikumu apstrādātājus, viņi atklāja, ka konkrēts notikumu apstrādātājs izraisīja lielu skaitu nevajadzīgu atkārtotu renderēšanu. Optimizējot notikumu apstrādātāja loģiku un novēršot nevajadzīgu atkārtotu renderēšanu, viņi ievērojami uzlaboja lietotāju mijiedarbības atsaucību.

3. piemērs: datu bāzes vaicājumu sastrēgumu identificēšana

Finanšu lietojumprogramma pamanīja lēnu datu ielādes laiku savos atskaišu informācijas paneļos. Izsekojot savu datu iegūšanas funkciju izpildes laikam, viņi atklāja, ka konkrēts datu bāzes vaicājums aizņem ilgu laiku. Viņi optimizēja datu bāzes vaicājumu, pievienojot indeksus un pārrakstot vaicājuma loģiku, kā rezultātā ievērojami uzlabojās datu ielādes laiks.

Secinājums

experimental_TracingMarker pārvaldnieks ir vērtīgs rīks React izstrādātājiem, kuri vēlas gūt dziļāku ieskatu savas lietojumprogrammas veiktspējā. Ļaujot izstrādātājiem definēt pielāgotus izsekošanas marķierus un integrēties ar esošajiem profilēšanas rīkiem, tas nodrošina jaudīgu mehānismu veiktspējas sastrēgumu identificēšanai un risināšanai. Lai gan joprojām ir eksperimentāls, tas ir ievērojams solis uz priekšu React veiktspējas rīkos un piedāvā ieskatu veiktspējas optimizācijas nākotnē React lietojumprogrammās.

Eksperimentējot ar experimental_TracingMarker, atcerieties koncentrēties uz konkrētām interesējošām jomām, izmantot aprakstošus marķiera ID un apvienot to ar citiem profilēšanas rīkiem visaptverošai veiktspējas analīzei. Pielietojot veiktspējas izsekošanas metodes, jūs varat izveidot ātrākas, atsaucīgākas un patīkamākas React lietojumprogrammas saviem lietotājiem.

Atruna: Tā kā šī funkcija ir eksperimentāla, sagaidiet iespējamās API izmaiņas nākamajās React versijās. Vienmēr skatiet oficiālo React dokumentāciju, lai iegūtu jaunāko informāciju.