React experimental_TracingMarker: Atklājiet veiktspējas ieskatus sarežģītām lietojumprogrammām

Tā kā React lietojumprogrammas kļūst arvien sarežģītākas, veiktspējas pudeļu kakliņu identificēšana un novēršana kļūst arvien grūtāka. Tradicionālie profilēšanas rīki bieži vien sniedz augsta līmeņa pārskatu, taču tiem trūkst detalizācijas, kas nepieciešama, lai precīzi noteiktu veiktspējas problēmu avotu. React experimental_TracingMarker API, kas pašlaik ir eksperimentālā stadijā, piedāvā jaunu jaudīgu pieeju veiktspējas izsekošanai, ļaujot izstrādātājiem instrumentēt savu kodu ar marķieriem, kas sniedz detalizētu ieskatu izpildes plūsmā. Tas ļauj precīzi saprast, kuras jūsu React lietojumprogrammas daļas rada palēninājumu, un efektīvi tās optimizēt.

Izpratne par vajadzību pēc smalki granulāras veiktspējas izsekošanas

Pirms iedziļināties experimental_TracingMarker specifiskajā darbībā, aplūkosim, kāpēc smalka veiktspējas izsekošana ir būtiska sarežģītām React lietojumprogrammām:

• Komponentu sarežģītība: Mūsdienu React lietojumprogrammās bieži vien ir daudz iebūvētu komponentu, katrs veic dažādus uzdevumus. Veiktspējas pudeļa kakliņa atbildīgā komponenta identificēšana var būt sarežģīta bez detalizētas izsekošanas.
• Asinhronās darbības: Datu ieguve, animācijas un citas asinhronās darbības var būtiski ietekmēt veiktspēju. Izsekošana ļauj saskaņot šīs darbības ar konkrētiem komponentiem un identificēt iespējamās kavēšanās.
• Trešās puses bibliotēkas: Trešo pušu bibliotēku integrēšana var radīt veiktspējas izmaksas. Izsekošana palīdz saprast, kā šīs bibliotēkas ietekmē jūsu lietojumprogrammas atsaucību.
• Nosacītā renderēšana: Sarežģīta nosacītā renderēšanas loģika var radīt negaidītas veiktspējas problēmas. Izsekošana palīdz analizēt dažādu renderēšanas ceļu veiktspējas ietekmi.
• Lietotāja mijiedarbības: Lēna reakcija uz lietotāja mijiedarbībām var radīt neapmierinošu lietotāja pieredzi. Izsekošana ļauj identificēt kodu, kas ir atbildīgs par konkrētu mijiedarbību apstrādi, un optimizēt to ātruma ziņā.

Iepazīstinām ar experimental_TracingMarker

experimental_TracingMarker API nodrošina mehānismu jūsu React koda instrumentēšanai ar nosauktām izsekotajām rindām. Šīs izsekotās rindas tiek ierakstītas jūsu lietojumprogrammas izpildes laikā un var tikt vizualizētas React DevTools profilerī. Tas ļauj precīzi redzēt, cik ilgs laiks nepieciešams katrai izsekotajai koda daļai, un identificēt iespējamās veiktspējas pudeļu kakliņus.

Galvenās iespējas:

• Nosauktas izsekotās rindas: Katrai izsekotajai rindai tiek piešķirts nosaukums, kas atvieglo konkrētu koda daļu identificēšanu un analīzi.
• Iebūvētas izsekotās rindas: Izsekotās rindas var būt iebūvētas viena otrā, ļaujot jums izveidot hierarhisku jūsu lietojumprogrammas izpildes plūsmas skatījumu.
• Integrācija ar React DevTools: Izsekotās rindas ir nemanāmi integrētas ar React DevTools profileru, nodrošinot vizuālu jūsu lietojumprogrammas veiktspējas attēlojumu.
• Minimālas izmaksas: API ir izstrādāts, lai radītu minimālas veiktspējas izmaksas, kad izsekošana ir atspējota.

Kā lietot experimental_TracingMarker

Šeit ir soli pa solim ceļvedis, kā izmantot experimental_TracingMarker savā React lietojumprogrammā:

1. Instalēšana (ja nepieciešams)

Tā kā experimental_TracingMarker ir eksperimentāls, tas, iespējams, nav iekļauts standarta React paketē. Pārbaudiet savu React versiju un skatiet oficiālo React dokumentāciju, lai saņemtu instalēšanas norādījumus, ja nepieciešams. Iespējams, jums būs jāiespējo eksperimentālās funkcijas jūsu būvējuma konfigurācijā.

2. API importēšana

Importējiet experimental_TracingMarker komponenti no react paketes:

            import { unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react';
            

              
                Copy
              
            
          

3. Koda iesaiņošana ar TracingMarker

Iesaiņojiet koda daļu, kuru vēlaties izsekot, ar TracingMarker komponenti. Nodrošiniet name rekvizītu, lai identificētu izsekoto rindu:

            function MyComponent() {
  return (
    <>
      <TracingMarker name="MyComponent Rendering">
        <p>Rendering content...</p>
      </TracingMarker>
    <>
  );
}

            

              
                Copy
              
            
          

4. Iebūvētu izsekoto rindu veidošana

Iebūvējiet TracingMarker komponentus, lai izveidotu hierarhisku jūsu lietojumprogrammas izpildes plūsmas skatījumu:

            function MyComponent() {
  return (
    <>
      <TracingMarker name="MyComponent">
        <TracingMarker name="Data Fetching">
          {/* Code for fetching data */}
        </TracingMarker>
        <TracingMarker name="Rendering UI">
          <p>Rendering content...</p>
        </TracingMarker>
      </TracingMarker>
    <>
  );
}

            

              
                Copy
              
            
          

5. passiveEffect lietošana

Efektu izsekošanai izmantojiet īpašumu `passiveEffect`. Tas izraisīs izsekošanu tikai tad, kad mainīsies efekta atkarības.

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

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

  useEffect(() => {
    <TracingMarker name="Fetch Data Effect" passiveEffect>
        // Simulate data fetching
        setTimeout(() => {
          setData({ message: "Data fetched!" });
        }, 1000);
    </TracingMarker>
  }, []);

  return (
    <div>
      {data ? <p>{data.message}</p> : <p>Loading...</p>}
    </div>
  );
}

            

              
                Copy
              
            
          

6. Izsekoto rindu analīze ar React DevTools

Atveriet React DevTools profileru un ierakstiet profilēšanas sesiju. Laika skalā redzēsiet savas nosauktās izsekotās rindas, kas ļauj analizēt to izpildes laiku un identificēt veiktspējas pudeļu kakliņus.

Piemērs: lēna saraksta renderēšana

Iedomājieties, ka jums ir komponents, kas renderē lielu vienumu sarakstu. Jūs pieļaujat, ka renderēšanas process ir lēns, taču neesat pārliecināts, kura koda daļa rada pudeļa kakliņu.

            function MyListComponent({ items }) {
  return (
    <TracingMarker name="MyListComponent Rendering">
      <ul>
        {items.map(item => (
          <TracingMarker key={item.id} name={`Rendering Item ${item.id}`}>
            <li>{item.name}</li>
          </TracingMarker>
        ))}
      </ul>
    </TracingMarker>
  );
}

            

              
                Copy
              
            
          

Iesaiņojot saraksta renderēšanu un atsevišķu vienumu renderēšanu ar TracingMarker komponentiem, jūs varat ātri identificēt, vai pudeļa kakliņš ir kopējā saraksta renderēšanas procesā vai atsevišķu vienumu renderēšanā. Tas ļauj jums koncentrēt optimizācijas centienus uz konkrēto apgabalu, kas rada problēmu.

Praktiski piemēri un lietošanas gadījumi

Šeit ir daži praktiski piemēri un lietošanas gadījumi, kur experimental_TracingMarker var būt nenovērtējams:

• Lēnas datu ieguves identificēšana: Iesaiņojiet datu ieguves operācijas ar TracingMarker, lai identificētu lēnus API zvanus vai neefektīvu datu apstrādi.
• Sarežģītu aprēķinu optimizācija: Izsekojiet aprēķināšanas ziņā intensīvus aprēķinus, lai identificētu optimizācijas apgabalus, piemēram, izmantojot memoizāciju vai web workerus.
• Animācijas veiktspējas analīze: Izsekojiet animācijas loģiku, lai identificētu kadru kritumu un optimizētu vienmērīgākām animācijām. Apsveriet tādu bibliotēku kā GSAP (GreenSock Animation Platform) izmantošanu labākai veiktspērai un animāciju kontrolei.
• Trešās puses bibliotēku problēmu atkļūdošana: Iesaiņojiet zvanus uz trešās puses bibliotēkām ar TracingMarker, lai identificētu veiktspējas izmaksas un iespējamos konfliktus.
• Lietotāja mijiedarbības atsaucības uzlabošana: Izsekojiet notikumu apstrādātājus, lai identificētu lēnu reakciju uz lietotāja mijiedarbībām un optimizētu atsaucīgākai lietotāja pieredzei.
• Starptautiskošanas (i18n) optimizācija: Lietojumprogrammām, kas atbalsta vairākas valodas, izsekojiet i18n bibliotēku veiktspēju, lai nodrošinātu, ka tulkojumi tiek ielādēti un renderēti efektīvi dažādās vietās. Apsveriet tādu metožu kā koda sadalīšana izmantošanu, lai vajadzības gadījumā ielādētu valodai specifiskus resursus.
• Pieejamības (a11y) audits: Lai gan ne tieši saistīts ar veiktspēju tradicionālā nozīmē, izsekošana var palīdzēt identificēt apgabalus, kur pieejamības pārbaudes vai atjauninājumi rada palēninājumu renderēšanā, nodrošinot vienmērīgu pieredzi visiem lietotājiem.

Labākā prakse experimental_TracingMarker lietošanai

Lai maksimāli izmantotu experimental_TracingMarker, ievērojiet šos labākos prakses principus:

• Izmantojiet aprakstošus nosaukumus: Izvēlieties aprakstošus nosaukumus savām izsekotajām rindām, kas skaidri norāda izsekoto kodu.
• Stratēģiski sakārtojiet izsekotās rindas: Sakārtojiet izsekotās rindas, lai izveidotu jūsu lietojumprogrammas izpildes plūsmas hierarhisku skatījumu, padarot vieglāku veiktspējas problēmu avota identificēšanu.
• Koncentrējieties uz kritiskajām sadaļām: Neizsekojiet katru koda rindu. Koncentrējieties uz tām koda daļām, kuras visvairāk, iespējams, ir veiktspējas pudeļu kakliņi.
• Atspējojiet izsekošanu ražošanas vidē: Atspējojiet izsekošanu ražošanas vidē, lai izvairītos no nevajadzīgām veiktspējas izmaksām. Ieviesiet funkciju karogu vai vides mainīgo, lai kontrolētu izsekošanu.
• Izmantojiet nosacītu izsekošanu: Iespējojiet izsekošanu tikai tad, kad nepieciešams, piemēram, atkļūdošanas vai veiktspējas analīzes laikā.
• Apvienojiet ar citiem profilēšanas rīkiem: Izmantojiet experimental_TracingMarker kopā ar citiem profilēšanas rīkiem, piemēram, Chrome DevTools Performance cilni, lai iegūtu visaptverošāku jūsu lietojumprogrammas veiktspējas skatījumu.
• Uzraugiet pārlūkprogrammas specifisko veiktspēju: Veiktspēja var atšķirties dažādās pārlūkprogrammās (Chrome, Firefox, Safari, Edge). Testējiet un izsekojiet savu lietojumprogrammu katrā mērķa pārlūkprogrammā, lai identificētu pārlūkprogrammai specifiskas problēmas.
• Optimizējiet dažādiem ierīču tipiem: Optimizējiet savas React lietojumprogrammas veiktspēju dažādām ierīcēm, ieskaitot galddatorus, planšetdatorus un mobilās tālruņus. Izmantojiet atsaucīga dizaina principus un optimizējiet attēlus un citus līdzekļus mazākiem ekrāniem.
• Regulāri pārskatiet un refaktorizējiet: Regulāri pārskatiet savu kodu un refaktorizējiet veiktspējas kritisko daļu. Identificējiet un novērsiet nevajadzīgu kodu, optimizējiet algoritmus un uzlabojiet datu struktūras.

Ierobežojumi un apsvērumi

Lai gan experimental_TracingMarker ir jaudīgs rīks, ir svarīgi apzināties tā ierobežojumus un apsvērumus:

• Eksperimentālais statuss: API pašlaik ir eksperimentāls un var tikt mainīts vai noņemts turpmākajās React versijās.
• Veiktspējas izmaksas: Izsekošana var radīt zināmas veiktspējas izmaksas, īpaši, ja izsekošana ir iespējota ražošanas vidē.
• Koda juceklis: Pārmērīga TracingMarker komponentu lietošana var radīt jucekli jūsu kodā un apgrūtināt tā lasīšanu.
• Atkarība no React DevTools: Izsekoto rindu analīzei nepieciešams React DevTools profileris.
• Pārlūkprogrammu atbalsts: Pārliecinieties, ka React DevTools un tās profilēšanas funkcijas ir pilnībā atbalstītas mērķa pārlūkprogrammās.

Alternatīvas experimental_TracingMarker

Lai gan experimental_TracingMarker piedāvā ērtu veidu, kā izsekot veiktspēju React lietojumprogrammās, veiktspējas analīzei var izmantot vairākus alternatīvus rīkus un metodes:

• Chrome DevTools Performance cilne: Chrome DevTools Performance cilne nodrošina visaptverošu jūsu lietojumprogrammas veiktspējas skatījumu, ieskaitot CPU lietojumu, atmiņas piešķiršanu un tīkla aktivitāti.
• React Profiler: React Profiler (pieejams React DevTools) nodrošina detalizētu komponentu renderēšanas laika sadalījumu un palīdz identificēt veiktspējas pudeļu kakliņus.
• WebPageTest: WebPageTest ir bezmaksas tiešsaistes rīks tīmekļa lapu un lietojumprogrammu veiktspējas testēšanai. Tas nodrošina detalizētus veiktspējas rādītājus, ieskaitot ielādes laiku, laiku līdz pirmajam baitam un renderēšanas laiku.
• Lighthouse: Lighthouse ir atvērtā pirmkoda, automatizēts rīks tīmekļa lapu kvalitātes uzlabošanai. Tas nodrošina auditus veiktspējai, pieejamībai, progresīvajām tīmekļa lietojumprogrammām, SEO un citiem.
• Veiktspējas uzraudzības rīki (piem., New Relic, Datadog): Šie rīki piedāvā visaptverošu veiktspējas uzraudzību un brīdinājumu iespējas tīmekļa lietojumprogrammām, ieskaitot React lietojumprogrammas.

Secinājums

React experimental_TracingMarker API nodrošina jaunu jaudīgu veidu, kā izsekot veiktspēju sarežģītās React lietojumprogrammās. Instrumentējot savu kodu ar nosauktām izsekotajām rindām, jūs varat iegūt detalizētu ieskatu izpildes plūsmā, identificēt veiktspējas pudeļu kakliņus un optimizēt vienmērīgākai lietotāja pieredzei. Lai gan API pašlaik ir eksperimentāls, tas sniedz ieskatu React veiktspējas rīku nākotnē un nodrošina vērtīgu rīku izstrādātājiem, kuri vēlas uzlabot savu lietojumprogrammu veiktspēju. Atcerieties izmantot labāko praksi, apzināties ierobežojumus un apvienot experimental_TracingMarker ar citiem profilēšanas rīkiem visaptverošai veiktspējas analīzei. Tā kā React turpina attīstīties, sagaidiet vairāk progresīvu rīku un metožu, lai optimizētu veiktspēju arvien sarežģītākās lietojumprogrammās. Esiet informēti par jaunākajiem atjauninājumiem un labāko praksi, lai nodrošinātu, ka jūsu React lietojumprogrammas nodrošina ātru un atsaucīgu pieredzi lietotājiem visā pasaulē.