React experimental_useSubscription: veiktspējas ietekmes izpratne un mazināšana

React experimental_useSubscription āķis piedāvā jaudīgu un deklaratīvu veidu, kā abonēt ārējos datu avotus jūsu komponentos. Tas var ievērojami vienkāršot datu iegūšanu un pārvaldību, īpaši strādājot ar reāllaika datiem vai sarežģītu stāvokli. Tomēr, kā jebkuram jaudīgam rīkam, tam ir potenciāla veiktspējas ietekme. Šo seku izpratne un atbilstošu optimizācijas paņēmienu izmantošana ir būtiska, lai veidotu veiktspējīgas React lietojumprogrammas.

Kas ir experimental_useSubscription?

experimental_useSubscription, kas pašlaik ir daļa no React eksperimentālajām API, nodrošina mehānismu, ar kuru komponenti var abonēt ārējas datu krātuves (piemēram, Redux krātuves, Zustand vai pielāgotus datu avotus) un automātiski pārrenderēties, kad dati mainās. Tas novērš nepieciešamību pēc manuālas abonementu pārvaldības un nodrošina tīrāku, deklaratīvāku pieeju datu sinhronizācijai. Uztveriet to kā specializētu rīku, lai netraucēti savienotu jūsu komponentus ar nepārtraukti atjauninātu informāciju.

Āķis pieņem divus galvenos argumentus:

• dataSource: Objekts ar subscribe metodi (līdzīgi tam, ko var atrast novērojamās (observable) bibliotēkās) un getSnapshot metodi. subscribe metode pieņem atzvanu (callback), kas tiks izsaukts, kad datu avots mainās. getSnapshot metode atgriež datu pašreizējo vērtību.
• getSnapshot (neobligāts): Funkcija, kas no datu avota iegūst konkrētos datus, kas nepieciešami jūsu komponentam. Tas ir izšķiroši, lai novērstu nevajadzīgas pārrenderēšanas, kad mainās kopējais datu avots, bet konkrētie komponentam nepieciešamie dati paliek nemainīgi.

Šeit ir vienkāršots piemērs, kas demonstrē tā lietošanu ar hipotētisku datu avotu:

import { experimental_useSubscription as useSubscription } from 'react';

const myDataSource = {
  subscribe(callback) {
    // Logic to subscribe to data changes (e.g., using WebSockets, RxJS, etc.)
    // Example: setInterval(() => callback(), 1000); // Simulate changes every second
  },
  getSnapshot() {
    // Logic to retrieve the current data from the source
    return myData;
  }
};

function MyComponent() {
  const data = useSubscription(myDataSource);

  return (
    <div>
      <p>Data: {data}</p>
    </div>
  );
}

Abonementu apstrādes slodze: galvenā problēma

Galvenās veiktspējas bažas saistībā ar experimental_useSubscription rodas no slodzes, kas saistīta ar abonementu apstrādi. Katru reizi, kad datu avots mainās, tiek izsaukts atzvanis (callback), kas reģistrēts ar subscribe metodi. Tas izraisa komponenta, kas izmanto šo āķi, pārrenderēšanu, potenciāli ietekmējot lietojumprogrammas atsaucību un kopējo veiktspēju. Šī slodze var izpausties vairākos veidos:

• Palielināta renderēšanas biežums: Abonementi pēc savas būtības var izraisīt biežas pārrenderēšanas, īpaši, ja pamatā esošais datu avots tiek ātri atjaunināts. Iedomājieties akciju cenu komponentu – pastāvīgas cenu svārstības nozīmētu gandrīz nepārtrauktas pārrenderēšanas.
• Nevajadzīgas pārrenderēšanas: Pat ja dati, kas attiecas uz konkrētu komponentu, nav mainījušies, vienkāršs abonements joprojām var izraisīt pārrenderēšanu, radot liekus aprēķinus.
• Pakešu atjauninājumu sarežģītība: Lai gan React mēģina apvienot atjauninājumus paketēs, lai samazinātu pārrenderēšanas, abonementu asinhronā daba dažkārt var traucēt šai optimizācijai, izraisot vairāk individuālu pārrenderēšanu, nekā gaidīts.

Veiktspējas vājo vietu identificēšana

Pirms ķerties pie optimizācijas stratēģijām, ir svarīgi identificēt potenciālās veiktspējas vājās vietas, kas saistītas ar experimental_useSubscription. Šeit ir aprakstīts, kā jūs varat tam pieiet:

1. React Profiler

React Profiler, kas pieejams React DevTools, ir jūsu galvenais rīks veiktspējas vājo vietu identificēšanai. Izmantojiet to, lai:

• Ierakstītu komponentu mijiedarbības: Profilējiet savu lietojumprogrammu, kamēr tā aktīvi izmanto komponentus ar experimental_useSubscription.
• Analizētu renderēšanas laikus: Identificējiet komponentus, kas tiek renderēti bieži vai kuru renderēšana aizņem ilgu laiku.
• Identificētu pārrenderēšanas avotu: Profiler bieži var precīzi norādīt uz konkrētiem datu avota atjauninājumiem, kas izraisa nevajadzīgas pārrenderēšanas.

Pievērsiet īpašu uzmanību komponentiem, kas bieži tiek pārrenderēti datu avota izmaiņu dēļ. Iedziļinieties, lai redzētu, vai pārrenderēšanas patiešām ir nepieciešamas (t.i., vai komponenta props vai stāvoklis ir būtiski mainījies).

2. Veiktspējas uzraudzības rīki

Ražošanas vidēm apsveriet veiktspējas uzraudzības rīku (piem., Sentry, New Relic, Datadog) izmantošanu. Šie rīki var sniegt ieskatu par:

• Reālās pasaules veiktspējas metrikām: Sekojiet līdzi tādām metrikām kā komponentu renderēšanas laiks, mijiedarbības latentums un kopējā lietojumprogrammas atsaucība.
• Lēnu komponentu identificēšanu: Atrodiet komponentus, kas reālās pasaules scenārijos pastāvīgi darbojas slikti.
• Lietotāja pieredzes ietekmi: Saprast, kā veiktspējas problēmas ietekmē lietotāja pieredzi, piemēram, lēni ielādes laiki vai nereaģējošas mijiedarbības.

3. Koda pārskates un statiskā analīze

Koda pārskatīšanas laikā pievērsiet īpašu uzmanību tam, kā tiek izmantots experimental_useSubscription:

• Novērtējiet abonementa apjomu: Vai komponenti abonē pārāk plašus datu avotus, kas izraisa nevajadzīgas pārrenderēšanas?
• Pārskatiet getSnapshot implementācijas: Vai getSnapshot funkcija efektīvi iegūst nepieciešamos datus?
• Meklējiet potenciālos sacensību apstākļus (race conditions): Nodrošiniet, ka asinhronie datu avota atjauninājumi tiek pareizi apstrādāti, īpaši strādājot ar vienlaicīgu renderēšanu.

Statiskās analīzes rīki (piem., ESLint ar atbilstošiem spraudņiem) var arī palīdzēt identificēt potenciālās veiktspējas problēmas jūsu kodā, piemēram, trūkstošas atkarības useCallback vai useMemo āķos.

Optimizācijas stratēģijas: veiktspējas ietekmes mazināšana

Kad esat identificējis potenciālās veiktspējas vājās vietas, varat izmantot vairākas optimizācijas stratēģijas, lai samazinātu experimental_useSubscription ietekmi.

1. Selektīva datu iegūšana ar getSnapshot

Vissvarīgākais optimizācijas paņēmiens ir izmantot getSnapshot funkciju, lai iegūtu tikai tos konkrētos datus, kas nepieciešami komponentam. Tas ir vitāli svarīgi, lai novērstu nevajadzīgas pārrenderēšanas. Tā vietā, lai abonētu visu datu avotu, abonējiet tikai attiecīgo datu apakškopu.

Piemērs:

Pieņemsim, ka jums ir datu avots, kas attēlo lietotāja informāciju, ieskaitot vārdu, e-pastu un profila attēlu. Ja komponentam nepieciešams parādīt tikai lietotāja vārdu, getSnapshot funkcijai vajadzētu iegūt tikai vārdu:

const userDataSource = {
  subscribe(callback) { /* ... */ },
  getSnapshot() {
    return {
      name: "Alice Smith",
      email: "alice.smith@example.com",
      profilePicture: "/images/alice.jpg"
    };
  }
};

function NameComponent() {
  const name = useSubscription(userDataSource, () => userDataSource.getSnapshot().name);

  return <p>User Name: {name}</p>;
}

Šajā piemērā NameComponent pārrenderēsies tikai tad, ja mainīsies lietotāja vārds, pat ja tiks atjauninātas citas īpašības userDataSource objektā.

2. Memoizācija ar useMemo un useCallback

Memoizācija ir spēcīgs paņēmiens React komponentu optimizēšanai, kešatmiņā saglabājot dārgu aprēķinu vai funkciju rezultātus. Izmantojiet useMemo, lai memoizētu getSnapshot funkcijas rezultātu, un izmantojiet useCallback, lai memoizētu atzvanu (callback), kas tiek nodots subscribe metodei.

Piemērs:

import { experimental_useSubscription as useSubscription } from 'react';
import { useCallback, useMemo } from 'react';

const myDataSource = {
  subscribe(callback) { /* ... */ },
  getSnapshot() {
    // Expensive data processing logic
    return processData(myData);
  }
};

function MyComponent({ prop1, prop2 }) {
  const getSnapshot = useCallback(() => {
    return myDataSource.getSnapshot();
  }, []);

  const data = useSubscription(myDataSource, getSnapshot);

  const memoizedValue = useMemo(() => {
    // Expensive calculation based on data
    return calculateValue(data, prop1, prop2);
  }, [data, prop1, prop2]);

  return <div>{memoizedValue}</div>;
}

Memoizējot getSnapshot funkciju un aprēķināto vērtību, jūs varat novērst nevajadzīgas pārrenderēšanas un dārgus aprēķinus, ja atkarības nav mainījušās. Pārliecinieties, ka iekļaujat attiecīgās atkarības useCallback un useMemo atkarību masīvos, lai nodrošinātu, ka memoizētās vērtības tiek pareizi atjauninātas, kad nepieciešams.

3. Debouncing un Throttling

Strādājot ar ātri atjaunināmiem datu avotiem (piem., sensoru datiem, reāllaika plūsmām), debouncing un throttling var palīdzēt samazināt pārrenderēšanas biežumu.

• Debouncing: Aizkavē atzvana izsaukšanu līdz brīdim, kad ir pagājis noteikts laiks kopš pēdējā atjauninājuma. Tas ir noderīgi, ja jums nepieciešama tikai jaunākā vērtība pēc neaktivitātes perioda.
• Throttling: Ierobežo reižu skaitu, cik bieži atzvanu var izsaukt noteiktā laika periodā. Tas ir noderīgi, ja jums nepieciešams periodiski atjaunināt lietotāja saskarni, bet ne obligāti pie katra datu avota atjauninājuma.

Jūs varat ieviest debouncing un throttling, izmantojot tādas bibliotēkas kā Lodash vai pielāgotas implementācijas, izmantojot setTimeout.

Piemērs (Throttling):

import { experimental_useSubscription as useSubscription } from 'react';
import { useRef, useCallback } from 'react';

function MyComponent() {
  const lastUpdate = useRef(0);

  const throttledGetSnapshot = useCallback(() => {
    const now = Date.now();
    if (now - lastUpdate.current > 100) { // Update at most every 100ms
      lastUpdate.current = now;
      return myDataSource.getSnapshot();
    }
    return null; // Or a default value
  }, []);

  const data = useSubscription(myDataSource, throttledGetSnapshot);

  return <div>{data}</div>;
}

Šis piemērs nodrošina, ka getSnapshot funkcija tiek izsaukta ne biežāk kā reizi 100 milisekundēs, novēršot pārmērīgas pārrenderēšanas, kad datu avots tiek ātri atjaunināts.

4. React.memo izmantošana

React.memo ir augstākas kārtas komponents, kas memoizē funkcionālo komponentu. Ietverot komponentu, kas izmanto experimental_useSubscription, ar React.memo, jūs varat novērst pārrenderēšanas, ja komponenta props nav mainījušies.

Piemērs:

import React, { experimental_useSubscription as useSubscription, memo } from 'react';

function MyComponent({ prop1, prop2 }) {
  const data = useSubscription(myDataSource);

  return <div>{data}, {prop1}, {prop2}</div>;
}

export default memo(MyComponent, (prevProps, nextProps) => {
  // Custom comparison logic (optional)
  return prevProps.prop1 === nextProps.prop1 && prevProps.prop2 === nextProps.prop2;
});

Šajā piemērā MyComponent pārrenderēsies tikai tad, ja mainīsies prop1 vai prop2, pat ja dati no useSubscription atjaunināsies. Jūs varat nodrošināt pielāgotu salīdzināšanas funkciju React.memo, lai iegūtu smalkāku kontroli pār to, kad komponentam vajadzētu pārrenderēties.

5. Nemainīgums un strukturālā koplietošana

Strādājot ar sarežģītām datu struktūrām, nemainīgu datu struktūru izmantošana var ievērojami uzlabot veiktspēju. Nemainīgas datu struktūras nodrošina, ka jebkura modifikācija izveido jaunu objektu, padarot vieglu izmaiņu noteikšanu un pārrenderēšanas ierosināšanu tikai tad, kad tas ir nepieciešams. Bibliotēkas, piemēram, Immutable.js vai Immer, var palīdzēt jums strādāt ar nemainīgām datu struktūrām React.

Strukturālā koplietošana, saistīts jēdziens, ietver to datu struktūras daļu atkārtotu izmantošanu, kuras nav mainījušās. Tas var vēl vairāk samazināt jaunu nemainīgu objektu izveides slodzi.

6. Pakešu atjauninājumi un plānošana

React pakešu atjauninājumu mehānisms automātiski grupē vairākus stāvokļa atjauninājumus vienā pārrenderēšanas ciklā. Tomēr asinhroni atjauninājumi (piemēram, tie, ko izraisa abonementi) dažkārt var apiet šo mehānismu. Pārliecinieties, ka jūsu datu avota atjauninājumi tiek atbilstoši ieplānoti, izmantojot tādus paņēmienus kā requestAnimationFrame vai setTimeout, lai ļautu React efektīvi grupēt atjauninājumus.

Piemērs:

const myDataSource = {
  subscribe(callback) {
    setInterval(() => {
      requestAnimationFrame(() => {
        callback(); // Schedule the update for the next animation frame
      });
    }, 100);
  },
  getSnapshot() { /* ... */ }
};

7. Virtualizācija lielām datu kopām

Ja jūs attēlojat lielas datu kopas, kas tiek atjauninātas ar abonementiem (piem., garu sarakstu ar elementiem), apsveriet virtualizācijas paņēmienu izmantošanu (piem., bibliotēkas kā react-window vai react-virtualized). Virtualizācija renderē tikai redzamo datu kopas daļu, ievērojami samazinot renderēšanas slodzi. Kad lietotājs ritina, redzamā daļa tiek dinamiski atjaunināta.

8. Datu avota atjauninājumu minimizēšana

Iespējams, visefektīvākā optimizācija ir samazināt paša datu avota atjauninājumu biežumu un apjomu. Tas var ietvert:

• Atjaunināšanas biežuma samazināšana: Ja iespējams, samaziniet biežumu, ar kādu datu avots sūta atjauninājumus.
• Datu avota loģikas optimizēšana: Pārliecinieties, ka datu avots tiek atjaunināts tikai tad, kad tas ir nepieciešams, un ka atjauninājumi ir pēc iespējas efektīvāki.
• Atjauninājumu filtrēšana servera pusē: Sūtiet klientam tikai tos atjauninājumus, kas ir relevanti pašreizējam lietotājam vai lietojumprogrammas stāvoklim.

9. Selektoru izmantošana ar Redux vai citām stāvokļa pārvaldības bibliotēkām

Ja izmantojat experimental_useSubscription kopā ar Redux (vai citām stāvokļa pārvaldības bibliotēkām), pārliecinieties, ka efektīvi izmantojat selektorus. Selektori ir tīras funkcijas, kas no globālā stāvokļa iegūst konkrētus datu gabalus. Tas ļauj jūsu komponentiem abonēt tikai tos datus, kas tiem nepieciešami, novēršot nevajadzīgas pārrenderēšanas, kad mainās citas stāvokļa daļas.

Piemērs (Redux ar Reselect):

import { useSelector } from 'react-redux';
import { createSelector } from 'reselect';

// Selector to extract user name
const selectUserName = createSelector(
  state => state.user,
  user => user.name
);

function NameComponent() {
  // Subscribe to only the user name using useSelector and the selector
  const userName = useSelector(selectUserName);

  return <p>User Name: {userName}</p>;
}

Izmantojot selektoru, NameComponent pārrenderēsies tikai tad, kad mainīsies user.name īpašība Redux krātuvē, pat ja tiks atjauninātas citas user objekta daļas.

Labākās prakses un apsvērumi

• Mērījumi un profilēšana: Vienmēr veiciet veiktspējas mērījumus un profilēšanu pirms un pēc optimizācijas paņēmienu ieviešanas. Tas palīdz jums pārliecināties, ka jūsu izmaiņas patiešām uzlabo veiktspēju.
• Pakāpeniska optimizācija: Sāciet ar visietekmīgākajiem optimizācijas paņēmieniem (piem., selektīva datu iegūšana ar getSnapshot) un pēc tam pakāpeniski pielietojiet citus paņēmienus pēc nepieciešamības.
• Apsveriet alternatīvas: Dažos gadījumos experimental_useSubscription izmantošana var nebūt labākais risinājums. Izpētiet alternatīvas pieejas, piemēram, tradicionālo datu iegūšanas paņēmienu vai stāvokļa pārvaldības bibliotēku ar iebūvētiem abonēšanas mehānismiem izmantošanu.
• Sekojiet līdzi jaunumiem: experimental_useSubscription ir eksperimentāla API, tāpēc tās uzvedība un API var mainīties nākamajās React versijās. Sekojiet līdzi jaunākajai React dokumentācijai un kopienas diskusijām.
• Koda sadalīšana (Code Splitting): Lielākām lietojumprogrammām apsveriet koda sadalīšanu, lai samazinātu sākotnējo ielādes laiku un uzlabotu kopējo veiktspēju. Tas ietver jūsu lietojumprogrammas sadalīšanu mazākos gabalos, kas tiek ielādēti pēc pieprasījuma.

Noslēgums

experimental_useSubscription piedāvā jaudīgu un ērtu veidu, kā abonēt ārējos datu avotus React. Tomēr ir ļoti svarīgi saprast potenciālās veiktspējas sekas un izmantot atbilstošas optimizācijas stratēģijas. Izmantojot selektīvu datu iegūšanu, memoizāciju, debouncing, throttling un citus paņēmienus, jūs varat samazināt abonementu apstrādes slodzi un veidot veiktspējīgas React lietojumprogrammas, kas efektīvi apstrādā reāllaika datus un sarežģītu stāvokli. Atcerieties veikt veiktspējas mērījumus un profilēšanu, lai nodrošinātu, ka jūsu optimizācijas centieni patiešām uzlabo veiktspēju. Un vienmēr sekojiet līdzi React dokumentācijai par experimental_useSubscription atjauninājumiem, jo tas attīstās. Apvienojot rūpīgu plānošanu ar centīgu veiktspējas uzraudzību, jūs varat izmantot experimental_useSubscription spēku, nezaudējot lietojumprogrammas atsaucību.