React eksperimentālā_TracingMarker atklāšana: Padziļināta veiktspējas izsekošanas analīze globālām React lietotnēm

Pastāvīgi mainīgajā tīmekļa izstrādes vidē augstas veiktspējas, globāli pieejamu lietotņu izveide ir vissvarīgākā. React, vadošā JavaScript bibliotēka lietotāju saskarnes izveidei, nodrošina izstrādātājiem jaudīgu rīku komplektu. Šajā rīku komplektā bieži parādās eksperimentālas funkcijas, kas piedāvā inovatīvas pieejas veiktspējas problēmu risināšanai. Viena no šādām funkcijām ir experimental_TracingMarker API. Šajā emuāra ierakstā tiek detalizēti aplūkota experimental_TracingMarker, izpētītas tās iespējas un parādīts, kā to var izmantot, lai optimizētu React lietotņu veiktspēju, īpaši tām, kas paredzētas globālai auditorijai.

Veiktspējas izsekošanas nozīmes izpratne

Pirms mēs iedziļināmies experimental_TracingMarker specifikā, ir svarīgi saprast, kāpēc veiktspējas izsekošana ir tik vitāli svarīga, īpaši globālā kontekstā. Lietotāji, kas piekļūst jūsu lietotnei no dažādām pasaules vietām, saskaras ar atšķirīgiem tīkla apstākļiem, ierīču iespējām un kultūras kontekstiem. Lēni ielādējoša vai nereaģējoša lietotne var izraisīt vilšanos, lietotāju aiziešanu un galu galā negatīvi ietekmēt jūsu biznesa mērķus.

Veiktspējas izsekošana ļauj izstrādātājiem:

• Identificēt vājās vietas: Precīzi noteikt konkrētas komponentes, funkcijas vai darbības jūsu lietotnē, kas izraisa veiktspējas problēmas.
• Optimizēt kodu: Pieņemt informētus lēmumus par koda optimizāciju, piemēram, komponenšu slinko ielādi (lazy loading), attēlu izmēru optimizēšanu vai renderēšanas veiktspējas uzlabošanu.
• Uzlabot lietotāja pieredzi: Nodrošināt vienmērīgu un atsaucīgu lietotāja pieredzi visiem lietotājiem neatkarīgi no viņu atrašanās vietas vai ierīces.
• Pārraudzīt veiktspēju laika gaitā: Sekot līdzi veiktspējas metrikai laika gaitā, lai identificētu regresijas un nodrošinātu, ka jūsu lietotne saglabā augstu veiktspēju, attīstoties.

Globālām lietotnēm veiktspējas izsekošana kļūst vēl kritiskāka, jo ir raksturīgas sarežģītības, kas saistītas ar lietotāju apkalpošanu lielos ģeogrāfiskos attālumos un dažādos tīkla apstākļos. Izpratne par to, kā jūsu lietotne darbojas dažādos reģionos, ir izšķiroša, lai nodrošinātu konsekventu un pozitīvu lietotāja pieredzi.

Iepazīstinām ar React eksperimentālo_TracingMarker API

experimental_TracingMarker API (praksē bieži saukts par `useTracingMarker`) ir React eksperimentāla funkcija, kas nodrošina izstrādātājiem mehānismu, lai atzīmētu konkrētas koda sadaļas veiktspējas izsekošanai. Tas ļauj izstrādātājiem precīzi izmērīt laiku, kas nepieciešams šo atzīmēto sadaļu izpildei, sniedzot vērtīgu ieskatu viņu lietotņu veiktspējas raksturlielumos. Tā izmanto pamatā esošo pārlūkprogrammas veiktspējas API, piemēram, Performance API, iespējas, lai vāktu un analizētu veiktspējas datus.

Galvenie ieguvumi, izmantojot experimental_TracingMarker:

• Granulāra veiktspējas mērīšana: Iespējo precīzu konkrētu koda bloku, komponenšu vai funkciju izpildes laika mērīšanu.
• Komponenšu līmeņa profilēšana: Atvieglo veiktspējas vājo vietu identificēšanu atsevišķās React komponentēs.
• Integrācija ar veiktspējas rīkiem: Nevainojami integrējas ar pārlūkprogrammas izstrādātāju rīkiem un citiem veiktspējas uzraudzības risinājumiem.
• Agrīni veiktspējas ieskati: Nodrošina tūlītēju atgriezenisko saiti par koda izmaiņu ietekmi uz veiktspēju izstrādes laikā.

Kā izmantot experimental_TracingMarker savā React lietotnē

Apskatīsim, kā integrēt experimental_TracingMarker savās React lietotnēs. Pamatprocess ietver šādus soļus:

1. Importēt useTracingMarker: Importējiet `useTracingMarker` āķi (hook) (kuram bieži piekļūst caur `experimental_tracing` moduli vai līdzīgi nosauktu importu) no React bibliotēkas.
2. Izveidot izsekošanas marķierus: Izmantojiet `useTracingMarker` āķi, lai izveidotu marķierus savās komponentēs vai funkcijās. Norādiet unikālu nosaukumu vai identifikatoru katram marķierim.
3. Mērīt izpildes laiku: Izsekošanas marķieris, kad tas ir inicializēts, tiek automātiski mērīts izsekošanas sistēmā katru reizi, kad tiek izpildīts atzīmētais bloks. Pēc tam varat izmantot veiktspējas API vai rīkus, kas ar tiem mijiedarbojas, lai vizualizētu šos izsekošanas datus.

Piemērs:

Apskatīsim vienkāršu React komponenti, kas ielādē datus no API. Mēs varam izmantot experimental_TracingMarker, lai izmērītu laiku, kas nepieciešams datu ielādei.

            import React, { useState, useEffect, useTracingMarker } from 'react';

function DataFetcherComponent() {
  const [data, setData] = useState(null);
  const fetchDataMarker = useTracingMarker('fetchData');

  useEffect(() => {
    async function fetchData() {
      fetchDataMarker.start(); // Indicate the start
      try {
        const response = await fetch('https://api.example.com/data');
        const jsonData = await response.json();
        setData(jsonData);
      } catch (error) {
        console.error('Error fetching data:', error);
      } finally {
        fetchDataMarker.stop();  // Indicate the end
      }
    }

    fetchData();
  }, []);

  return (
    <div>
      {data ? <p>Data fetched: {JSON.stringify(data)}</p> : <p>Loading...</p>}
    </div>
  );
}

export default DataFetcherComponent;

            

              
                Copy
              
            
          

Šajā piemērā mēs izveidojam izsekošanas marķieri ar nosaukumu 'fetchData'. `fetchDataMarker.start()` un `fetchDataMarker.stop()` izsaukumi ļauj veiktspējas izsekošanas rīkiem precīzi izmērīt datu ielādes operācijas ilgumu. Ņemiet vērā, ka konkrētā `start()` un `stop()` implementācija, kā arī dati, ko tie ieraksta, var atšķirties atkarībā no pamatā esošās izsekošanas sistēmas.

Svarīgi apsvērumi: experimental_TracingMarker, kā norāda nosaukums, ir eksperimentāls un var tikt mainīts vai noņemts bez brīdinājuma nākamajās React versijās. Tas būtu jāapsver izmantošanai izstrādē un veiktspējas analīzē, nevis obligāti produkcijas vidēs. Ieteicams pārskatīt React oficiālo dokumentāciju un kopienas resursus, lai iegūtu visjaunāko informāciju par šo funkciju un tās lietošanu.

Integrācija ar veiktspējas uzraudzības rīkiem

Patiesais experimental_TracingMarker spēks slēpjas tā spējā integrēties ar veiktspējas uzraudzības rīkiem. Šie rīki nodrošina jaudīgas vizualizācijas un analīzes iespējas, palīdzot jums efektīvāk identificēt un risināt veiktspējas problēmas. Daudzi pārlūkprogrammas izstrādātāju rīki nodrošina iebūvētu atbalstu veiktspējas API un ļauj jums tieši apskatīt savus izsekošanas marķierus.

Populāri rīki veiktspējas analīzei ietver:

• Pārlūkprogrammas izstrādātāju rīki: Chrome DevTools, Firefox Developer Tools un citi pārlūkprogrammas izstrādātāju rīki nodrošina iebūvētas profilēšanas un veiktspējas uzraudzības iespējas, ieskaitot laika joslas skatus un veiktspējas ieskatus. Šie rīki viegli saprot veiktspējas izsekošanas datus, ko ģenerē experimental_TracingMarker.
• Veiktspējas uzraudzības bibliotēkas: Bibliotēkas, piemēram, `w3c-performance-timeline` un līdzīgi moduļi, var tikt izmantotas, lai mijiedarbotos ar izsekošanas marķieriem un apkopotu detalizētu ieskatu par veiktspējas vājajām vietām, kā arī vizualizētu veiktspējas informāciju.
• Trešo pušu APM (Lietotņu veiktspējas uzraudzības) risinājumi: Daudzi APM risinājumi (piemēram, Datadog, New Relic, Sentry) var integrēties ar pārlūkprogrammas Performance API vai piedāvāt pielāgotas integrācijas, lai fiksētu un analizētu veiktspējas datus, ieskaitot datus, ko ģenerē experimental_TracingMarker. Tas ir īpaši vērtīgi, lai uzraudzītu veiktspēju starp vairākiem lietotājiem un vairākām instancēm, kā arī lai izveidotu paneļus, kas parāda ilgtermiņa tendences.

Piemērs: Chrome DevTools izmantošana

1. Atveriet Chrome DevTools: Ar peles labo pogu noklikšķiniet uz savas React lietotnes un atlasiet "Inspect". 2. Dodieties uz cilni "Performance": Noklikšķiniet uz cilnes "Performance" DevTools panelī. 3. Ierakstiet veiktspējas datus: Noklikšķiniet uz pogas "Record" (parasti aplis), lai sāktu ierakstīšanu. 4. Mijiedarbojieties ar savu lietotni: Veiciet darbības savā lietotnē, kas aktivizē koda blokus, kurus esat atzīmējis ar experimental_TracingMarker. 5. Analizējiet rezultātus: Pēc ierakstīšanas apturēšanas DevTools parādīs laika joslu ar dažādām veiktspējas metrikām, ieskaitot jūsu experimental_TracingMarker marķieru laikus. Jūs varēsiet redzēt, cik daudz laika tika pavadīts mūsu piemērā minētajā "fetchData" marķierī.

Šie rīki ļauj analizēt jūsu React komponenšu veiktspēju, identificēt vājās vietas un saprast, kā jūsu lietotne darbojas dažādos tīkla apstākļos un lietotāju mijiedarbībās. Šī analīze ir būtiska, lai optimizētu jūsu globālās lietotnes veiktspēju.

React veiktspējas optimizēšana globālām lietotnēm

Kad esat identificējis veiktspējas vājās vietas, izmantojot experimental_TracingMarker un veiktspējas uzraudzības rīkus, varat veikt pasākumus, lai optimizētu savu lietotni. Šeit ir dažas galvenās stratēģijas React veiktspējas uzlabošanai, īpaši globālai auditorijai:

• Koda sadalīšana un slinkā ielāde: Sadaliet savu lietotni mazākos gabalos un ielādējiet tos pēc pieprasījuma. Tas samazina sākotnējo ielādes laiku un uzlabo uztverto veiktspēju. Izmantojiet `React.lazy` un `` komponentes.
• Attēlu optimizācija: Optimizējiet attēlus piegādei tīmeklī. Izmantojiet piemērotus attēlu formātus (piem., WebP), saspiežot attēlus un pasniedzot adaptīvus attēlus, kas optimizēti dažādiem ekrāna izmēriem. Apsveriet iespēju izmantot satura piegādes tīklu (CDN), lai izplatītu attēlus tuvāk jūsu lietotājiem.
• JavaScript saiņu minimizēšana: Samaziniet savu JavaScript saiņu izmēru, noņemot neizmantoto kodu (tree-shaking), izmantojot koda sadalīšanu un minimizējot trešo pušu bibliotēkas.
• Kešatmiņas stratēģijas: Ieviesiet efektīvas kešatmiņas stratēģijas, piemēram, pārlūkprogrammas kešatmiņu un servera puses kešatmiņu, lai samazinātu pieprasījumu skaitu un uzlabotu ielādes laikus. Pareizi izmantojiet `Cache-Control` galveni.
• CDN integrācija: Izmantojiet CDN, lai izplatītu savas lietotnes resursus (JavaScript, CSS, attēlus) pa vairākiem ģeogrāfiski izkliedētiem serveriem. Tas tuvina jūsu saturu lietotājiem, samazinot latentumu.
• Servera puses renderēšana (SSR) vai statisko vietņu ģenerēšana (SSG): Apsveriet iespēju izmantot SSR vai SSG, lai iepriekš renderētu savas lietotnes saturu serverī. Tas var ievērojami uzlabot sākotnējos ielādes laikus, īpaši lietotājiem ar lēnākiem tīkla savienojumiem vai mazāk jaudīgām ierīcēm. Ietvari, piemēram, Next.js un Gatsby, nodrošina lielisku atbalstu attiecīgi SSR un SSG.
• Optimizētas trešo pušu bibliotēkas: Novērtējiet trešo pušu bibliotēku ietekmi uz veiktspēju. Izmantojiet tikai tās bibliotēkas, kas ir būtiskas jūsu lietotnes funkcionalitātei. Regulāri atjauniniet bibliotēkas, lai gūtu labumu no veiktspējas uzlabojumiem un kļūdu labojumiem.
• Efektīvi komponenšu atjauninājumi: Optimizējiet savas React komponentes, lai samazinātu nevajadzīgus pārrenderēšanas gadījumus. Izmantojiet `React.memo` vai `useMemo` un `useCallback`, lai memoizētu komponentes un funkcijas.
• Samazināt tīkla pieprasījumus: Minimizējiet tīkla pieprasījumu skaitu, apvienojot CSS un JavaScript failus, iekļaujot kritisko CSS kodu (inlining) un izmantojot tādas metodes kā HTTP/2 vai HTTP/3 efektīvai resursu ielādei.
• Apsveriet internacionalizāciju (i18n) un lokalizāciju (l10n): Ja jūsu mērķauditorija ir daudzvalodīga, ieviesiet i18n un l10n labākās prakses. Tas ietver pareizu valodu preferenču, datuma un laika formātu, valūtas formātu un teksta virziena apstrādi. Apsveriet, kā lietotne darbojas valodās ar rakstību no labās uz kreiso pusi, piemēram, arābu vai ebreju valodā.

Piemērs: Komponentes slinkā ielāde

            import React, { Suspense, lazy } from 'react';

const MyComponent = lazy(() => import('./MyComponent'));

function App() {
  return (
    <div>
      <Suspense fallback={<div>Loading...</div>}>
        <MyComponent />
      </Suspense>
    </div>
  );
}

export default App;

            

              
                Copy
              
            
          

Praktiski piemēri: globālas lietotnes optimizācija

Apskatīsim dažus praktiskus piemērus, kā optimizēt globālu React lietotni, izmantojot experimental_TracingMarker un saistītās tehnikas.

1. piemērs: Komponentes optimizēšana globālai datu ielādei

Pieņemsim, ka jūsu globālā lietotne ielādē datus no ģeogrāfiski izkliedēta API. Varat izmantot experimental_TracingMarker, lai izmērītu laiku, kas nepieciešams datu ielādei no dažādiem API galapunktiem, kas atrodas dažādos reģionos. Pēc tam jūs izmantotu CDN, lai uzturētu savu JavaScript. Tad jūs varat novērtēt, kuri API atbild visātrāk. Tas var ietvert API galapunktu izvēli, kas ir ģeogrāfiski tuvu lietotājiem, vai slodzes sadalīšanu starp dažādiem galapunktiem.

            
import React, { useState, useEffect, useTracingMarker } from 'react';

function DataDisplayComponent({ regionCode }) {
  const [data, setData] = useState(null);
  const fetchDataMarker = useTracingMarker(`fetchData-${regionCode}`);

  useEffect(() => {
    async function fetchData() {
      fetchDataMarker.start();
      try {
        const response = await fetch(`https://api.example.com/data/${regionCode}`);
        const jsonData = await response.json();
        setData(jsonData);
      } catch (error) {
        console.error(`Error fetching data for ${regionCode}:`, error);
      } finally {
        fetchDataMarker.stop();
      }
    }

    fetchData();
  }, [regionCode]);

  return (
    <div>
      {data ? (
        <p>Data for {regionCode}: {JSON.stringify(data)}</p>
      ) : (
        <p>Loading data for {regionCode}...</p>
      )}
    </div>
  );
}

export default DataDisplayComponent;

            

              
                Copy
              
            
          

Chrome DevTools cilnē Performance jūs varat analizēt katra fetchData-${regionCode} marķiera laikus, atklājot jebkādas vājās vietas datu ielādē konkrētiem reģioniem. Varat arī izmantot bibliotēku, piemēram, `w3c-performance-timeline`, lai analizētu datus savās pielāgotajās diagrammās. Šī analīze palīdz jums optimizēt datu ielādes stratēģiju. Tas varētu ietvert datu izplatīšanu pa vairākiem CDN vai API optimizēšanu labākai veiktspējai atkarībā no reģiona. Tas ir ļoti noderīgi lietotnēm, piemēram, e-komercijas vietnēm, kurām nepieciešams iegūt datus no vietējiem krājumiem. Tas ir noderīgi arī satura nodrošinātājiem, kuri vēlas kešot saturu tuvāk lietotājam.

2. piemērs: Attēlu ielādes optimizēšana globāliem lietotājiem

Ja jūsu lietotne izmanto attēlus, to ielādes optimizēšana ir izšķiroša globālai auditorijai. Izmantojiet experimental_TracingMarker, lai izmērītu laiku, kas nepieciešams attēlu ielādei, un jūs varat arī izmērīt citas lietas, kas aizkavē attēlus, piemēram, laiku, kas nepieciešams attēlu transformāciju apstrādei, un pat laiku, kas nepieciešams, lai attēlus pārvietotu lietotājam pa CDN. Tas varētu būt jūsu lapā, lai izlemtu, vai iepriekš ielādēt attēlu.

            
import React, { useState, useEffect, useTracingMarker } from 'react';

function ImageComponent({ src, alt }) {
  const [imageLoaded, setImageLoaded] = useState(false);
  const imageLoadMarker = useTracingMarker(`imageLoad-${src}`);

  useEffect(() => {
    const img = new Image();
    img.src = src;

    imageLoadMarker.start();

    img.onload = () => {
      setImageLoaded(true);
      imageLoadMarker.stop();
    };

    img.onerror = () => {
      console.error(`Error loading image: ${src}`);
      imageLoadMarker.stop();
    };

    return () => {
      // Cleanup
    };
  }, [src]);

  return (
    <div>
      {imageLoaded ? (
        <img src={src} alt={alt} />
      ) : (
        <p>Loading image...</p>
      )}
    </div>
  );
}

export default ImageComponent;

            

              
                Copy
              
            
          

Šeit mēs izmantojam experimental_TracingMarker, lai izsekotu attēla ielādes laiku. Tas ļauj optimizēt attēlu ielādes procesu, veicot šādas darbības:

• Adaptīvu attēlu pasniegšana: Izmantojiet `srcset` atribūtu, lai nodrošinātu dažādus attēlu izmērus atkarībā no lietotāja ierīces un ekrāna izmēra.
• WebP formāta izmantošana: Pasniedziet attēlus WebP formātā, kas piedāvā labāku kompresiju un kvalitāti salīdzinājumā ar tradicionālajiem formātiem, piemēram, JPEG un PNG.
• CDN izmantošana: Izplatiet attēlus, izmantojot CDN, lai nodrošinātu ātru ielādes laiku lietotājiem visā pasaulē.
• Attēlu slinkā ielāde: Ielādējiet attēlus tikai tad, kad tie ir redzami skatlogā. Tas uzlabo sākotnējo lapas ielādes laiku.

Labākās prakses veiktspējas izsekošanas ieviešanai

Lai maksimāli palielinātu experimental_TracingMarker un citu veiktspējas optimizācijas metožu efektivitāti, apsveriet šādas labākās prakses:

• Konsekventas nosaukumu konvencijas: Izmantojiet konsekventas un aprakstošas nosaukumu konvencijas saviem izsekošanas marķieriem. Tas atvieglo veiktspējas datu izpratni un analīzi.
• Mērķtiecīga izsekošana: Koncentrējiet savus izsekošanas centienus uz kritiskākajām, veiktspējas ziņā jutīgākajām lietotnes daļām. Nepārslogojiet kodu ar instrumentāciju, jo tas pats par sevi var radīt veiktspējas slogu.
• Regulāras veiktspējas pārbaudes: Veiciet regulāras veiktspējas pārbaudes, lai identificētu un novērstu potenciālās veiktspējas vājās vietas. Automatizējiet veiktspējas testēšanu, kur tas ir iespējams.
• Mobilās veiktspējas apsvērumi: Pievērsiet īpašu uzmanību mobilajai veiktspējai, jo mobilajām ierīcēm bieži ir lēnāki tīkla savienojumi un mazāka apstrādes jauda. Testējiet uz dažādām mobilajām ierīcēm un tīkla apstākļos.
• Reālo lietotāju metrikas (RUM) uzraudzība: Vāciet un analizējiet reālo lietotāju metriku (RUM), izmantojot tādus rīkus kā Google Analytics vai citus APM risinājumus. RUM sniedz vērtīgu ieskatu par to, kā jūsu lietotne darbojas reālajā pasaulē.
• Nepārtrauktā integrācija/Nepārtrauktā piegāde (CI/CD): Integrējiet veiktspējas testēšanu savā CI/CD konveijerā, lai laikus pamanītu veiktspējas regresijas izstrādes procesā.
• Dokumentācija un sadarbība: Dokumentējiet savus veiktspējas optimizācijas centienus un dalieties atklājumos ar savu komandu. Sadarbojieties ar citiem izstrādātājiem, lai apmainītos ar zināšanām un labākajām praksēm.
• Apsveriet robežgadījumus un reālās pasaules scenārijus: Veiktspēja var krasi svārstīties reālās pasaules lietošanas gadījumos. Veicot salīdzinošo novērtēšanu, apsveriet tādus scenārijus kā tīkla pārslodze un lietotāja atrašanās vieta, un testējiet lietotni šādos apstākļos.

Noslēgums: Veiktspējas izsekošanas apgūšana ar experimental_TracingMarker globālām React lietotnēm

experimental_TracingMarker API nodrošina izstrādātājiem jaudīgu rīku, lai gūtu dziļu ieskatu savu React lietotņu veiktspējā. Apvienojot experimental_TracingMarker ar citām veiktspējas optimizācijas metodēm, jūs varat izveidot augstas veiktspējas, globāli pieejamas lietotnes, kas nodrošina nevainojamu un saistošu lietotāja pieredzi lietotājiem visā pasaulē. Vienmēr pārbaudiet oficiālo dokumentāciju, lai saņemtu jaunākās norādes par React eksperimentālajām funkcijām un labākajām praksēm.

Atcerieties, ka veiktspējas optimizācija ir nepārtraukts process. Regulāri analizējiet savas lietotnes veiktspēju, identificējiet vājās vietas un ieviesiet nepieciešamās optimizācijas, lai nodrošinātu, ka jūsu lietotne paliek ātra un atsaucīga, attīstoties. Ieguldot veiktspējas izsekošanā un optimizācijā, jūs varat nodrošināt izcilu lietotāja pieredzi un sasniegt savus biznesa mērķus globālajā tirgū.