റിയാക്റ്റ് experimental_Activity പെർഫോമൻസ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ: ആക്റ്റിവിറ്റി ട്രാക്കിംഗ് വേഗതയിൽ വൈദഗ്ദ്ധ്യം നേടുന്നു

റിയാക്റ്റ്, യൂസർ ഇന്റർഫേസുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനായി വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ലൈബ്രറിയാണ്. പെർഫോമൻസും ഡെവലപ്പർ അനുഭവവും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത പുതിയ ഫീച്ചറുകളും API-കളും ഉപയോഗിച്ച് ഇത് നിരന്തരം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു. അത്തരത്തിലുള്ള ഒരു എക്സ്പെരിമെന്റൽ API ആണ് experimental_Activity, ഇത് റെൻഡറിംഗ് പ്രക്രിയയിൽ കൂടുതൽ സൂക്ഷ്മമായ നിയന്ത്രണവും ഉൾക്കാഴ്ചകളും നൽകാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. ഈ ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ് experimental_Activity-യുടെ സങ്കീർണ്ണതകളിലേക്ക് ആഴ്ന്നിറങ്ങുന്നു, ആക്റ്റിവിറ്റി ട്രാക്കിംഗ് വേഗത ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും നിങ്ങളുടെ റിയാക്റ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ മൊത്തത്തിലുള്ള റെസ്പോൺസീവ്നസ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഇത് എങ്ങനെ പ്രയോജനപ്പെടുത്താമെന്ന് കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.

റിയാക്റ്റിന്റെ റെൻഡറിംഗ് പൈപ്പ്‌ലൈൻ മനസ്സിലാക്കൽ

experimental_Activity-യുടെ വിശദാംശങ്ങളിലേക്ക് കടക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, റിയാക്റ്റിന്റെ റെൻഡറിംഗ് പൈപ്പ്‌ലൈനിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന അടിസ്ഥാന ഘട്ടങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്:

• ട്രിഗർ: ഒരു ഇവന്റ് അല്ലെങ്കിൽ സ്റ്റേറ്റ് മാറ്റം ഒരു റീ-റെൻഡറിന് കാരണമാകുന്നു. ഇത് ഉപയോക്തൃ ഇടപെടൽ, ഡാറ്റാ ഫെച്ചിംഗ്, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പ്രോപ്പ് അപ്ഡേറ്റ് ആകാം.
• റെൻഡർ ഘട്ടം: DOM-ൽ എന്ത് മാറ്റങ്ങൾ വരുത്തണമെന്ന് റിയാക്റ്റ് തീരുമാനിക്കുന്നു. വ്യത്യാസങ്ങൾ (diffing) തിരിച്ചറിയാൻ ഇത് പുതിയ വെർച്വൽ DOM-നെ പഴയതുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു.
• കമ്മിറ്റ് ഘട്ടം: റിയാക്റ്റ് മാറ്റങ്ങൾ യഥാർത്ഥ DOM-ൽ പ്രയോഗിക്കുന്നു. ഇതിൽ DOM നോഡുകൾ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുക, സൃഷ്ടിക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ ഇല്ലാതാക്കുക എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഈ ഘട്ടങ്ങളിലെ ഏതെങ്കിലും കാര്യക്ഷമതയില്ലായ്മ പെർഫോമൻസ് പ്രശ്നങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം, ഇത് വേഗത കുറഞ്ഞ UI-കൾക്കും മോശം ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തിനും കാരണമാകുന്നു. പരമ്പരാഗതമായി ആക്റ്റിവിറ്റി ട്രാക്കിംഗ് ഒരു ബ്ലാക്ക് ബോക്സ് ആയിരുന്നു, ഇത് പെർഫോമൻസ് പ്രശ്നങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ കാരണങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കിയിരുന്നു.

experimental_Activity പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു

experimental_Activity API, റെൻഡറിംഗ് പ്രക്രിയയിൽ റിയാക്റ്റ് കമ്പോണന്റുകളുടെ ലൈഫ് സൈക്കിൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു സംവിധാനം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഇത് ഡെവലപ്പർമാരെ അവരുടെ കോഡ് ഇൻസ്ട്രുമെന്റ് ചെയ്യാനും ഏതൊക്കെ കമ്പോണന്റുകളാണ് റെൻഡർ ചെയ്യുന്നത്, അവ എത്ര സമയമെടുക്കുന്നു, ഏതൊക്കെ ഡിപൻഡൻസികളാണ് ആ റെൻഡറുകൾക്ക് കാരണമാകുന്നത് എന്നതിനെക്കുറിച്ച് വിലയേറിയ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടാനും അനുവദിക്കുന്നു. ഈ വിശദമായ വിവരങ്ങൾ ഡെവലപ്പർമാരെ പെർഫോമൻസ് പ്രശ്നങ്ങൾ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായി തിരിച്ചറിയാനും പരിഹരിക്കാനും സഹായിക്കുന്നു.

പ്രധാന ആശയങ്ങൾ

• ആക്റ്റിവിറ്റികൾ: റിയാക്റ്റ് ചെയ്യുന്ന ഒരു പ്രത്യേക യൂണിറ്റ് ജോലിയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, ഉദാഹരണത്തിന് ഒരു കമ്പോണന്റ് റെൻഡർ ചെയ്യുക അല്ലെങ്കിൽ ഒരു സ്റ്റേറ്റ് അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുക.
• സബ്സ്ക്രിപ്ഷനുകൾ: ആക്റ്റിവിറ്റികളുടെ ആരംഭ, അവസാന ഇവന്റുകളിലേക്ക് സബ്സ്ക്രൈബ് ചെയ്യാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് പെർഫോമൻസ് മെട്രിക്കുകൾ ശേഖരിക്കാനും റെൻഡറിംഗ് പ്രക്രിയ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാനും നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
• ആക്റ്റിവിറ്റി ഐഡി: ഓരോ ആക്റ്റിവിറ്റിക്കും നൽകിയിട്ടുള്ള ഒരു അദ്വിതീയ ഐഡന്റിഫയർ, അതിന്റെ പുരോഗതി ട്രാക്ക് ചെയ്യാനും മറ്റ് ആക്റ്റിവിറ്റികളുമായി ബന്ധപ്പെടുത്താനും ഇത് നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.

എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് എക്സ്പെരിമെന്റൽ ആകുന്നത്?

experimental_Activity അതിന്റെ പേര് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് പോലെ ഒരു എക്സ്പെരിമെന്റൽ API ആണെന്ന് ഓർമ്മിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. ഇതിനർത്ഥം, റിയാക്റ്റിന്റെ ഭാവി പതിപ്പുകളിൽ ഇത് മാറ്റങ്ങൾക്ക് വിധേയമാകുകയോ നീക്കം ചെയ്യപ്പെടുകയോ ചെയ്യാം. അതിനാൽ, ഇത് ജാഗ്രതയോടെ ഉപയോഗിക്കാനും API മാറിയാൽ നിങ്ങളുടെ കോഡ് പൊരുത്തപ്പെടുത്താൻ തയ്യാറാകാനും ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു.

പെർഫോമൻസ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി experimental_Activity നടപ്പിലാക്കുന്നു

ആക്റ്റിവിറ്റി ട്രാക്കിംഗ് വേഗത ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും പെർഫോമൻസ് പ്രശ്നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും experimental_Activity എങ്ങനെ നടപ്പിലാക്കാം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ഗൈഡ് ഇതാ:

1. എക്സ്പെരിമെന്റൽ API പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നു

experimental_Activity ഒരു എക്സ്പെരിമെന്റൽ API ആയതിനാൽ, നിങ്ങളുടെ റിയാക്റ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനിൽ ഇത് വ്യക്തമായി പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഇതിൽ സാധാരണയായി നിങ്ങളുടെ ബിൽഡ് കോൺഫിഗറേഷനിൽ ഒരു ഫ്ലാഗ് സജ്ജീകരിക്കുന്നത് അല്ലെങ്കിൽ റിയാക്റ്റിന്റെ ഒരു പ്രത്യേക ബിൽഡ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഉദാഹരണം (ഒരു ബിൽഡ് ഫ്ലാഗ് ഉപയോഗിച്ച്):

            // webpack.config.js
module.exports = {
  // ...
  resolve: {
    alias: {
      'react-dom$': require.resolve('react-dom/profiling'),
      'scheduler/tracing': require.resolve('scheduler/tracing'),
    },
  },
  plugins: [
    new webpack.DefinePlugin({
      __PROFILE__: true,
    }),
  ],
};

            

              
                Copy
              
            
          

ഡെവലപ്മെന്റ് സമയത്ത് react-dom, scheduler/tracing എന്നിവയുടെ ഉചിതമായ പ്രൊഫൈലിംഗ് ബിൽഡുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.

2. ആക്റ്റിവിറ്റികളിലേക്ക് സബ്സ്ക്രൈബ് ചെയ്യുന്നു

അടുത്ത ഘട്ടം unstable_subscribe മെത്തേഡ് ഉപയോഗിച്ച് ആക്റ്റിവിറ്റികളുടെ ആരംഭ, അവസാന ഇവന്റുകളിലേക്ക് സബ്സ്ക്രൈബ് ചെയ്യുക എന്നതാണ്. ഇത് പെർഫോമൻസ് മെട്രിക്കുകൾ പകർത്താനും റെൻഡറിംഗ് പ്രക്രിയ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാനും നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.

ഉദാഹരണം:

            import { unstable_subscribe, unstable_unsubscribe } from 'scheduler/tracing';

let activitySubscriber = {
  onActivityStart(activity) {
    console.log('Activity started:', activity.name, activity.id);
    // Start a timer or record relevant data
  },
  onActivityStop(activity) {
    console.log('Activity stopped:', activity.name, activity.id);
    // Stop the timer and calculate duration
  },
  onActivityUpdate(activity) {
    // Optional: Track updates within an activity
  }
};

useEffect(() => {
  unstable_subscribe(activitySubscriber);
  return () => {
    unstable_unsubscribe(activitySubscriber);
  };
}, []);

            

              
                Copy
              
            
          

ഈ ഉദാഹരണം ഓരോ ആക്റ്റിവിറ്റിയുടെയും ആരംഭവും അവസാനവും കൺസോളിൽ ലോഗ് ചെയ്യുന്നു. പെർഫോമൻസ് വിശകലനത്തിനായി ടൈംസ്റ്റാമ്പുകൾ, കമ്പോണന്റ് പേരുകൾ, മറ്റ് പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ എന്നിവ രേഖപ്പെടുത്തുന്ന കോഡ് ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് console.log മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാം.

3. ആക്റ്റിവിറ്റി ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു

നിങ്ങൾ ആക്റ്റിവിറ്റികളിലേക്ക് സബ്സ്ക്രൈബ് ചെയ്യുകയും പെർഫോമൻസ് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും ചെയ്തുകഴിഞ്ഞാൽ, പെർഫോമൻസ് പ്രശ്നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ നിങ്ങൾക്ക് അത് വിശകലനം ചെയ്യാം. പൂർത്തിയാക്കാൻ കൂടുതൽ സമയമെടുക്കുന്ന ആക്റ്റിവിറ്റികൾക്കോ അല്ലെങ്കിൽ ഇടയ്ക്കിടെ ട്രിഗർ ചെയ്യപ്പെടുന്ന ആക്റ്റിവിറ്റികൾക്കോ വേണ്ടി നോക്കുക. ഡാറ്റ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും Chrome DevTools Profiler, React Profiler, അല്ലെങ്കിൽ കസ്റ്റം ഡാഷ്ബോർഡുകൾ പോലുള്ള ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക.

ഉദാഹരണ വിശകലന ഘട്ടങ്ങൾ:

• വേഗത കുറഞ്ഞ കമ്പോണന്റുകൾ കണ്ടെത്തുക: ഏതൊക്കെ കമ്പോണന്റുകളാണ് റെൻഡർ ചെയ്യാൻ ഏറ്റവും കൂടുതൽ സമയമെടുക്കുന്നതെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുക.
• ഡിപൻഡൻസികൾ വിശകലനം ചെയ്യുക: ഈ വേഗത കുറഞ്ഞ കമ്പോണന്റുകളുടെ റീ-റെൻഡറുകൾക്ക് കാരണമാകുന്ന ഡിപൻഡൻസികൾ ഏതാണെന്ന് മനസ്സിലാക്കുക.
• റെൻഡറിംഗ് ലോജിക് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക: ഈ കമ്പോണന്റുകളുടെ റെൻഡറിംഗ് ലോജിക് റീഫാക്ടർ ചെയ്ത് അവ ചെയ്യേണ്ട ജോലിയുടെ അളവ് കുറയ്ക്കുക.
• കമ്പോണന്റുകൾ മെമ്മോയിസ് ചെയ്യുക: പ്രോപ്പുകൾ മാറാതിരിക്കുമ്പോൾ കമ്പോണന്റുകളുടെ അനാവശ്യ റീ-റെൻഡറുകൾ തടയാൻ React.memo ഉപയോഗിക്കുക.
• ലിസ്റ്റുകൾ വെർച്വലൈസ് ചെയ്യുക: വലിയ ലിസ്റ്റുകൾക്കായി, നിലവിൽ സ്ക്രീനിൽ ദൃശ്യമാകുന്ന ഇനങ്ങൾ മാത്രം റെൻഡർ ചെയ്യാൻ വെർച്വലൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.

പ്രക്തിക്കൽ ഉദാഹരണങ്ങളും ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങളും

ആക്റ്റിവിറ്റി ട്രാക്കിംഗ് വേഗത ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും റിയാക്റ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും experimental_Activity എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ചില പ്രായോഗിക ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇതാ:

1. ഒരു സങ്കീർണ്ണമായ ഫോം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു

നിരവധി ഇൻപുട്ട് ഫീൽഡുകളുള്ള ഒരു സങ്കീർണ്ണമായ ഫോം നിങ്ങൾക്കുണ്ടെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക. ഉപയോക്താവ് ടൈപ്പ് ചെയ്യുമ്പോൾ, ഓരോ കീസ്ട്രോക്കും മുഴുവൻ ഫോമിന്റെയും ഒരു റീ-റെൻഡറിന് കാരണമാകുന്നു. ഇത് ഒരു പ്രകടമായ ലാഗിന് കാരണമാകും, പ്രത്യേകിച്ചും കുറഞ്ഞ പവറുള്ള ഉപകരണങ്ങളിൽ. experimental_Activity ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, ഫോമിന്റെ ഏത് ഭാഗങ്ങളാണ് റെൻഡർ ചെയ്യാൻ ഏറ്റവും കൂടുതൽ സമയമെടുക്കുന്നതെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് കണ്ടെത്താനും അതിനനുസരിച്ച് അവയെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും കഴിയും.

ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ സ്ട്രാറ്റജികൾ:

• ഇൻപുട്ട് മാറ്റങ്ങൾ ഡിബൗൺസ് ചെയ്യുക: ഉപയോക്താവ് കുറഞ്ഞ സമയത്തേക്ക് ടൈപ്പിംഗ് നിർത്തിയതിന് ശേഷം റീ-റെൻഡർ വൈകിപ്പിക്കുക.
• React.memo ഉപയോഗിക്കുക: ഇൻപുട്ട് ഫീൽഡുകളുടെ മൂല്യങ്ങൾ മാറാതിരിക്കുമ്പോൾ അനാവശ്യമായ റീ-റെൻഡറുകൾ തടയാൻ അവയെ മെമ്മോയിസ് ചെയ്യുക.
• ഫോം ചെറിയ കമ്പോണന്റുകളായി വിഭജിക്കുക: ഫോമിനെ ചെറുതും കൂടുതൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്നതുമായ കമ്പോണന്റുകളായി വിഭജിക്കുക.

2. ഒരു ഡാറ്റാ ഗ്രിഡിന്റെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു

വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റാ ഗ്രിഡുകൾ പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു വലിയ ഡാറ്റാ ഗ്രിഡ് റെൻഡർ ചെയ്യുന്നത് കമ്പ്യൂട്ടേഷണലായി ചെലവേറിയതാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും ഓരോ സെല്ലിലും സങ്കീർണ്ണമായ UI ഘടകങ്ങൾ അടങ്ങിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ. experimental_Activity ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, ഏതൊക്കെ സെല്ലുകളാണ് റെൻഡർ ചെയ്യാൻ ഏറ്റവും കൂടുതൽ സമയമെടുക്കുന്നതെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് കണ്ടെത്താനും അതിനനുസരിച്ച് അവയെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും കഴിയും.

ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ സ്ട്രാറ്റജികൾ:

• ഗ്രിഡ് വെർച്വലൈസ് ചെയ്യുക: നിലവിൽ സ്ക്രീനിൽ ദൃശ്യമാകുന്ന സെല്ലുകൾ മാത്രം റെൻഡർ ചെയ്യുക.
• സെൽ റെൻഡററുകൾ ഉപയോഗിക്കുക: വ്യക്തിഗത സെല്ലുകളുടെ റെൻഡറിംഗ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ കസ്റ്റം സെൽ റെൻഡററുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
• സെൽ മൂല്യങ്ങൾ കാഷെ ചെയ്യുക: ഓരോ റെൻഡറിലും വീണ്ടും കണക്കാക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കാൻ സെല്ലുകളുടെ മൂല്യങ്ങൾ കാഷെ ചെയ്യുക.

3. API ഡാറ്റാ ഫെച്ചിംഗും ഡിസ്പ്ലേയും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു

ഒരു API-യിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ ലഭ്യമാക്കി അത് ഒരു റിയാക്റ്റ് കമ്പോണന്റിൽ പ്രദർശിപ്പിക്കുമ്പോൾ, പല കാരണങ്ങളാൽ പെർഫോമൻസ് പ്രശ്നങ്ങൾ ഉണ്ടാകാം. ഉദാഹരണത്തിന്, API അഭ്യർത്ഥന തന്നെ വേഗത കുറഞ്ഞതായിരിക്കാം, അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ ലഭ്യമാക്കിയ ശേഷം കമ്പോണന്റ് അത് റെൻഡർ ചെയ്യാൻ കൂടുതൽ സമയമെടുക്കാം. experimental_Activity ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ശ്രമങ്ങൾക്ക് വഴികാട്ടിയാകാനും സഹായിക്കും.

ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ സ്ട്രാറ്റജികൾ:

• കോഡ് സ്പ്ലിറ്റിംഗ്: പ്രാരംഭ കാഴ്ച്ചയ്ക്ക് ആവശ്യമായ കമ്പോണന്റുകളും ഡാറ്റയും മാത്രം ലോഡ് ചെയ്യുക, പ്രാധാന്യം കുറഞ്ഞ കമ്പോണന്റുകളുടെ ലോഡിംഗ് താമസിപ്പിക്കുക.
• API പ്രതികരണങ്ങൾ കാഷെ ചെയ്യുക: ആവർത്തിച്ചുള്ള API അഭ്യർത്ഥനകൾ ഒഴിവാക്കാൻ കാഷിംഗ് സംവിധാനങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുക.
• വെബ് വർക്കറുകൾ ഉപയോഗിക്കുക: പ്രധാന ത്രെഡിനെ ബ്ലോക്ക് ചെയ്യുന്നത് തടയാൻ കമ്പ്യൂട്ടേഷണലായി ഭാരമേറിയ ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് ജോലികൾ വെബ് വർക്കറുകളിലേക്ക് മാറ്റുക.

ആഗോള പരിഗണനകളും മികച്ച രീതികളും

ഒരു ആഗോള പ്രേക്ഷകർക്കായി റിയാക്റ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുമ്പോൾ, ഇനിപ്പറയുന്നവ പരിഗണിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്:

• നെറ്റ്‌വർക്ക് ലേറ്റൻസി: ലോകത്തിന്റെ വിവിധ ഭാഗങ്ങളിലുള്ള ഉപയോക്താക്കൾക്ക് വ്യത്യസ്ത നെറ്റ്‌വർക്ക് ലേറ്റൻസികൾ അനുഭവപ്പെടാം. നെറ്റ്‌വർക്ക് ലേറ്റൻസിയുടെ സ്വാധീനം കുറയ്ക്കുന്നതിന് നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക.
• ഉപകരണ ശേഷികൾ: ഉപയോക്താക്കൾ വിവിധ ശേഷികളുള്ള വൈവിധ്യമാർന്ന ഉപകരണങ്ങളിൽ നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ ആക്സസ് ചെയ്തേക്കാം. കുറഞ്ഞ പവറുള്ള ഉപകരണങ്ങളിൽ സുഗമമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക.
• ലോക്കലൈസേഷൻ: നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ വിവിധ ഭാഷകൾക്കും പ്രദേശങ്ങൾക്കും അനുയോജ്യമായി ലോക്കലൈസ് ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. ഇതിൽ ടെക്സ്റ്റ് വിവർത്തനം ചെയ്യുക, തീയതികളും നമ്പറുകളും ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യുക, വ്യത്യസ്ത കറൻസികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുക എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഉദാഹരണം: ഇന്റർനാഷണലൈസ്ഡ് ഡേറ്റ് ഫോർമാറ്റിംഗ്

ഒരു ഉപയോക്താവിന്റെ പ്രാദേശിക ഫോർമാറ്റിൽ തീയതികളും സമയവും പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നത് ഒരു നല്ല ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തിന് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. ഉപയോക്താവിന്റെ ലൊക്കേൽ അനുസരിച്ച് തീയതികളും സമയവും ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യാൻ Intl.DateTimeFormat API ഉപയോഗിക്കാം.

            const formatDate = (date, locale) => {
  const options = {
    year: 'numeric',
    month: 'long',
    day: 'numeric',
    hour: 'numeric',
    minute: 'numeric',
    timeZoneName: 'short',
  };
  return new Intl.DateTimeFormat(locale, options).format(date);
};

// Example: Formatting a date for the US and Germany
const date = new Date();
console.log('US:', formatDate(date, 'en-US'));
console.log('Germany:', formatDate(date, 'de-DE'));

            

              
                Copy
              
            
          

പരിമിതികളും മുന്നറിയിപ്പുകളും

experimental_Activity പെർഫോമൻസ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുള്ള ഒരു ശക്തമായ ടൂൾ ആണെങ്കിലും, അതിന്റെ പരിമിതികളെയും മുന്നറിയിപ്പുകളെയും കുറിച്ച് അറിഞ്ഞിരിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്:

• എക്സ്പെരിമെന്റൽ സ്റ്റാറ്റസ്: നേരത്തെ സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, experimental_Activity ഒരു എക്സ്പെരിമെന്റൽ API ആണ്, ഇത് റിയാക്റ്റിന്റെ ഭാവി പതിപ്പുകളിൽ മാറ്റം വരുത്തുകയോ നീക്കം ചെയ്യുകയോ ചെയ്യാം.
• പെർഫോമൻസ് ഓവർഹെഡ്: ആക്റ്റിവിറ്റികളിലേക്ക് സബ്സ്ക്രൈബ് ചെയ്യുന്നത് ചെറിയ തോതിലുള്ള പെർഫോമൻസ് ഓവർഹെഡ് ഉണ്ടാക്കിയേക്കാം. നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷന്റെ പ്രകടനത്തിൽ ആക്റ്റിവിറ്റി ട്രാക്കിംഗിന്റെ സ്വാധീനം അളക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്.
• സങ്കീർണ്ണത: ആക്റ്റിവിറ്റി ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കുന്നതും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതും സങ്കീർണ്ണമായേക്കാം. ഇതിന് റിയാക്റ്റിന്റെ റെൻഡറിംഗ് പൈപ്പ്‌ലൈനിനെക്കുറിച്ചും പെർഫോമൻസ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകളെക്കുറിച്ചും നല്ല ധാരണ ആവശ്യമാണ്.

ബദൽ പെർഫോമൻസ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ

experimental_Activity ഒരു വിലയേറിയ ഉപകരണമാണെങ്കിലും, റിയാക്റ്റ് ആപ്ലിക്കേഷന്റെ പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനുള്ള ഒരേയൊരു മാർഗ്ഗമല്ല ഇത്. മറ്റ് ടെക്നിക്കുകളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• കോഡ് സ്പ്ലിറ്റിംഗ്: പ്രാരംഭ കാഴ്ച്ചയ്ക്ക് ആവശ്യമായ കോഡ് മാത്രം ലോഡ് ചെയ്യുക, പ്രാധാന്യം കുറഞ്ഞ കോഡിന്റെ ലോഡിംഗ് താമസിപ്പിക്കുക.
• മെമ്മോയിസേഷൻ: പ്രോപ്പുകൾ മാറാതിരിക്കുമ്പോൾ കമ്പോണന്റുകളുടെ അനാവശ്യമായ റീ-റെൻഡറുകൾ തടയാൻ React.memo ഉപയോഗിക്കുക.
• വെർച്വലൈസേഷൻ: ഒരു വലിയ ലിസ്റ്റിലോ ഗ്രിഡിലോ ദൃശ്യമായ ഇനങ്ങൾ മാത്രം റെൻഡർ ചെയ്യുക.
• ഡിബൗൺസിംഗും ത്രോട്ടിലിംഗും: ഇവന്റ് ഹാൻഡ്‌ലറുകൾ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുന്ന നിരക്ക് പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു.
• കാര്യക്ഷമമായ ഡാറ്റാ സ്ട്രക്ച്ചറുകൾ ഉപയോഗിക്കുക: ഡാറ്റാ ആക്‌സസും മാനിപ്പുലേഷനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് ഉചിതമായ ഡാറ്റാ സ്ട്രക്ച്ചറുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.

ഉപസംഹാരം

റിയാക്റ്റിന്റെ റെൻഡറിംഗ് പ്രക്രിയയെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നേടുന്നതിനും ആക്റ്റിവിറ്റി ട്രാക്കിംഗ് വേഗത ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും experimental_Activity ഒരു ശക്തമായ സംവിധാനം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ആക്റ്റിവിറ്റി ഇവന്റുകളിലേക്ക് സബ്സ്ക്രൈബ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും പെർഫോമൻസ് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ സ്ട്രാറ്റജികൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിലൂടെയും, ഡെവലപ്പർമാർക്ക് അവരുടെ റിയാക്റ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ റെസ്പോൺസീവ്നസ്സും മൊത്തത്തിലുള്ള പ്രകടനവും ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. അതിന്റെ എക്സ്പെരിമെന്റൽ സ്റ്റാറ്റസും സാധ്യതയുള്ള പെർഫോമൻസ് ഓവർഹെഡും കണക്കിലെടുത്ത് ഇത് വിവേകപൂർവ്വം ഉപയോഗിക്കാൻ ഓർക്കുക. experimental_Activity-യെ മറ്റ് പെർഫോമൻസ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ ആഗോള പ്രേക്ഷകർക്ക് ശരിക്കും അസാധാരണമായ ഒരു ഉപയോക്തൃ അനുഭവം നൽകാൻ സഹായിക്കും.

എല്ലാ ഉപയോക്താക്കൾക്കും സ്ഥിരമായ പ്രകടനം ഉറപ്പാക്കാൻ വിവിധ ഉപകരണങ്ങളിലും നെറ്റ്‌വർക്ക് സാഹചര്യങ്ങളിലും നിങ്ങളുടെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ എല്ലായ്പ്പോഴും ബെഞ്ച്മാർക്ക് ചെയ്യുകയും പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുക.