റിയാക്റ്റിന്റെ experimental_useOptimistic ഹുക്കിന്റെ പ്രകടനപരമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങളും, സുഗമമായ ഉപയോക്തൃ അനുഭവങ്ങൾക്കായി ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്ഡേറ്റ് പ്രോസസ്സിംഗ് വേഗത ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള തന്ത്രങ്ങളും പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക.
റിയാക്റ്റ് experimental_useOptimistic പെർഫോമൻസ്: ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്ഡേറ്റ് പ്രോസസ്സിംഗ് വേഗത
റിയാക്റ്റിന്റെ experimental_useOptimistic ഹുക്ക്, ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ നൽകി ഉപയോക്തൃ അനുഭവം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ ഒരു മാർഗ്ഗം നൽകുന്നു. സെർവർ സ്ഥിരീകരണത്തിനായി കാത്തിരിക്കുന്നതിനു പകരം, യുഐ ഉടൻ തന്നെ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു, ഇത് തൽക്ഷണ പ്രവർത്തനത്തിന്റെ ഒരു പ്രതീതി നൽകുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, മോശമായി നടപ്പിലാക്കിയ ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ പ്രകടനത്തെ പ്രതികൂലമായി ബാധിച്ചേക്കാം. ഈ ലേഖനം experimental_useOptimistic-ന്റെ പ്രകടനപരമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങളെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിൽ പരിശോധിക്കുകയും, സുഗമവും പ്രതികരണശേഷിയുള്ളതുമായ ഒരു യൂസർ ഇന്റർഫേസ് ഉറപ്പാക്കാൻ അപ്ഡേറ്റ് പ്രോസസ്സിംഗ് വേഗത ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകളും experimental_useOptimistic-ഉം മനസ്സിലാക്കൽ
ഒരു പ്രവർത്തനം വിജയിക്കുമെന്ന് ആപ്ലിക്കേഷൻ അനുമാനിക്കുകയും സെർവറിൽ നിന്ന് സ്ഥിരീകരണം ലഭിക്കുന്നതിന് *മുമ്പ്* അതനുസരിച്ച് യുഐ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു യുഐ സാങ്കേതികതയാണ് ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ. ഇത് ഉപയോക്താവിന്റെ സംതൃപ്തിയെ വളരെയധികം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു പ്രതികരണശേഷി സൃഷ്ടിക്കുന്നു. experimental_useOptimistic ഈ പാറ്റേൺ റിയാക്റ്റിൽ നടപ്പിലാക്കുന്നത് ലളിതമാക്കുന്നു.
അടിസ്ഥാന തത്വം ലളിതമാണ്: നിങ്ങൾക്ക് കുറച്ച് സ്റ്റേറ്റ് ഉണ്ട്, ആ സ്റ്റേറ്റ് പ്രാദേശികമായി (ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക്കായി) അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്ന ഒരു ഫംഗ്ഷൻ, കൂടാതെ സെർവറിൽ യഥാർത്ഥ അപ്ഡേറ്റ് നടത്തുന്ന ഒരു ഫംഗ്ഷൻ. experimental_useOptimistic യഥാർത്ഥ സ്റ്റേറ്റും ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്ഡേറ്റ് ഫംഗ്ഷനും എടുക്കുകയും യുഐ-യിൽ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്ന ഒരു പുതിയ 'ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക്' സ്റ്റേറ്റ് നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. സെർവർ അപ്ഡേറ്റ് സ്ഥിരീകരിക്കുമ്പോൾ (അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പിശക് സംഭവിക്കുമ്പോൾ), നിങ്ങൾ യഥാർത്ഥ സ്റ്റേറ്റിലേക്ക് മടങ്ങുന്നു.
ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകളുടെ പ്രധാന നേട്ടങ്ങൾ:
- മെച്ചപ്പെട്ട ഉപയോക്തൃ അനുഭവം: ആപ്ലിക്കേഷനെ വേഗതയേറിയതും കൂടുതൽ പ്രതികരണശേഷിയുള്ളതുമാക്കി മാറ്റുന്നു.
- അനുഭവവേദ്യമാകുന്ന ലേറ്റൻസി കുറയ്ക്കുന്നു: സെർവർ അഭ്യർത്ഥനകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട കാത്തിരിപ്പ് സമയം ഇല്ലാതാക്കുന്നു.
- വർദ്ധിച്ച ഇടപഴകൽ: തൽക്ഷണ ഫീഡ്‌ബാക്ക് നൽകിക്കൊണ്ട് ഉപയോക്തൃ ഇടപെടലിനെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു.
experimental_useOptimistic ഉപയോഗിക്കുമ്പോഴുള്ള പ്രകടന പരിഗണനകൾ
experimental_useOptimistic വളരെ ഉപയോഗപ്രദമാണെങ്കിലും, സാധ്യമായ പ്രകടനത്തിലെ തടസ്സങ്ങളെക്കുറിച്ച് അറിഞ്ഞിരിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്:
1. അടിക്കടിയുള്ള സ്റ്റേറ്റ് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ:
ഓരോ ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റും ഘടകത്തിന്റെയും ഒരുപക്ഷേ അതിന്റെ ചൈൽഡ് ഘടകങ്ങളുടെയും ഒരു റീ-റെൻഡറിന് കാരണമാകുന്നു. അപ്‌ഡേറ്റുകൾ വളരെ അടിക്കടിയുള്ളതോ സങ്കീർണ്ണമായ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നതോ ആണെങ്കിൽ, ഇത് പ്രകടനത്തിൽ കുറവു വരുത്താൻ ഇടയാക്കും.
ഉദാഹരണം: ഒരു സഹകരണ ഡോക്യുമെന്റ് എഡിറ്റർ സങ്കൽപ്പിക്കുക. ഓരോ കീസ്‌ട്രോക്കും ഒരു ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റിന് കാരണമാകുന്നുവെങ്കിൽ, ഘടകം ഒരു സെക്കൻഡിൽ ഡസൻ കണക്കിന് തവണ റീ-റെൻഡർ ചെയ്തേക്കാം, ഇത് വലിയ ഡോക്യുമെന്റുകളിൽ കാലതാമസത്തിന് കാരണമായേക്കാം.
2. സങ്കീർണ്ണമായ അപ്ഡേറ്റ് ലോജിക്:
experimental_useOptimistic-ന് നിങ്ങൾ നൽകുന്ന അപ്ഡേറ്റ് ഫംഗ്ഷൻ കഴിയുന്നത്ര ലഘുവായിരിക്കണം. അപ്ഡേറ്റ് ഫംഗ്ഷനിലെ സങ്കീർണ്ണമായ കണക്കുകൂട്ടലുകളോ പ്രവർത്തനങ്ങളോ ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്ഡേറ്റ് പ്രക്രിയയെ മന്ദഗതിയിലാക്കും.
ഉദാഹരണം: ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്ഡേറ്റ് ഫംഗ്ഷനിൽ വലിയ ഡാറ്റാ ഘടനകളുടെ ഡീപ് ക്ലോണിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ഉപയോക്തൃ ഇൻപുട്ടിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ചെലവേറിയ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നുവെങ്കിൽ, ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്ഡേറ്റ് മന്ദഗതിയിലുള്ളതും കാര്യക്ഷമത കുറഞ്ഞതുമായിത്തീരുന്നു.
3. റീകൺസിലിയേഷൻ ഓവർഹെഡ്:
റിയാക്റ്റിന്റെ റീകൺസിലിയേഷൻ പ്രക്രിയ, യഥാർത്ഥ ഡോമിൽ (DOM) ആവശ്യമായ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ മാറ്റങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കാൻ, ഒരു അപ്‌ഡേറ്റിന് മുമ്പും ശേഷവുമുള്ള വെർച്വൽ ഡോമിനെ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. അടിക്കടിയുള്ള ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ റീകൺസിലിയേഷൻ ഓവർഹെഡ് വർദ്ധിപ്പിക്കും, പ്രത്യേകിച്ചും മാറ്റങ്ങൾ കാര്യമായതാണെങ്കിൽ.
4. സെർവർ പ്രതികരണ സമയം:
ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ ലേറ്റൻസിയെ മറയ്ക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, വേഗത കുറഞ്ഞ സെർവർ പ്രതികരണങ്ങൾ ഇപ്പോഴും ഒരു പ്രശ്നമായി മാറിയേക്കാം. അപ്ഡേറ്റ് സ്ഥിരീകരിക്കാനോ നിരസിക്കാനോ സെർവർ വളരെയധികം സമയമെടുക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്ഡേറ്റ് പഴയപടിയാക്കുകയോ ശരിയാക്കുകയോ ചെയ്യുമ്പോൾ ഉപയോക്താവിന് ഒരു അസുഖകരമായ മാറ്റം അനുഭവപ്പെട്ടേക്കാം.
experimental_useOptimistic പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ
experimental_useOptimistic ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകളുടെ പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ചില തന്ത്രങ്ങൾ താഴെ നൽകുന്നു:
1. ഡിബൗൺസിംഗും ത്രോട്ടിലിംഗും:
ഡിബൗൺസിംഗ്: ഒരു നിശ്ചിത കാലതാമസത്തിന് ശേഷം ഒന്നിലധികം ഇവന്റുകളെ ഒരൊറ്റ ഇവന്റായി ഗ്രൂപ്പ് ചെയ്യുന്നു. ഉപയോക്തൃ ഇൻപുട്ടിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അപ്‌ഡേറ്റുകൾ വളരെ അടിക്കടി ട്രിഗർ ചെയ്യുന്നത് ഒഴിവാക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുമ്പോൾ ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
ത്രോട്ടിലിംഗ്: ഒരു ഫംഗ്ഷൻ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യാവുന്ന നിരക്ക് പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു. ഒരു നിശ്ചിത ഇടവേളയേക്കാൾ കൂടുതൽ തവണ അപ്‌ഡേറ്റുകൾ ട്രിഗർ ചെയ്യപ്പെടുന്നില്ലെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
ഉദാഹരണം (ഡിബൗൺസിംഗ്): നേരത്തെ സൂചിപ്പിച്ച സഹകരണ ഡോക്യുമെന്റ് എഡിറ്ററിനായി, ഉപയോക്താവ് ടൈപ്പിംഗ് നിർത്തിയതിന് ശേഷം, ഉദാഹരണത്തിന്, 200 മില്ലിസെക്കൻഡിന് ശേഷം മാത്രം ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ സംഭവിക്കുന്ന രീതിയിൽ ഡിബൗൺസ് ചെയ്യുക. ഇത് റീ-റെൻഡറുകളുടെ എണ്ണം ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുന്നു.
import { debounce } from 'lodash';
import { experimental_useOptimistic, useState } from 'react';
function DocumentEditor() {
const [text, setText] = useState("Initial text");
const [optimisticText, setOptimisticText] = experimental_useOptimistic(text, (prevState, newText) => newText);
const debouncedSetOptimisticText = debounce((newText) => {
setOptimisticText(newText);
// Also send the update to the server here
sendUpdateToServer(newText);
}, 200);
const handleChange = (e) => {
const newText = e.target.value;
setText(newText); // Update actual state immediately
debouncedSetOptimisticText(newText); // Schedule optimistic update
};
return (
);
}
ഉദാഹരണം (ത്രോട്ടിലിംഗ്): സെൻസർ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്ന ഒരു തത്സമയ ചാർട്ട് പരിഗണിക്കുക. യുഐ-യെ അമിതഭാരത്തിലാക്കാതിരിക്കാൻ, ഒരു സെക്കൻഡിൽ ഒന്നിലധികം തവണ ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ സംഭവിക്കാത്ത രീതിയിൽ ത്രോട്ടിൽ ചെയ്യുക.
2. മെമോയിസേഷൻ:
ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് സ്റ്റേറ്റ് പ്രോപ്പുകളായി ലഭിക്കുന്ന ഘടകങ്ങളുടെ അനാവശ്യ റീ-റെൻഡറുകൾ തടയാൻ React.memo ഉപയോഗിക്കുക. React.memo പ്രോപ്പുകളെ ഷാലോ ആയി താരതമ്യം ചെയ്യുകയും പ്രോപ്പുകൾ മാറിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ മാത്രം ഘടകത്തെ റീ-റെൻഡർ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഉദാഹരണം: ഒരു ഘടകം ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് ടെക്സ്റ്റ് പ്രദർശിപ്പിക്കുകയും അത് ഒരു പ്രോപ്പായി സ്വീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നുവെങ്കിൽ, ആ ഘടകത്തെ React.memo ഉപയോഗിച്ച് പൊതിയുക. ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് ടെക്സ്റ്റ് യഥാർത്ഥത്തിൽ മാറുമ്പോൾ മാത്രം ഘടകം റീ-റെൻഡർ ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
import React from 'react';
const DisplayText = React.memo(({ text }) => {
console.log("DisplayText റീ-റെൻഡർ ചെയ്തു");
return {text}
;
});
export default DisplayText;
3. സെലക്ടറുകളും സ്റ്റേറ്റ് നോർമലൈസേഷനും:
സെലക്ടറുകൾ: ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് സ്റ്റേറ്റിൽ നിന്ന് ഡാറ്റയുടെ നിർദ്ദിഷ്ട ഭാഗങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ സെലക്ടറുകൾ (ഉദാ. Reselect ലൈബ്രറി) ഉപയോഗിക്കുക. സെലക്ടറുകൾക്ക് വേർതിരിച്ചെടുത്ത ഡാറ്റ മെമോയിസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഇത് സ്റ്റേറ്റിന്റെ ഒരു ചെറിയ ഉപവിഭാഗത്തെ മാത്രം ആശ്രയിക്കുന്ന ഘടകങ്ങളുടെ അനാവശ്യ റീ-റെൻഡറുകൾ തടയുന്നു.
സ്റ്റേറ്റ് നോർമലൈസേഷൻ: ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾക്കിടയിൽ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യേണ്ട ഡാറ്റയുടെ അളവ് കുറയ്ക്കുന്നതിന് നിങ്ങളുടെ സ്റ്റേറ്റ് ഒരു നോർമലൈസ്ഡ് രീതിയിൽ ക്രമീകരിക്കുക. നോർമലൈസേഷനിൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഒബ്‌ജക്റ്റുകളെ സ്വതന്ത്രമായി അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ചെറുതും കൂടുതൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്നതുമായ ഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു.
ഉദാഹരണം: നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ലിസ്റ്റ് ഇനങ്ങളുണ്ടെങ്കിൽ, അവയിലൊന്നിന്റെ സ്റ്റാറ്റസ് ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക്കായി അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, ഇനങ്ങളെ അവയുടെ ഐഡികൾ ഉപയോഗിച്ച് കീ ചെയ്ത ഒരു ഒബ്ജക്റ്റിൽ സൂക്ഷിച്ച് സ്റ്റേറ്റ് നോർമലൈസ് ചെയ്യുക. ഇത് മുഴുവൻ ലിസ്റ്റിനും പകരം, മാറിയ നിർദ്ദിഷ്ട ഇനം മാത്രം അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
4. ഇമ്മ്യൂട്ടബിൾ ഡാറ്റാ സ്ട്രക്ച്ചറുകൾ:
സ്റ്റേറ്റ് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ ലളിതമാക്കാനും പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താനും ഇമ്മ്യൂട്ടബിൾ ഡാറ്റാ സ്ട്രക്ച്ചറുകൾ (ഉദാ. Immer ലൈബ്രറി) ഉപയോഗിക്കുക. ഇമ്മ്യൂട്ടബിൾ ഡാറ്റാ സ്ട്രക്ച്ചറുകൾ, അപ്‌ഡേറ്റുകൾ നിലവിലുള്ളവയെ പരിഷ്‌ക്കരിക്കുന്നതിന് പകരം പുതിയ ഒബ്ജക്റ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഇത് മാറ്റങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും റീ-റെൻഡറുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും എളുപ്പമാക്കുന്നു.
ഉദാഹരണം: Immer ഉപയോഗിച്ച്, യഥാർത്ഥ സ്റ്റേറ്റിനെ അബദ്ധവശാൽ മ്യൂട്ടേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ച് ആശങ്കപ്പെടാതെ ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്ഡേറ്റ് ഫംഗ്ഷനിൽ സ്റ്റേറ്റിന്റെ പരിഷ്കരിച്ച ഒരു കോപ്പി നിങ്ങൾക്ക് എളുപ്പത്തിൽ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.
import { useImmer } from 'use-immer';
import { experimental_useOptimistic } from 'react';
function ItemList() {
const [items, updateItems] = useImmer([
{ id: 1, name: "Item A", status: "pending" },
{ id: 2, name: "Item B", status: "completed" },
]);
const [optimisticItems, setOptimisticItems] = experimental_useOptimistic(
items,
(prevState, itemId) => {
return prevState.map((item) =>
item.id === itemId ? { ...item, status: "processing" } : item
);
}
);
const handleItemClick = (itemId) => {
setOptimisticItems(itemId);
// Send the update to the server
sendUpdateToServer(itemId);
};
return (
{optimisticItems.map((item) => (
- handleItemClick(item.id)}>
{item.name} - {item.status}
))}
);
}
5. അസിൻക്രണസ് പ്രവർത്തനങ്ങളും കൺകറൻസിയും:
വെബ് വർക്കറുകളോ അസിൻക്രണസ് ഫംഗ്ഷനുകളോ ഉപയോഗിച്ച് കമ്പ്യൂട്ടേഷണലി ചെലവേറിയ ടാസ്ക്കുകൾ ബാക്ക്ഗ്രൗണ്ട് ത്രെഡുകളിലേക്ക് ഓഫ്‌ലോഡ് ചെയ്യുക. ഇത് പ്രധാന ത്രെഡിനെ ബ്ലോക്ക് ചെയ്യുന്നത് തടയുകയും ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾക്കിടയിൽ യുഐ പ്രതികരണശേഷിയുള്ളതായി തുടരുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഉദാഹരണം: ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്ഡേറ്റ് ഫംഗ്ഷനിൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ ട്രാൻസ്ഫോർമേഷനുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നുവെങ്കിൽ, ട്രാൻസ്ഫോർമേഷൻ ലോജിക് ഒരു വെബ് വർക്കറിലേക്ക് മാറ്റുക. വെബ് വർക്കറിന് പശ്ചാത്തലത്തിൽ ട്രാൻസ്ഫോർമേഷൻ നടത്താനും അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്ത ഡാറ്റ പ്രധാന ത്രെഡിലേക്ക് തിരികെ അയയ്ക്കാനും കഴിയും.
6. വെർച്വലൈസേഷൻ:
വലിയ ലിസ്റ്റുകൾക്കോ ടേബിളുകൾക്കോ, സ്ക്രീനിൽ ദൃശ്യമായ ഇനങ്ങൾ മാത്രം റെൻഡർ ചെയ്യാൻ വെർച്വലൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുക. ഇത് ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾക്കിടയിൽ ആവശ്യമായ ഡോം മാനിപ്പുലേഷന്റെ അളവ് ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുകയും പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഉദാഹരണം: react-window, react-virtualized പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ, വ്യൂപോർട്ടിനുള്ളിൽ നിലവിൽ ദൃശ്യമായ ഇനങ്ങൾ മാത്രം റെൻഡർ ചെയ്തുകൊണ്ട് വലിയ ലിസ്റ്റുകൾ കാര്യക്ഷമമായി റെൻഡർ ചെയ്യാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
7. കോഡ് സ്പ്ലിറ്റിംഗ്:
നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനെ ആവശ്യാനുസരണം ലോഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ചെറിയ ഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കുക. ഇത് പ്രാരംഭ ലോഡ് സമയം കുറയ്ക്കുകയും ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകളുടെ പ്രകടനം ഉൾപ്പെടെ ആപ്ലിക്കേഷന്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഉദാഹരണം: ഘടകങ്ങൾ ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ മാത്രം ലോഡ് ചെയ്യാൻ React.lazy, Suspense എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുക. ഇത് പ്രാരംഭ പേജ് ലോഡ് സമയത്ത് പാഴ്സ് ചെയ്യുകയും എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുകയും ചെയ്യേണ്ട ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റിന്റെ അളവ് കുറയ്ക്കുന്നു.
8. പ്രൊഫൈലിംഗും മോണിറ്ററിംഗും:
നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനിലെ പ്രകടന തടസ്സങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ റിയാക്റ്റ് ഡെവലപ്പർ ടൂളുകളും മറ്റ് പ്രൊഫൈലിംഗ് ടൂളുകളും ഉപയോഗിക്കുക. നിങ്ങളുടെ ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകളുടെ പ്രകടനം നിരീക്ഷിക്കുകയും അപ്ഡേറ്റ് സമയം, റീ-റെൻഡർ കൗണ്ട്, മെമ്മറി ഉപയോഗം തുടങ്ങിയ മെട്രിക്കുകൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക.
ഉദാഹരണം: റിയാക്റ്റ് പ്രൊഫൈലർ ഏതൊക്കെ ഘടകങ്ങളാണ് അനാവശ്യമായി റീ-റെൻഡർ ചെയ്യുന്നതെന്നും ഏതൊക്കെ അപ്ഡേറ്റ് ഫംഗ്ഷനുകളാണ് എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യാൻ ഏറ്റവും കൂടുതൽ സമയമെടുക്കുന്നതെന്നും തിരിച്ചറിയാൻ സഹായിക്കും.
അന്താരാഷ്ട്ര പരിഗണനകൾ
ഒരു ആഗോള പ്രേക്ഷകർക്കായി experimental_useOptimistic ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുമ്പോൾ, ഈ വശങ്ങൾ മനസ്സിൽ വയ്ക്കുക:
- നെറ്റ്‌വർക്ക് ലേറ്റൻസി: വിവിധ ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ സ്ഥലങ്ങളിലുള്ള ഉപയോക്താക്കൾക്ക് വ്യത്യസ്ത നെറ്റ്‌വർക്ക് ലേറ്റൻസി അനുഭവപ്പെടും. ഉയർന്ന ലേറ്റൻസിയിലും നിങ്ങളുടെ ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ മതിയായ പ്രയോജനം നൽകുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. ലേറ്റൻസി പ്രശ്നങ്ങൾ ലഘൂകരിക്കുന്നതിന് പ്രീഫെച്ചിംഗ് പോലുള്ള ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക.
- ഉപകരണ ശേഷികൾ: വ്യത്യസ്ത പ്രോസസ്സിംഗ് പവറുള്ള വിവിധതരം ഉപകരണങ്ങളിൽ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ കഴിഞ്ഞേക്കാം. കുറഞ്ഞ ശേഷിയുള്ള ഉപകരണങ്ങളിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നതിനായി നിങ്ങളുടെ ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്ഡേറ്റ് ലോജിക് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക. ഉപകരണ ശേഷികളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷന്റെ വ്യത്യസ്ത പതിപ്പുകൾ നൽകാൻ അഡാപ്റ്റീവ് ലോഡിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
- ഡാറ്റാ ലോക്കലൈസേഷൻ: പ്രാദേശികവൽക്കരിച്ച ഡാറ്റ (ഉദാ. തീയതികൾ, കറൻസികൾ, നമ്പറുകൾ) ഉൾപ്പെടുന്ന ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുമ്പോൾ, അപ്‌ഡേറ്റുകൾ ഉപയോക്താവിന്റെ ലൊക്കേലിനായി ശരിയായി ഫോർമാറ്റ് ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. ഡാറ്റാ ലോക്കലൈസേഷൻ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ
i18nextപോലുള്ള അന്താരാഷ്ട്രവൽക്കരണ ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിക്കുക. - പ്രവേശനക്ഷമത: നിങ്ങളുടെ ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ വൈകല്യമുള്ള ഉപയോക്താക്കൾക്ക് പ്രവേശനക്ഷമമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. ഒരു പ്രവർത്തനം പുരോഗമിക്കുകയാണെന്ന് സൂചിപ്പിക്കാൻ വ്യക്തമായ വിഷ്വൽ സൂചനകൾ നൽകുകയും പ്രവർത്തനം വിജയിക്കുമ്പോഴോ പരാജയപ്പെടുമ്പോഴോ ഉചിതമായ ഫീഡ്‌ബാക്ക് നൽകുകയും ചെയ്യുക. നിങ്ങളുടെ ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകളുടെ പ്രവേശനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ARIA ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
- സമയ മേഖലകൾ: സമയബന്ധിതമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് (ഉദാ. ഷെഡ്യൂളിംഗ്, അപ്പോയിന്റ്മെന്റുകൾ), ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുമ്പോൾ സമയ മേഖലയിലെ വ്യത്യാസങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കുക. കൃത്യമായ പ്രദർശനം ഉറപ്പാക്കാൻ സമയങ്ങൾ ഉപയോക്താവിന്റെ പ്രാദേശിക സമയ മേഖലയിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുക.
പ്രായോഗിക ഉദാഹരണങ്ങളും സാഹചര്യങ്ങളും
1. ഇ-കൊമേഴ്‌സ് ആപ്ലിക്കേഷൻ:
ഒരു ഇ-കൊമേഴ്‌സ് ആപ്ലിക്കേഷനിൽ, ഷോപ്പിംഗ് കാർട്ടിലേക്ക് ഒരു ഇനം ചേർക്കുന്നത് ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകളിൽ നിന്ന് വളരെയധികം പ്രയോജനം നേടും. ഒരു ഉപയോക്താവ് "കാർട്ടിലേക്ക് ചേർക്കുക" ബട്ടൺ ക്ലിക്കുചെയ്യുമ്പോൾ, സെർവർ കൂട്ടിച്ചേർക്കൽ സ്ഥിരീകരിക്കുന്നതിനായി കാത്തിരിക്കാതെ തന്നെ ഇനം ഉടൻ തന്നെ കാർട്ട് ഡിസ്‌പ്ലേയിൽ ചേർക്കപ്പെടും. ഇത് വേഗതയേറിയതും കൂടുതൽ പ്രതികരണശേഷിയുള്ളതുമായ അനുഭവം നൽകുന്നു.
നടപ്പാക്കൽ:
import { experimental_useOptimistic, useState } from 'react';
function ProductCard({ product }) {
const [cartItems, setCartItems] = useState([]);
const [optimisticCartItems, setOptimisticCartItems] = experimental_useOptimistic(
cartItems,
(prevState, productId) => [...prevState, productId]
);
const handleAddToCart = (productId) => {
setOptimisticCartItems(productId);
// Send the add-to-cart request to the server
sendAddToCartRequest(productId);
};
return (
{product.name}
{product.price}
Items in cart: {optimisticCartItems.length}
);
}
2. സോഷ്യൽ മീഡിയ ആപ്ലിക്കേഷൻ:
ഒരു സോഷ്യൽ മീഡിയ ആപ്ലിക്കേഷനിൽ, ഒരു പോസ്റ്റ് ലൈക്ക് ചെയ്യുന്നതോ ഒരു സന്ദേശം അയക്കുന്നതോ ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മെച്ചപ്പെടുത്താം. ഒരു ഉപയോക്താവ് "ലൈക്ക്" ബട്ടൺ ക്ലിക്കുചെയ്യുമ്പോൾ, സെർവർ സ്ഥിരീകരണത്തിനായി കാത്തിരിക്കാതെ ലൈക്ക് കൗണ്ട് ഉടൻ വർദ്ധിക്കുന്നു. അതുപോലെ, ഒരു ഉപയോക്താവ് ഒരു സന്ദേശം അയക്കുമ്പോൾ, സന്ദേശം ഉടൻ തന്നെ ചാറ്റ് വിൻഡോയിൽ പ്രദർശിപ്പിക്കും.
3. ടാസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് ആപ്ലിക്കേഷൻ:
ഒരു ടാസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് ആപ്ലിക്കേഷനിൽ, ഒരു ടാസ്ക് പൂർത്തിയായി എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുന്നതോ ഒരു ടാസ്ക് ഒരു ഉപയോക്താവിന് അസൈൻ ചെയ്യുന്നതോ ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മെച്ചപ്പെടുത്താം. ഒരു ഉപയോക്താവ് ഒരു ടാസ്ക് പൂർത്തിയായി എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, ടാസ്ക് ഉടൻ തന്നെ യുഐ-യിൽ പൂർത്തിയായതായി അടയാളപ്പെടുത്തുന്നു. ഒരു ഉപയോക്താവ് മറ്റൊരു ഉപയോക്താവിന് ഒരു ടാസ്ക് അസൈൻ ചെയ്യുമ്പോൾ, ടാസ്ക് ഉടൻ തന്നെ അസൈൻ ചെയ്തയാളുടെ ടാസ്ക് ലിസ്റ്റിൽ പ്രദർശിപ്പിക്കും.
ഉപസംഹാരം
റിയാക്റ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ പ്രതികരണശേഷിയുള്ളതും ആകർഷകവുമായ ഉപയോക്തൃ അനുഭവങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ശക്തമായ ഉപകരണമാണ് experimental_useOptimistic. ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകളുടെ പ്രകടനപരമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുകയും ഈ ലേഖനത്തിൽ പറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ തന്ത്രങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങളുടെ ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ ഫലപ്രദവും മികച്ച പ്രകടനമുള്ളതുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയും. നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രൊഫൈൽ ചെയ്യാനും പ്രകടന മെട്രിക്കുകൾ നിരീക്ഷിക്കാനും നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷന്റെയും ആഗോള പ്രേക്ഷകരുടെയും പ്രത്യേക ആവശ്യങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് നിങ്ങളുടെ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ ക്രമീകരിക്കാനും ഓർമ്മിക്കുക. പ്രകടനത്തിലും പ്രവേശനക്ഷമതയിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ഉപയോക്താക്കൾക്ക് മികച്ച ഉപയോക്തൃ അനുഭവം നൽകാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും.