റിയാക്റ്റിന്റെ experimental_useMutableSource: മാറ്റാവുന്ന ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് ഓവർഹെഡിന്റെ പ്രകടന സ്വാധീനം മനസ്സിലാക്കാം

പ്രകടനവും ഡെവലപ്പർ അനുഭവവും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി നൂതനമായ API-കൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നതിൽ റിയാക്റ്റ് പോലുള്ള ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ മുൻപന്തിയിലുള്ളതുകൊണ്ട്, ഫ്രണ്ടെൻഡ് ഡെവലപ്‌മെന്റിന്റെ ലോകം നിരന്തരം മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. അത്തരത്തിലുള്ള ഒരു പുതിയ കൂട്ടിച്ചേർക്കലാണ് useMutableSource, ഇത് ഇപ്പോഴും പരീക്ഷണ ഘട്ടത്തിലാണ്. ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ഡാറ്റ സിൻക്രൊണൈസേഷനായി ഇത് ആകർഷകമായ സാധ്യതകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിലും, അതിന്റെ പ്രകടന പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ, പ്രത്യേകിച്ച് മാറ്റാവുന്ന ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഓവർഹെഡ് മനസ്സിലാക്കുന്നത് അതിന്റെ ശക്തി ഫലപ്രദമായി പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഏതൊരു ഡെവലപ്പർക്കും നിർണായകമാണ്. ഈ പോസ്റ്റ് useMutableSource-ന്റെ സൂക്ഷ്മതകൾ, അതിന്റെ സാധ്യതയുള്ള പ്രകടന തടസ്സങ്ങൾ, അവ ലഘൂകരിക്കുന്നതിനുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ എന്നിവയിലേക്ക് ആഴ്ന്നിറങ്ങുന്നു.

useMutableSource-നെ മനസ്സിലാക്കാം

പ്രകടന സ്വാധീനം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന് മുൻപ്, useMutableSource എന്താണ് നേടാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നത് എന്ന് മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. ചുരുക്കത്തിൽ, ഇത് റിയാക്റ്റ് കമ്പോണന്റുകൾക്ക് ബാഹ്യമായ, മാറ്റം വരുത്താവുന്ന ഡാറ്റാ സോഴ്സുകളിലേക്ക് സബ്‌സ്‌ക്രൈബ് ചെയ്യാനുള്ള ഒരു സംവിധാനം നൽകുന്നു. ഈ സോഴ്സുകൾ സങ്കീർണ്ണമായ സ്റ്റേറ്റ് മാനേജ്‌മെന്റ് ലൈബ്രറികൾ (Zustand, Jotai, അല്ലെങ്കിൽ Recoil പോലുള്ളവ) മുതൽ തത്സമയ ഡാറ്റാ സ്ട്രീമുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ മാറ്റുന്ന ബ്രൗസർ API-കൾ വരെ ആകാം. ഈ ബാഹ്യ സോഴ്സുകളെ റിയാക്റ്റിന്റെ റെൻഡറിംഗ്, റീകൺസിലിയേഷൻ സൈക്കിളുമായി സംയോജിപ്പിക്കാനുള്ള അതിന്റെ കഴിവാണ് പ്രധാന വ്യത്യാസം, പ്രത്യേകിച്ച് റിയാക്റ്റിന്റെ കൺകറന്റ് ഫീച്ചറുകളുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ.

റിയാക്റ്റും ബാഹ്യ സ്റ്റേറ്റ് മാനേജ്മെന്റ് സൊല്യൂഷനുകളും തമ്മിലുള്ള മികച്ച സംയോജനം സുഗമമാക്കുക എന്നതാണ് useMutableSource-ന്റെ പിന്നിലെ പ്രധാന പ്രേരണ. പരമ്പരാഗതമായി, ബാഹ്യ സ്റ്റേറ്റ് മാറുമ്പോൾ, അതിലേക്ക് സബ്‌സ്‌ക്രൈബ് ചെയ്യുന്ന റിയാക്റ്റ് കമ്പോണന്റിൽ ഒരു റീ-റെൻഡർ ട്രിഗർ ചെയ്യും. എന്നിരുന്നാലും, ഇടയ്ക്കിടെ സ്റ്റേറ്റ് അപ്‌ഡേറ്റുകളുള്ളതോ ആഴത്തിൽ നെസ്റ്റുചെയ്ത കമ്പോണന്റുകളുള്ളതോ ആയ സങ്കീർണ്ണമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ, ഇത് പ്രകടന പ്രശ്‌നങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. useMutableSource ഈ മാറ്റങ്ങളിലേക്ക് സബ്‌സ്‌ക്രൈബ് ചെയ്യാനും പ്രതികരിക്കാനും കൂടുതൽ സൂക്ഷ്മവും കാര്യക്ഷമവുമായ ഒരു മാർഗ്ഗം നൽകാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു, ഇത് അനാവശ്യമായ റീ-റെൻഡറുകൾ കുറയ്ക്കുകയും ആപ്ലിക്കേഷന്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള പ്രതികരണശേഷി മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യും.

പ്രധാന ആശയങ്ങൾ:

• മാറ്റാവുന്ന ഡാറ്റാ സോഴ്സുകൾ: ഇവ നേരിട്ട് പരിഷ്കരിക്കാൻ കഴിയുന്ന ബാഹ്യ ഡാറ്റാ സ്റ്റോറുകളാണ്.
• സബ്‌സ്‌ക്രിപ്‌ഷൻ: useMutableSource ഉപയോഗിക്കുന്ന കമ്പോണന്റുകൾ ഒരു മാറ്റാവുന്ന ഡാറ്റാ സോഴ്സിന്റെ നിർദ്ദിഷ്ട ഭാഗങ്ങളിലേക്ക് സബ്‌സ്‌ക്രൈബ് ചെയ്യുന്നു.
• റീഡ് ഫംഗ്‌ഷൻ: സോഴ്സിൽ നിന്ന് പ്രസക്തമായ ഡാറ്റ എങ്ങനെ വായിക്കണമെന്ന് റിയാക്റ്റിനോട് പറയുന്ന, useMutableSource-ന് നൽകുന്ന ഒരു ഫംഗ്ഷൻ.
• വേർഷൻ ട്രാക്കിംഗ്: മാറ്റങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമായി കണ്ടെത്താൻ ഈ ഹുക്ക് പലപ്പോഴും പതിപ്പുകളെയോ ടൈംസ്റ്റാമ്പുകളെയോ ആശ്രയിക്കുന്നു.

പ്രകടന വെല്ലുവിളി: മാറ്റാവുന്ന ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് ഓവർഹെഡ്

useMutableSource പ്രകടന നേട്ടങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുമ്പോൾ, അതിന്റെ ഫലപ്രാപ്തി, അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള മാറ്റാവുന്ന ഡാറ്റ എത്ര കാര്യക്ഷമമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയും എന്നതുമായും റിയാക്റ്റ് ഈ മാറ്റങ്ങളുമായി എങ്ങനെ സംവദിക്കുന്നു എന്നതുമായും സങ്കീർണ്ണമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. "മാറ്റാവുന്ന ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് ഓവർഹെഡ്" എന്ന പദം പരിഷ്കരിക്കാവുന്ന ഡാറ്റയുമായി ഇടപെഴകുമ്പോൾ ഉണ്ടാകുന്ന കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ചെലവിനെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ഓവർഹെഡ് പല തരത്തിൽ പ്രകടമാകാം:

1. ഇടയ്ക്കിടെയുള്ളതും സങ്കീർണ്ണവുമായ ഡാറ്റാ മ്യൂട്ടേഷനുകൾ

ബാഹ്യമായ മാറ്റാവുന്ന സോഴ്സിൽ വളരെ ഇടയ്ക്കിടെയോ സങ്കീർണ്ണമായോ മ്യൂട്ടേഷനുകൾ സംഭവിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഓവർഹെഡ് വർദ്ധിക്കും. ഓരോ മ്യൂട്ടേഷനും ഡാറ്റാ സോഴ്സിനുള്ളിൽ തന്നെ ഒരു കൂട്ടം പ്രവർത്തനങ്ങൾ ട്രിഗർ ചെയ്‌തേക്കാം, ഉദാഹരണത്തിന്:

• ഡീപ് ഒബ്ജക്റ്റ് ക്ലോണിംഗ്: മാറ്റമില്ലായ്മയുടെ പാറ്റേണുകൾ നിലനിർത്തുന്നതിനോ മാറ്റങ്ങൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിനോ, ഡാറ്റാ സോഴ്സുകൾ വലിയ ഡാറ്റാ ഘടനകളുടെ ഡീപ് ക്ലോണുകൾ നടത്തിയേക്കാം.
• ചേഞ്ച് ഡിറ്റക്ഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ: കൃത്യമായി എന്താണ് മാറിയതെന്ന് തിരിച്ചറിയാൻ സങ്കീർണ്ണമായ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം, ഇത് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്ക് കമ്പ്യൂട്ടേഷണലി ഇന്റൻസീവ് ആകാം.
• ലിസണേഴ്സും കോൾബാക്കുകളും: സബ്‌സ്‌ക്രൈബ് ചെയ്ത എല്ലാ ലിസണർമാർക്കും മാറ്റ അറിയിപ്പുകൾ പ്രചരിപ്പിക്കുന്നത് ഓവർഹെഡ് ഉണ്ടാക്കും, പ്രത്യേകിച്ച് ഒരേ സോഴ്സിലേക്ക് നിരവധി കമ്പോണന്റുകൾ സബ്‌സ്‌ക്രൈബ് ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിൽ.

ആഗോള ഉദാഹരണം: ഒരു തത്സമയ സഹകരണ ഡോക്യുമെന്റ് എഡിറ്റർ പരിഗണിക്കുക. ഒന്നിലധികം ഉപയോക്താക്കൾ ഒരേസമയം ടൈപ്പ് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, ഡോക്യുമെന്റ് ഉള്ളടക്കത്തിനുള്ള അടിസ്ഥാന ഡാറ്റാ സോഴ്സിൽ വളരെ വേഗത്തിലുള്ള മ്യൂട്ടേഷനുകൾ നടക്കുന്നു. ഓരോ അക്ഷരം ചേർക്കുന്നതിനും, ഇല്ലാതാക്കുന്നതിനും, അല്ലെങ്കിൽ ഫോർമാറ്റിംഗ് മാറ്റത്തിനും വേണ്ടിയുള്ള ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് വളരെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തിട്ടില്ലെങ്കിൽ, റിയാക്റ്റ് പോലുള്ള മികച്ച പ്രകടനമുള്ള റെൻഡറിംഗ് എഞ്ചിൻ ഉപയോഗിച്ചാൽ പോലും, മൊത്തത്തിലുള്ള ഓവർഹെഡ് ലാഗിനും മോശം ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തിനും കാരണമാകും.

2. കാര്യക്ഷമമല്ലാത്ത റീഡ് ഫംഗ്ഷനുകൾ

useMutableSource-ലേക്ക് കൈമാറുന്ന read ഫംഗ്ഷൻ നിർണായകമാണ്. ഈ ഫംഗ്ഷൻ ചിലവേറിയ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്തുകയോ, വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കാര്യക്ഷമമല്ലാതെ ആക്‌സസ് ചെയ്യുകയോ, അല്ലെങ്കിൽ അനാവശ്യ ഡാറ്റാ പരിവർത്തനങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തുകയോ ചെയ്താൽ, അത് ഒരു പ്രധാന തടസ്സമായി മാറും. റിയാക്റ്റ് ഒരു മാറ്റം സംശയിക്കുമ്പോഴോ പ്രാരംഭ റെൻഡറിംഗിനിടയിലോ ഈ ഫംഗ്ഷനെ വിളിക്കുന്നു. കാര്യക്ഷമമല്ലാത്ത ഒരു read ഫംഗ്ഷൻ ഇവയ്ക്ക് കാരണമാകും:

• വേഗത കുറഞ്ഞ ഡാറ്റാ വീണ്ടെടുക്കൽ: ആവശ്യമായ ഡാറ്റാ സ്ലൈസ് ലഭ്യമാക്കാൻ കൂടുതൽ സമയമെടുക്കുന്നു.
• അനാവശ്യ ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ്: പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതിന് ആവശ്യമായതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ ജോലി ചെയ്യുന്നു.
• റെൻഡറുകൾ തടയുന്നു: ഏറ്റവും മോശം സാഹചര്യത്തിൽ, വേഗത കുറഞ്ഞ ഒരു read ഫംഗ്ഷൻ റിയാക്റ്റിന്റെ റെൻഡറിംഗ് പ്രക്രിയയെ തടസ്സപ്പെടുത്തുകയും UI മരവിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യും.

ആഗോള ഉദാഹരണം: ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഒന്നിലധികം എക്സ്ചേഞ്ചുകളിൽ നിന്നുള്ള തത്സമയ മാർക്കറ്റ് ഡാറ്റ കാണാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഫിനാൻഷ്യൽ ട്രേഡിംഗ് പ്ലാറ്റ്ഫോം സങ്കൽപ്പിക്കുക. ഒരു പ്രത്യേക സ്റ്റോക്കിന്റെ വിലയ്ക്കായുള്ള read ഫംഗ്ഷൻ, തത്സമയ ശരാശരി കണക്കാക്കാൻ ചരിത്രപരമായ ട്രേഡുകളുടെ വലിയതും തരംതിരിക്കാത്തതുമായ ഒരു അറേയിലൂടെ ആവർത്തിക്കുന്നതിനെ ആശ്രയിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ഇത് വളരെ കാര്യക്ഷമമല്ലാത്തതാകും. ഓരോ ചെറിയ വില വ്യതിയാനത്തിനും, ഈ വേഗത കുറഞ്ഞ read പ്രവർത്തനം എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യേണ്ടിവരും, ഇത് മുഴുവൻ ഡാഷ്‌ബോർഡിന്റെയും പ്രതികരണശേഷിയെ ബാധിക്കും.

3. സബ്‌സ്‌ക്രിപ്‌ഷൻ ഗ്രാനുലാരിറ്റിയും സ്റ്റേൽ-വൈൽ-റീവാലിഡേറ്റ് പാറ്റേണുകളും

useMutableSource പലപ്പോഴും ഒരു "stale-while-revalidate" സമീപനത്തോടെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, അവിടെ ഏറ്റവും പുതിയ "fresh" മൂല്യം ഒരേസമയം ലഭ്യമാക്കുമ്പോൾ തന്നെ αρχικά ഒരു "stale" മൂല്യം നൽകിയേക്കാം. ഉപയോക്താവിന് വേഗത്തിൽ എന്തെങ്കിലും കാണിക്കുന്നതിലൂടെ ഇത് പ്രകടനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ധാരണ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നുണ്ടെങ്കിലും, തുടർന്നുള്ള റീവാലിഡേഷൻ പ്രക്രിയ കാര്യക്ഷമമായിരിക്കണം. സബ്‌സ്‌ക്രിപ്‌ഷൻ ആവശ്യത്തിന് സൂക്ഷ്മമല്ലെങ്കിൽ, അതായത് ഒരു കമ്പോണന്റ് ഒരു ചെറിയ ഭാഗം മാത്രം ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ വലിയൊരു ഭാഗം ഡാറ്റയിലേക്ക് സബ്‌സ്‌ക്രൈബ് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, അത് അനാവശ്യമായ റീ-റെൻഡറുകളോ ഡാറ്റാ ഫെച്ചുകളോ ട്രിഗർ ചെയ്‌തേക്കാം.

ആഗോള ഉദാഹരണം: ഒരു ഇ-കൊമേഴ്‌സ് ആപ്ലിക്കേഷനിൽ, ഒരു ഉൽപ്പന്ന വിശദാംശ പേജിൽ ഉൽപ്പന്ന വിവരങ്ങൾ, അവലോകനങ്ങൾ, ഇൻവെന്ററി നില എന്നിവ പ്രദർശിപ്പിച്ചേക്കാം. ഒരൊറ്റ മാറ്റാവുന്ന സോഴ്സിൽ ഈ എല്ലാ ഡാറ്റയും അടങ്ങിയിരിക്കുകയും ഒരു കമ്പോണന്റിന് ഉൽപ്പന്നത്തിന്റെ പേര് (അത് അപൂർവ്വമായി മാറുന്നു) മാത്രം പ്രദർശിപ്പിക്കേണ്ടതുള്ളൂ, പക്ഷേ അത് മുഴുവൻ ഒബ്ജക്റ്റിലേക്കും സബ്‌സ്‌ക്രൈബ് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, അവലോകനങ്ങളോ ഇൻവെന്ററിയോ മാറുമ്പോൾ അത് അനാവശ്യമായി റീ-റെൻഡർ ചെയ്യുകയോ റീ-വാലിഡേറ്റ് ചെയ്യുകയോ ചെയ്‌തേക്കാം. ഇത് ഗ്രാനുലാരിറ്റിയുടെ അഭാവമാണ്.

4. കൺകറന്റ് മോഡും തടസ്സപ്പെടുത്തലും

useMutableSource റിയാക്റ്റിന്റെ കൺകറന്റ് ഫീച്ചറുകൾ മനസ്സിൽ വെച്ചാണ് രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്. കൺകറന്റ് ഫീച്ചറുകൾ റിയാക്റ്റിനെ റെൻഡറിംഗ് തടസ്സപ്പെടുത്താനും പുനരാരംഭിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് പ്രതികരണശേഷിക്ക് ശക്തമാണെങ്കിലും, useMutableSource ട്രിഗർ ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റാ ഫെച്ചിംഗും പ്രോസസ്സിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങളും താൽക്കാലികമായി നിർത്തിവെക്കുകയും പുനരാരംഭിക്കുകയും ചെയ്യാം എന്നാണ് ഇതിനർത്ഥം. മാറ്റാവുന്ന ഡാറ്റാ സോഴ്സും അതിനോട് ബന്ധപ്പെട്ട പ്രവർത്തനങ്ങളും തടസ്സപ്പെടുത്താനോ പുനരാരംഭിക്കാനോ കഴിയുന്ന രീതിയിൽ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടില്ലെങ്കിൽ, ഇത് റേസ് കണ്ടീഷനുകൾ, സ്ഥിരതയില്ലാത്ത സ്റ്റേറ്റുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ അപ്രതീക്ഷിത പെരുമാറ്റം എന്നിവയിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. ഇവിടെയുള്ള ഓവർഹെഡ്, ഡാറ്റാ ഫെച്ചിംഗും പ്രോസസ്സിംഗ് ലോജിക്കും തടസ്സങ്ങളെ അതിജീവിക്കാൻ കഴിയുന്നതാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിലാണ്.

ആഗോള ഉദാഹരണം: ഒരു ആഗോള നെറ്റ്‌വർക്കിലുടനീളമുള്ള IoT ഉപകരണങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു സങ്കീർണ്ണമായ ഡാഷ്‌ബോർഡിൽ, ഒരേസമയം വിവിധ വിഡ്ജറ്റുകൾ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് കൺകറന്റ് റെൻഡറിംഗ് ഉപയോഗിക്കാം. ഒരു മാറ്റാവുന്ന സോഴ്സ് ഒരു സെൻസർ റീഡിംഗിനായി ഡാറ്റ നൽകുന്നുവെങ്കിൽ, ആ റീഡിംഗ് ലഭ്യമാക്കുന്നതിനോ ഉരുത്തിരിച്ചെടുക്കുന്നതിനോ ഉള്ള പ്രക്രിയ ദീർഘനേരം നീണ്ടുനിൽക്കുന്നതും ഭംഗിയായി താൽക്കാലികമായി നിർത്തി പുനരാരംഭിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാത്തതുമാണെങ്കിൽ, ഒരു കൺകറന്റ് റെൻഡർ ഒരു പഴയ റീഡിംഗ് പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിനോ തടസ്സപ്പെട്ടാൽ ഒരു അപൂർണ്ണമായ അപ്‌ഡേറ്റിനോ ഇടയാക്കും.

മാറ്റാവുന്ന ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് ഓവർഹെഡ് ലഘൂകരിക്കുന്നതിനുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ

ഭാഗ്യവശാൽ, useMutableSource, മാറ്റാവുന്ന ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രകടന ഓവർഹെഡ് ലഘൂകരിക്കുന്നതിന് നിരവധി തന്ത്രങ്ങളുണ്ട്:

1. മാറ്റാവുന്ന ഡാറ്റാ സോഴ്സ് തന്നെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക

പ്രധാന ഉത്തരവാദിത്തം ബാഹ്യമായ മാറ്റാവുന്ന ഡാറ്റാ സോഴ്സിനാണ്. അത് പ്രകടനം മനസ്സിൽ വെച്ചാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നതെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക:

• കാര്യക്ഷമമായ സ്റ്റേറ്റ് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ: സാധ്യമാകുന്നിടത്ത് മാറ്റമില്ലാത്ത അപ്‌ഡേറ്റ് പാറ്റേണുകൾ ഉപയോഗിക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ ഡിഫിംഗും പാച്ചിംഗ് സംവിധാനങ്ങളും പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഡാറ്റാ ഘടനകൾക്കായി വളരെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. Immer പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾക്ക് ഇവിടെ വിലമതിക്കാനാവാത്ത സഹായം നൽകാൻ കഴിയും.
• ലേസി ലോഡിംഗും വെർച്വലൈസേഷനും: വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്കായി, ഉടനടി ആവശ്യമുള്ള ഡാറ്റ മാത്രം ലോഡ് ചെയ്യുകയോ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയോ ചെയ്യുക. വെർച്വലൈസേഷൻ (ലിസ്റ്റുകൾക്കും ഗ്രിഡുകൾക്കും) പോലുള്ള ടെക്നിക്കുകൾക്ക് ഒരു സമയം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റയുടെ അളവ് ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും.
• ഡിബൗൺസിംഗും ത്രോട്ടിലിംഗും: ഡാറ്റാ സോഴ്സ് വളരെ വേഗത്തിൽ ഇവന്റുകൾ പുറത്തുവിടുന്നുവെങ്കിൽ, റിയാക്റ്റിലേക്ക് പ്രചരിപ്പിക്കുന്ന അപ്‌ഡേറ്റുകളുടെ ആവൃത്തി കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഈ ഇവന്റുകളെ സോഴ്സിൽ വെച്ച് ഡിബൗൺസ് ചെയ്യുകയോ ത്രോട്ടിൽ ചെയ്യുകയോ ചെയ്യുന്നത് പരിഗണിക്കുക.

ആഗോള ഉൾക്കാഴ്ച: ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ഡാറ്റാ പോയിന്റുകളുള്ള ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ മാപ്പുകൾ പോലുള്ള ആഗോള ഡാറ്റാസെറ്റുകളുമായി ഇടപെടുന്ന ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ, ദൃശ്യമായതോ പ്രസക്തമായതോ ആയ ഡാറ്റാ ഭാഗങ്ങൾ മാത്രം ലഭ്യമാക്കാനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും അടിസ്ഥാന ഡാറ്റാ സ്റ്റോർ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. ഇതിൽ പലപ്പോഴും സ്പേഷ്യൽ ഇൻഡെക്സിംഗും കാര്യക്ഷമമായ ക്വറിയിംഗും ഉൾപ്പെടുന്നു.

2. കാര്യക്ഷമമായ read ഫംഗ്ഷനുകൾ എഴുതുക

റിയാക്റ്റുമായുള്ള നിങ്ങളുടെ നേരിട്ടുള്ള ഇന്റർഫേസാണ് read ഫംഗ്ഷൻ. അതിനെ കഴിയുന്നത്ര ലളിതവും കാര്യക്ഷമവുമാക്കുക:

• കൃത്യമായ ഡാറ്റാ തിരഞ്ഞെടുക്കൽ: നിങ്ങളുടെ കമ്പോണന്റിന് ആവശ്യമായ ഡാറ്റയുടെ കൃത്യമായ ഭാഗങ്ങൾ മാത്രം വായിക്കുക. നിങ്ങൾക്ക് കുറച്ച് പ്രോപ്പർട്ടികൾ മാത്രം ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ മുഴുവൻ ഒബ്ജക്റ്റുകളും വായിക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കുക.
• മെമ്മോയിസേഷൻ: read ഫംഗ്ഷനുള്ളിലെ ഡാറ്റാ പരിവർത്തനം കമ്പ്യൂട്ടേഷണലി ചിലവേറിയതും ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ മാറിയിട്ടില്ലെങ്കിൽ, ഫലം മെമ്മോയിസ് ചെയ്യുക. റിയാക്റ്റിന്റെ ബിൽറ്റ്-ഇൻ useMemo അല്ലെങ്കിൽ കസ്റ്റം മെമ്മോയിസേഷൻ ലൈബ്രറികൾ സഹായിക്കും.
• സൈഡ് എഫക്റ്റുകൾ ഒഴിവാക്കുക: read ഫംഗ്ഷൻ ഒരു പ്യുവർ ഫംഗ്ഷൻ ആയിരിക്കണം. അത് നെറ്റ്‌വർക്ക് അഭ്യർത്ഥനകൾ, സങ്കീർണ്ണമായ DOM മാനിപ്പുലേഷനുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ അപ്രതീക്ഷിത പെരുമാറ്റത്തിനോ പ്രകടന പ്രശ്നങ്ങൾക്കോ ഇടയാക്കുന്ന മറ്റ് സൈഡ് എഫക്റ്റുകൾ നടത്തരുത്.

ആഗോള ഉൾക്കാഴ്ച: ഒരു ബഹുഭാഷാ ആപ്ലിക്കേഷനിൽ, നിങ്ങളുടെ read ഫംഗ്ഷൻ ഡാറ്റാ ലോക്കലൈസേഷനും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നുവെങ്കിൽ, ഈ ലോക്കലൈസേഷൻ ലോജിക് കാര്യക്ഷമമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. മുൻകൂട്ടി കംപൈൽ ചെയ്ത ലൊക്കേൽ ഡാറ്റയോ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ലുക്ക്അപ്പ് മെക്കാനിസങ്ങളോ പ്രധാനമാണ്.

3. സബ്‌സ്‌ക്രിപ്‌ഷൻ ഗ്രാനുലാരിറ്റി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക

useMutableSource സൂക്ഷ്മമായ സബ്‌സ്‌ക്രിപ്‌ഷനുകൾക്ക് അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് പ്രയോജനപ്പെടുത്തുക:

• കമ്പോണന്റ്-ലെവൽ സബ്‌സ്‌ക്രിപ്‌ഷനുകൾ: ഒരു ഗ്ലോബൽ സ്റ്റേറ്റ് ഒബ്ജക്റ്റിന് പകരം, കമ്പോണന്റുകൾ അവർ ആശ്രയിക്കുന്ന നിർദ്ദിഷ്ട സ്റ്റേറ്റ് സ്ലൈസുകളിലേക്ക് മാത്രം സബ്‌സ്‌ക്രൈബ് ചെയ്യാൻ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുക.
• സെലക്ടറുകൾ: സങ്കീർണ്ണമായ സ്റ്റേറ്റ് ഘടനകൾക്കായി, സെലക്ടർ പാറ്റേണുകൾ ഉപയോഗിക്കുക. സെലക്ടറുകൾ സ്റ്റേറ്റിൽ നിന്ന് ഡാറ്റയുടെ നിർദ്ദിഷ്ട ഭാഗങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്ന ഫംഗ്ഷനുകളാണ്. ഇത് കമ്പോണന്റുകളെ ഒരു സെലക്ടറിന്റെ ഔട്ട്‌പുട്ടിലേക്ക് മാത്രം സബ്‌സ്‌ക്രൈബ് ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി മെമ്മോയിസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. Reselect പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ ഇതിന് മികച്ചതാണ്.

ആഗോള ഉൾക്കാഴ്ച: ഒരു ആഗോള ഇൻവെന്ററി മാനേജ്മെന്റ് സിസ്റ്റം പരിഗണിക്കുക. ഒരു വെയർഹൗസ് മാനേജർക്ക് അവരുടെ പ്രത്യേക പ്രദേശത്തെ ഇൻവെന്ററി ലെവലുകൾ മാത്രം കണ്ടാൽ മതിയാകും, അതേസമയം ഒരു ഗ്ലോബൽ അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റർക്ക് ഒരു ബേർഡ്സ് ഐ വ്യൂ ആവശ്യമാണ്. ഗ്രാനുലാർ സബ്‌സ്‌ക്രിപ്‌ഷനുകൾ ഓരോ ഉപയോക്തൃ റോളും പ്രസക്തമായ ഡാറ്റ മാത്രം കാണുകയും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഇത് ബോർഡിലുടനീളം പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.

4. സാധ്യമാകുന്നിടത്ത് മാറ്റമില്ലായ്മ സ്വീകരിക്കുക

useMutableSource മാറ്റാവുന്ന സോഴ്സുകളുമായി ഇടപെഴകുമ്പോൾ, അത് *വായിക്കുന്ന* ഡാറ്റ കാര്യക്ഷമമായ മാറ്റം കണ്ടെത്തലിനെ തകർക്കുന്ന രീതിയിൽ മാറ്റം വരുത്തണമെന്നില്ല. അടിസ്ഥാന ഡാറ്റാ സോഴ്സ് മാറ്റമില്ലാത്ത അപ്‌ഡേറ്റുകൾക്ക് സംവിധാനങ്ങൾ നൽകുന്നുവെങ്കിൽ (ഉദാഹരണത്തിന്, മാറ്റങ്ങളിൽ പുതിയ ഒബ്ജക്റ്റുകൾ/അറേകൾ നൽകുന്നത്), റിയാക്റ്റിന്റെ റീകൺസിലിയേഷൻ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാകും. സോഴ്സ് അടിസ്ഥാനപരമായി മാറ്റാവുന്നതാണെങ്കിൽ പോലും, read ഫംഗ്ഷൻ വായിക്കുന്ന മൂല്യങ്ങളെ റിയാക്റ്റിന് മാറ്റമില്ലാത്തതായി കണക്കാക്കാം.

ആഗോള ഉൾക്കാഴ്ച: ആഗോളതലത്തിൽ വിതരണം ചെയ്യപ്പെട്ട കാലാവസ്ഥാ സ്റ്റേഷനുകളുടെ ഒരു ശൃംഖലയിൽ നിന്നുള്ള സെൻസർ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഒരു സിസ്റ്റത്തിൽ, സെൻസർ റീഡിംഗുകൾ എങ്ങനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു എന്നതിലെ മാറ്റമില്ലായ്മ (ഉദാഹരണത്തിന്, മാറ്റമില്ലാത്ത ഡാറ്റാ ഘടനകൾ ഉപയോഗിച്ച്) സങ്കീർണ്ണമായ മാനുവൽ താരതമ്യ ലോജിക് ആവശ്യമില്ലാതെ മാറ്റങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമായി ഡിഫ് ചെയ്യാനും ട്രാക്ക് ചെയ്യാനും അനുവദിക്കുന്നു.

5. കൺകറന്റ് മോഡ് സുരക്ഷിതമായി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുക

നിങ്ങൾ കൺകറന്റ് ഫീച്ചറുകൾക്കൊപ്പം useMutableSource ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ ഫെച്ചിംഗും പ്രോസസ്സിംഗ് ലോജിക്കും തടസ്സപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്ന രീതിയിൽ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക:

• ഡാറ്റാ ഫെച്ചിംഗിനായി സസ്പെൻസ് ഉപയോഗിക്കുക: തടസ്സങ്ങൾക്കിടയിൽ ലോഡിംഗ് സ്റ്റേറ്റുകളും പിശകുകളും ഭംഗിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ ഫെച്ചിംഗ് റിയാക്റ്റിന്റെ സസ്പെൻസ് API യുമായി സംയോജിപ്പിക്കുക.
• അറ്റോമിക് ഓപ്പറേഷൻസ്: തടസ്സങ്ങളുടെ ആഘാതം കുറയ്ക്കുന്നതിന് മാറ്റാവുന്ന സോഴ്സിലേക്കുള്ള അപ്‌ഡേറ്റുകൾ കഴിയുന്നത്ര അറ്റോമിക് ആണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.

ആഗോള ഉൾക്കാഴ്ച: ഒരു സങ്കീർണ്ണമായ എയർ ട്രാഫിക് കൺട്രോൾ സിസ്റ്റത്തിൽ, തത്സമയ ഡാറ്റ നിർണായകവും ഒന്നിലധികം ഡിസ്പ്ലേകൾക്കായി ഒരേസമയം അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യേണ്ടതും ആയിരിക്കുമ്പോൾ, ഡാറ്റാ അപ്‌ഡേറ്റുകൾ അറ്റോമിക് ആണെന്നും സുരക്ഷിതമായി തടസ്സപ്പെടുത്താനും പുനരാരംഭിക്കാനും കഴിയുമെന്നും ഉറപ്പാക്കുന്നത് പ്രകടനത്തിന്റെ മാത്രമല്ല, സുരക്ഷയുടെയും വിശ്വാസ്യതയുടെയും കാര്യമാണ്.

6. പ്രൊഫൈലിംഗും ബെഞ്ച്മാർക്കിംഗും

പ്രകടന സ്വാധീനം മനസ്സിലാക്കാനുള്ള ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ മാർഗ്ഗം അത് അളക്കുക എന്നതാണ്. React DevTools Profiler, മറ്റ് ബ്രൗസർ പ്രകടന ടൂളുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച്:

• തടസ്സങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുക: നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷന്റെ ഏത് ഭാഗങ്ങളാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് useMutableSource ഉപയോഗിക്കുന്നവ, ഏറ്റവും കൂടുതൽ സമയം ഉപയോഗിക്കുന്നതെന്ന് കണ്ടെത്തുക.
• ഓവർഹെഡ് അളക്കുക: നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് ലോജിക്കിന്റെ യഥാർത്ഥ ഓവർഹെഡ് അളക്കുക.
• ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ പരീക്ഷിക്കുക: നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുത്ത ലഘൂകരണ തന്ത്രങ്ങളുടെ സ്വാധീനം ബെഞ്ച്മാർക്ക് ചെയ്യുക.

ആഗോള ഉൾക്കാഴ്ച: ഒരു ആഗോള ആപ്ലിക്കേഷൻ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുമ്പോൾ, വ്യത്യസ്ത നെറ്റ്‌വർക്ക് സാഹചര്യങ്ങളിൽ (ഉദാഹരണത്തിന്, ചില പ്രദേശങ്ങളിൽ സാധാരണമായ ഉയർന്ന ലേറ്റൻസി അല്ലെങ്കിൽ കുറഞ്ഞ ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്ത് കണക്ഷനുകൾ സിമുലേറ്റ് ചെയ്യുന്നത്) കൂടാതെ വിവിധ ഉപകരണങ്ങളിൽ (ഹൈ-എൻഡ് ഡെസ്ക്ടോപ്പുകൾ മുതൽ കുറഞ്ഞ പവർ ഉള്ള മൊബൈൽ ഫോണുകൾ വരെ) പ്രകടനം പരീക്ഷിക്കുന്നത് പ്രകടനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു യഥാർത്ഥ ധാരണയ്ക്ക് നിർണായകമാണ്.

എപ്പോൾ useMutableSource പരിഗണിക്കണം

ഓവർഹെഡിന്റെ സാധ്യത കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, useMutableSource വിവേകത്തോടെ ഉപയോഗിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. ഇത് ഏറ്റവും പ്രയോജനകരമായ സാഹചര്യങ്ങൾ ഇവയാണ്:

• നിങ്ങൾ മാറ്റാവുന്ന ഡാറ്റാ ഘടനകൾ നൽകുന്ന ബാഹ്യ സ്റ്റേറ്റ് മാനേജ്മെന്റ് ലൈബ്രറികളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ.
• നിങ്ങൾക്ക് റിയാക്റ്റിന്റെ റെൻഡറിംഗ് ഉയർന്ന ഫ്രീക്വൻസി, ലോ-ലെവൽ അപ്‌ഡേറ്റുകളുമായി (ഉദാഹരണത്തിന്, വെബ് വർക്കേഴ്സ്, വെബ്സോക്കറ്റുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ ആനിമേഷനുകളിൽ നിന്ന്) സിൻക്രൊണൈസ് ചെയ്യേണ്ടിവരുമ്പോൾ.
• നിങ്ങൾക്ക് സുഗമമായ ഒരു ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തിനായി റിയാക്റ്റിന്റെ കൺകറന്റ് ഫീച്ചറുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ ആഗ്രഹിക്കുമ്പോൾ, പ്രത്യേകിച്ച് ഇടയ്ക്കിടെ മാറുന്ന ഡാറ്റയുമായി.
• നിങ്ങളുടെ നിലവിലുള്ള ആർക്കിടെക്ചറിൽ സ്റ്റേറ്റ് മാനേജ്മെന്റുമായും സബ്‌സ്‌ക്രിപ്‌ഷനുമായും ബന്ധപ്പെട്ട പ്രകടന തടസ്സങ്ങൾ നിങ്ങൾ ഇതിനകം തിരിച്ചറിഞ്ഞിരിക്കുമ്പോൾ.

`useState` അല്ലെങ്കിൽ `useReducer` മതിയാകുന്ന ലളിതമായ ലോക്കൽ കമ്പോണന്റ് സ്റ്റേറ്റ് മാനേജ്മെന്റിനായി ഇത് സാധാരണയായി ശുപാർശ ചെയ്യുന്നില്ല. useMutableSource-ന്റെ സങ്കീർണ്ണതയും സാധ്യതയുള്ള ഓവർഹെഡും അതിന്റെ പ്രത്യേക കഴിവുകൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ ആവശ്യമുള്ള സാഹചര്യങ്ങൾക്കായി നീക്കിവെക്കുന്നതാണ് നല്ലത്.

ഉപസംഹാരം

റിയാക്റ്റിന്റെ experimental_useMutableSource എന്നത് റിയാക്റ്റിന്റെ ഡിക്ലറേറ്റീവ് റെൻഡറിംഗും ബാഹ്യ മാറ്റാവുന്ന ഡാറ്റാ സോഴ്സുകളും തമ്മിലുള്ള വിടവ് നികത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു ശക്തമായ ഉപകരണമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, അതിന്റെ ഫലപ്രാപ്തി, മാറ്റാവുന്ന ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് ഓവർഹെഡ് മൂലമുണ്ടാകുന്ന സാധ്യതയുള്ള പ്രകടന സ്വാധീനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ആഴത്തിലുള്ള ധാരണയിലും ശ്രദ്ധാപൂർവമായ മാനേജ്മെന്റിലും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ സോഴ്സ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും, കാര്യക്ഷമമായ read ഫംഗ്ഷനുകൾ എഴുതുന്നതിലൂടെയും, ഗ്രാനുലാർ സബ്‌സ്‌ക്രിപ്‌ഷനുകൾ ഉറപ്പാക്കുന്നതിലൂടെയും, ശക്തമായ പ്രൊഫൈലിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെയും, ഡെവലപ്പർമാർക്ക് പ്രകടന പ്രശ്നങ്ങളിൽ പെടാതെ useMutableSource-ന്റെ പ്രയോജനങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ കഴിയും.

ഈ ഹുക്ക് പരീക്ഷണാത്മകമായി തുടരുന്നതിനാൽ, അതിന്റെ API-യും അടിസ്ഥാന സംവിധാനങ്ങളും വികസിച്ചേക്കാം. ഏറ്റവും പുതിയ റിയാക്റ്റ് ഡോക്യുമെന്റേഷനും മികച്ച രീതികളും ഉപയോഗിച്ച് അപ്‌ഡേറ്റ് ആയിരിക്കുന്നത് പ്രൊഡക്ഷൻ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഇത് വിജയകരമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിന് പ്രധാനമാണ്. ആഗോള ഡെവലപ്‌മെന്റ് ടീമുകളെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, ഡാറ്റാ ഘടനകൾ, അപ്‌ഡേറ്റ് തന്ത്രങ്ങൾ, പ്രകടന ലക്ഷ്യങ്ങൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള വ്യക്തമായ ആശയവിനിമയത്തിന് മുൻഗണന നൽകുന്നത് ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ഉപയോക്താക്കൾക്ക് നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന സ്കേലബിളും പ്രതികരണശേഷിയുള്ളതുമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് അത്യാവശ്യമാണ്.