React experimental_useSubscription: परफॉर्मन्सवरील परिणाम समजून घेणे आणि कमी करणे

रिॲक्टचा experimental_useSubscription हुक तुमच्या कंपोनंट्समध्ये बाह्य डेटा सोर्सेसना सबस्क्राईब करण्याचा एक शक्तिशाली आणि डिक्लरेटिव्ह मार्ग देतो. यामुळे डेटा फेचिंग आणि मॅनेजमेंट लक्षणीयरीत्या सोपे होऊ शकते, विशेषतः रिअल-टाइम डेटा किंवा कॉम्प्लेक्स स्टेट हाताळताना. तथापि, कोणत्याही शक्तिशाली साधनाप्रमाणे, यात संभाव्य परफॉर्मन्सवर परिणाम होऊ शकतो. हे परिणाम समजून घेणे आणि योग्य ऑप्टिमायझेशन तंत्रांचा वापर करणे हे कार्यक्षम रिॲक्ट ॲप्लिकेशन्स तयार करण्यासाठी महत्त्वाचे आहे.

experimental_useSubscription म्हणजे काय?

experimental_useSubscription, जो सध्या रिॲक्टच्या एक्सपेरिमेंटल APIs चा भाग आहे, तो कंपोनंट्सना बाह्य डेटा स्टोअर्स (जसे की Redux स्टोअर्स, Zustand, किंवा कस्टम डेटा सोर्सेस) सबस्क्राईब करण्याची आणि डेटामध्ये बदल झाल्यावर आपोआप री-रेंडर करण्याची एक यंत्रणा प्रदान करतो. यामुळे मॅन्युअल सबस्क्रिप्शन मॅनेजमेंटची गरज नाहीशी होते आणि डेटा सिंक्रोनायझेशनसाठी एक स्वच्छ, अधिक डिक्लरेटिव्ह दृष्टिकोन मिळतो. याला तुमच्या कंपोनंट्सना सतत अपडेट होणाऱ्या माहितीशी अखंडपणे जोडण्यासाठी एक समर्पित साधन समजा.

हा हुक दोन मुख्य वितर्क (arguments) घेतो:

• dataSource: एक ऑब्जेक्ट ज्यामध्ये subscribe मेथड (ऑब्झर्वेबल लायब्ररीमध्ये आढळणाऱ्या पद्धतीसारखी) आणि getSnapshot मेथड असते. subscribe मेथड एक कॉलबॅक घेते, जो डेटा सोर्स बदलल्यावर कॉल केला जाईल. getSnapshot मेथड डेटाचे वर्तमान मूल्य परत करते.
• getSnapshot (optional): एक फंक्शन जे तुमच्या कंपोनेंटला डेटा सोर्समधून आवश्यक असलेला विशिष्ट डेटा काढतो. जेव्हा एकूण डेटा सोर्स बदलतो, परंतु कंपोनेंटला आवश्यक असलेला विशिष्ट डेटा तसाच राहतो, तेव्हा अनावश्यक री-रेंडर्स टाळण्यासाठी हे महत्त्वाचे आहे.

एका काल्पनिक डेटा सोर्ससह त्याचा वापर दर्शवणारे एक सोपे उदाहरण येथे आहे:

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>
  );
}

सबस्क्रिप्शन प्रोसेसिंग ओव्हरहेड: मुख्य समस्या

experimental_useSubscription सोबतची मुख्य परफॉर्मन्स चिंता सबस्क्रिप्शन प्रोसेसिंगशी संबंधित ओव्हरहेडमधून उद्भवते. प्रत्येक वेळी डेटा सोर्स बदलल्यावर, subscribe मेथडद्वारे नोंदणीकृत कॉलबॅक कॉल केला जातो. यामुळे हुक वापरणाऱ्या कंपोनेंटचे री-रेंडरिंग सुरू होते, ज्यामुळे ॲप्लिकेशनच्या प्रतिसादात्मकतेवर आणि एकूण परफॉर्मन्सवर परिणाम होऊ शकतो. हा ओव्हरहेड अनेक मार्गांनी दिसू शकतो:

• वाढलेली रेंडरिंग फ्रिक्वेन्सी: सबस्क्रिप्शन्समुळे, त्यांच्या स्वभावानुसार, वारंवार री-रेंडर्स होऊ शकतात, विशेषतः जेव्हा मूळ डेटा सोर्स वेगाने अपडेट होतो. स्टॉक टिकर कंपोनेंटचा विचार करा – किमतीतील सततच्या चढ-उतारांमुळे जवळजवळ सतत री-रेंडर्स होतील.
• अनावश्यक री-रेंडर्स: जरी विशिष्ट कंपोनेंटशी संबंधित डेटामध्ये बदल झाला नसला तरी, एक साधे सबस्क्रिप्शन तरीही री-रेंडर सुरू करू शकते, ज्यामुळे गणनेचा अपव्यय होतो.
• बॅच्ड अपडेट्सची जटिलता: रिॲक्ट री-रेंडर्स कमी करण्यासाठी अपडेट्स बॅच करण्याचा प्रयत्न करत असले तरी, सबस्क्रिप्शन्सच्या असिंक्रोनस स्वरूपामुळे कधीकधी या ऑप्टिमायझेशनमध्ये व्यत्यय येऊ शकतो, ज्यामुळे अपेक्षेपेक्षा जास्त वैयक्तिक री-रेंडर्स होतात.

परफॉर्मन्स बॉटलनेक्स ओळखणे

ऑप्टिमायझेशन स्ट्रॅटेजीजमध्ये जाण्यापूर्वी, experimental_useSubscription शी संबंधित संभाव्य परफॉर्मन्स बॉटलनेक्स ओळखणे आवश्यक आहे. तुम्ही हे कसे करू शकता याचे विश्लेषण खालीलप्रमाणे आहे:

१. रिॲक्ट प्रोफाइलर

रिॲक्ट प्रोफाइलर, जो रिॲक्ट डेव्हटूल्समध्ये उपलब्ध आहे, तो परफॉर्मन्स बॉटलनेक्स ओळखण्यासाठी तुमचे प्राथमिक साधन आहे. याचा वापर करा:

• कंपोनेंट इंटरॅक्शन्स रेकॉर्ड करा: experimental_useSubscription वापरणाऱ्या कंपोनंट्ससह तुमचे ॲप्लिकेशन सक्रिय असताना त्याचे प्रोफाइल करा.
• रेंडर वेळांचे विश्लेषण करा: जे कंपोनंट्स वारंवार रेंडर होत आहेत किंवा रेंडर होण्यासाठी जास्त वेळ घेत आहेत ते ओळखा.
• री-रेंडर्सचा स्रोत ओळखा: प्रोफाइलर अनेकदा अनावश्यक री-रेंडर्सला चालना देणारे विशिष्ट डेटा सोर्स अपडेट्स अचूकपणे दर्शवू शकतो.

डेटा सोर्समधील बदलांमुळे वारंवार री-रेंडर होणाऱ्या कंपोनंट्सकडे बारकाईने लक्ष द्या. री-रेंडर्स खरोखर आवश्यक आहेत का (म्हणजे, कंपोनेंटचे प्रॉप्स किंवा स्टेट लक्षणीयरीत्या बदलले आहेत का) हे पाहण्यासाठी सखोल तपासणी करा.

२. परफॉर्मन्स मॉनिटरिंग टूल्स

प्रोडक्शन वातावरणासाठी, परफॉर्मन्स मॉनिटरिंग टूल्स (उदा., Sentry, New Relic, Datadog) वापरण्याचा विचार करा. ही साधने खालील बाबींवर माहिती देऊ शकतात:

• वास्तविक-जगातील परफॉर्मन्स मेट्रिक्स: कंपोनेंट रेंडर वेळा, इंटरॅक्शन लेटन्सी आणि एकूण ॲप्लिकेशन प्रतिसादात्मकता यासारख्या मेट्रिक्सचा मागोवा घ्या.
• हळू चालणारे कंपोनंट्स ओळखा: वास्तविक-जगातील परिस्थितीत सातत्याने खराब कामगिरी करणारे कंपोनंट्स अचूकपणे ओळखा.
• वापरकर्त्याच्या अनुभवावरील परिणाम: परफॉर्मन्स समस्या वापरकर्त्याच्या अनुभवावर कसा परिणाम करतात हे समजून घ्या, जसे की हळू लोडिंग वेळा किंवा प्रतिसाद न देणारे इंटरॅक्शन्स.

३. कोड रिव्ह्यू आणि स्टॅटिक ॲनालिसिस

कोड रिव्ह्यू दरम्यान, experimental_useSubscription कसे वापरले जात आहे याकडे बारकाईने लक्ष द्या:

• सबस्क्रिप्शनची व्याप्ती तपासा: कंपोनंट्स खूप विस्तृत डेटा सोर्सेसना सबस्क्राईब करत आहेत का, ज्यामुळे अनावश्यक री-रेंडर्स होत आहेत?
• getSnapshot अंमलबजावणीचे पुनरावलोकन करा: getSnapshot फंक्शन आवश्यक डेटा कार्यक्षमतेने काढत आहे का?
• संभाव्य रेस कंडिशन्स शोधा: असिंक्रोनस डेटा सोर्स अपडेट्स योग्यरित्या हाताळले जात आहेत याची खात्री करा, विशेषतः कॉनकरंट रेंडरिंग हाताळताना.

स्टॅटिक ॲनालिसिस टूल्स (उदा., योग्य प्लगइन्ससह ESLint) तुमच्या कोडमधील संभाव्य परफॉर्मन्स समस्या ओळखण्यात मदत करू शकतात, जसे की useCallback किंवा useMemo हुक्समध्ये अवलंबित्व (dependencies) गहाळ असणे.

ऑप्टिमायझेशन स्ट्रॅटेजीज: परफॉर्मन्सवरील परिणाम कमी करणे

एकदा तुम्ही संभाव्य परफॉर्मन्स बॉटलनेक्स ओळखल्यानंतर, तुम्ही experimental_useSubscription चा प्रभाव कमी करण्यासाठी अनेक ऑप्टिमायझेशन स्ट्रॅटेजीज वापरू शकता.

१. getSnapshot सह निवडक डेटा फेचिंग

सर्वात महत्त्वाचे ऑप्टिमायझेशन तंत्र म्हणजे getSnapshot फंक्शनचा वापर करून केवळ कंपोनेंटला आवश्यक असलेला विशिष्ट डेटा काढणे. अनावश्यक री-रेंडर्स टाळण्यासाठी हे अत्यंत महत्त्वाचे आहे. संपूर्ण डेटा सोर्सला सबस्क्राईब करण्याऐवजी, फक्त संबंधित डेटाच्या उपसंचाला सबस्क्राईब करा.

उदाहरण:

समजा तुमच्याकडे वापरकर्त्याची माहिती दर्शवणारा डेटा सोर्स आहे, ज्यात नाव, ईमेल आणि प्रोफाइल पिक्चरचा समावेश आहे. जर एखाद्या कंपोनेंटला फक्त वापरकर्त्याचे नाव प्रदर्शित करायचे असेल, तर getSnapshot फंक्शनने फक्त नाव काढावे:

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>;
}

या उदाहरणात, NameComponent केवळ तेव्हाच री-रेंडर होईल जेव्हा वापरकर्त्याचे नाव बदलेल, जरी userDataSource ऑब्जेक्टमधील इतर प्रॉपर्टीज अपडेट झाल्या तरी.

२. useMemo आणि useCallback सह मेमोइझेशन

मेमोइझेशन हे महागड्या गणनेचे किंवा फंक्शन्सचे परिणाम कॅश करून रिॲक्ट कंपोनंट्स ऑप्टिमाइझ करण्याचे एक शक्तिशाली तंत्र आहे. getSnapshot फंक्शनचा परिणाम मेमोइझ करण्यासाठी useMemo वापरा आणि subscribe मेथडला पास केलेला कॉलबॅक मेमोइझ करण्यासाठी useCallback वापरा.

उदाहरण:

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>;
}

getSnapshot फंक्शन आणि गणना केलेले मूल्य मेमोइझ करून, तुम्ही अवलंबित्व न बदलल्यास अनावश्यक री-रेंडर्स आणि महागड्या गणना टाळू शकता. useCallback आणि useMemo च्या डिपेंडन्सी ॲरेमध्ये संबंधित अवलंबित्व समाविष्ट करा, जेणेकरून आवश्यकतेनुसार मेमोइझ केलेली मूल्ये योग्यरित्या अपडेट होतील.

३. डिबाउन्सिंग आणि थ्रॉटलिंग

वेगाने अपडेट होणाऱ्या डेटा सोर्सेसशी (उदा., सेन्सर डेटा, रिअल-टाइम फीड्स) व्यवहार करताना, डिबाउन्सिंग आणि थ्रॉटलिंग री-रेंडर्सची वारंवारता कमी करण्यास मदत करू शकतात.

• डिबाउन्सिंग: शेवटच्या अपडेटनंतर काही নির্দিষ্ট वेळ निघून गेल्यावर कॉलबॅकच्या आवाहनाला विलंब करते. जेव्हा तुम्हाला काही काळ निष्क्रियतेनंतर फक्त नवीनतम मूल्य हवे असते तेव्हा हे उपयुक्त आहे.
• थ्रॉटलिंग: ठराविक कालावधीत कॉलबॅक किती वेळा कॉल केला जाऊ शकतो यावर मर्यादा घालते. जेव्हा तुम्हाला UI वेळोवेळी अपडेट करायचे असते, परंतु डेटा सोर्समधील प्रत्येक अपडेटवर नाही, तेव्हा हे उपयुक्त आहे.

तुम्ही Lodash सारख्या लायब्ररी किंवा setTimeout वापरून कस्टम अंमलबजावणीद्वारे डिबाउन्सिंग आणि थ्रॉटलिंग लागू करू शकता.

उदाहरण (थ्रॉटलिंग):

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>;
}

हे उदाहरण सुनिश्चित करते की getSnapshot फंक्शन जास्तीत जास्त दर 100 मिलिसेकंदांनी कॉल केले जाईल, ज्यामुळे डेटा सोर्स वेगाने अपडेट झाल्यावर जास्त री-रेंडर्स टाळता येतात.

४. React.memo चा वापर करणे

React.memo हा एक हायर-ऑर्डर कंपोनेंट आहे जो फंक्शनल कंपोनेंटला मेमोइझ करतो. experimental_useSubscription वापरणाऱ्या कंपोनेंटला React.memo ने रॅप करून, तुम्ही कंपोनेंटचे प्रॉप्स बदलले नसल्यास री-रेंडर्स टाळू शकता.

उदाहरण:

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;
});

या उदाहरणात, MyComponent केवळ तेव्हाच री-रेंडर होईल जेव्हा prop1 किंवा prop2 बदलेल, जरी useSubscription मधून आलेला डेटा अपडेट झाला तरी. कंपोनेंट कधी री-रेंडर व्हावा यावर अधिक सूक्ष्म नियंत्रण ठेवण्यासाठी तुम्ही React.memo ला एक कस्टम तुलना फंक्शन देऊ शकता.

५. अपरिवर्तनीयता (Immutability) आणि स्ट्रक्चरल शेअरिंग

जटिल डेटा स्ट्रक्चर्ससोबत काम करताना, अपरिवर्तनीय डेटा स्ट्रक्चर्स वापरल्याने परफॉर्मन्स लक्षणीयरीत्या सुधारू शकतो. अपरिवर्तनीय डेटा स्ट्रक्चर्स हे सुनिश्चित करतात की कोणत्याही बदलामुळे एक नवीन ऑब्जेक्ट तयार होतो, ज्यामुळे बदल ओळखणे सोपे होते आणि केवळ आवश्यक असेल तेव्हाच री-रेंडर्स सुरू होतात. Immutable.js किंवा Immer सारख्या लायब्ररी तुम्हाला रिॲक्टमध्ये अपरिवर्तनीय डेटा स्ट्रक्चर्ससोबत काम करण्यास मदत करू शकतात.

स्ट्रक्चरल शेअरिंग, एक संबंधित संकल्पना, यात डेटा स्ट्रक्चरचे जे भाग बदललेले नाहीत ते पुन्हा वापरले जातात. यामुळे नवीन अपरिवर्तनीय ऑब्जेक्ट्स तयार करण्याचा ओव्हरहेड आणखी कमी होऊ शकतो.

६. बॅच्ड अपडेट्स आणि शेड्युलिंग

रिॲक्टची बॅच्ड अपडेट्स यंत्रणा आपोआप अनेक स्टेट अपडेट्सना एकाच री-रेंडर सायकलमध्ये गटबद्ध करते. तथापि, असिंक्रोनस अपडेट्स (जसे की सबस्क्रिप्शन्सद्वारे सुरू झालेले) कधीकधी या यंत्रणेला बायपास करू शकतात. तुमचे डेटा सोर्स अपडेट्स requestAnimationFrame किंवा setTimeout सारख्या तंत्रांचा वापर करून योग्यरित्या शेड्यूल केले आहेत याची खात्री करा जेणेकरून रिॲक्ट प्रभावीपणे अपडेट्स बॅच करू शकेल.

उदाहरण:

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

७. मोठ्या डेटासेट्ससाठी व्हर्च्युअलायझेशन

जर तुम्ही सबस्क्रिप्शन्सद्वारे अपडेट होणारे मोठे डेटासेट्स प्रदर्शित करत असाल (उदा., वस्तूंची मोठी यादी), तर व्हर्च्युअलायझेशन तंत्र (उदा., react-window किंवा react-virtualized सारख्या लायब्ररी) वापरण्याचा विचार करा. व्हर्च्युअलायझेशन केवळ डेटासेटचा दृश्यमान भाग रेंडर करते, ज्यामुळे रेंडरिंग ओव्हरहेड लक्षणीयरीत्या कमी होतो. वापरकर्ता स्क्रोल करतो तेव्हा, दृश्यमान भाग डायनॅमिकली अपडेट केला जातो.

८. डेटा सोर्स अपडेट्स कमी करणे

कदाचित सर्वात थेट ऑप्टिमायझेशन म्हणजे डेटा सोर्समधूनच येणाऱ्या अपडेट्सची वारंवारता आणि व्याप्ती कमी करणे. यात खालील गोष्टींचा समावेश असू शकतो:

• अपडेट वारंवारता कमी करणे: शक्य असल्यास, डेटा सोर्स ज्या वारंवारतेने अपडेट्स पाठवतो ती कमी करा.
• डेटा सोर्स लॉजिक ऑप्टिमाइझ करणे: डेटा सोर्स केवळ आवश्यक असेल तेव्हाच अपडेट होत आहे आणि अपडेट्स शक्य तितके कार्यक्षम आहेत याची खात्री करा.
• सर्व्हर-साइडवर अपडेट्स फिल्टर करणे: केवळ तेच अपडेट्स क्लायंटला पाठवा जे वर्तमान वापरकर्ता किंवा ॲप्लिकेशन स्टेटशी संबंधित आहेत.

९. Redux किंवा इतर स्टेट मॅनेजमेंट लायब्ररींसह सिलेक्टर्स वापरणे

जर तुम्ही experimental_useSubscription चा वापर Redux (किंवा इतर स्टेट मॅनेजमेंट लायब्ररी) सोबत करत असाल, तर सिलेक्टर्सचा प्रभावीपणे वापर करा. सिलेक्टर्स हे शुद्ध फंक्शन्स आहेत जे ग्लोबल स्टेटमधून डेटाचे विशिष्ट भाग मिळवतात. यामुळे तुमचे कंपोनंट्स केवळ त्यांना आवश्यक असलेल्या डेटाला सबस्क्राईब करू शकतात, ज्यामुळे स्टेटचे इतर भाग बदलल्यावर अनावश्यक री-रेंडर्स टाळता येतात.

उदाहरण (Reselect सह Redux):

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>;
}

सिलेक्टर वापरून, NameComponent केवळ तेव्हाच री-रेंडर होईल जेव्हा Redux स्टोअरमधील user.name प्रॉपर्टी बदलेल, जरी user ऑब्जेक्टचे इतर भाग अपडेट झाले तरी.

सर्वोत्तम पद्धती आणि विचार करण्यासारख्या गोष्टी

• बेंचमार्क आणि प्रोफाइल: ऑप्टिमायझेशन तंत्र लागू करण्यापूर्वी आणि नंतर नेहमी तुमच्या ॲप्लिकेशनचे बेंचमार्क आणि प्रोफाइल करा. यामुळे तुमच्या बदलांमुळे खरोखरच परफॉर्मन्स सुधारत आहे याची खात्री करण्यास मदत होते.
• प्रगतीशील ऑप्टिमायझेशन: सर्वात प्रभावी ऑप्टिमायझेशन तंत्रांपासून (उदा., getSnapshot सह निवडक डेटा फेचिंग) सुरुवात करा आणि नंतर आवश्यकतेनुसार इतर तंत्रे लागू करा.
• पर्यायांचा विचार करा: काही प्रकरणांमध्ये, experimental_useSubscription वापरणे हा सर्वोत्तम उपाय असू शकत नाही. पर्यायी दृष्टिकोन एक्सप्लोर करा, जसे की पारंपारिक डेटा फेचिंग तंत्र किंवा अंगभूत सबस्क्रिप्शन यंत्रणा असलेल्या स्टेट मॅनेजमेंट लायब्ररी वापरणे.
• अपडेटेड रहा: experimental_useSubscription एक एक्सपेरिमेंटल API आहे, त्यामुळे त्याचे वर्तन आणि API भविष्यातील रिॲक्ट आवृत्त्यांमध्ये बदलू शकते. नवीनतम रिॲक्ट डॉक्युमेंटेशन आणि समुदाय चर्चांसह अपडेटेड रहा.
• कोड स्प्लिटिंग: मोठ्या ॲप्लिकेशन्ससाठी, सुरुवातीचा लोड वेळ कमी करण्यासाठी आणि एकूण परफॉर्मन्स सुधारण्यासाठी कोड स्प्लिटिंगचा विचार करा. यात तुमच्या ॲप्लिकेशनला लहान भागांमध्ये विभागणे समाविष्ट आहे जे मागणीनुसार लोड केले जातात.

निष्कर्ष

experimental_useSubscription रिॲक्टमध्ये बाह्य डेटा सोर्सेसना सबस्क्राईब करण्याचा एक शक्तिशाली आणि सोयीस्कर मार्ग देतो. तथापि, संभाव्य परफॉर्मन्सवरील परिणाम समजून घेणे आणि योग्य ऑप्टिमायझेशन स्ट्रॅटेजीज वापरणे महत्त्वाचे आहे. निवडक डेटा फेचिंग, मेमोइझेशन, डिबाउन्सिंग, थ्रॉटलिंग आणि इतर तंत्रांचा वापर करून, तुम्ही सबस्क्रिप्शन प्रोसेसिंग ओव्हरहेड कमी करू शकता आणि कार्यक्षम रिॲक्ट ॲप्लिकेशन्स तयार करू शकता जे रिअल-टाइम डेटा आणि जटिल स्टेट कार्यक्षमतेने हाताळतात. तुमच्या ऑप्टिमायझेशन प्रयत्नांमुळे खरोखरच परफॉर्मन्स सुधारत आहे याची खात्री करण्यासाठी तुमच्या ॲप्लिकेशनचे बेंचमार्क आणि प्रोफाइल करण्याचे लक्षात ठेवा. आणि experimental_useSubscription जसजसे विकसित होईल तसतसे रिॲक्ट डॉक्युमेंटेशनवरील अपडेट्सवर नेहमी लक्ष ठेवा. काळजीपूर्वक नियोजन आणि मेहनती परफॉर्मन्स मॉनिटरिंगच्या संयोगाने, तुम्ही ॲप्लिकेशनच्या प्रतिसादात्मकतेशी तडजोड न करता experimental_useSubscription च्या शक्तीचा वापर करू शकता.