Dybdedykket i React experimental_TracingMarker: En omfattende guide til sporingsimplementering

React tilbyr ulike verktøy og API-er for å hjelpe utviklere med å bygge performante og vedlikeholdbare applikasjoner. Ett slikt verktøy, for tiden eksperimentelt, er experimental_TracingMarker. Dette blogginnlegget gir en omfattende guide til å forstå, implementere og utnytte experimental_TracingMarker for sporing og feilsøking av dine React-applikasjoner.

Hva er React experimental_TracingMarker?

experimental_TracingMarker er en React-komponent designet for å hjelpe deg med å spore utførelsesflyten og ytelsen til applikasjonen din. Den lar deg markere spesifikke deler av koden din, noe som gjør det enklere å identifisere flaskehalser og forstå hvordan ulike deler av applikasjonen samhandler. Denne informasjonen visualiseres deretter i React DevTools Profiler, og gir et klarere bilde av hva som skjer under panseret.

Tenk på det som å legge igjen brødsmuler i kodeutførelsesstien din. Du plasserer disse brødsmulene (experimental_TracingMarker-komponentene) på strategiske punkter, og React Profiler lar deg følge sporet, og avsløre hendelsesforløpet og tiden brukt i hver markerte seksjon.

Viktig merknad: Som navnet antyder, er experimental_TracingMarker for tiden en eksperimentell funksjon. Dette betyr at API-et og oppførselen kan endre seg i fremtidige React-utgivelser. Bruk det med forsiktighet og vær forberedt på å tilpasse koden din om nødvendig.

Hvorfor bruke sporingsmarkører?

Sporingsmarkører gir flere fordeler når du feilsøker og optimaliserer React-applikasjoner:

• Forbedret ytelsesanalyse: Finn ytelsesflaskehalser ved å identifisere saktegående seksjoner av koden din.
• Forbedret feilsøking: Forstå utførelsesflyten til applikasjonen din, noe som gjør det lettere å spore opp feil.
• Bedre samarbeid: Del sporingsdata med andre utviklere for å forenkle samarbeid og kunnskapsdeling.
• Visuell representasjon: Visualiser sporingsdata i React Profiler for en mer intuitiv forståelse av applikasjonens oppførsel.
• Målrettet optimalisering: Fokuser optimaliseringsarbeidet på de områdene av koden din som har størst innvirkning på ytelsen.

Slik implementerer du experimental_TracingMarker

Implementering av experimental_TracingMarker er relativt grei. Her er en trinn-for-trinn-guide:

1. Installasjon

Først, sørg for at du bruker en React-versjon som støtter eksperimentelle funksjoner. Installer den nyeste versjonen av React og React DOM:

            npm install react react-dom

            

              
                Copy
              
            
          

2. Importerer experimental_TracingMarker

Importer experimental_TracingMarker-komponenten fra react:

            import { unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react';

            

              
                Copy
              
            
          

Legg merke til prefikset unstable_. Dette indikerer at API-et er eksperimentelt og kan endres. Vi har også aliaset det som `TracingMarker` for korthets skyld.

3. Innpakking av kode med TracingMarker

Pakk inn seksjonene av koden din som du vil spore med TracingMarker-komponenten. Du må oppgi en unik id-prop for å identifisere hver markør i profileren, og eventuelt en label for bedre lesbarhet.

Eksempel:

            import React, { useState, useEffect, unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react';

function MyComponent() {
  const [data, setData] = useState(null);

  useEffect(() => {
    async function fetchData() {
        
        const response = await fetch('https://api.example.com/data');
        const json = await response.json();
        setData(json);
      
    }

    fetchData();
  }, []);

  return (
    

      
        {data ? 
Data: {JSON.stringify(data)}
 : 
Loading...
}
      
    
  );
}

export default MyComponent;

            

              
                Copy
              
            
          

I dette eksemplet har vi pakket inn fetchData-funksjonen og komponentens rendringslogikk med TracingMarker-komponenter. id-propen gir en unik identifikator for hver markør, og label-propen gir en menneskelesbar beskrivelse.

4. Bruke React Profiler

For å se sporingsdataene må du bruke React Profiler. Profiler er tilgjengelig i React DevTools. Slik bruker du den:

1. Installer React DevTools: Hvis du ikke allerede har gjort det, installer nettleserutvidelsen React DevTools.
2. Aktiver profilering: I React DevTools, naviger til Profiler-fanen.
3. Ta opp en profil: Klikk på "Record"-knappen for å starte profilering av applikasjonen din.
4. Interager med applikasjonen din: Utfør handlingene du vil analysere.
5. Stopp profilering: Klikk på "Stop"-knappen for å stoppe profilering.
6. Analyser resultatene: Profilereren vil vise en tidslinje over applikasjonens utførelse, inkludert sporingsmarkørene du la til.

React Profiler vil vise deg varigheten av hver markerte seksjon, slik at du raskt kan identifisere ytelsesflaskehalser.

Beste praksis for bruk av sporingsmarkører

For å få mest mulig ut av sporingsmarkører, vurder disse beste praksisene:

• Velg meningsfulle ID-er og etiketter: Bruk beskrivende ID-er og etiketter som tydelig identifiserer formålet med hver markør. Dette vil gjøre det lettere å forstå sporingsdataene i React Profiler.
• Fokuser på kritiske seksjoner: Ikke pakk inn hver linje med kode med sporingsmarkører. Fokuser på seksjonene som mest sannsynlig er ytelsesflaskehalser eller områder du ønsker å forstå bedre.
• Bruk en konsistent navnekonvensjon: Etabler en konsistent navnekonvensjon for sporingsmarkørene dine for å forbedre lesbarheten og vedlikeholdbarheten. For eksempel kan du prefiksere alle sporingsmarkører for nettverksforespørsler med "network-" eller alle rendringsrelaterte markører med "render-".
• Fjern markører i produksjon: Sporingsmarkører kan legge til overhead i applikasjonen din. Fjern dem eller deaktiver dem betinget i produksjonsbygg for å unngå å påvirke ytelsen. Du kan bruke miljøvariabler til dette formålet.
• Kombiner med andre profileringsteknikker: Sporingsmarkører er et kraftig verktøy, men de er ikke en universal løsning. Kombiner dem med andre profileringsteknikker, for eksempel ytelsesovervåkingsverktøy, for å få en mer omfattende forståelse av applikasjonens ytelse.

Avanserte bruksområder

Selv om den grunnleggende implementeringen av experimental_TracingMarker er enkel, er det flere avanserte bruksområder å vurdere:

1. Dynamiske sporingsmarkører

Du kan dynamisk legge til eller fjerne sporingsmarkører basert på visse betingelser. Dette kan være nyttig for å spore spesifikke brukerinteraksjoner eller for feilsøking av sporadiske problemer.

Eksempel:

            import React, { useState, unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react';

function MyComponent({ shouldTrace }) {
  const [count, setCount] = useState(0);

  const handleClick = () => {
    setCount(count + 1);
  };

  return (
    

      {shouldTrace ? (
        
          Click me ({count})
        
      ) : (
        Click me ({count})
      )}
    
  );
}

export default MyComponent;

            

              
                Copy
              
            
          

I dette eksemplet legges sporingsmarkøren kun til knappen hvis shouldTrace-propen er sann.

2. Egendefinerte sporingshendelser

Mens experimental_TracingMarker primært fokuserer på timing, kan du utvide funksjonaliteten ved å logge egendefinerte hendelser innenfor de markerte seksjonene. Dette krever integrasjon med et dedikert sporingsbibliotek eller et telemetrisystem (f.eks. OpenTelemetry).

3. Integrering med sporing på serversiden

For full-stack applikasjoner kan du integrere klient-side sporing med server-side sporing for å få et komplett bilde av forespørselens livssyklus. Dette innebærer å sende sporingskontekst fra klienten til serveren og korrelere sporingsdataene.

Eksempler fra hele verden

La oss vurdere hvordan experimental_TracingMarker kan utnyttes i ulike globale kontekster:

• E-handel i Sørøst-Asia: Et Singapore-basert e-handelsselskap merker langsomme lastetider for produktsider, spesielt i rushtiden (påvirket av ulike nasjonale helligdager i regionen, noe som fører til trafikkøkninger). De bruker experimental_TracingMarker for å spore rendring av produktkomponenter og identifisere at ineffektiv bildeinnlasting er flaskehalsen. Deretter optimaliserer de bildestørrelser og implementerer lazy loading for å forbedre ytelsen, tilpasset de ofte tregere internetthastighetene i noen sørøstasiatiske land.
• Fintech i Europa: Et London-basert fintech-startup som opplever ytelsesproblemer med sanntidsdataoppdateringer på handelsplattformen sin, bruker experimental_TracingMarker for å spore datasynkroniseringsprosessen. De oppdager at unødvendige re-renders utløses på grunn av hyppige tilstandsoppdateringer. De implementerer memoization-teknikker og optimaliserer dataabonnementer for å redusere re-renders og forbedre plattformens respons. Dette imøtekommer behovet for svært performante applikasjoner i et konkurransedyktig finansmarked.
• EdTech i Sør-Amerika: Et brasiliansk EdTech-selskap som utvikler en online læringsplattform, opplever ytelsesproblemer på eldre enheter som ofte brukes av studenter i regionen. De bruker experimental_TracingMarker for å spore rendring av komplekse interaktive læringsmoduler. De identifiserer at tunge JavaScript-beregninger forårsaker nedbremsingen. De optimaliserer JavaScript-koden og implementerer server-side rendring for innledende sideinnlasting for å forbedre ytelsen på enheter med lav ytelse.
• Helsevesen i Nord-Amerika: En kanadisk helseleverandør som bruker en React-basert pasientportal, opplever sporadiske ytelsesproblemer. De bruker experimental_TracingMarker for å spore brukerinteraksjoner og identifisere at et spesifikt API-endepunkt av og til er tregt. De implementerer caching og optimaliserer API-endepunktet for å forbedre portalens respons og sikre rettidig tilgang til pasientinformasjon. Dette fokuserer på pålitelig ytelse for kritiske helseapplikasjoner.

Alternativer til experimental_TracingMarker

Mens experimental_TracingMarker er et nyttig verktøy, finnes det andre alternativer for sporing og profilering av React-applikasjoner:

• React Profiler (innebygd): Den innebygde React Profiler gir grunnleggende ytelsesinnsikt uten å kreve kodeendringer. Den tilbyr imidlertid ikke samme granularitet som sporingsmarkører.
• Ytelsesovervåkingsverktøy: Verktøy som New Relic, Sentry og Datadog tilbyr omfattende ytelsesovervåking og feilsporingsfunksjoner. Disse brukes ofte til produksjonsovervåking og tilbyr funksjoner utover enkel sporing.
• OpenTelemetry: OpenTelemetry er et åpen kildekode-rammeverk for observerbarhet som tilbyr en standard måte å samle inn og eksportere telemetridata, inkludert spor, målinger og logger. Du kan integrere OpenTelemetry med React-applikasjonen din for å få mer detaljert sporingsinformasjon.
• Egendefinert logging: Du kan bruke standard JavaScript-loggingsteknikker for å logge hendelser og tider i koden din. Denne tilnærmingen er imidlertid mindre strukturert og krever mer manuelt arbeid for å analysere dataene.

Konklusjon

experimental_TracingMarker er et kraftig verktøy for sporing og feilsøking av React-applikasjoner. Ved å strategisk plassere sporingsmarkører i koden din, kan du få verdifull innsikt i applikasjonens utførelsesflyt og ytelse. Selv om det fortsatt er en eksperimentell funksjon, tilbyr det en lovende tilnærming til ytelsesanalyse og optimalisering. Husk å bruke det ansvarlig og vær forberedt på potensielle API-endringer i fremtidige React-utgivelser. Ved å kombinere experimental_TracingMarker med andre profileringsteknikker og verktøy, kan du bygge mer performante og vedlikeholdbare React-applikasjoner, uavhengig av din plassering eller de spesifikke utfordringene til ditt globale publikum.

Praktiske innsikter:

• Begynn å eksperimentere med experimental_TracingMarker i utviklingsmiljøet ditt.
• Identifiser kritiske seksjoner av koden din som sannsynligvis er ytelsesflaskehalser.
• Bruk meningsfulle ID-er og etiketter for sporingsmarkørene dine.
• Analyser sporingsdataene i React Profiler.
• Fjern eller deaktiver sporingsmarkører i produksjonsbygg.
• Vurder å integrere sporing med serverside-sporing og andre ytelsesovervåkingsverktøy.