1 września 2025Polski

Naucz się identyfikować i eliminować kaskady React Suspense. Ten kompleksowy przewodnik omawia równoległe pobieranie danych, Render-as-You-Fetch i inne zaawansowane strategie optymalizacji dla szybszych globalnych aplikacji.

Kaskada React Suspense: Dogłębna analiza optymalizacji sekwencyjnego ładowania danych

W nieustannym dążeniu do płynnego doświadczenia użytkownika, deweloperzy frontendowi toczą ciągłą walkę z potężnym wrogiem: opóźnieniami (latency). Dla użytkowników na całym świecie liczy się każda milisekunda. Wolno ładująca się aplikacja nie tylko frustruje użytkowników; może bezpośrednio wpływać na zaangażowanie, konwersje i wyniki finansowe firmy. React, dzięki swojej architekturze opartej na komponentach i ekosystemowi, dostarczył potężnych narzędzi do budowania złożonych interfejsów użytkownika, a jedną z jego najbardziej przełomowych funkcji jest React Suspense.

Suspense oferuje deklaratywny sposób obsługi operacji asynchronicznych, pozwalając nam określić stany ładowania bezpośrednio w drzewie komponentów. Upraszcza to kod związany z pobieraniem danych, dzieleniem kodu (code splitting) i innymi zadaniami asynchronicznymi. Jednak z tą mocą wiąże się nowy zestaw kwestii dotyczących wydajności. Powszechną i często subtelną pułapką wydajnościową, która może się pojawić, jest „Kaskada Suspense” (Suspense Waterfall) — łańcuch sekwencyjnych operacji ładowania danych, który może sparaliżować czas ładowania aplikacji.

Ten kompleksowy przewodnik jest przeznaczony dla globalnej społeczności deweloperów React. Przeanalizujemy zjawisko kaskady Suspense, zbadamy, jak je identyfikować, i przedstawimy szczegółową analizę potężnych strategii jego eliminacji. Po jego ukończeniu będziesz wyposażony w wiedzę, jak przekształcić swoją aplikację z sekwencji powolnych, zależnych od siebie zapytań w wysoce zoptymalizowaną, zrównolegloną maszynę do pobierania danych, zapewniając doskonałe doświadczenia użytkownikom na całym świecie.

Zrozumienie React Suspense: Szybkie przypomnienie

Zanim zagłębimy się w problem, przypomnijmy sobie krótko podstawową koncepcję React Suspense. W swej istocie, Suspense pozwala komponentom „czekać” na coś, zanim będą mogły się wyrenderować, bez konieczności pisania złożonej logiki warunkowej (np. `if (isLoading) { ... }`).

Gdy komponent wewnątrz granicy Suspense zawiesza się (przez rzucenie promise'a), React go przechwytuje i wyświetla określony interfejs `fallback`. Gdy promise zostanie rozwiązany, React ponownie renderuje komponent z danymi.

Prosty przykład z pobieraniem danych może wyglądać tak:

// api.js - Narzędzie do opakowania naszego wywołania fetch
const cache = new Map();
export function fetchData(url) {
if (!cache.has(url)) {
cache.set(url, getData(url));
}
return cache.get(url);
}
async function getData(url) {
const res = await fetch(url);
if (res.ok) {
return res.json();
} else {
throw new Error('Failed to fetch');
}
}

A oto komponent, który używa hooka kompatybilnego z Suspense:

// useData.js - Hook, który rzuca promise'a
import { fetchData } from './api';
function useData(url) {
const data = fetchData(url);
if (data instanceof Promise) {
throw data; // To właśnie wyzwala Suspense
}
return data;
}

Na koniec, drzewo komponentów:

// MyComponent.js
import React, { Suspense } from 'react';
import { useData } from './useData';
function UserProfile() {
const user = useData('/api/user/123');
return <h1>Witaj, {user.name}</h1>;
}
function App() {
return (
<Suspense fallback={<h2>Ładowanie profilu użytkownika...</h2>}>
<UserProfile />
</Suspense>
);
}

To działa pięknie dla pojedynczej zależności danych. Problem pojawia się, gdy mamy wiele zagnieżdżonych zależności danych.

Czym jest „Kaskada”? Demaskowanie wąskiego gardła wydajności

W kontekście tworzenia stron internetowych, kaskada odnosi się do sekwencji żądań sieciowych, które muszą być wykonywane w kolejności, jedno po drugim. Każde żądanie w łańcuchu może rozpocząć się dopiero po pomyślnym zakończeniu poprzedniego. Tworzy to łańcuch zależności, który może znacznie spowolnić czas ładowania aplikacji.

Wyobraź sobie zamawianie trzydaniowego posiłku w restauracji. Podejście kaskadowe polegałoby na zamówieniu przystawki, poczekaniu na jej podanie i zjedzeniu jej, następnie zamówieniu dania głównego, poczekaniu na nie i zjedzeniu go, i dopiero wtedy zamówieniu deseru. Całkowity czas oczekiwania jest sumą wszystkich indywidualnych czasów oczekiwania. Znacznie bardziej efektywnym podejściem byłoby zamówienie wszystkich trzech dań naraz. Kuchnia mogłaby wtedy przygotowywać je równolegle, drastycznie skracając całkowity czas oczekiwania.

Kaskada React Suspense to zastosowanie tego nieefektywnego, sekwencyjnego wzorca do pobierania danych w drzewie komponentów React. Zazwyczaj występuje, gdy komponent nadrzędny pobiera dane, a następnie renderuje komponent podrzędny, który z kolei pobiera własne dane, używając wartości od rodzica.

Klasyczny przykład kaskady

Rozszerzmy nasz poprzedni przykład. Mamy `ProfilePage`, który pobiera dane użytkownika. Gdy już ma te dane, renderuje komponent `UserPosts`, który następnie używa ID użytkownika do pobrania jego postów.

// Przed: Wyraźna struktura kaskadowa
function ProfilePage({ userId }) {
// 1. Pierwsze żądanie sieciowe rozpoczyna się tutaj
const user = useUserData(userId); // Komponent zawiesza się tutaj
return (
<div>
<h1>{user.name}</h1>
<p>{user.bio}</p>
<Suspense fallback={<h3>Ładowanie postów...</h3>}>
// Ten komponent nie jest nawet montowany, dopóki `user` nie będzie dostępny
<UserPosts userId={user.id} />
</Suspense>
</div>
);
}
function UserPosts({ userId }) {
// 2. Drugie żądanie sieciowe rozpoczyna się tutaj, DOPIERO po zakończeniu pierwszego
const posts = useUserPosts(userId); // Komponent ponownie się zawiesza
return (
<ul>
{posts.map(post => (<li key={post.id}>{post.title}</li>))}
</ul>
);
}

Sekwencja zdarzeń jest następująca:

`ProfilePage` renderuje się i wywołuje `useUserData(userId)`.
Aplikacja zawiesza się, pokazując interfejs fallback. Żądanie sieciowe o dane użytkownika jest w toku.
Żądanie o dane użytkownika kończy się. React ponownie renderuje `ProfilePage`.
Teraz, gdy dane `user` są dostępne, `UserPosts` jest renderowany po raz pierwszy.
`UserPosts` wywołuje `useUserPosts(userId)`.
Aplikacja ponownie się zawiesza, pokazując wewnętrzny fallback „Ładowanie postów...”. Rozpoczyna się żądanie sieciowe o posty.
Żądanie o dane postów kończy się. React ponownie renderuje `UserPosts` z danymi.

Całkowity czas ładowania wynosi `Czas(pobranie użytkownika) + Czas(pobranie postów)`. Jeśli każde żądanie trwa 500ms, użytkownik czeka całą sekundę. To jest klasyczna kaskada i problem z wydajnością, który musimy rozwiązać.

Identyfikacja kaskad Suspense w Twojej aplikacji

Zanim naprawisz problem, musisz go znaleźć. Na szczęście nowoczesne przeglądarki i narzędzia deweloperskie ułatwiają wykrywanie kaskad.

1. Używanie narzędzi deweloperskich przeglądarki

Zakładka Network w narzędziach deweloperskich przeglądarki jest Twoim najlepszym przyjacielem. Oto, na co zwracać uwagę:

Wzór schodkowy: Gdy ładujesz stronę z kaskadą, zobaczysz wyraźny wzór schodkowy lub diagonalny na osi czasu żądań sieciowych. Czas rozpoczęcia jednego żądania będzie niemal idealnie pokrywał się z czasem zakończenia poprzedniego.
Analiza czasowa: Zbadaj kolumnę „Waterfall” w zakładce Network. Możesz zobaczyć rozkład czasowy każdego żądania (oczekiwanie, pobieranie zawartości). Sekwencyjny łańcuch będzie wizualnie oczywisty. Jeśli „czas rozpoczęcia” Żądania B jest większy niż „czas zakończenia” Żądania A, prawdopodobnie masz do czynienia z kaskadą.

2. Używanie React Developer Tools

Rozszerzenie React Developer Tools jest niezbędne do debugowania aplikacji React.

Profiler: Użyj Profilera, aby zarejestrować ślad wydajności cyklu życia renderowania Twoich komponentów. W scenariuszu kaskadowym zobaczysz, jak komponent nadrzędny renderuje się, rozwiązuje swoje dane, a następnie wyzwala ponowne renderowanie, co z kolei powoduje zamontowanie i zawieszenie komponentu podrzędnego. Ta sekwencja renderowania i zawieszania jest silnym wskaźnikiem.
Zakładka Components: Nowsze wersje React DevTools pokazują, które komponenty są aktualnie zawieszone. Obserwowanie, jak komponent nadrzędny przestaje być zawieszony, a zaraz po nim zawiesza się komponent podrzędny, może pomóc zlokalizować źródło kaskady.

3. Statyczna analiza kodu

Czasami można zidentyfikować potencjalne kaskady po prostu czytając kod. Szukaj tych wzorców:

Zagnieżdżone zależności danych: Komponent, który pobiera dane i przekazuje wynik tego pobierania jako prop do komponentu podrzędnego, który następnie używa tego propa do pobrania kolejnych danych. Jest to najczęstszy wzorzec.
Sekwencyjne hooki: Pojedynczy komponent, który używa danych z jednego niestandardowego hooka do pobierania danych, aby wykonać wywołanie w drugim hooku. Chociaż nie jest to ściśle kaskada rodzic-dziecko, tworzy to samo sekwencyjne wąskie gardło w obrębie jednego komponentu.

Strategie optymalizacji i eliminacji kaskad

Gdy już zidentyfikujesz kaskadę, czas ją naprawić. Podstawową zasadą wszystkich strategii optymalizacji jest przejście z pobierania sekwencyjnego na pobieranie równoległe. Chcemy zainicjować wszystkie niezbędne żądania sieciowe tak wcześnie, jak to możliwe i wszystkie naraz.

Strategia 1: Równoległe pobieranie danych z `Promise.all`

To jest najbardziej bezpośrednie podejście. Jeśli znasz wszystkie potrzebne dane z góry, możesz zainicjować wszystkie żądania jednocześnie i poczekać na ich ukończenie.

Koncepcja: Zamiast zagnieżdżać pobieranie danych, uruchom je we wspólnym komponencie nadrzędnym lub na wyższym poziomie logiki aplikacji, opakuj je w `Promise.all`, a następnie przekaż dane w dół do komponentów, które ich potrzebują.

Przefaktoryzujmy nasz przykład `ProfilePage`. Możemy stworzyć nowy komponent, `ProfilePageData`, który pobiera wszystko równolegle.

// api.js (zmodyfikowane, aby eksportować funkcje fetch)
export async function fetchUser(userId) { ... }
export async function fetchPostsForUser(userId) { ... }

// Przed: Kaskada
function ProfilePage({ userId }) {
const user = useUserData(userId); // Żądanie 1
return <UserPosts userId={user.id} />; // Żądanie 2 rozpoczyna się po zakończeniu Żądania 1
}

// Po: Pobieranie równoległe
// Narzędzie tworzące zasób
function createProfileData(userId) {
const userPromise = fetchUser(userId);
const postsPromise = fetchPostsForUser(userId);
return {
user: wrapPromise(userPromise),
posts: wrapPromise(postsPromise),
};
}
// `wrapPromise` to pomocnik, który pozwala komponentowi odczytać wynik promise'a.
// Jeśli promise jest w stanie oczekiwania, rzuca promise.
// Jeśli promise jest rozwiązany, zwraca wartość.
// Jeśli promise jest odrzucony, rzuca błąd.
const resource = createProfileData('123');
function ProfilePage() {
const user = resource.user.read(); // Odczytuje lub zawiesza
return (
<div>
<h1>{user.name}</h1>
<Suspense fallback={<h3>Ładowanie postów...</h3>}>
<UserPosts />
</Suspense>
</div>
);
}
function UserPosts() {
const posts = resource.posts.read(); // Odczytuje lub zawiesza
return <ul>...</ul>;
}

W tym poprawionym wzorcu, `createProfileData` jest wywoływane raz. Natychmiast uruchamia oba żądania pobrania danych użytkownika i postów. Całkowity czas ładowania jest teraz określony przez najwolniejsze z dwóch żądań, a nie ich sumę. Jeśli oba trwają 500ms, całkowity czas oczekiwania wynosi teraz ~500ms zamiast 1000ms. To ogromna poprawa.

Strategia 2: Przeniesienie pobierania danych do wspólnego przodka

Ta strategia jest wariacją pierwszej. Jest szczególnie użyteczna, gdy masz komponenty rodzeństwa, które niezależnie pobierają dane, co potencjalnie może powodować kaskadę między nimi, jeśli renderują się sekwencyjnie.

Koncepcja: Zidentyfikuj wspólny komponent nadrzędny dla wszystkich komponentów potrzebujących danych. Przenieś logikę pobierania danych do tego rodzica. Rodzic może wtedy wykonać pobieranie równolegle i przekazać dane w dół jako props. Centralizuje to logikę pobierania danych i zapewnia jej jak najwcześniejsze uruchomienie.

// Przed: Rodzeństwo pobierające dane niezależnie
function Dashboard() {
return (
<div>
<Suspense fallback={...}><UserInfo /></Suspense>
<Suspense fallback={...}><Notifications /></Suspense>
</div>
);
}
// UserInfo pobiera dane użytkownika, Notifications pobiera dane powiadomień.
// React *może* renderować je sekwencyjnie, powodując małą kaskadę.

// Po: Rodzic pobiera wszystkie dane równolegle
const dashboardResource = createDashboardResource();
function Dashboard() {
// Ten komponent nie pobiera danych, tylko koordynuje renderowanie.
return (
<div>
<Suspense fallback={...}>
<UserInfo resource={dashboardResource} />
<Notifications resource={dashboardResource} />
</Suspense>
</div>
);
}
function UserInfo({ resource }) {
const user = resource.user.read();
return <div>Witaj, {user.name}</div>;
}
function Notifications({ resource }) {
const notifications = resource.notifications.read();
return <div>Masz {notifications.length} nowych powiadomień.</div>;
}

Przenosząc logikę pobierania danych wyżej, gwarantujemy równoległe wykonanie i zapewniamy jedno, spójne doświadczenie ładowania dla całego pulpitu.

Strategia 3: Użycie biblioteki do pobierania danych z pamięcią podręczną (cache)

Ręczne orkiestrowanie promise'ów działa, ale może stać się uciążliwe w dużych aplikacjach. W tym miejscu błyszczą dedykowane biblioteki do pobierania danych, takie jak React Query (teraz TanStack Query), SWR czy Relay. Biblioteki te zostały specjalnie zaprojektowane do rozwiązywania problemów takich jak kaskady.

Koncepcja: Biblioteki te utrzymują globalną lub na poziomie dostawcy pamięć podręczną. Gdy komponent żąda danych, biblioteka najpierw sprawdza cache. Jeśli wiele komponentów żąda tych samych danych jednocześnie, biblioteka jest na tyle inteligentna, aby zdeduplikować żądanie, wysyłając tylko jedno rzeczywiste żądanie sieciowe.

Jak to pomaga:

Deduplikacja żądań: Jeśli zarówno `ProfilePage`, jak i `UserPosts` zażądałyby tych samych danych użytkownika (np. `useQuery(['user', userId])`), biblioteka wysłałaby żądanie sieciowe tylko raz.
Caching: Jeśli dane są już w pamięci podręcznej z poprzedniego żądania, kolejne żądania mogą być rozwiązane natychmiast, przerywając potencjalną kaskadę.
Domyślnie równoległe: Natura oparta na hookach zachęca do wywoływania `useQuery` na najwyższym poziomie komponentów. Kiedy React renderuje, wywoła wszystkie te hooki niemal jednocześnie, co domyślnie prowadzi do równoległego pobierania danych.

// Przykład z React Query
function ProfilePage({ userId }) {
// Ten hook natychmiast uruchamia swoje żądanie podczas renderowania
const { data: user } = useQuery(['user', userId], () => fetchUser(userId), { suspense: true });
return (
<div>
<h1>{user.name}</h1>
<Suspense fallback={<h3>Ładowanie postów...</h3>}>
// Mimo że jest to zagnieżdżone, React Query często pobiera dane z wyprzedzeniem lub równolegle
<UserPosts userId={user.id} />
</Suspense>
</div>
);
}
function UserPosts({ userId }) {
const { data: posts } = useQuery(['posts', userId], () => fetchPostsForUser(userId), { suspense: true });
return <ul>...</ul>;
}

Chociaż struktura kodu nadal może wyglądać jak kaskada, biblioteki takie jak React Query są często na tyle inteligentne, aby ją złagodzić. Aby uzyskać jeszcze lepszą wydajność, można użyć ich API do pobierania z wyprzedzeniem (pre-fetching), aby jawnie rozpocząć ładowanie danych, zanim komponent w ogóle się wyrenderuje.

Strategia 4: Wzorzec Render-as-You-Fetch

Jest to najbardziej zaawansowany i wydajny wzorzec, mocno promowany przez zespół Reacta. Odwraca on do góry nogami popularne modele pobierania danych.

Fetch-on-Render (Problem): Renderuj komponent -> useEffect/hook uruchamia pobieranie. (Prowadzi do kaskad).
Fetch-then-Render: Uruchom pobieranie -> poczekaj -> renderuj komponent z danymi. (Lepiej, ale wciąż może blokować renderowanie).
Render-as-You-Fetch (Rozwiązanie): Uruchom pobieranie -> natychmiast rozpocznij renderowanie komponentu. Komponent zawiesza się, jeśli dane nie są jeszcze gotowe.

Koncepcja: Całkowicie oddziel pobieranie danych od cyklu życia komponentu. Inicjujesz żądanie sieciowe w najwcześniejszym możliwym momencie — na przykład w warstwie routingu lub w obsłudze zdarzeń (np. kliknięcie linku) — zanim komponent, który potrzebuje danych, w ogóle zacznie się renderować.

// 1. Rozpocznij pobieranie w routerze lub obsłudze zdarzeń
import { createProfileData } from './api';
// Gdy użytkownik kliknie link do strony profilu:
function onProfileLinkClick(userId) {
const resource = createProfileData(userId);
navigateTo(`/profile/${userId}`, { state: { resource } });
}

// 2. Komponent strony otrzymuje zasób
function ProfilePage() {
// Pobierz zasób, który został już uruchomiony
const resource = useLocation().state.resource;
return (
<Suspense fallback={<h1>Ładowanie profilu...</h1>}>
<ProfileDetails resource={resource} />
<ProfilePosts resource={resource} />
</Suspense>
);
}

// 3. Komponenty podrzędne odczytują z zasobu
function ProfileDetails({ resource }) {
const user = resource.user.read(); // Odczytuje lub zawiesza
return <h1>{user.name}</h1>;
}
function ProfilePosts({ resource }) {
const posts = resource.posts.read(); // Odczytuje lub zawiesza
return <ul>...</ul>;
}

Piękno tego wzorca leży w jego wydajności. Żądania sieciowe o dane użytkownika i postów rozpoczynają się w momencie, gdy użytkownik sygnalizuje zamiar nawigacji. Czas potrzebny na załadowanie paczki JavaScript dla `ProfilePage` i na rozpoczęcie renderowania przez Reacta odbywa się równolegle z pobieraniem danych. Eliminuje to niemal cały możliwy do uniknięcia czas oczekiwania.

Porównanie strategii optymalizacji: którą wybrać?

Wybór odpowiedniej strategii zależy od złożoności aplikacji i celów wydajnościowych.

Pobieranie równoległe (`Promise.all` / ręczna orkiestracja):
- Zalety: Nie wymaga zewnętrznych bibliotek. Koncepcyjnie proste dla współlokowanych wymagań danych. Pełna kontrola nad procesem.
- Wady: Ręczne zarządzanie stanem, błędami i pamięcią podręczną może stać się skomplikowane. Nie skaluje się dobrze bez solidnej struktury.
- Najlepsze dla: Prostych przypadków użycia, małych aplikacji lub krytycznych pod względem wydajności sekcji, w których chcesz uniknąć narzutu biblioteki.
Przenoszenie pobierania danych wyżej:
- Zalety: Dobre do organizowania przepływu danych w drzewach komponentów. Centralizuje logikę pobierania dla określonego widoku.
- Wady: Może prowadzić do „prop drilling” lub wymagać rozwiązania do zarządzania stanem w celu przekazywania danych w dół. Komponent nadrzędny może stać się przeładowany.
- Najlepsze dla: Sytuacji, gdy wiele komponentów rodzeństwa dzieli zależność od danych, które mogą być pobrane z ich wspólnego rodzica.
Biblioteki do pobierania danych (React Query, SWR):
- Zalety: Najbardziej solidne i przyjazne dla dewelopera rozwiązanie. Obsługuje cache, deduplikację, odświeżanie w tle i stany błędów „z pudełka”. Drastycznie redukuje ilość kodu boilerplate.
- Wady: Dodaje zależność od biblioteki do projektu. Wymaga nauczenia się specyficznego API biblioteki.
- Najlepsze dla: Zdecydowanej większości nowoczesnych aplikacji React. Powinien to być domyślny wybór dla każdego projektu o nietrywialnych wymaganiach dotyczących danych.
Render-as-You-Fetch:
- Zalety: Wzorzec o najwyższej wydajności. Maksymalizuje równoległość poprzez nakładanie się ładowania kodu komponentu i pobierania danych.
- Wady: Wymaga znacznej zmiany myślenia. Może wiązać się z większą ilością kodu boilerplate do skonfigurowania, jeśli nie używasz frameworka takiego jak Relay lub Next.js, który ma ten wzorzec wbudowany.
- Najlepsze dla: Aplikacji, w których opóźnienia są krytyczne i liczy się każda milisekunda. Frameworki, które integrują routing z pobieraniem danych, są idealnym środowiskiem dla tego wzorca.

Globalne uwarunkowania i najlepsze praktyki

Podczas tworzenia dla globalnej publiczności, eliminacja kaskad nie jest tylko miłym dodatkiem — jest niezbędna.

Opóźnienie nie jest jednolite: Kaskada trwająca 200ms może być ledwo zauważalna dla użytkownika w pobliżu Twojego serwera, ale dla użytkownika na innym kontynencie z mobilnym internetem o wysokim opóźnieniu, ta sama kaskada może dodać sekundy do czasu ładowania. Równoległe przetwarzanie żądań to najskuteczniejszy sposób na złagodzenie wpływu wysokiego opóźnienia.
Kaskady dzielenia kodu: Kaskady nie ograniczają się do danych. Powszechnym wzorcem jest ładowanie paczki komponentu za pomocą `React.lazy()`, który następnie pobiera własne dane. Jest to kaskada kod -> dane. Wzorzec Render-as-You-Fetch pomaga rozwiązać ten problem, ładując z wyprzedzeniem zarówno komponent, jak i jego dane, gdy użytkownik nawiguje.
Elegancka obsługa błędów: Gdy pobierasz dane równolegle, musisz uwzględnić częściowe niepowodzenia. Co się stanie, jeśli dane użytkownika załadują się, ale posty nie? Twój interfejs użytkownika powinien być w stanie obsłużyć to elegancko, być może pokazując profil użytkownika z komunikatem o błędzie w sekcji postów. Biblioteki takie jak React Query dostarczają jasnych wzorców do obsługi stanów błędów dla poszczególnych zapytań.
Znaczące Fallbacki: Użyj propa `fallback` komponentu ``, aby zapewnić dobre doświadczenie użytkownika podczas ładowania danych. Zamiast generycznego spinnera, użyj szkieletów interfejsu (skeleton loaders), które naśladują kształt końcowego UI. Poprawia to postrzeganą wydajność i sprawia, że aplikacja wydaje się szybsza, nawet gdy sieć jest wolna.

Podsumowanie

Kaskada React Suspense to subtelne, ale znaczące wąskie gardło wydajności, które może pogorszyć doświadczenie użytkownika, zwłaszcza dla globalnej bazy użytkowników. Wynika z naturalnego, ale nieefektywnego wzorca sekwencyjnego, zagnieżdżonego pobierania danych. Kluczem do rozwiązania tego problemu jest zmiana mentalna: przestań pobierać dane podczas renderowania, a zacznij pobierać je jak najwcześniej, równolegle.

Zbadaliśmy szereg potężnych strategii, od ręcznej orkiestracji promise'ów po wysoce wydajny wzorzec Render-as-You-Fetch. Dla większości nowoczesnych aplikacji, przyjęcie dedykowanej biblioteki do pobierania danych, takiej jak TanStack Query lub SWR, zapewnia najlepszą równowagę między wydajnością, doświadczeniem dewelopera i potężnymi funkcjami, takimi jak caching i deduplikacja.

Zacznij audytować zakładkę sieciową swojej aplikacji już dziś. Szukaj tych charakterystycznych wzorów schodkowych. Identyfikując i eliminując kaskady pobierania danych, możesz dostarczyć znacznie szybszą, bardziej płynną i odporną na błędy aplikację swoim użytkownikom — bez względu na to, gdzie na świecie się znajdują.