Poglobljen vpogled v React experimental_TracingMarker: Celovit vodnik za implementacijo sledenja

React ponuja različna orodja in API-je, ki razvijalcem pomagajo graditi zmogljive in vzdrževane aplikacije. Eno takšnih orodij, trenutno eksperimentalno, je experimental_TracingMarker. Ta objava na blogu ponuja celovit vodnik za razumevanje, implementacijo in uporabo experimental_TracingMarker za sledenje in odpravljanje napak v vaših React aplikacijah.

Kaj je React experimental_TracingMarker?

experimental_TracingMarker je React komponenta, zasnovana za pomoč pri sledenju izvajalnega toka in zmogljivosti vaše aplikacije. Omogoča vam označevanje določenih odsekov vaše kode, kar olajša prepoznavanje ozkih grl in razumevanje, kako različni deli vaše aplikacije medsebojno delujejo. Te informacije so nato vizualizirane v React DevTools Profilerju, kar ponuja jasnejšo sliko dogajanja pod pokrovom.

Predstavljajte si ga kot dodajanje drobtinic na pot izvajanja vaše kode. Te drobtinice (komponente experimental_TracingMarker) postavite na strateške točke, React Profiler pa vam omogoča sledenje poti, ki razkriva zaporedje dogodkov in čas, porabljen v vsakem označenem odseku.

Pomembna opomba: Kot pove že ime, je experimental_TracingMarker trenutno eksperimentalna funkcionalnost. To pomeni, da se lahko njen API in obnašanje v prihodnjih izdajah Reacta spremenita. Uporabljajte jo previdno in bodite pripravljeni po potrebi prilagoditi svojo kodo.

Zakaj uporabljati označevalce sledenja?

Označevalci sledenja prinašajo številne prednosti pri odpravljanju napak in optimizaciji React aplikacij:

• Izboljšana analiza zmogljivosti: Natančno določite ozka grla v zmogljivosti tako, da prepoznate počasne odseke kode.
• Izboljšano odpravljanje napak: Razumejte tok izvajanja vaše aplikacije, kar olajša iskanje napak.
• Boljše sodelovanje: Delite podatke o sledenju z drugimi razvijalci za lažje sodelovanje in izmenjavo znanja.
• Vizualna predstavitev: Vizualizirajte podatke o sledenju v React Profilerju za bolj intuitivno razumevanje obnašanja aplikacije.
• Ciljno usmerjena optimizacija: Osredotočite prizadevanja za optimizacijo na tista področja kode, ki imajo največji vpliv na zmogljivost.

Kako implementirati experimental_TracingMarker

Implementacija experimental_TracingMarker je razmeroma preprosta. Sledi vodnik po korakih:

1. Namestitev

Najprej se prepričajte, da uporabljate različico Reacta, ki podpira eksperimentalne funkcije. Namestite najnovejšo različico Reacta in React DOM:

            npm install react react-dom

            

              
                Copy
              
            
          

2. Uvažanje experimental_TracingMarker

Uvozite komponento experimental_TracingMarker iz knjižnice react:

            import { unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react';

            

              
                Copy
              
            
          

Opazite predpono unstable_. To označuje, da je API eksperimentalen in se lahko spremeni. Za krajše pisanje smo ga poimenovali tudi `TracingMarker`.

3. Obdajanje kode s TracingMarkerjem

Odseke kode, ki jih želite slediti, obdajte s komponento TracingMarker. Zagotoviti morate edinstven id prop za identifikacijo vsakega označevalca v profilerju in po želji label za boljšo berljivost.

Primer:

            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
              
            
          

V tem primeru smo obdali funkcijo fetchData in logiko upodabljanja komponente s komponentami TracingMarker. Prop id zagotavlja edinstven identifikator za vsak označevalec, prop label pa človeku berljiv opis.

4. Uporaba React Profilerja

Za ogled podatkov sledenja morate uporabiti React Profiler. Profiler je na voljo v React DevTools. Uporabite ga na naslednji način:

1. Namestite React DevTools: Če še niste, namestite razširitev za brskalnik React DevTools.
2. Omogočite profiliranje: V React DevTools pojdite na zavihek Profiler.
3. Posnemite profil: Kliknite gumb "Record" za začetek profiliranja vaše aplikacije.
4. Interagirajte z vašo aplikacijo: Izvedite dejanja, ki jih želite analizirati.
5. Ustavite profiliranje: Kliknite gumb "Stop" za ustavitev profiliranja.
6. Analizirajte rezultate: Profiler bo prikazal časovnico izvajanja vaše aplikacije, vključno z označevalci sledenja, ki ste jih dodali.

React Profiler vam bo prikazal trajanje vsakega označenega odseka, kar vam omogoča hitro prepoznavanje ozkih grl v zmogljivosti.

Najboljše prakse za uporabo označevalcev sledenja

Da bi kar najbolje izkoristili označevalce sledenja, upoštevajte te najboljše prakse:

• Izberite smiselne ID-je in oznake (labels): Uporabljajte opisne ID-je in oznake, ki jasno identificirajo namen vsakega označevalca. To bo olajšalo razumevanje podatkov sledenja v React Profilerju.
• Osredotočite se na kritične odseke: Ne obdajajte vsake vrstice kode z označevalci sledenja. Osredotočite se na odseke, ki so najverjetneje ozka grla v zmogljivosti, ali področja, ki jih želite bolje razumeti.
• Uporabljajte dosleden sistem poimenovanja: Vzpostavite dosleden sistem poimenovanja za svoje označevalce sledenja, da izboljšate berljivost in vzdrževanje. Na primer, vse označevalce za omrežne zahteve lahko začnete s predpono "network-", vse označevalce, povezane z upodabljanjem, pa z "render-".
• Odstranite označevalce v produkcijskem okolju: Označevalci sledenja lahko dodajo obremenitev vaši aplikaciji. Odstranite jih ali jih pogojno onemogočite v produkcijskih različicah, da ne bi vplivali na zmogljivost. V ta namen lahko uporabite okoljske spremenljivke.
• Kombinirajte z drugimi tehnikami profiliranja: Označevalci sledenja so močno orodje, vendar niso vsemogočni. Kombinirajte jih z drugimi tehnikami profiliranja, kot so orodja za spremljanje zmogljivosti, da dobite celovitejše razumevanje delovanja vaše aplikacije.

Napredni primeri uporabe

Čeprav je osnovna implementacija experimental_TracingMarker preprosta, obstaja več naprednih primerov uporabe, ki jih je vredno upoštevati:

1. Dinamični označevalci sledenja

Označevalce sledenja lahko dinamično dodajate ali odstranjujete glede na določene pogoje. To je lahko uporabno za sledenje določenim interakcijam uporabnikov ali za odpravljanje občasnih težav.

Primer:

            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
              
            
          

V tem primeru je označevalec sledenja dodan gumbu le, če je prop shouldTrace resničen (true).

2. Dogodki sledenja po meri

Čeprav se experimental_TracingMarker osredotoča predvsem na merjenje časa, lahko njegovo funkcionalnost razširite z beleženjem dogodkov po meri znotraj označenih odsekov. To zahteva integracijo z namensko knjižnico za sledenje ali telemetrijskim sistemom (npr. OpenTelemetry).

3. Integracija s sledenjem na strežniški strani

Za "full-stack" aplikacije lahko integrirate sledenje na odjemalski strani s sledenjem na strežniški strani, da dobite celotno sliko življenjskega cikla zahteve. To vključuje prenos konteksta sledenja od odjemalca do strežnika in korelacijo podatkov sledenja.

Primeri scenarijev z vsega sveta

Poglejmo si, kako bi se lahko experimental_TracingMarker uporabljal v različnih globalnih kontekstih:

• E-trgovina v jugovzhodni Aziji: E-trgovinsko podjetje s sedežem v Singapurju opaža počasno nalaganje strani z izdelki, zlasti v času največjih obremenitev (zaradi različnih nacionalnih praznikov v regiji, ki povzročajo porast prometa). Uporabijo experimental_TracingMarker za sledenje upodabljanja komponent izdelkov in ugotovijo, da je ozko grlo neučinkovito nalaganje slik. Nato optimizirajo velikosti slik in uvedejo "lazy loading" za izboljšanje zmogljivosti, kar ustreza pogosto počasnejšim internetnim povezavam v nekaterih državah jugovzhodne Azije.
• Fintech v Evropi: Londonsko fintech zagonsko podjetje, ki se sooča s težavami pri zmogljivosti posodobitev podatkov v realnem času na svoji trgovalni platformi, uporablja experimental_TracingMarker za sledenje procesa sinhronizacije podatkov. Odkrijejo, da se zaradi pogostih posodobitev stanja sprožajo nepotrebna ponovna upodabljanja. Uvedejo tehnike memoizacije in optimizirajo naročnine na podatke, da zmanjšajo ponovna upodabljanja in izboljšajo odzivnost platforme. S tem rešujejo potrebo po visoko zmogljivih aplikacijah na konkurenčnem finančnem trgu.
• EdTech v Južni Ameriki: Brazilsko EdTech podjetje, ki razvija spletno učno platformo, se sooča s težavami pri delovanju na starejših napravah, ki jih pogosto uporabljajo študenti v regiji. Uporabijo experimental_TracingMarker za sledenje upodabljanja kompleksnih interaktivnih učnih modulov. Ugotovijo, da upočasnitev povzročajo zahtevni izračuni v JavaScriptu. Optimizirajo kodo JavaScript in uvedejo upodabljanje na strežniški strani za začetno nalaganje strani, da izboljšajo delovanje na manj zmogljivih napravah.
• Zdravstvo v Severni Ameriki: Kanadski ponudnik zdravstvenih storitev, ki uporablja portal za paciente, zasnovan na Reactu, se sooča z občasnimi težavami z zmogljivostjo. Uporabijo experimental_TracingMarker za sledenje interakcij uporabnikov in ugotovijo, da je določena končna točka API občasno počasna. Uvedejo predpomnjenje in optimizirajo končno točko API, da izboljšajo odzivnost portala in zagotovijo pravočasen dostop do podatkov o pacientih. To se osredotoča na zanesljivo delovanje za ključne zdravstvene aplikacije.

Alternative za experimental_TracingMarker

Čeprav je experimental_TracingMarker uporabno orodje, obstajajo tudi druge alternative za sledenje in profiliranje React aplikacij:

• React Profiler (vgrajen): Vgrajeni React Profiler ponuja osnovne vpoglede v zmogljivost brez potrebe po spremembah kode. Vendar pa ne ponuja enake stopnje podrobnosti kot označevalci sledenja.
• Orodja za spremljanje zmogljivosti: Orodja, kot so New Relic, Sentry in Datadog, ponujajo celovite zmožnosti spremljanja zmogljivosti in sledenja napak. Pogosto se uporabljajo za spremljanje v produkcijskem okolju in ponujajo funkcije, ki presegajo preprosto sledenje.
• OpenTelemetry: OpenTelemetry je odprtokodni ogrodje za opazljivost, ki zagotavlja standarden način za zbiranje in izvoz telemetričnih podatkov, vključno s sledmi, metrikami in dnevniki. OpenTelemetry lahko integrirate s svojo React aplikacijo, da dobite podrobnejše informacije o sledenju.
• Beleženje po meri: Za beleženje dogodkov in časov v svoji kodi lahko uporabite standardne tehnike beleženja v JavaScriptu. Vendar pa je ta pristop manj strukturiran in zahteva več ročnega dela pri analizi podatkov.

Zaključek

experimental_TracingMarker je močno orodje za sledenje in odpravljanje napak v React aplikacijah. S strateškim postavljanjem označevalcev sledenja v svojo kodo lahko pridobite dragocen vpogled v izvajalni tok in zmogljivost vaše aplikacije. Čeprav je še vedno eksperimentalna funkcionalnost, ponuja obetaven pristop k analizi in optimizaciji zmogljivosti. Ne pozabite ga uporabljati odgovorno in bodite pripravljeni na morebitne spremembe API-ja v prihodnjih izdajah Reacta. S kombiniranjem experimental_TracingMarker z drugimi tehnikami in orodji za profiliranje lahko gradite zmogljivejše in lažje vzdrževane React aplikacije, ne glede na vašo lokacijo ali specifične izzive vaše globalne publike.

Praktični nasveti:

• Začnite eksperimentirati z experimental_TracingMarker v vašem razvojnem okolju.
• Prepoznajte kritične odseke vaše kode, ki so verjetno ozka grla v zmogljivosti.
• Uporabljajte smiselne ID-je in oznake (labels) za svoje označevalce sledenja.
• Analizirajte podatke sledenja v React Profilerju.
• Odstranite ali pogojno onemogočite označevalce sledenja v produkcijskih različicah.
• Razmislite o integraciji sledenja s sledenjem na strežniški strani in drugimi orodji za spremljanje zmogljivosti.