React experimental_TracingMarker Manager: Poglobljen vpogled v sledenje zmogljivosti

Reactova nenehna evolucija prinaša vznemirljive funkcije, namenjene izboljšanju zmogljivosti in izkušnje razvijalcev. Ena takšnih eksperimentalnih funkcij je experimental_TracingMarker Manager, zmogljivo orodje, zasnovano za napredno sledenje zmogljivosti. Ta objava na blogu se bo poglobila v zapletenost te funkcije, razložila njen namen, funkcionalnost in kako jo je mogoče uporabiti za prepoznavanje in odpravljanje ozkih grl pri zmogljivosti v vaših React aplikacijah.

Kaj je sledenje zmogljivosti?

Sledenje zmogljivosti je tehnika, ki se uporablja za spremljanje in analizo izvajanja aplikacije za prepoznavanje ozkih grl pri zmogljivosti. Vključuje beleženje dogodkov in z njimi povezanih časovnih žigov, ki zagotavljajo podrobno časovnico, kaj se dogaja med izvajanjem dela kode. Ti podatki se nato lahko analizirajo, da bi razumeli, kje se porablja čas, in določili področja za optimizacijo.

V kontekstu React aplikacij pomaga sledenje zmogljivosti pri razumevanju časa, porabljenega za upodabljanje komponent, posodabljanje DOM-a in izvajanje upravljalcev dogodkov. Z identifikacijo teh ozkih grl se lahko razvijalci odločijo o optimizaciji svoje kode, izboljšanju splošne odzivnosti in uporabniške izkušnje.

Predstavljamo experimental_TracingMarker Manager

experimental_TracingMarker Manager, ki je del Reactovih eksperimentalnih funkcij, ponuja bolj podroben in nadzorovan pristop k sledenju zmogljivosti v primerjavi s standardnimi profilirnimi orodji. Razvijalcem omogoča, da definirajo oznake po meri, ki predstavljajo določene odseke kode, ki jih želijo spremljati. Te oznake je mogoče uporabiti za merjenje časa, potrebnega za izvedbo teh odsekov, in zagotavljanje podrobnih vpogledov v njihovo zmogljivost.

Ta funkcija je še posebej uporabna za:

• Prepoznavanje počasnih komponent: določite, katere komponente trajajo najdlje pri upodabljanju.
• Analizo zapletenih interakcij: razumeti vpliv uporabniških interakcij in posodobitev stanja na zmogljivost.
• Merjenje učinka optimizacij: kvantificirati izboljšave zmogljivosti, pridobljene po uporabi optimizacij.

Kako deluje experimental_TracingMarker Manager

experimental_TracingMarker Manager ponuja niz API-jev za ustvarjanje in upravljanje sledilnih oznak. Tukaj je razčlenitev ključnih komponent in njihovih funkcionalnosti:

• TracingMarker(id: string, display: string): TracingMarkerInstance: Ustvari novo instanco sledilne oznake. id je edinstveni identifikator za oznako, display pa je ime, berljivo za človeka, ki se bo pojavilo v profilirnih orodjih.
• TracingMarkerInstance.begin(): void: Zažene sledenje za trenutno instanco oznake. To zabeleži časovni žig, ko se začne izvajati označeni odsek kode.
• TracingMarkerInstance.end(): void: Konča sledenje za trenutno instanco oznake. To zabeleži časovni žig, ko se zaključi označeni odsek kode. Razlika v času med begin() in end() predstavlja čas izvajanja označenega odseka.

Praktični primer: Sledenje času upodabljanja komponente

Poglejmo, kako uporabiti experimental_TracingMarker Manager za sledenje času upodabljanja React komponente.

```javascript import React, { useRef, useEffect } from 'react'; import { unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react'; function MyComponent(props) { const markerRef = useRef(new TracingMarker('MyComponentRender', 'My Component Render')); useEffect(() => { markerRef.current.begin(); return () => markerRef.current.end(); }, [props]); // Trigger effect on prop changes to trace renders return ( ); } export default MyComponent; ```

V tem primeru:

1. Uvozimo unstable_TracingMarker iz paketa react.
2. Ustvarimo instanco TracingMarker z uporabo useRef, da zagotovimo, da se ohrani med upodabljanjem.
3. Uporabimo kavelj useEffect za začetek sledenja, ko se komponenta namesti in kadar koli se spremenijo lastnosti (sproži ponovno upodabljanje). Funkcija čiščenja znotraj useEffect zagotavlja, da se sledenje konča, ko se komponenta odstrani ali pred naslednjim ponovnim upodabljanjem.
4. Metoda begin() se pokliče na začetku življenjskega cikla upodabljanja komponente, end() pa na koncu.

Z ovijanjem logike upodabljanja komponente z begin() in end() lahko izmerimo natančen čas, potreben za upodabljanje komponente.

Integracija s React Profiler in DevTools

Lepota experimental_TracingMarker je njegova brezhibna integracija s React Profiler in DevTools. Ko instrumentirate svojo kodo z oznakami za sledenje, bodo profilirna orodja prikazala informacije o času, povezane s temi oznakami.

Za ogled podatkov o sledenju:

1. Odprite React DevTools.
2. Pomaknite se na zavihek Profiler.
3. Zaženite sejo profiliranja.
4. Komunicirajte s svojo aplikacijo, da sprožite odseke kode, ki ste jih instrumentirali.
5. Ustavite sejo profiliranja.

Profiler bo nato prikazal diagram plamena ali uvrščeni diagram, ki prikazuje čas, porabljen v vsaki komponenti. Oznake za sledenje, ki ste jih definirali, bodo vidne kot specifični segmenti znotraj časovne premice komponente, kar vam bo omogočilo, da se poglobite v zmogljivost določenih blokov kode.

Napredni scenariji uporabe

Poleg sledenja časom upodabljanja komponent se lahko experimental_TracingMarker uporablja v različnih naprednih scenarijih:

1. Sledenje asinhronim operacijam

Trajanje asinhronih operacij, kot so klici API-jev ali obdelava podatkov, lahko sledite, da prepoznate morebitna ozka grla v logiki pridobivanja in obdelave podatkov.

```javascript import React, { useState, useEffect, useRef } from 'react'; import { unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react'; function DataFetcher() { const [data, setData] = useState(null); const fetchMarkerRef = useRef(new TracingMarker('FetchData', 'Fetch Data from API')); useEffect(() => { async function fetchData() { fetchMarkerRef.current.begin(); const response = await fetch('https://api.example.com/data'); const jsonData = await response.json(); setData(jsonData); fetchMarkerRef.current.end(); } fetchData(); }, []); return ; } export default DataFetcher; ```

V tem primeru sledimo času, potrebnemu za pridobivanje podatkov iz API-ja, kar nam omogoča, da ugotovimo, ali je klic API-ja ozko grlo pri zmogljivosti.

2. Sledenje upravljalnikom dogodkov

Sledenje času izvajanja upravljalnikov dogodkov lahko razumete vpliv uporabniških interakcij na zmogljivost. To je še posebej uporabno za zapletene upravljalnike dogodkov, ki vključujejo znatno računanje ali manipulacijo DOM-a.

```javascript import React, { useRef } from 'react'; import { unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react'; function MyButton() { const clickMarkerRef = useRef(new TracingMarker('ButtonClick', 'Button Click Handler')); const handleClick = () => { clickMarkerRef.current.begin(); // Perform some computationally intensive task for (let i = 0; i < 1000000; i++) { // Some computation here } clickMarkerRef.current.end(); }; return Click Me; } export default MyButton; ```

Ta primer sledi času izvajanja upravljalnika klika na gumb, kar nam omogoča, da ugotovimo, ali logika upravljalnika povzroča težave z zmogljivostjo.

3. Sledenje Reduxovim akcijam/thunkom

Če uporabljate Redux, lahko sledite času izvajanja Reduxovih akcij ali thunkov, da bi razumeli vpliv posodobitev stanja na zmogljivost. To je še posebej koristno za velike in zapletene aplikacije Redux.

```javascript import { unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react'; const myActionMarker = new TracingMarker('MyReduxAction', 'My Redux Action'); export const myAction = () => { return async (dispatch) => { myActionMarker.begin(); // Perform asynchronous operation await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 100)); dispatch({ type: 'MY_ACTION', payload: 'Data' }); myActionMarker.end(); }; }; ```

Ta primer sledi času izvajanja Redux thunka, kar nam omogoča, da ugotovimo, ali logika thunka ali posledična posodobitev stanja povzroča težave z zmogljivostjo.

Najboljše prakse za uporabo experimental_TracingMarker

Če želite učinkovito uporabljati experimental_TracingMarker, upoštevajte te najboljše prakse:

• Uporabite opisne ID-je oznak: Izberite ID-je, ki jasno označujejo odsek kode, ki se mu sledi. To olajša prepoznavanje oznak v profilirnih orodjih.
• Izogibajte se pretiranemu sledenju: Sledenje vsaki vrstici kode lahko privede do ogromnih podatkov in oteži natančno določitev dejanskih ozkih grl. Osredotočite se na sledenje določenim področjem interesa.
• Uporabite pogojno sledenje: Sledenje lahko omogočite ali onemogočite na podlagi spremenljivk okolja ali označevalcev funkcij. To vam omogoča sledenje zmogljivosti v razvojnih ali faznih okoljih, ne da bi vplivali na zmogljivost proizvodnje.
• Kombinirajte z drugimi profilirnimi orodji: experimental_TracingMarker dopolnjuje druga profilirna orodja, kot sta React Profiler in Chrome DevTools. Uporabite jih skupaj za celovito analizo zmogljivosti.
• Zapomnite si, da je eksperimentalen: Kot že ime pove, je ta funkcija eksperimentalna. API se lahko v prihodnjih različicah spremeni, zato bodite pripravljeni prilagoditi svojo kodo.

Primeri iz resničnega sveta in študije primerov

Čeprav je experimental_TracingMarker razmeroma nov, so se načela sledenja zmogljivosti uspešno uporabljala v številnih scenarijih iz resničnega sveta.

Primer 1: Optimizacija velike aplikacije za e-trgovino

Veliko e-trgovsko podjetje je opazilo počasne čase upodabljanja na svojih straneh s podrobnostmi o izdelkih. Z uporabo sledenja zmogljivosti so ugotovili, da komponenta, ki je odgovorna za prikaz priporočil za izdelke, porabi veliko časa za upodabljanje. Nadaljnja preiskava je pokazala, da je komponenta izvajala zapletene izračune na strani odjemalca. S premikanjem teh izračunov na stran strežnika in predpomnjenjem rezultatov so znatno izboljšali zmogljivost upodabljanja strani s podrobnostmi o izdelkih.

Primer 2: Izboljšanje odzivnosti interakcije z uporabnikom

Platforma družbenih medijev je imela zamude pri odzivanju na interakcije uporabnikov, kot je všečkanje objave ali dodajanje komentarja. S sledenjem upravljalnikom dogodkov, povezanih s temi interakcijami, so odkrili, da je določen upravljalnik dogodkov sprožil veliko število nepotrebnih ponovnih upodabljanj. Z optimizacijo logike upravljalnika dogodkov in preprečevanjem nepotrebnih ponovnih upodabljanj so znatno izboljšali odzivnost uporabniških interakcij.

Primer 3: Prepoznavanje ozkih grl pri poizvedbah v zbirki podatkov

Finančna aplikacija je opazila počasne čase nalaganja podatkov v svojih nadzornih ploščah za poročanje. S sledenjem času izvajanja njihovih funkcij za pridobivanje podatkov so ugotovili, da je določena poizvedba v zbirki podatkov trajala dolgo časa za izvedbo. Optimizirali so poizvedbo v zbirki podatkov z dodajanjem indeksov in prepisovanjem logike poizvedbe, kar je povzročilo znatno izboljšanje časa nalaganja podatkov.

Zaključek

experimental_TracingMarker Manager je dragoceno orodje za React razvijalce, ki želijo pridobiti globlje vpoglede v zmogljivost svoje aplikacije. Z omogočanjem razvijalcem, da definirajo oznake za sledenje po meri in se integrirajo z obstoječimi profilirnimi orodji, zagotavlja zmogljiv mehanizem za prepoznavanje in odpravljanje ozkih grl pri zmogljivosti. Čeprav je še vedno eksperimentalen, predstavlja pomemben korak naprej v Reactovem orodju za zmogljivost in ponuja vpogled v prihodnost optimizacije zmogljivosti v React aplikacijah.

Ko eksperimentirate z experimental_TracingMarker, ne pozabite, da se osredotočite na sledenje določenim področjem interesa, uporabite opisne ID-je oznak in ga združite z drugimi profilirnimi orodji za celovito analizo zmogljivosti. Z uporabo tehnik sledenja zmogljivosti lahko ustvarite hitrejše, bolj odzivne in bolj prijetne React aplikacije za svoje uporabnike.

Zavrnitev odgovornosti: Ker je ta funkcija eksperimentalna, pričakujte morebitne spremembe API-ja v prihodnjih različicah Reacta. Vedno glejte uradno Reactovo dokumentacijo za najnovejše informacije.