Djupdykning i Reacts experimental_TracingMarker: En omfattande guide till spårningsimplementering

React erbjuder olika verktyg och API:er för att hjälpa utvecklare att bygga högpresterande och underhållbara applikationer. Ett sådant verktyg, för närvarande experimentellt, är experimental_TracingMarker. Detta blogginlägg ger en omfattande guide för att förstå, implementera och utnyttja experimental_TracingMarker för att spåra och felsöka dina React-applikationer.

Vad är React experimental_TracingMarker?

experimental_TracingMarker är en React-komponent utformad för att hjälpa dig att spåra exekveringsflödet och prestandan i din applikation. Det låter dig markera specifika delar av din kod, vilket gör det lättare att identifiera flaskhalsar och förstå hur olika delar av din applikation interagerar. Denna information visualiseras sedan i React DevTools Profiler, vilket ger en tydligare bild av vad som händer under huven.

Tänk på det som att lägga brödsmulor till din kods exekveringsväg. Du placerar dessa brödsmulor (experimental_TracingMarker-komponenter) på strategiska platser, och React Profiler låter dig följa spåret och avslöja sekvensen av händelser och den tid som spenderats i varje markerad del.

Viktig anmärkning: Som namnet antyder är experimental_TracingMarker för närvarande en experimentell funktion. Detta innebär att dess API och beteende kan ändras i framtida React-versioner. Använd den med försiktighet och var beredd att anpassa din kod vid behov.

Varför använda spårningsmarkörer?

Spårningsmarkörer ger flera fördelar vid felsökning och optimering av React-applikationer:

• Förbättrad prestandaanalys: Identifiera flaskhalsar i prestandan genom att lokalisera långsamma kodavsnitt.
• Förbättrad felsökning: Förstå applikationens exekveringsflöde, vilket gör det lättare att spåra fel.
• Bättre samarbete: Dela spårningsdata med andra utvecklare för att underlätta samarbete och kunskapsdelning.
• Visuell representation: Visualisera spårningsdata i React Profiler för en mer intuitiv förståelse av applikationens beteende.
• Riktad optimering: Fokusera optimeringsinsatser på de delar av din kod som har störst inverkan på prestandan.

Hur man implementerar experimental_TracingMarker

Att implementera experimental_TracingMarker är relativt enkelt. Här är en steg-för-steg-guide:

1. Installation

Se först till att du använder en React-version som stöder experimentella funktioner. Installera den senaste versionen av React och React DOM:

            npm install react react-dom

            

              
                Copy
              
            
          

2. Importera experimental_TracingMarker

Importera experimental_TracingMarker-komponenten från react:

            import { unstable_TracingMarker as TracingMarker } from 'react';

            

              
                Copy
              
            
          

Notera prefixet unstable_. Detta indikerar att API:et är experimentellt och kan komma att ändras. Vi har också gett det smeknamnet `TracingMarker` för korthetens skull.

3. Vira in kod med TracingMarker

Vira in de delar av din kod som du vill spåra med TracingMarker-komponenten. Du måste ange en unik id-prop för att identifiera varje markör i profileraren, och eventuellt en label för bättre läsbarhet.

Exempel:

            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 detta exempel har vi virat in fetchData-funktionen och komponentens renderinglogik med TracingMarker-komponenter. id-propen ger en unik identifierare för varje markör, och label-propen ger en läsbar beskrivning.

4. Använda React Profiler

För att se spårningsdata måste du använda React Profiler. Profileraren finns i React DevTools. Här är hur du använder den:

1. Installera React DevTools: Om du inte redan har gjort det, installera webbläsartillägget React DevTools.
2. Aktivera profilering: I React DevTools, navigera till fliken Profiler.
3. Spela in en profil: Klicka på knappen "Spela in" för att börja profilera din applikation.
4. Interagera med din applikation: Utför de åtgärder du vill analysera.
5. Stoppa profileringen: Klicka på knappen "Stopp" för att stoppa profileringen.
6. Analysera resultaten: Profileraren visar en tidslinje över din applikations exekvering, inklusive de spårningsmarkörer du har lagt till.

React Profiler visar dig varaktigheten för varje markerad sektion, vilket gör att du snabbt kan identifiera flaskhalsar i prestandan.

Bästa praxis för användning av spårningsmarkörer

För att få ut mesta möjliga av spårningsmarkörer, överväg dessa bästa praxis:

• Välj meningsfulla ID:n och etiketter: Använd beskrivande ID:n och etiketter som tydligt identifierar syftet med varje markör. Detta gör det lättare att förstå spårningsdatan i React Profiler.
• Fokusera på kritiska sektioner: Vira inte in varje kodrad med spårningsmarkörer. Fokusera på de sektioner som mest sannolikt är prestandaflaskhalsar eller områden som du vill förstå bättre.
• Använd en konsekvent namngivningskonvention: Etablera en konsekvent namngivningskonvention för dina spårningsmarkörer för att förbättra läsbarhet och underhållbarhet. Till exempel kan du prefixa alla spårningsmarkörer för nätverksförfrågningar med "network-" eller alla renderingsrelaterade markörer med "render-".
• Ta bort markörer i produktion: Spårningsmarkörer kan medföra overhead för din applikation. Ta bort dem eller inaktivera dem villkorligt i produktionsbyggen för att undvika att påverka prestandan. Du kan använda miljövariabler för detta ändamål.
• Kombinera med andra profileringsmetoder: Spårningsmarkörer är ett kraftfullt verktyg, men de är inte en universallösning. Kombinera dem med andra profileringsmetoder, som verktyg för prestandaövervakning, för att få en mer omfattande förståelse av din applikations prestanda.

Avancerade användningsfall

Medan den grundläggande implementeringen av experimental_TracingMarker är enkel, finns det flera avancerade användningsfall att överväga:

1. Dynamiska spårningsmarkörer

Du kan dynamiskt lägga till eller ta bort spårningsmarkörer baserat på vissa villkor. Detta kan vara användbart för att spåra specifika användarinteraktioner eller för att felsöka intermittenta problem.

Exempel:

            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 detta exempel läggs spårningsmarkören bara till knappen om prop:en shouldTrace är sann.

2. Anpassade spårningshändelser

Medan experimental_TracingMarker främst fokuserar på tidsmätning, kan du utöka dess funktionalitet genom att logga egna händelser inom de markerade sektionerna. Detta kräver integration med ett dedikerat spårningsbibliotek eller telemetrisystem (t.ex. OpenTelemetry).

3. Integration med serversidespårning

För fullstack-applikationer kan du integrera klientsidespårning med serversidespårning för att få en komplett bild av förfrågningslivscykeln. Detta innebär att överföra spårningskontext från klienten till servern och korrelera spårningsdata.

Exempelscenarier från hela världen

Låt oss titta på hur experimental_TracingMarker kan användas i olika globala sammanhang:

• E-handel i Sydostasien: Ett e-handelsföretag i Singapore märker långsam laddningstid för produktsidor, särskilt under högtrafik (påverkat av olika nationella helgdagar i regionen, vilket leder till trafikökningar). De använder experimental_TracingMarker för att spåra renderingen av produktkomponenter och identifierar att ineffektiv bildladdning är flaskhalsen. De optimerar sedan bildstorlekar och implementerar lazy loading för att förbättra prestandan, vilket tar hänsyn till de ofta långsammare internetuppkopplingarna i vissa sydostasiatiska länder.
• Fintech i Europa: En fintech-startup i London som upplever prestandaproblem med uppdateringar av realtidsdata på sin handelsplattform använder experimental_TracingMarker för att spåra datasynkroniseringsprocessen. De upptäcker att onödiga omrenderingar utlöses på grund av frekventa tillståndsuppdateringar. De implementerar memoization-tekniker och optimerar databeställningar för att minska omrenderingar och förbättra plattformens responsivitet. Detta möter behovet av högpresterande applikationer på en konkurrensutsatt finansmarknad.
• EdTech i Sydamerika: Ett brasilianskt EdTech-företag som utvecklar en online-inlärningsplattform upplever prestandaproblem på äldre enheter som vanligtvis används av studenter i regionen. De använder experimental_TracingMarker för att spåra renderingen av komplexa interaktiva inlärningsmoduler. De identifierar att tunga JavaScript-beräkningar orsakar nedgången i prestanda. De optimerar JavaScript-koden och implementerar serverside rendering för initial sidladdning för att förbättra prestandan på enheter med låg effekt.
• Hälsovård i Nordamerika: En kanadensisk vårdgivare som använder en React-baserad patientportal upplever intermittenta prestandaproblem. De använder experimental_TracingMarker för att spåra användarinteraktioner och identifierar att en specifik API-slutpunkt ibland är långsam. De implementerar cachning och optimerar API-slutpunkten för att förbättra portalens responsivitet och säkerställa snabb åtkomst till patientinformation. Detta fokuserar på pålitlig prestanda för kritiska hälsoapplikationer.

Alternativ till experimental_TracingMarker

Även om experimental_TracingMarker är ett användbart verktyg, finns det andra alternativ för att spåra och profilera React-applikationer:

• React Profiler (Inbyggd): Den inbyggda React Profiler ger grundläggande prestandainsikter utan att kräva några kodändringar. Den erbjuder dock inte samma detaljnivå som spårningsmarkörer.
• Verktyg för prestandaövervakning: Verktyg som New Relic, Sentry och Datadog erbjuder omfattande prestandaövervakning och felspårningsfunktioner. Dessa används ofta för produktionsövervakning och erbjuder funktioner utöver enkel spårning.
• OpenTelemetry: OpenTelemetry är ett öppen källkods ramverk för observerbarhet som tillhandahåller ett standardiserat sätt att samla in och exportera telemetridata, inklusive spår, mätvärden och loggar. Du kan integrera OpenTelemetry med din React-applikation för att få mer detaljerad spårningsinformation.
• Anpassad loggning: Du kan använda standard JavaScript-loggningstekniker för att logga händelser och tidsmätningar i din kod. Detta tillvägagångssätt är dock mindre strukturerat och kräver mer manuellt arbete för att analysera datan.

Slutsats

experimental_TracingMarker är ett kraftfullt verktyg för att spåra och felsöka React-applikationer. Genom att strategiskt placera spårningsmarkörer i din kod kan du få värdefulla insikter i din applikations exekveringsflöde och prestanda. Även om det fortfarande är en experimentell funktion, erbjuder den ett lovande tillvägagångssätt för prestandaanalys och optimering. Kom ihåg att använda den på ett ansvarsfullt sätt och vara beredd på potentiella API-ändringar i framtida React-versioner. Genom att kombinera experimental_TracingMarker med andra profileringsmetoder och verktyg kan du bygga mer högpresterande och underhållbara React-applikationer, oavsett din plats eller de specifika utmaningarna för din globala publik.

Åtgärdsbara insikter:

• Börja experimentera med experimental_TracingMarker i din utvecklingsmiljö.
• Identifiera kritiska delar av din kod som sannolikt är prestandaflaskhalsar.
• Använd meningsfulla ID:n och etiketter för dina spårningsmarkörer.
• Analysera spårningsdatan i React Profiler.
• Ta bort eller inaktivera spårningsmarkörer i produktionsbyggen.
• Överväg att integrera spårning med serversidespårning och andra verktyg för prestandaövervakning.