ரியாக்ட் experimental_Scope செயல்திறன் தாக்கம்: ஸ்கோப் செயலாக்கச் சுமை

ரியாக்டின் experimental_Scope API, ரியாக்ட் கம்போனென்ட்களுக்குள் கான்டெக்ஸ்டை மிகவும் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட மற்றும் வெளிப்படையான முறையில் நிர்வகிக்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, இது சக்திவாய்ந்த திறன்களை வழங்குகிறது. இருப்பினும், எந்தவொரு புதிய அம்சத்தையும் போலவே, இதுவும் சாத்தியமான செயல்திறன் தாக்கங்களுடன் வருகிறது, குறிப்பாக ஸ்கோப் செயலாக்கச் சுமை அடிப்படையில். இந்தக் கட்டுரை experimental_Scope-இன் நுணுக்கங்களை ஆராய்கிறது, அதன் செயல்திறன் தாக்கத்திற்கான காரணங்களை ஆராய்கிறது, மற்றும் உண்மையான ரியாக்ட் பயன்பாடுகளில் அதன் பயன்பாட்டை மேம்படுத்துவதற்கான நடைமுறை உத்திகளை வழங்குகிறது.

ரியாக்ட் experimental_Scope என்றால் என்ன?

experimental_Scope API என்பது ரியாக்டின் கம்போனென்ட்களுக்கு இடையில் ஸ்டேட்டை நிர்வகிக்கவும் பகிரவும் புதிய வழிகளைத் தொடர்ந்து ஆராய்வதன் ஒரு பகுதியாகும். இது பாரம்பரிய ரியாக்ட் கான்டெக்ஸ்டுக்கு ஒரு கணிக்கக்கூடிய மற்றும் நிர்வகிக்கக்கூடிய மாற்றீட்டை வழங்குவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. கான்டெக்ஸ்ட் எவ்வாறு அணுகப்படுகிறது மற்றும் புதுப்பிக்கப்படுகிறது என்பதற்கான எல்லைகளை வெளிப்படையாக வரையறுப்பதற்கான ஒரு வழியாக இதை நினையுங்கள், இது தரவு ஓட்டத்தின் மீது சிறந்த கட்டுப்பாட்டிற்கும், குறிப்பிட்ட சூழ்நிலைகளில் செயல்திறன் ஆதாயங்களுக்கும் வழிவகுக்கும். இருப்பினும், இந்த ஸ்கோப்களின் செயலாக்கம் அதன் சொந்த சுமையை அறிமுகப்படுத்துகிறது.

பாரம்பரிய ரியாக்ட் கான்டெக்ஸ்டின் மறைமுகமான தன்மையைப் போலல்லாமல், experimental_Scope டெவலப்பர்களுக்கு ஒரு கான்டெக்ஸ்டின் எல்லைகளை வெளிப்படையாக வரையறுக்க அனுமதிக்கிறது. இதன் பொருள், குறிப்பிட்ட மதிப்புகள் கிடைக்கும் ஒரு பிரத்யேக 'ஸ்கோப்பை' நீங்கள் உருவாக்கலாம், மேலும் அந்த ஸ்கோப்பிற்குள் உள்ள கம்போனென்ட்கள் முழு கம்போனென்ட் ட்ரீயையும் கடக்க வேண்டிய அவசியமின்றி அந்த மதிப்புகளை அணுகலாம்.

experimental_Scope-இன் முக்கிய நன்மைகள் (கோட்பாட்டளவில்):

• மேம்படுத்தப்பட்ட கணிப்புத்திறன்: வெளிப்படையான ஸ்கோப் வரையறை தரவு ஓட்டத்தைப் புரிந்துகொள்வதையும் பிழைதிருத்தம் செய்வதையும் எளிதாக்குகிறது.
• சாத்தியமான செயல்திறன் மேம்படுத்தல்கள்: கான்டெக்ஸ்ட் புதுப்பிப்புகளின் ஸ்கோப்பைக் கட்டுப்படுத்துவதன் மூலம், ரியாக்ட் பயன்பாட்டின் தொடர்பில்லாத பகுதிகளில் தேவையற்ற மறு-ரெண்டர்களைத் தவிர்க்கலாம்.
• மேம்படுத்தப்பட்ட குறியீடு அமைப்பு: ஸ்கோப்கள் தொடர்புடைய ஸ்டேட் மற்றும் லாஜிக்கை குழுவாக்க ஒரு இயல்பான வழியை வழங்குகின்றன, இது குறியீட்டு பராமரிப்பை மேம்படுத்துகிறது.

சவால்: ஸ்கோப் செயலாக்கச் சுமை

இந்தக் கட்டுரையில் கையாளப்படும் முக்கியப் பிரச்சினை, இந்த வெளிப்படையாக வரையறுக்கப்பட்ட ஸ்கோப்களைச் செயலாக்குவதோடு தொடர்புடைய செயல்திறன் சுமையாகும். சில சூழ்நிலைகளில் experimental_Scope செயல்திறன் மேம்பாடுகளுக்கு வழிவகுக்கும் என்றாலும், அதன் அறிமுகம் கணக்கீட்டுச் செலவையும் சேர்க்கிறது. இந்த API-ஐ எப்போது, எப்படிப் பயன்படுத்துவது என்பது பற்றிய தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுப்பதற்கு இந்தச் சுமையைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியம்.

சுமைக்கான மூலங்களைப் புரிந்துகொள்ளுதல்:

1. ஸ்கோப் உருவாக்கம் மற்றும் மேலாண்மை: ஸ்கோப்களை உருவாக்குவதும் பராமரிப்பதும் ஒரு கணக்கீட்டுச் செலவை ஏற்படுத்துகிறது. ரியாக்ட் ஒவ்வொரு ஸ்கோப்பின் எல்லைகளையும் அதற்குள் கிடைக்கும் மதிப்புகளையும் கண்காணிக்க வேண்டும்.
2. கான்டெக்ஸ்ட் தேடல்: ஒரு கம்போனென்ட் ஒரு ஸ்கோப்பிலிருந்து ஒரு மதிப்பை அணுக முயற்சிக்கும்போது, ரியாக்ட் தொடர்புடைய மதிப்பைக் கண்டுபிடிக்க ஸ்கோப் படிநிலையைக் கடக்க வேண்டும். இந்தத் தேடல் செயல்முறை, குறிப்பாக ஆழமாகப் பதிக்கப்பட்ட கம்போனென்ட் ட்ரீக்களில், பாரம்பரிய ரியாக்ட் கான்டெக்ஸ்டிலிருந்து மதிப்புகளை அணுகுவதை விட அதிக செலவு மிக்கதாக இருக்கும்.
3. சார்புநிலைக் கண்காணிப்பு: எந்தக் கம்போனென்ட்கள் ஒரு ஸ்கோப்பிற்குள் எந்த மதிப்புகளைச் சார்ந்துள்ளன என்பதை ரியாக்ட் கண்காணிக்க வேண்டும். தொடர்புடைய மதிப்புகள் மாறும்போது கம்போனென்ட்கள் மறு-ரெண்டர் செய்வதை உறுதிசெய்ய இந்தச் சார்புநிலைக் கண்காணிப்பு அவசியம், ஆனால் இது ஒட்டுமொத்தச் சுமையையும் கூட்டுகிறது.

experimental_Scope செயல்திறன் அளவீடு

experimental_Scope-இன் செயல்திறன் தாக்கத்தை அளவிட, முழுமையான செயல்திறன் அளவீடுகளை மேற்கொள்வது அவசியம். இதில் experimental_Scope-ஐ பல்வேறு வழிகளில் பயன்படுத்தும் யதார்த்தமான ரியாக்ட் பயன்பாடுகளை உருவாக்குவது மற்றும் கம்போனென்ட் ரெண்டரிங், ஸ்டேட் புதுப்பிப்புகள், மற்றும் கான்டெக்ஸ்ட் தேடல்கள் போன்ற பல்வேறு செயல்பாடுகளின் செயல்திறனை அளவிடுவது ஆகியவை அடங்கும்.

செயல்திறன் அளவீட்டின் போது கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய காரணிகள்:

• கம்போனென்ட் ட்ரீ ஆழம்: கம்போனென்ட் ட்ரீயின் ஆழம் experimental_Scope-இன் செயல்திறனை கணிசமாகப் பாதிக்கலாம், ஏனெனில் ஆழமான ட்ரீக்களுக்கு அதிக ஸ்கோப் கடத்தல் தேவைப்படுகிறது.
• ஸ்கோப்களின் எண்ணிக்கை: பயன்பாட்டில் உள்ள ஸ்கோப்களின் எண்ணிக்கையும் செயல்திறனைப் பாதிக்கலாம், ஏனெனில் ஒவ்வொரு ஸ்கோப்பும் ஒட்டுமொத்தச் சுமையைக் கூட்டுகிறது.
• ஸ்டேட் புதுப்பிப்புகளின் அதிர்வெண்: ஸ்கோப்களுக்குள் ஸ்டேட் புதுப்பிப்புகளின் அதிர்வெண் செயல்திறனைப் பாதிக்கலாம், ஏனெனில் ஒவ்வொரு புதுப்பிப்பும் சார்புநிலைக் கண்காணிப்பு மற்றும் சாத்தியமான மறு-ரெண்டர்களைத் தூண்டுகிறது.
• கான்டெக்ஸ்ட் மதிப்புகளின் சிக்கலான தன்மை: ஸ்கோப்களில் சேமிக்கப்படும் மதிப்புகளின் சிக்கலான தன்மையும் ஒரு பங்கு வகிக்கலாம், ஏனெனில் சிக்கலான மதிப்புகளுக்கு அதிக செயலாக்கம் தேவைப்படலாம்.

எடுத்துக்காட்டு செயல்திறன் அளவீட்டுச் சூழ்நிலை:

ஆழமாகப் பதிக்கப்பட்ட கம்போனென்ட் ட்ரீ கொண்ட ஒரு கற்பனையான இ-காமர்ஸ் பயன்பாட்டைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள். இந்தப் பயன்பாடு பயனர் அங்கீகார நிலை, ஷாப்பிங் கார்ட் உள்ளடக்கங்கள், மற்றும் தயாரிப்பு விவரங்களை நிர்வகிக்க experimental_Scope-ஐப் பயன்படுத்துகிறது. ஒரு செயல்திறன் அளவீட்டுச் சூழ்நிலையில், ஒரு பயனர் பயன்பாட்டின் மூலம் செல்லுதல், கார்டில் பொருட்களைச் சேர்ப்பது, மற்றும் தயாரிப்பு விவரங்களைப் பார்ப்பது போன்றவற்றை உருவகப்படுத்தலாம். கண்காணிக்க வேண்டிய செயல்திறன் அளவீடுகள்:

• ஆரம்பப் பக்கத்தை ரெண்டர் செய்ய எடுக்கும் நேரம்: பயன்பாட்டின் ஆரம்பப் பக்கத்தை ரெண்டர் செய்ய எவ்வளவு நேரம் ஆகிறது?
• கார்டில் பொருளைச் சேர்க்க எடுக்கும் நேரம்: ஷாப்பிங் கார்டில் ஒரு பொருளைச் சேர்க்க எவ்வளவு நேரம் ஆகிறது?
• தயாரிப்பு விவரங்களைப் புதுப்பிக்க எடுக்கும் நேரம்: ஒரு பக்கத்தில் தயாரிப்பு விவரங்களைப் புதுப்பிக்க எவ்வளவு நேரம் ஆகிறது?
• வினாடிக்கு பிரேம்கள் (FPS): பயனர் தொடர்புகளின் போது சராசரி FPS என்ன?

experimental_Scope-உடன் மற்றும் இல்லாமல் இந்த அளவீடுகளை ஒப்பிடுவதன் மூலம், ஒரு நிஜ-உலகப் பயன்பாட்டில் அதன் செயல்திறன் தாக்கத்தைப் பற்றிய தெளிவான படத்தைப் பெறலாம்.

experimental_Scope பயன்பாட்டை மேம்படுத்துவதற்கான உத்திகள்

experimental_Scope சுமையை அறிமுகப்படுத்தினாலும், அதன் செயல்திறன் தாக்கத்தைக் குறைக்கவும் அதன் நன்மைகளை அதிகரிக்கவும் நீங்கள் பயன்படுத்தக்கூடிய பல உத்திகள் உள்ளன.

1. ஸ்கோப் உருவாக்கத்தைக் குறைத்தல்:

தேவையற்ற முறையில் ஸ்கோப்களை உருவாக்குவதைத் தவிர்க்கவும். நீங்கள் ஒரு கான்டெக்ஸ்ட் எல்லையை வெளிப்படையாக வரையறுக்க வேண்டியிருக்கும் போது மட்டுமே ஸ்கோப்களை உருவாக்கவும். இருக்கும் ஸ்கோப்களை மீண்டும் பயன்படுத்த முடியுமா அல்லது லாஜிக்கல் கம்போனென்ட்களை ஒன்றாகக் குழுவாக்குவது ஸ்கோப்களின் எண்ணிக்கையைக் குறைக்க முடியுமா என்பதை மறுமதிப்பீடு செய்யவும்.

எடுத்துக்காட்டு: ஒவ்வொரு தயாரிப்பு விவரம் கம்போனென்ட்டிற்கும் ஒரு தனி ஸ்கோப்பை உருவாக்குவதற்குப் பதிலாக, முழு தயாரிப்புப் பக்கத்திற்கும் ஒரு ஸ்கோப்பை உருவாக்கி, தயாரிப்பு விவரங்களை பக்கத்திற்குள் உள்ள தனிப்பட்ட கம்போனென்ட்களுக்கு ப்ராப்ஸாக அனுப்பவும்.

2. கான்டெக்ஸ்ட் தேடலை மேம்படுத்துதல்:

ஸ்கோப் கடத்தலின் ஆழத்தைக் குறைக்க உங்கள் கம்போனென்ட் ட்ரீயை கட்டமைக்கவும். கம்போனென்ட்கள் ட்ரீயில் வெகு தொலைவில் உள்ள ஸ்கோப்களிலிருந்து மதிப்புகளை அணுக வேண்டிய ஆழமாகப் பதிக்கப்பட்ட கம்போனென்ட் ட்ரீக்களைத் தவிர்க்கவும். உங்கள் கம்போனென்ட்களை மறுகட்டமைப்பதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள் அல்லது ட்ரீயை தட்டையாக்க கம்போனென்ட் கம்போசிஷன் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும்.

எடுத்துக்காட்டு: ஒரு கம்போனென்ட் பல நிலைகளுக்கு மேல் உள்ள ஒரு ஸ்கோப்பிலிருந்து ஒரு மதிப்பை அணுக வேண்டுமானால், ஸ்கோப் கடத்தலைச் சார்ந்திருப்பதற்குப் பதிலாக, அந்த மதிப்பை கம்போனென்ட்டிற்கு ஒரு ப்ராப்ஸாகக் கீழே அனுப்பவும்.

3. செலவு மிக்க கணக்கீடுகளை மெமோயிஸ் செய்யவும்:

உங்கள் ஸ்கோப்களில் சேமிக்கப்படும் மதிப்புகள் செலவு மிக்க கணக்கீடுகளிலிருந்து பெறப்பட்டால், தேவையற்ற மறு-கணக்கீட்டைத் தவிர்க்க அந்தக் கணக்கீடுகளை மெமோயிஸ் செய்வதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள். கணக்கீட்டு ரீதியாகச் செறிவான கம்போனென்ட்கள், மதிப்புகள், மற்றும் செயல்பாடுகளை மெமோயிஸ் செய்ய React.memo, useMemo, மற்றும் useCallback போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும்.

எடுத்துக்காட்டு: வடிகட்டப்பட்ட தயாரிப்புகளின் பட்டியலைச் சேமிக்கும் ஒரு ஸ்கோப் உங்களிடம் இருந்தால், ஒவ்வொரு முறையும் கம்போனென்ட் மறு-ரெண்டர் ஆகும் போது தயாரிப்புகளை மீண்டும் வடிகட்டுவதைத் தவிர்க்க useMemo-ஐப் பயன்படுத்தி வடிகட்டுதல் செயல்பாட்டை மெமோயிஸ் செய்யவும்.

4. ஸ்டேட் புதுப்பிப்புகளைக் குழுவாக்குதல்:

ஒரு ஸ்கோப்பிற்குள் பல மதிப்புகளைப் புதுப்பிக்கும்போது, மறு-ரெண்டர்களின் எண்ணிக்கையைக் குறைக்க புதுப்பிப்புகளை ஒன்றாகக் குழுவாக்குங்கள். புதுப்பிப்புகளை ஒன்றாகக் குழுவாக்க ஒரு ஃபங்ஷன் அப்டேட்டருடன் setState போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும்.

எடுத்துக்காட்டு: ஒரு ஸ்கோப்பில் உள்ள பல மதிப்புகளைத் தனித்தனி setState அழைப்புகளுடன் புதுப்பிப்பதற்குப் பதிலாக, ஒரே நேரத்தில் அனைத்து மதிப்புகளையும் புதுப்பிக்க ஒரு ஃபங்ஷன் அப்டேட்டருடன் ஒற்றை setState அழைப்பைப் பயன்படுத்தவும்.

5. விவரக்குறிப்புக் கருவிகள் (Profiling Tools):

experimental_Scope தொடர்பான செயல்திறன் தடைகளைக் கண்டறிய ரியாக்டின் விவரக்குறிப்புக் கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும். இந்தக் கருவிகள் ஸ்கோப் செயலாக்கம் செயல்திறன் சிக்கல்களை ஏற்படுத்தும் பகுதிகளைக் கண்டறியவும், உங்கள் மேம்படுத்தல் முயற்சிகளுக்கு வழிகாட்டவும் உதவும்.

எடுத்துக்காட்டு: ஸ்கோப் புதுப்பிப்புகளால் அடிக்கடி மறு-ரெண்டர் ஆகும் கம்போனென்ட்களை அடையாளம் காண ரியாக்ட் ப்ரொஃபைலரைப் பயன்படுத்தவும் மற்றும் அந்த மறு-ரெண்டர்களுக்கான காரணங்களை ஆராயவும்.

6. மாற்று வழிகளைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்:

experimental_Scope-ஐ ஏற்றுக்கொள்வதற்கு முன், இது உங்கள் குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டு வழக்கிற்கு சிறந்த தீர்வா என்பதை கவனமாகக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள். சில சமயங்களில், பாரம்பரிய ரியாக்ட் கான்டெக்ஸ்ட் அல்லது Redux அல்லது Zustand போன்ற பிற ஸ்டேட் மேலாண்மை தீர்வுகள் மிகவும் பொருத்தமானதாகவும் சிறந்த செயல்திறனை வழங்கக்கூடியதாகவும் இருக்கலாம்.

நிஜ-உலக எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் வழக்கு ஆய்வுகள்

experimental_Scope-இன் செயல்திறன் தாக்கத்தையும் மேம்படுத்தல் உத்திகளின் செயல்திறனையும் விளக்க, சில நிஜ-உலக எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் வழக்கு ஆய்வுகளைப் பார்ப்போம்.

வழக்கு ஆய்வு 1: இ-காமர்ஸ் பயன்பாடு

ஒரு இ-காமர்ஸ் பயன்பாடு ஆரம்பத்தில் பயனர் அங்கீகார நிலை மற்றும் ஷாப்பிங் கார்ட் உள்ளடக்கங்களை நிர்வகிக்க experimental_Scope-ஐப் பயன்படுத்தியது. இருப்பினும், ஸ்கோப் செயலாக்கம் குறிப்பிடத்தக்க செயல்திறன் சிக்கல்களை ஏற்படுத்துவதை விவரக்குறிப்பு வெளிப்படுத்தியது, குறிப்பாக கார்டில் பொருட்களைச் சேர்ப்பது மற்றும் பக்கங்களுக்கு இடையில் செல்லுதல் போன்ற பயனர் தொடர்புகளின் போது. பயன்பாட்டைப் பகுப்பாய்வு செய்த பிறகு, டெவலப்பர்கள் மேம்படுத்துவதற்கான பல பகுதிகளை அடையாளம் கண்டனர்:

• தொடர்புடைய ஸ்டேட்டை ஒரே ஸ்கோப்பில் ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம் அவர்கள் ஸ்கோப்களின் எண்ணிக்கையைக் குறைத்தனர்.
• ஸ்கோப் கடத்தலைக் குறைக்க கம்போனென்ட் ட்ரீயை மறுகட்டமைப்பதன் மூலம் அவர்கள் கான்டெக்ஸ்ட் தேடலை மேம்படுத்தினர்.
• தயாரிப்புகளை வடிகட்டுதல் மற்றும் வரிசைப்படுத்துதல் தொடர்பான செலவு மிக்க கணக்கீடுகளை அவர்கள் மெமோயிஸ் செய்தனர்.
• மறு-ரெண்டர்களின் எண்ணிக்கையைக் குறைக்க அவர்கள் ஸ்டேட் புதுப்பிப்புகளைக் குழுவாக்கினர்.

இந்த மேம்படுத்தல்களின் விளைவாக, பயன்பாட்டின் செயல்திறன் குறிப்பிடத்தக்க அளவில் மேம்பட்டது. கார்டில் ஒரு பொருளைச் சேர்க்கும் நேரம் 30% குறைந்தது, மற்றும் பயனர் தொடர்புகளின் போது ஒட்டுமொத்த FPS 20% அதிகரித்தது.

வழக்கு ஆய்வு 2: சமூக ஊடகப் பயன்பாடு

ஒரு சமூக ஊடகப் பயன்பாடு பயனர் சுயவிவரங்கள் மற்றும் செய்தி ஓடைகளை நிர்வகிக்க experimental_Scope-ஐப் பயன்படுத்தியது. செய்தி ஓடை உருப்படிகளை ரெண்டர் செய்யும் போது, குறிப்பாக, ஸ்கோப் செயலாக்கம் செயல்திறன் சிக்கல்களை ஏற்படுத்துவதை விவரக்குறிப்பு வெளிப்படுத்தியது. பயன்பாட்டைப் பகுப்பாய்வு செய்த பிறகு, டெவலப்பர்கள் செய்தி ஓடைக்குள் கம்போனென்ட்கள் ஆழமாகப் பதிக்கப்பட்டிருப்பது சிக்கலுக்கு பங்களிப்பதை அடையாளம் கண்டனர். அவர்கள் செய்தி ஓடையை கம்போனென்ட் கம்போசிஷனைப் பயன்படுத்தவும் கம்போனென்ட் ட்ரீயை தட்டையாக்கவும் மறுசீரமைத்தனர். அவர்கள் பல ஸ்கோப்களை ப்ராப்ஸுடன் மாற்றினார்கள், இது செயல்திறனை கணிசமாக மேம்படுத்தியது.

எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும் (மற்றும் எப்போது தவிர்க்க வேண்டும்) experimental_Scope

experimental_Scope ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவி, ஆனால் இது ஒரு வெள்ளித் தோட்டா அல்ல. இது உங்கள் குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டு வழக்கிற்கு சரியான தீர்வா என்பதை கவனமாகக் கருத்தில் கொள்வது முக்கியம். நீங்கள் தீர்மானிக்க உதவும் சில வழிகாட்டுதல்கள் இங்கே:

experimental_Scope-ஐ எப்போது பயன்படுத்த வேண்டும்:

• கான்டெக்ஸ்ட் அணுகலுக்கான எல்லைகளை நீங்கள் வெளிப்படையாக வரையறுக்க வேண்டும்.
• தரவு ஓட்டத்தின் கணிப்புத்திறனை மேம்படுத்த விரும்புகிறீர்கள்.
• பகிரப்பட்ட ஸ்டேட்டை அணுக வேண்டிய பல கம்போனென்ட்களுடன் ஒரு சிக்கலான பயன்பாடு உங்களிடம் உள்ளது.
• ஸ்கோப் பயன்பாட்டை மேம்படுத்துவதில் நேரத்தை முதலீடு செய்ய நீங்கள் தயாராக உள்ளீர்கள்.

experimental_Scope-ஐ எப்போது தவிர்க்க வேண்டும்:

• பகிரப்பட்ட ஸ்டேட்டை அணுக வேண்டிய ஒரு சில கம்போனென்ட்களுடன் ஒரு எளிய பயன்பாடு உங்களிடம் உள்ளது.
• சாத்தியமான செயல்திறன் சுமை பற்றி நீங்கள் கவலைப்படுகிறீர்கள்.
• API-இன் சோதனைத் தன்மையுடன் நீங்கள் வசதியாக இல்லை.
• ஏற்கனவே நன்றாக வேலை செய்யும் ஒரு தீர்வு (எ.கா., பாரம்பரிய கான்டெக்ஸ்ட், Redux, Zustand) உங்களிடம் உள்ளது.

ரியாக்ட் கான்டெக்ஸ்ட் மற்றும் ஸ்டேட் மேலாண்மையின் எதிர்காலம்

experimental_Scope ரியாக்டில் கான்டெக்ஸ்ட் மற்றும் ஸ்டேட்டை நிர்வகிக்க புதிய வழிகளைத் தொடர்ந்து ஆராய்வதைக் குறிக்கிறது. ரியாக்ட் தொடர்ந்து வளர்ச்சியடைந்து வருவதால், இந்தத் துறையில் மேலும் புதுமைகளை நாம் எதிர்பார்க்கலாம். இந்த முன்னேற்றங்கள் குறித்துத் தகவலறிந்து இருப்பது மற்றும் உங்கள் குறிப்பிட்ட தேவைகளுக்கு சிறந்த தீர்வுகளைக் கண்டறிய புதிய அணுகுமுறைகளைச் சோதிப்பது முக்கியம்.

எதிர்காலம் அநேகமாக மேலும் அதிநவீன கான்டெக்ஸ்ட் மேலாண்மை நுட்பங்களைக் கொண்டிருக்கும், ஒருவேளை அதிக உள்ளமைக்கப்பட்ட மேம்படுத்தல் திறன்களுடன். ஸ்கோப் மதிப்புகளின் தானியங்கி மெமோயிசேஷன் அல்லது மிகவும் திறமையான ஸ்கோப் கடத்தல் வழிமுறைகள் போன்ற அம்சங்கள் தற்போதைய செயல்திறன் கவலைகளில் சிலவற்றைக் குறைக்கலாம்.

முடிவுரை

ரியாக்டின் experimental_Scope API ரியாக்ட் பயன்பாடுகளில் கான்டெக்ஸ்டை நிர்வகிக்க ஒரு நம்பிக்கைக்குரிய அணுகுமுறையை வழங்குகிறது. இது ஸ்கோப் செயலாக்கச் சுமையை அறிமுகப்படுத்தினாலும், மேம்படுத்தப்பட்ட கணிப்புத்திறன் மற்றும் சாத்தியமான செயல்திறன் மேம்படுத்தல்கள் போன்ற அதன் நன்மைகள், சில பயன்பாட்டு வழக்குகளுக்கு இதை ஒரு மதிப்புமிக்க கருவியாக ஆக்குகின்றன. சுமைக்கான மூலங்களைப் புரிந்துகொண்டு பயனுள்ள மேம்படுத்தல் உத்திகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், experimental_Scope-இன் செயல்திறன் தாக்கத்தைக் குறைத்து, அதன் நன்மைகளைப் பயன்படுத்தி மேலும் பராமரிக்கக்கூடிய மற்றும் செயல்திறன் மிக்க ரியாக்ட் பயன்பாடுகளை உருவாக்கலாம். இந்த சக்திவாய்ந்த API-ஐ எப்போது, எப்படிப் பயன்படுத்துவது என்பது பற்றிய தகவலறிந்த முடிவுகளை நீங்கள் எடுக்கிறீர்கள் என்பதை உறுதிப்படுத்த, உங்கள் குறியீட்டை எப்போதும் செயல்திறன் அளவீடு செய்யவும் மற்றும் உங்கள் பயன்பாடுகளை விவரக்குறிப்பு செய்யவும் நினைவில் கொள்ளுங்கள். உங்கள் குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டின் தேவைகளுக்கு ஏற்ப செயல்திறன் சோதனை மற்றும் மேம்படுத்தலுக்கு எப்போதும் முன்னுரிமை அளியுங்கள். இந்த சமரசங்களைப் புரிந்துகொண்டு பொருத்தமான உத்திகளைச் செயல்படுத்துவது experimental_Scope-ஐ திறம்படப் பயன்படுத்தும் திறமையான ரியாக்ட் பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கான திறவுகோலாகும்.