రియాక్ట్ యొక్క experimental_useMutableSource: మార్పుచెందగల డేటా ప్రాసెసింగ్ ఓవర్‌హెడ్ పనితీరు ప్రభావాన్ని నావిగేట్ చేయడం

ఫ్రంటెండ్ డెవలప్‌మెంట్ యొక్క దృశ్యం నిరంతరం అభివృద్ధి చెందుతోంది, రియాక్ట్ వంటి ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు పనితీరు మరియు డెవలపర్ అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడానికి రూపొందించిన వినూత్న APIలను పరిచయం చేయడంలో ముందున్నాయి. అటువంటి ఇటీవలి జోడింపు, ఇప్పటికీ దాని ప్రయోగాత్మక దశలో ఉంది, useMutableSource. ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన డేటా సింక్రొనైజేషన్ కోసం ఆసక్తికరమైన అవకాశాలను అందిస్తున్నప్పటికీ, దాని పనితీరు యొక్క చిక్కులను, ముఖ్యంగా మార్పుచెందగల డేటా ప్రాసెసింగ్‌తో సంబంధం ఉన్న ఓవర్‌హెడ్‌ను అర్థం చేసుకోవడం, దాని శక్తిని సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోవాలని చూస్తున్న ఏ డెవలపర్‌కైనా కీలకం. ఈ పోస్ట్ useMutableSource యొక్క సూక్ష్మ నైపుణ్యాలు, దాని సంభావ్య పనితీరు అడ్డంకులు మరియు వాటిని తగ్గించే వ్యూహాలను పరిశీలిస్తుంది.

useMutableSourceను అర్థం చేసుకోవడం

పనితీరు ప్రభావాన్ని విడదీయడానికి ముందు, useMutableSource ఏమి సాధించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుందో గ్రహించడం అవసరం. సారాంశంలో, ఇది రియాక్ట్ కాంపోనెంట్‌లకు బాహ్య మార్పుచెందగల డేటా సోర్స్‌లకు సబ్స్క్రయిబ్ చేయడానికి ఒక యంత్రాంగాన్ని అందిస్తుంది. ఈ సోర్స్‌లు అధునాతన స్టేట్ మేనేజ్‌మెంట్ లైబ్రరీల (Zustand, Jotai, లేదా Recoil వంటివి) నుండి రియల్-టైమ్ డేటా స్ట్రీమ్‌ల వరకు లేదా డేటాను మార్చే బ్రౌజర్ APIల వరకు ఏదైనా కావచ్చు. రియాక్ట్ యొక్క రెండరింగ్ మరియు రీకాన్సిలేషన్ సైకిల్‌లో, ప్రత్యేకించి రియాక్ట్ యొక్క కంకరెంట్ ఫీచర్స్ సందర్భంలో ఈ బాహ్య సోర్స్‌లను ఏకీకృతం చేయగల సామర్థ్యం దీని ముఖ్యమైన వ్యత్యాసం.

useMutableSource వెనుక ఉన్న ప్రాథమిక ప్రేరణ రియాక్ట్ మరియు బాహ్య స్టేట్ మేనేజ్‌మెంట్ పరిష్కారాల మధ్య మెరుగైన సమైక్యతను సులభతరం చేయడం. సాంప్రదాయకంగా, బాహ్య స్టేట్ మారినప్పుడు, అది దానికి సబ్స్క్రయిబ్ చేసిన రియాక్ట్ కాంపోనెంట్‌లో రీ-రెండర్‌ను ప్రేరేపిస్తుంది. అయితే, తరచుగా స్టేట్ అప్‌డేట్‌లు లేదా లోతుగా ఉన్న కాంపోనెంట్‌లతో కూడిన సంక్లిష్ట అప్లికేషన్‌లలో, ఇది పనితీరు సమస్యలకు దారి తీస్తుంది. useMutableSource ఈ మార్పులకు సబ్స్క్రయిబ్ చేయడానికి మరియు ప్రతిస్పందించడానికి మరింత సూక్ష్మమైన మరియు సమర్థవంతమైన మార్గాన్ని అందించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది, అనవసరమైన రీ-రెండర్‌లను తగ్గించి, అప్లికేషన్ యొక్క మొత్తం ప్రతిస్పందనను మెరుగుపరుస్తుంది.

ప్రధాన భావనలు:

• మార్పుచెందగల డేటా సోర్స్‌లు: ఇవి నేరుగా సవరించగల బాహ్య డేటా స్టోర్‌లు.
• సబ్స్క్రిప్షన్: useMutableSource ఉపయోగించే కాంపోనెంట్‌లు ఒక మార్పుచెందగల డేటా సోర్స్ యొక్క నిర్దిష్ట భాగాలకు సబ్స్క్రయిబ్ చేస్తాయి.
• రీడ్ ఫంక్షన్: useMutableSourceకి అందించబడిన ఒక ఫంక్షన్, ఇది సోర్స్ నుండి సంబంధిత డేటాను ఎలా చదవాలో రియాక్ట్‌కు చెబుతుంది.
• వెర్షన్ ట్రాకింగ్: మార్పులను సమర్థవంతంగా గుర్తించడానికి ఈ హుక్ తరచుగా వెర్షనింగ్ లేదా టైమ్‌స్టాంప్‌లపై ఆధారపడుతుంది.

పనితీరు సవాలు: మార్పుచెందగల డేటా ప్రాసెసింగ్ ఓవర్‌హెడ్

useMutableSource పనితీరు లాభాలను వాగ్దానం చేసినప్పటికీ, దాని ప్రభావం అంతర్లీనంగా ఉన్న మార్పుచెందగల డేటాను ఎంత సమర్థవంతంగా ప్రాసెస్ చేయగలదనే దానిపై మరియు ఈ మార్పులతో రియాక్ట్ ఎలా సంకర్షణ చెందుతుందనే దానిపై క్లిష్టంగా ముడిపడి ఉంది. "మార్పుచెందగల డేటా ప్రాసెసింగ్ ఓవర్‌హెడ్" అనే పదం సవరించగల డేటాతో వ్యవహరించేటప్పుడు అయ్యే కంప్యూటేషనల్ ఖర్చును సూచిస్తుంది. ఈ ఓవర్‌హెడ్ అనేక విధాలుగా వ్యక్తమవుతుంది:

1. తరచుగా మరియు సంక్లిష్టమైన డేటా మార్పులు

బాహ్య మార్పుచెందగల సోర్స్ చాలా తరచుగా లేదా సంక్లిష్టమైన మార్పులను ఎదుర్కొంటే, ఓవర్‌హెడ్ పెరగవచ్చు. ప్రతి మార్పు డేటా సోర్స్‌లోనే వరుస కార్యకలాపాలను ప్రేరేపించవచ్చు, అవి:

• డీప్ ఆబ్జెక్ట్ క్లోనింగ్: మార్పులేని పద్ధతులను నిర్వహించడానికి లేదా మార్పులను ట్రాక్ చేయడానికి, డేటా సోర్స్‌లు పెద్ద డేటా స్ట్రక్చర్‌ల డీప్ క్లోన్‌లను నిర్వహించవచ్చు.
• మార్పు గుర్తింపు అల్గోరిథంలు: ఖచ్చితంగా ఏమి మారిందో గుర్తించడానికి అధునాతన అల్గోరిథంలు ఉపయోగించబడవచ్చు, ఇది పెద్ద డేటాసెట్‌లకు కంప్యూటేషనల్‌గా తీవ్రంగా ఉంటుంది.
• లిజనర్లు మరియు కాల్‌బ్యాక్‌లు: సబ్స్క్రయిబ్ చేసిన అన్ని లిజనర్‌లకు మార్పు నోటిఫికేషన్‌లను ప్రచారం చేయడం ఓవర్‌హెడ్‌కు దారితీయవచ్చు, ముఖ్యంగా ఒకే సోర్స్‌కు అనేక కాంపోనెంట్‌లు సబ్స్క్రయిబ్ చేసి ఉంటే.

ప్రపంచ ఉదాహరణ: ఒక రియల్-టైమ్ సహకార పత్ర ఎడిటర్‌ను పరిగణించండి. బహుళ వినియోగదారులు ఒకేసారి టైప్ చేస్తుంటే, పత్ర కంటెంట్ కోసం అంతర్లీన డేటా సోర్స్ అత్యంత వేగవంతమైన మార్పులకు లోనవుతుంది. ప్రతి అక్షరం చొప్పించడం, తొలగించడం లేదా ఫార్మాటింగ్ మార్పు కోసం డేటా ప్రాసెసింగ్ అత్యంత ఆప్టిమైజ్ చేయకపోతే, సంచిత ఓవర్‌హెడ్ లాగ్‌కు మరియు పేలవమైన వినియోగదారు అనుభవానికి దారి తీస్తుంది, రియాక్ట్ వంటి పనితీరు గల రెండరింగ్ ఇంజిన్‌తో కూడా.

2. అసమర్థమైన రీడ్ ఫంక్షన్లు

useMutableSourceకు పంపిన read ఫంక్షన్ చాలా కీలకం. ఈ ఫంక్షన్ ఖరీదైన కంప్యూటేషన్లు చేస్తే, పెద్ద డేటాసెట్‌లను అసమర్థంగా యాక్సెస్ చేస్తే, లేదా అనవసరమైన డేటా పరివర్తనలను కలిగి ఉంటే, అది ఒక ముఖ్యమైన అడ్డంకిగా మారుతుంది. మార్పును అనుమానించినప్పుడు లేదా ప్రారంభ రెండర్ సమయంలో రియాక్ట్ ఈ ఫంక్షన్‌ను పిలుస్తుంది. అసమర్థమైన read ఫంక్షన్ వీటికి కారణం కావచ్చు:

• నెమ్మదిగా డేటా పునరుద్ధరణ: అవసరమైన డేటా స్లైస్‌ను తీసుకురావడానికి ఎక్కువ సమయం తీసుకోవడం.
• అనవసరమైన డేటా ప్రాసెసింగ్: సంబంధిత సమాచారాన్ని సంగ్రహించడానికి అవసరమైన దానికంటే ఎక్కువ పని చేయడం.
• రెండర్‌లను నిరోధించడం: చెత్త సందర్భంలో, నెమ్మదిగా ఉండే read ఫంక్షన్ రియాక్ట్ యొక్క రెండరింగ్ ప్రక్రియను నిరోధించి, UIని స్తంభింపజేయగలదు.

ప్రపంచ ఉదాహరణ: ఒక ఫైనాన్షియల్ ట్రేడింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను ఊహించుకోండి, ఇక్కడ వినియోగదారులు బహుళ ఎక్స్ఛేంజీల నుండి రియల్-టైమ్ మార్కెట్ డేటాను వీక్షించవచ్చు. ఒక నిర్దిష్ట స్టాక్ ధర కోసం read ఫంక్షన్ రియల్-టైమ్ సగటును లెక్కించడానికి చారిత్రక ట్రేడ్‌ల యొక్క భారీ, క్రమబద్ధీకరించని శ్రేణి ద్వారా పునరావృతం చేయడంపై ఆధారపడితే, ఇది చాలా అసమర్థంగా ఉంటుంది. ప్రతి చిన్న ధరల హెచ్చుతగ్గులకు, ఈ నెమ్మదిగా ఉండే read ఆపరేషన్ అమలు కావాలి, ఇది మొత్తం డాష్‌బోర్డ్ యొక్క ప్రతిస్పందనను ప్రభావితం చేస్తుంది.

3. సబ్స్క్రిప్షన్ గ్రాన్యులారిటీ మరియు స్టేల్-వైల్-రివాలిడేట్ పద్ధతులు

useMutableSource తరచుగా "స్టేల్-వైల్-రివాలిడేట్" విధానంతో పనిచేస్తుంది, ఇక్కడ అది మొదట "పాత" విలువను తిరిగి ఇవ్వవచ్చు, అదే సమయంలో తాజా "ఫ్రెష్" విలువను పొందుతుంది. ఇది వినియోగదారుకు త్వరగా ఏదైనా చూపించడం ద్వారా గ్రహించిన పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది, అయితే తదుపరి పునః ధ్రువీకరణ ప్రక్రియ సమర్థవంతంగా ఉండాలి. సబ్స్క్రిప్షన్ తగినంత గ్రాన్యులర్‌గా లేకపోతే, అంటే ఒక కాంపోనెంట్ చిన్న ముక్క మాత్రమే అవసరమైనప్పుడు పెద్ద భాగం డేటాకు సబ్స్క్రయిబ్ చేస్తే, అది అనవసరమైన రీ-రెండర్‌లు లేదా డేటా ఫెచ్‌లను ప్రేరేపించవచ్చు.

ప్రపంచ ఉదాహరణ: ఒక ఇ-కామర్స్ అప్లికేషన్‌లో, ఒక ఉత్పత్తి వివరాల పేజీ ఉత్పత్తి సమాచారం, సమీక్షలు మరియు ఇన్వెంటరీ స్థితిని ప్రదర్శించవచ్చు. ఒకే మార్పుచెందగల సోర్స్ ఈ డేటా మొత్తాన్ని కలిగి ఉండి, ఒక కాంపోనెంట్ కేవలం ఉత్పత్తి పేరును (ఇది అరుదుగా మారుతుంది) ప్రదర్శించవలసి వచ్చినప్పుడు, అది మొత్తం ఆబ్జెక్ట్‌కు సబ్స్క్రయిబ్ చేస్తే, సమీక్షలు లేదా ఇన్వెంటరీ మారినప్పుడు అనవసరంగా రీ-రెండర్ లేదా రీ-వాలిడేట్ కావచ్చు. ఇది గ్రాన్యులారిటీ లేకపోవడం.

4. కంకరెంట్ మోడ్ మరియు అంతరాయం

useMutableSource రియాక్ట్ యొక్క కంకరెంట్ ఫీచర్స్‌ను దృష్టిలో ఉంచుకుని రూపొందించబడింది. కంకరెంట్ ఫీచర్లు రియాక్ట్‌కు రెండరింగ్‌ను అంతరాయం కలిగించి, పునఃప్రారంభించడానికి అనుమతిస్తాయి. ఇది ప్రతిస్పందనకు శక్తివంతమైనది అయినప్పటికీ, useMutableSource ద్వారా ప్రేరేపించబడిన డేటా ఫెచింగ్ మరియు ప్రాసెసింగ్ కార్యకలాపాలు నిలిపివేయబడి, పునఃప్రారంభించబడవచ్చని అర్థం. మార్పుచెందగల డేటా సోర్స్ మరియు దాని సంబంధిత కార్యకలాపాలు అంతరాయం కలిగించేలా లేదా పునఃప్రారంభించగల విధంగా రూపొందించకపోతే, ఇది రేస్ కండిషన్లు, అస్థిరమైన స్థితులు లేదా అనూహ్య ప్రవర్తనకు దారి తీస్తుంది. ఇక్కడ ఓవర్‌హెడ్ ఏమిటంటే, డేటా ఫెచింగ్ మరియు ప్రాసెసింగ్ లాజిక్ అంతరాయాలకు నిరోధకతను కలిగి ఉండేలా చూసుకోవడం.

ప్రపంచ ఉదాహరణ: ఒక ప్రపంచ నెట్‌వర్క్‌లో IoT పరికరాలను నిర్వహించడానికి ఒక సంక్లిష్ట డాష్‌బోర్డ్‌లో, వివిధ విడ్జెట్‌లను ఏకకాలంలో అప్‌డేట్ చేయడానికి కంకరెంట్ రెండరింగ్ ఉపయోగించబడవచ్చు. ఒక మార్పుచెందగల సోర్స్ సెన్సార్ రీడింగ్ కోసం డేటాను అందిస్తే, మరియు ఆ రీడింగ్‌ను పొందడం లేదా ఉత్పాదించడం యొక్క ప్రక్రియ దీర్ఘకాలం నడిచేది మరియు విరామం ఇచ్చి, సజావుగా పునఃప్రారంభించడానికి రూపొందించబడకపోతే, కంకరెంట్ రెండర్ ఒక పాత రీడింగ్ ప్రదర్శించబడటానికి లేదా అంతరాయం కలిగితే అసంపూర్ణ అప్‌డేట్‌కు దారి తీయవచ్చు.

మార్పుచెందగల డేటా ప్రాసెసింగ్ ఓవర్‌హెడ్‌ను తగ్గించే వ్యూహాలు

అదృష్టవశాత్తూ, useMutableSource మరియు మార్పుచెందగల డేటా ప్రాసెసింగ్‌తో సంబంధం ఉన్న పనితీరు ఓవర్‌హెడ్‌ను తగ్గించడానికి అనేక వ్యూహాలు ఉన్నాయి:

1. మార్పుచెందగల డేటా సోర్స్‌నే ఆప్టిమైజ్ చేయండి

ప్రాథమిక బాధ్యత బాహ్య మార్పుచెందగల డేటా సోర్స్‌పై ఉంటుంది. ఇది పనితీరును దృష్టిలో ఉంచుకుని నిర్మించబడిందని నిర్ధారించుకోండి:

• సమర్థవంతమైన స్టేట్ అప్‌డేట్‌లు: సాధ్యమైన చోట ఇమ్మ్యూటబుల్ అప్‌డేట్ పద్ధతులను ఉపయోగించండి, లేదా డిఫింగ్ మరియు ప్యాచింగ్ యంత్రాంగాలు ఆశించిన డేటా స్ట్రక్చర్‌ల కోసం అత్యంత ఆప్టిమైజ్ చేయబడ్డాయని నిర్ధారించుకోండి. ఇమ్మర్ వంటి లైబ్రరీలు ఇక్కడ అమూల్యమైనవి కావచ్చు.
• లేజీ లోడింగ్ మరియు వర్చువలైజేషన్: పెద్ద డేటాసెట్‌ల కోసం, తక్షణమే అవసరమైన డేటాను మాత్రమే లోడ్ చేయండి లేదా ప్రాసెస్ చేయండి. వర్చువలైజేషన్ (జాబితాలు మరియు గ్రిడ్‌ల కోసం) వంటి పద్ధతులు ఏ సమయంలోనైనా ప్రాసెస్ చేయబడిన డేటా మొత్తాన్ని గణనీయంగా తగ్గించగలవు.
• డీబౌన్సింగ్ మరియు థ్రాట్లింగ్: డేటా సోర్స్ చాలా వేగంగా ఈవెంట్‌లను విడుదల చేస్తే, రియాక్ట్‌కు ప్రచారం చేయబడిన అప్‌డేట్‌ల ఫ్రీక్వెన్సీని తగ్గించడానికి ఈ ఈవెంట్‌లను సోర్స్‌లోనే డీబౌన్స్ చేయడం లేదా థ్రాట్లింగ్ చేయడం పరిగణించండి.

ప్రపంచ అంతర్దృష్టి: మిలియన్ల కొద్దీ డేటా పాయింట్లతో కూడిన భౌగోళిక మ్యాప్‌ల వంటి ప్రపంచ డేటాసెట్‌లతో వ్యవహరించే అప్లికేషన్‌లలో, కనిపించే లేదా సంబంధిత డేటా భాగాలను మాత్రమే పొంది, ప్రాసెస్ చేయడానికి అంతర్లీన డేటా స్టోర్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడం అత్యంత ముఖ్యం. ఇది తరచుగా స్పేషియల్ ఇండెక్సింగ్ మరియు సమర్థవంతమైన క్వెరీయింగ్‌ను కలిగి ఉంటుంది.

2. సమర్థవంతమైన read ఫంక్షన్‌లను వ్రాయండి

read ఫంక్షన్ రియాక్ట్‌తో మీ ప్రత్యక్ష ఇంటర్‌ఫేస్. దాన్ని వీలైనంత సన్నగా మరియు సమర్థవంతంగా చేయండి:

• ఖచ్చితమైన డేటా ఎంపిక: మీ కాంపోనెంట్‌కు అవసరమైన డేటా యొక్క ఖచ్చితమైన భాగాలను మాత్రమే చదవండి. మీకు కొన్ని ప్రాపర్టీలు మాత్రమే అవసరమైతే మొత్తం ఆబ్జెక్ట్‌లను చదవడం మానుకోండి.
• మెమోయిజేషన్: read ఫంక్షన్‌లోని డేటా పరివర్తన కంప్యూటేషనల్‌గా ఖరీదైనది మరియు ఇన్‌పుట్ డేటా మారకపోతే, ఫలితాన్ని మెమోయిజ్ చేయండి. రియాక్ట్ యొక్క అంతర్నిర్మిత useMemo లేదా కస్టమ్ మెమోయిజేషన్ లైబ్రరీలు సహాయపడతాయి.
• సైడ్ ఎఫెక్ట్‌లను నివారించండి: read ఫంక్షన్ ఒక ప్యూర్ ఫంక్షన్‌గా ఉండాలి. ఇది నెట్‌వర్క్ అభ్యర్థనలు, సంక్లిష్ట DOM మానిప్యులేషన్‌లు, లేదా అనూహ్య ప్రవర్తన లేదా పనితీరు సమస్యలకు దారితీసే ఇతర సైడ్ ఎఫెక్ట్‌లను నిర్వహించకూడదు.

ప్రపంచ అంతర్దృష్టి: ఒక బహుభాషా అప్లికేషన్‌లో, మీ read ఫంక్షన్ డేటా స్థానికీకరణను కూడా నిర్వహిస్తే, ఈ స్థానికీకరణ లాజిక్ సమర్థవంతంగా ఉందని నిర్ధారించుకోండి. ముందుగా కంపైల్ చేయబడిన లొకేల్ డేటా లేదా ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన లుకప్ యంత్రాంగాలు కీలకం.

3. సబ్స్క్రిప్షన్ గ్రాన్యులారిటీని ఆప్టిమైజ్ చేయండి

useMutableSource సూక్ష్మ-స్థాయి సబ్స్క్రిప్షన్‌లకు అనుమతిస్తుంది. దీన్ని ఉపయోగించుకోండి:

• కాంపోనెంట్-స్థాయి సబ్స్క్రిప్షన్‌లు: కాంపోనెంట్‌లు గ్లోబల్ స్టేట్ ఆబ్జెక్ట్‌కు బదులుగా, అవి ఆధారపడిన నిర్దిష్ట స్టేట్ స్లైస్‌లకు మాత్రమే సబ్స్క్రయిబ్ చేయమని ప్రోత్సహించండి.
• సెలెక్టర్లు: సంక్లిష్ట స్టేట్ స్ట్రక్చర్‌ల కోసం, సెలెక్టర్ పద్ధతులను ఉపయోగించండి. సెలెక్టర్లు స్టేట్ నుండి నిర్దిష్ట డేటా భాగాలను సంగ్రహించే ఫంక్షన్‌లు. ఇది కాంపోనెంట్‌లను ఒక సెలెక్టర్ యొక్క అవుట్‌పుట్‌కు మాత్రమే సబ్స్క్రయిబ్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, దీనిని మరింత ఆప్టిమైజేషన్ కోసం మెమోయిజ్ చేయవచ్చు. దీనికి Reselect వంటి లైబ్రరీలు అద్భుతమైనవి.

ప్రపంచ అంతర్దృష్టి: ఒక ప్రపంచ ఇన్వెంటరీ నిర్వహణ వ్యవస్థను పరిగణించండి. ఒక గిడ్డంగి మేనేజర్ వారి నిర్దిష్ట ప్రాంతానికి సంబంధించిన ఇన్వెంటరీ స్థాయిలను మాత్రమే చూడవలసి రావచ్చు, అయితే ఒక గ్లోబల్ అడ్మినిస్ట్రేటర్‌కు ఉన్నత స్థాయి వీక్షణ అవసరం. గ్రాన్యులర్ సబ్స్క్రిప్షన్‌లు ప్రతి యూజర్ పాత్ర సంబంధిత డేటాను మాత్రమే చూసి, ప్రాసెస్ చేసేలా నిర్ధారిస్తాయి, తద్వారా బోర్డు అంతటా పనితీరు మెరుగుపడుతుంది.

4. సాధ్యమైన చోట ఇమ్మ్యూటబిలిటీని స్వీకరించండి

useMutableSource మార్పుచెందగల సోర్స్‌లతో వ్యవహరించినప్పటికీ, అది *చదివే* డేటా సమర్థవంతమైన మార్పు గుర్తింపును విచ్ఛిన్నం చేసే విధంగా మార్చబడవలసిన అవసరం లేదు. అంతర్లీన డేటా సోర్స్ ఇమ్మ్యూటబుల్ అప్‌డేట్‌ల కోసం యంత్రాంగాలను అందిస్తే (ఉదా., మార్పులపై కొత్త ఆబ్జెక్ట్‌లు/అర్రేలను తిరిగి ఇవ్వడం), రియాక్ట్ యొక్క రీకాన్సిలేషన్ మరింత సమర్థవంతంగా ఉంటుంది. సోర్స్ ప్రాథమికంగా మార్పుచెందగలది అయినప్పటికీ, read ఫంక్షన్ ద్వారా చదవబడిన విలువలను రియాక్ట్ ద్వారా ఇమ్మ్యూటబుల్‌గా పరిగణించవచ్చు.

ప్రపంచ అంతర్దృష్టి: ప్రపంచవ్యాప్తంగా పంపిణీ చేయబడిన వాతావరణ స్టేషన్ల నెట్‌వర్క్ నుండి సెన్సార్ డేటాను నిర్వహించే వ్యవస్థలో, సెన్సార్ రీడింగ్‌లు ఎలా ప్రాతినిధ్యం వహించబడుతున్నాయో (ఉదా., ఇమ్మ్యూటబుల్ డేటా స్ట్రక్చర్‌లను ఉపయోగించడం) అందులోని ఇమ్మ్యూటబిలిటీ, సంక్లిష్ట మాన్యువల్ పోలిక లాజిక్ అవసరం లేకుండా మార్పులను సమర్థవంతంగా డిఫింగ్ చేయడానికి మరియు ట్రాక్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.

5. కంకరెంట్ మోడ్‌ను సురక్షితంగా ఉపయోగించుకోండి

మీరు కంకరెంట్ ఫీచర్స్‌తో useMutableSource ఉపయోగిస్తుంటే, మీ డేటా ఫెచింగ్ మరియు ప్రాసెసింగ్ లాజిక్ అంతరాయం కలిగించేలా రూపొందించబడిందని నిర్ధారించుకోండి:

• డేటా ఫెచింగ్ కోసం సస్పెన్స్ ఉపయోగించండి: అంతరాయాల సమయంలో లోడింగ్ స్థితులు మరియు లోపాలను సజావుగా నిర్వహించడానికి మీ డేటా ఫెచింగ్‌ను రియాక్ట్ యొక్క సస్పెన్స్ APIతో ఏకీకృతం చేయండి.
• అటామిక్ ఆపరేషన్‌లు: అంతరాయాల ప్రభావాన్ని తగ్గించడానికి మార్పుచెందగల సోర్స్‌కు అప్‌డేట్‌లు వీలైనంత అటామిక్‌గా ఉండేలా చూసుకోండి.

ప్రపంచ అంతర్దృష్టి: ఒక సంక్లిష్ట ఎయిర్ ట్రాఫిక్ కంట్రోల్ సిస్టమ్‌లో, రియల్-టైమ్ డేటా కీలకం మరియు బహుళ డిస్ప్లేల కోసం ఏకకాలంలో అప్‌డేట్ చేయబడాలి, డేటా అప్‌డేట్‌లు అటామిక్‌గా ఉన్నాయని మరియు సురక్షితంగా అంతరాయం కలిగించి, పునఃప్రారంభించగలవని నిర్ధారించుకోవడం కేవలం పనితీరు మాత్రమే కాకుండా భద్రత మరియు విశ్వసనీయతకు సంబంధించిన విషయం.

6. ప్రొఫైలింగ్ మరియు బెంచ్‌మార్కింగ్

పనితీరు ప్రభావాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి అత్యంత ప్రభావవంతమైన మార్గం దానిని కొలవడం. రియాక్ట్ డెవ్‌టూల్స్ ప్రొఫైలర్ మరియు ఇతర బ్రౌజర్ పనితీరు సాధనాలను ఉపయోగించి:

• అడ్డంకులను గుర్తించండి: మీ అప్లికేషన్ యొక్క ఏ భాగాలు, ముఖ్యంగా useMutableSource ఉపయోగించేవి, ఎక్కువ సమయం తీసుకుంటున్నాయో గుర్తించండి.
• ఓవర్‌హెడ్‌ను కొలవండి: మీ డేటా ప్రాసెసింగ్ లాజిక్ యొక్క వాస్తవ ఓవర్‌హెడ్‌ను పరిమాణాత్మకంగా కొలవండి.
• ఆప్టిమైజేషన్‌లను పరీక్షించండి: మీరు ఎంచుకున్న ఉపశమన వ్యూహాల ప్రభావాన్ని బెంచ్‌మార్క్ చేయండి.

ప్రపంచ అంతర్దృష్టి: ఒక గ్లోబల్ అప్లికేషన్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేస్తున్నప్పుడు, వివిధ నెట్‌వర్క్ పరిస్థితులలో (ఉదా., కొన్ని ప్రాంతాలలో సాధారణమైన అధిక లాటెన్సీ లేదా తక్కువ బ్యాండ్‌విడ్త్ కనెక్షన్‌లను అనుకరించడం) మరియు వివిధ పరికరాలలో (హై-ఎండ్ డెస్క్‌టాప్‌ల నుండి తక్కువ-పవర్ మొబైల్ ఫోన్‌ల వరకు) పనితీరును పరీక్షించడం పనితీరు యొక్క నిజమైన అవగాహనకు కీలకం.

useMutableSourceను ఎప్పుడు పరిగణించాలి

ఓవర్‌హెడ్ సంభావ్యతను బట్టి, useMutableSourceను వివేకంతో ఉపయోగించడం ముఖ్యం. ఇది ఈ క్రింది సందర్భాలలో అత్యంత ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది:

• మీరు మార్పుచెందగల డేటా స్ట్రక్చర్‌లను బహిర్గతం చేసే బాహ్య స్టేట్ మేనేజ్‌మెంట్ లైబ్రరీలతో ఏకీకృతం అవుతున్నప్పుడు.
• మీరు రియాక్ట్ యొక్క రెండరింగ్‌ను అధిక-ఫ్రీక్వెన్సీ, తక్కువ-స్థాయి అప్‌డేట్‌లతో (ఉదా., వెబ్ వర్కర్లు, వెబ్‌సాకెట్లు, లేదా యానిమేషన్‌ల నుండి) సింక్రొనైజ్ చేయవలసి వచ్చినప్పుడు.
• మీరు ఒక సున్నితమైన వినియోగదారు అనుభవం కోసం రియాక్ట్ యొక్క కంకరెంట్ ఫీచర్స్‌ను ఉపయోగించాలనుకున్నప్పుడు, ముఖ్యంగా తరచుగా మారే డేటాతో.
• మీరు ఇప్పటికే మీ ప్రస్తుత నిర్మాణంలో స్టేట్ మేనేజ్‌మెంట్ మరియు సబ్స్క్రిప్షన్‌కు సంబంధించిన పనితీరు అడ్డంకులను గుర్తించినప్పుడు.

`useState` లేదా `useReducer` సరిపోయే సాధారణ లోకల్ కాంపోనెంట్ స్టేట్ మేనేజ్‌మెంట్ కోసం ఇది సాధారణంగా సిఫార్సు చేయబడదు. useMutableSource యొక్క సంక్లిష్టత మరియు సంభావ్య ఓవర్‌హెడ్ దాని నిర్దిష్ట సామర్థ్యాలు నిజంగా అవసరమైన పరిస్థితుల కోసం ఉత్తమంగా రిజర్వ్ చేయబడ్డాయి.

ముగింపు

రియాక్ట్ యొక్క experimental_useMutableSource అనేది రియాక్ట్ యొక్క డిక్లరేటివ్ రెండరింగ్ మరియు బాహ్య మార్పుచెందగల డేటా సోర్స్‌ల మధ్య అంతరాన్ని తగ్గించడానికి ఒక శక్తివంతమైన సాధనం. అయితే, దాని ప్రభావం మార్పుచెందగల డేటా ప్రాసెసింగ్ ఓవర్‌హెడ్ వల్ల కలిగే సంభావ్య పనితీరు ప్రభావం యొక్క లోతైన అవగాహన మరియు జాగ్రత్తగా నిర్వహణపై ఆధారపడి ఉంటుంది. డేటా సోర్స్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడం, సమర్థవంతమైన read ఫంక్షన్‌లను వ్రాయడం, గ్రాన్యులర్ సబ్స్క్రిప్షన్‌లను నిర్ధారించడం, మరియు పటిష్టమైన ప్రొఫైలింగ్‌ను ఉపయోగించడం ద్వారా, డెవలపర్లు పనితీరు అడ్డంకులకు గురికాకుండా useMutableSource యొక్క ప్రయోజనాలను పొందగలరు.

ఈ హుక్ ప్రయోగాత్మకంగా ఉన్నందున, దాని API మరియు అంతర్లీన యంత్రాంగాలు అభివృద్ధి చెందవచ్చు. తాజా రియాక్ట్ డాక్యుమెంటేషన్ మరియు ఉత్తమ పద్ధతులతో అప్‌డేట్‌గా ఉండటం ప్రొడక్షన్ అప్లికేషన్‌లలో విజయవంతంగా ఏకీకృతం చేయడానికి కీలకం అవుతుంది. గ్లోబల్ డెవలప్‌మెంట్ బృందాల కోసం, డేటా స్ట్రక్చర్‌లు, అప్‌డేట్ వ్యూహాలు, మరియు పనితీరు లక్ష్యాల గురించి స్పష్టమైన కమ్యూనికేషన్‌కు ప్రాధాన్యత ఇవ్వడం ప్రపంచవ్యాప్తంగా వినియోగదారులకు బాగా పనిచేసే స్కేలబుల్ మరియు ప్రతిస్పందించే అప్లికేషన్‌లను రూపొందించడానికి అవసరం.