สำรวจ experimental_TracingMarker Manager ของ React สำหรับการติดตามประสิทธิภาพขั้นสูง ช่วยให้นักพัฒนาสามารถระบุและแก้ไขปัญหาคอขวดได้อย่างมีประสิทธิภาพ
React experimental_TracingMarker Manager: เจาะลึกการติดตามประสิทธิภาพ
การพัฒนาอย่างต่อเนื่องของ React นำมาซึ่งฟีเจอร์ที่น่าตื่นเต้นซึ่งมุ่งเป้าไปที่การปรับปรุงประสิทธิภาพและประสบการณ์ของนักพัฒนา หนึ่งในฟีเจอร์ทดลองดังกล่าวคือ experimental_TracingMarker Manager ซึ่งเป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่ออกแบบมาสำหรับการติดตามประสิทธิภาพขั้นสูง โพสต์บล็อกนี้จะเจาะลึกความซับซ้อนของฟีเจอร์นี้ อธิบายวัตถุประสงค์ การทำงาน และวิธีที่สามารถใช้เพื่อระบุและแก้ไขปัญหาคอขวดด้านประสิทธิภาพในแอปพลิเคชัน React ของคุณ
การติดตามประสิทธิภาพคืออะไร?
การติดตามประสิทธิภาพเป็นเทคนิคที่ใช้ในการตรวจสอบและวิเคราะห์การทำงานของแอปพลิเคชันเพื่อระบุปัญหาคอขวดด้านประสิทธิภาพ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการบันทึกเหตุการณ์และช่วงเวลาที่เกี่ยวข้อง โดยให้ไทม์ไลน์โดยละเอียดของสิ่งที่เกิดขึ้นในระหว่างการทำงานของโค้ดส่วนหนึ่ง จากนั้นข้อมูลนี้สามารถนำมาวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจว่าเวลาถูกใช้ไปที่ใด และชี้จุดที่ต้องปรับปรุงให้เหมาะสม
ในบริบทของแอปพลิเคชัน React การติดตามประสิทธิภาพช่วยในการทำความเข้าใจเวลาที่ใช้ในการเรนเดอร์คอมโพเนนต์ การอัปเดต DOM และการดำเนินการกับตัวจัดการเหตุการณ์ ด้วยการระบุปัญหาคอขวดเหล่านี้ นักพัฒนาสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดเกี่ยวกับการปรับปรุงโค้ดของตนให้เหมาะสม ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการตอบสนองและประสบการณ์ผู้ใช้โดยรวม
แนะนำ experimental_TracingMarker Manager
experimental_TracingMarker Manager ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของฟีเจอร์ทดลองของ React นำเสนอแนวทางที่มีรายละเอียดและควบคุมได้มากขึ้นในการติดตามประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับเครื่องมือการทำโปรไฟล์มาตรฐาน ช่วยให้นักพัฒนาสามารถกำหนดมาร์กเกอร์ที่กำหนดเองซึ่งแสดงถึงส่วนของโค้ดที่ต้องการติดตาม มาร์กเกอร์เหล่านี้สามารถใช้เพื่อวัดเวลาที่ใช้ในการดำเนินการส่วนเหล่านั้น ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกโดยละเอียดเกี่ยวกับประสิทธิภาพของโค้ด
ฟีเจอร์นี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับ:
- การระบุคอมโพเนนต์ที่ทำงานช้า: ระบุว่าคอมโพเนนต์ใดใช้เวลาในการเรนเดอร์นานที่สุด
- การวิเคราะห์การโต้ตอบที่ซับซ้อน: ทำความเข้าใจผลกระทบด้านประสิทธิภาพของการโต้ตอบของผู้ใช้และการอัปเดตสถานะ
- การวัดผลของการปรับปรุง: กำหนดปริมาณการปรับปรุงประสิทธิภาพที่ได้รับหลังจากใช้การปรับปรุงให้เหมาะสม
experimental_TracingMarker Manager ทำงานอย่างไร
experimental_TracingMarker Manager มีชุด API สำหรับสร้างและจัดการมาร์กเกอร์การติดตาม นี่คือรายละเอียดของส่วนประกอบหลักและการทำงาน:
TracingMarker(id: string, display: string): TracingMarkerInstance: สร้างอินสแตนซ์มาร์กเกอร์การติดตามใหม่idคือตัวระบุเฉพาะสำหรับมาร์กเกอร์ และdisplayคือชื่อที่อ่านเข้าใจได้ซึ่งจะปรากฏในเครื่องมือการทำโปรไฟล์TracingMarkerInstance.begin(): void: เริ่มการติดตามสำหรับอินสแตนซ์มาร์กเกอร์ปัจจุบัน ซึ่งจะบันทึกการประทับเวลาเมื่อส่วนของโค้ดที่ทำเครื่องหมายไว้เริ่มทำงานTracingMarkerInstance.end(): void: สิ้นสุดการติดตามสำหรับอินสแตนซ์มาร์กเกอร์ปัจจุบัน ซึ่งจะบันทึกการประทับเวลาเมื่อส่วนของโค้ดที่ทำเครื่องหมายไว้เสร็จสิ้นการทำงาน ความแตกต่างของเวลาระหว่างbegin()และend()แสดงถึงเวลาการทำงานของส่วนที่ทำเครื่องหมายไว้
ตัวอย่างการใช้งานจริง: การติดตามเวลาการเรนเดอร์ของคอมโพเนนต์
มาสาธิตวิธีใช้ experimental_TracingMarker Manager เพื่อติดตามเวลาการเรนเดอร์ของคอมโพเนนต์ React กัน
ในตัวอย่างนี้:
- เรานำเข้า
unstable_TracingMarkerจากแพ็กเกจreact - เราสร้างอินสแตนซ์
TracingMarkerโดยใช้useRefเพื่อให้แน่ใจว่ายังคงอยู่ในการเรนเดอร์ทั้งหมด - เราใช้
useEffecthook เพื่อเริ่มการติดตามเมื่อคอมโพเนนต์เมาท์และเมื่อใดก็ตามที่ props เปลี่ยนแปลง (กระตุ้นการเรนเดอร์ซ้ำ) ฟังก์ชัน cleanup ภายในuseEffectทำให้แน่ใจว่าการติดตามจะสิ้นสุดลงเมื่อคอมโพเนนต์อันเมาท์หรือก่อนการเรนเดอร์ซ้ำครั้งถัดไป - เมธอด
begin()ถูกเรียกที่จุดเริ่มต้นของวงจรชีวิตการเรนเดอร์ของคอมโพเนนต์ และend()ถูกเรียกที่จุดสิ้นสุด
ด้วยการห่อหุ้มตรรกะการเรนเดอร์ของคอมโพเนนต์ด้วย begin() และ end() เราสามารถวัดเวลาที่ใช้ในการเรนเดอร์คอมโพเนนต์ได้อย่างแม่นยำ
การผสานรวมกับ React Profiler และ DevTools
ข้อดีของ experimental_TracingMarker คือการผสานรวมอย่างราบรื่นกับ React Profiler และ DevTools เมื่อคุณได้ใส่ tracing markers ในโค้ดของคุณแล้ว เครื่องมือ profiling จะแสดงข้อมูลเวลาที่เกี่ยวข้องกับ markers เหล่านั้น
หากต้องการดูข้อมูลการติดตาม:
- เปิด React DevTools
- ไปที่แท็บ Profiler
- เริ่มเซสชันการทำโปรไฟล์
- โต้ตอบกับแอปพลิเคชันของคุณเพื่อกระตุ้นส่วนของโค้ดที่คุณได้ติดตั้งเครื่องมือไว้
- หยุดเซสชันการทำโปรไฟล์
จากนั้น Profiler จะแสดง flame chart หรือ ranked chart ซึ่งแสดงเวลาที่ใช้ในแต่ละคอมโพเนนต์ tracing markers ที่คุณกำหนดจะปรากฏเป็นส่วนเฉพาะภายในไทม์ไลน์ของคอมโพเนนต์ ทำให้คุณสามารถเจาะลึกประสิทธิภาพของบล็อกโค้ดเฉพาะได้
สถานการณ์การใช้งานขั้นสูง
นอกเหนือจากการติดตามเวลาการเรนเดอร์คอมโพเนนต์แล้ว experimental_TracingMarker ยังสามารถใช้ในสถานการณ์ขั้นสูงที่หลากหลาย:
1. การติดตามการดำเนินการแบบอะซิงโครนัส
คุณสามารถติดตามระยะเวลาของการดำเนินการแบบอะซิงโครนัส เช่น การเรียก API หรือการประมวลผลข้อมูล เพื่อระบุปัญหาคอขวดที่อาจเกิดขึ้นในตรรกะการดึงและจัดการข้อมูลของคุณ
```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(); }, []); returnในตัวอย่างนี้ เราติดตามเวลาที่ใช้ในการดึงข้อมูลจาก API ทำให้เราสามารถระบุได้ว่าการเรียก API เป็นปัญหาคอขวดด้านประสิทธิภาพหรือไม่
2. การติดตามตัวจัดการเหตุการณ์
คุณสามารถติดตามเวลาการทำงานของตัวจัดการเหตุการณ์เพื่อทำความเข้าใจผลกระทบด้านประสิทธิภาพของการโต้ตอบของผู้ใช้ ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับตัวจัดการเหตุการณ์ที่ซับซ้อนซึ่งเกี่ยวข้องกับการคำนวณจำนวนมากหรือการจัดการ DOM
```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 ; } export default MyButton; ```ตัวอย่างนี้ติดตามเวลาการทำงานของตัวจัดการการคลิกปุ่ม ทำให้เราสามารถระบุได้ว่าตรรกะของตัวจัดการนั้นกำลังก่อให้เกิดปัญหาด้านประสิทธิภาพหรือไม่
3. การติดตาม Redux Actions/Thunks
หากคุณใช้ Redux คุณสามารถติดตามเวลาการทำงานของ Redux actions หรือ thunks เพื่อทำความเข้าใจผลกระทบด้านประสิทธิภาพของการอัปเดตสถานะ ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชัน Redux ขนาดใหญ่และซับซ้อน
```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(); }; }; ```ตัวอย่างนี้ติดตามเวลาการทำงานของ Redux thunk ทำให้เราสามารถระบุได้ว่าตรรกะของ thunk หรือการอัปเดตสถานะที่เกิดขึ้นกำลังก่อให้เกิดปัญหาด้านประสิทธิภาพหรือไม่
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการใช้ experimental_TracingMarker
เพื่อให้ใช้งาน experimental_TracingMarker ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ให้พิจารณาแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้:
- ใช้ ID มาร์กเกอร์ที่สื่อความหมาย: เลือก ID ที่ระบุส่วนของโค้ดที่กำลังติดตามได้อย่างชัดเจน ซึ่งทำให้การระบุมาร์กเกอร์ในเครื่องมือโปรไฟล์ง่ายขึ้น
- หลีกเลี่ยงการติดตามมากเกินไป: การติดตามโค้ดทุกบรรทัดอาจทำให้มีข้อมูลมากเกินไปและระบุปัญหาคอขวดที่แท้จริงได้ยาก มุ่งเน้นไปที่การติดตามเฉพาะส่วนที่น่าสนใจ
- ใช้การติดตามแบบมีเงื่อนไข: คุณสามารถเปิดหรือปิดการติดตามตามตัวแปรสภาพแวดล้อมหรือ feature flags ซึ่งช่วยให้คุณสามารถติดตามประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมการพัฒนาหรือ staging โดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพการผลิต
- รวมกับเครื่องมือโปรไฟล์อื่นๆ:
experimental_TracingMarkerเสริมเครื่องมือโปรไฟล์อื่นๆ เช่น React Profiler และ Chrome DevTools ใช้ร่วมกันเพื่อการวิเคราะห์ประสิทธิภาพที่ครอบคลุม - จำไว้ว่ามันเป็นฟีเจอร์ทดลอง: ดังที่ชื่อแนะนำ ฟีเจอร์นี้เป็นฟีเจอร์ทดลอง API อาจมีการเปลี่ยนแปลงในการเผยแพร่ในอนาคต ดังนั้นควรเตรียมพร้อมที่จะปรับเปลี่ยนโค้ดของคุณตามความเหมาะสม
ตัวอย่างและกรณีศึกษาในโลกแห่งความเป็นจริง
แม้ว่า experimental_TracingMarker จะค่อนข้างใหม่ แต่หลักการของการติดตามประสิทธิภาพได้รับการประยุกต์ใช้สำเร็จในสถานการณ์จริงมากมาย
ตัวอย่างที่ 1: การเพิ่มประสิทธิภาพแอปพลิเคชันอีคอมเมิร์ซขนาดใหญ่
บริษัทอีคอมเมิร์ซขนาดใหญ่สังเกตเห็นเวลาการเรนเดอร์ที่ช้าในหน้าแสดงรายละเอียดสินค้า เมื่อใช้การติดตามประสิทธิภาพ พวกเขาระบุว่าคอมโพเนนต์เฉพาะที่รับผิดชอบในการแสดงคำแนะนำผลิตภัณฑ์ใช้เวลาในการเรนเดอร์เป็นจำนวนมาก การตรวจสอบเพิ่มเติมพบว่าคอมโพเนนต์กำลังทำการคำนวณที่ซับซ้อนทางฝั่งไคลเอนต์ ด้วยการย้ายการคำนวณเหล่านี้ไปที่ฝั่งเซิร์ฟเวอร์และแคชผลลัพธ์ พวกเขาจึงปรับปรุงประสิทธิภาพการเรนเดอร์ของหน้าแสดงรายละเอียดสินค้าได้อย่างมาก
ตัวอย่างที่ 2: การปรับปรุงการตอบสนองต่อการโต้ตอบของผู้ใช้
แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียประสบปัญหาความล่าช้าในการตอบสนองต่อการโต้ตอบของผู้ใช้ เช่น การกดไลก์โพสต์หรือการเพิ่มความคิดเห็น ด้วยการติดตามตัวจัดการเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับการโต้ตอบเหล่านี้ พวกเขาพบว่าตัวจัดการเหตุการณ์หนึ่งกำลังกระตุ้นการเรนเดอร์ซ้ำที่ไม่จำเป็นจำนวนมาก ด้วยการปรับปรุงตรรกะของตัวจัดการเหตุการณ์ให้เหมาะสมและป้องกันการเรนเดอร์ซ้ำที่ไม่จำเป็น พวกเขาจึงปรับปรุงการตอบสนองของการโต้ตอบของผู้ใช้ได้อย่างมาก
ตัวอย่างที่ 3: การระบุปัญหาคอขวดของการสืบค้นฐานข้อมูล
แอปพลิเคชันทางการเงินสังเกตเห็นเวลาการโหลดข้อมูลที่ช้าในแดชบอร์ดการรายงาน ด้วยการติดตามเวลาการทำงานของฟังก์ชันการดึงข้อมูล พวกเขาระบุว่าการสืบค้นฐานข้อมูลเฉพาะใช้เวลานานในการดำเนินการ พวกเขาปรับปรุงการสืบค้นฐานข้อมูลให้เหมาะสมโดยการเพิ่มดัชนีและเขียนตรรกะการสืบค้นใหม่ ซึ่งส่งผลให้เวลาการโหลดข้อมูลดีขึ้นอย่างมาก
สรุป
experimental_TracingMarker Manager เป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าสำหรับนักพัฒนา React ที่ต้องการทำความเข้าใจประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันของตนให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ด้วยการอนุญาตให้นักพัฒนากำหนด tracing markers ที่กำหนดเองและผสานรวมกับเครื่องมือ profiling ที่มีอยู่ จึงเป็นกลไกอันทรงพลังสำหรับการระบุและแก้ไขปัญหาคอขวดด้านประสิทธิภาพ แม้จะยังอยู่ในขั้นทดลอง แต่ก็แสดงถึงก้าวสำคัญในเครื่องมือประสิทธิภาพของ React และนำเสนอภาพรวมของอนาคตของการเพิ่มประสิทธิภาพในแอปพลิเคชัน React
ในขณะที่คุณทดลองใช้ experimental_TracingMarker โปรดจำไว้ว่าให้มุ่งเน้นไปที่การติดตามเฉพาะส่วนที่น่าสนใจ ใช้ ID มาร์กเกอร์ที่สื่อความหมาย และรวมเข้ากับเครื่องมือโปรไฟล์อื่นๆ เพื่อการวิเคราะห์ประสิทธิภาพที่ครอบคลุม ด้วยการนำเทคนิคการติดตามประสิทธิภาพมาใช้ คุณสามารถสร้างแอปพลิเคชัน React ที่เร็วขึ้น ตอบสนองได้ดีขึ้น และน่าใช้งานยิ่งขึ้นสำหรับผู้ใช้ของคุณ
ข้อสงวนสิทธิ์: เนื่องจากฟีเจอร์นี้เป็นแบบทดลอง อาจมีการเปลี่ยนแปลง API ในเวอร์ชัน React ในอนาคต โปรดอ้างอิงเอกสารประกอบ React อย่างเป็นทางการสำหรับข้อมูลล่าสุดเสมอ