React experimental_TracingMarker Yöneticisi: Performans İzlemeye Derinlemesine Bir Bakış

React'ın sürekli gelişimi, performansı ve geliştirici deneyimini artırmayı hedefleyen heyecan verici özellikler getiriyor. Bu deneysel özelliklerden biri, gelişmiş performans izleme için tasarlanmış güçlü bir araç olan experimental_TracingMarker Yöneticisi'dir. Bu blog yazısı, bu özelliğin inceliklerini derinlemesine ele alacak, amacını, işlevselliğini ve React uygulamalarınızdaki performans darboğazlarını belirlemek ve çözmek için nasıl kullanılabileceğini açıklayacaktır.

Performans İzleme Nedir?

Performans izleme, performans darboğazlarını belirlemek için bir uygulamanın yürütülmesini izlemek ve analiz etmek için kullanılan bir tekniktir. Olayların ve bunlarla ilişkili zaman damgalarının kaydedilmesini içerir, bir kod parçasının yürütülmesi sırasında ne olduğuna dair ayrıntılı bir zaman çizelgesi sunar. Bu veriler daha sonra zamanın nerede harcandığını anlamak ve optimizasyon alanlarını belirlemek için analiz edilebilir.

React uygulamaları bağlamında performans izleme, bileşenlerin oluşturulmasında, DOM'un güncellenmesinde ve olay işleyicilerinin yürütülmesinde harcanan zamanı anlamaya yardımcı olur. Bu darboğazları belirleyerek, geliştiriciler kodlarını optimize etmek, genel yanıt verme hızını ve kullanıcı deneyimini iyileştirmek hakkında bilinçli kararlar alabilirler.

experimental_TracingMarker Yöneticisi ile Tanışın

React'ın deneysel özelliklerinin bir parçası olan experimental_TracingMarker Yöneticisi, standart profil oluşturma araçlarına kıyasla performansı izlemeye daha ayrıntılı ve kontrollü bir yaklaşım sunar. Geliştiricilerin izlemek istedikleri belirli kod bölümlerini temsil eden özel işaretçiler tanımlamasına olanak tanır. Bu işaretçiler, bu bölümlerin yürütülmesi için geçen süreyi ölçmek için kullanılabilir ve performanslarına dair ayrıntılı bilgiler sağlar.

Bu özellik özellikle şunlar için faydalıdır:

• Yavaş bileşenleri belirleme: hangi bileşenlerin oluşturulmasının en uzun sürdüğünü belirleme.
• Karmaşık etkileşimleri analiz etme: kullanıcı etkileşimlerinin ve durum güncellemelerinin performans etkisini anlama.
• Optimizasyonların etkisini ölçme: optimizasyonlar uygulandıktan sonra elde edilen performans iyileştirmelerini nicelleştirme.

experimental_TracingMarker Yöneticisi Nasıl Çalışır?

experimental_TracingMarker Yöneticisi, izleme işaretçileri oluşturmak ve yönetmek için bir dizi API sağlar. İşte ana bileşenlerin ve işlevlerinin bir dökümü:

• TracingMarker(id: string, display: string): TracingMarkerInstance: Yeni bir izleme işaretçisi örneği oluşturur. id, işaretçi için benzersiz bir tanımlayıcıdır ve display, profil oluşturma araçlarında görünecek, insanlar tarafından okunabilir bir addır.
• TracingMarkerInstance.begin(): void: Geçerli işaretçi örneği için izlemeyi başlatır. Bu, işaretlenmiş kod bölümünün yürütülmeye başladığı zaman damgasını kaydeder.
• TracingMarkerInstance.end(): void: Geçerli işaretçi örneği için izlemeyi sonlandırır. Bu, işaretlenmiş kod bölümünün yürütülmesinin bittiği zaman damgasını kaydeder. begin() ve end() arasındaki zaman farkı, işaretlenmiş bölümün yürütme süresini temsil eder.

Pratik Örnek: Bir Bileşenin Oluşturma Süresini İzleme

Bir React bileşeninin oluşturma süresini izlemek için experimental_TracingMarker Yöneticisini nasıl kullanacağımızı gösterelim.

```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; ```

Bu örnekte:

1. unstable_TracingMarker'ı react paketinden içe aktarıyoruz.
2. Oluşturmalar arasında kalıcılığını sağlamak için useRef kullanarak bir TracingMarker örneği oluşturuyoruz.
3. Bileşen yüklendiğinde ve özellikler değiştiğinde (yeniden oluşturmayı tetikleyerek) izlemeyi başlatmak için useEffect hook'unu kullanıyoruz. useEffect içindeki temizleme işlevi, bileşen kaldırıldığında veya bir sonraki yeniden oluşturmadan önce izlemenin sona ermesini sağlar.
4. begin() yöntemi bileşenin oluşturma yaşam döngüsünün başında, end() ise sonunda çağrılır.

Bileşenin oluşturma mantığını begin() ve end() ile sarmalayarak, bileşenin oluşturulması için geçen süreyi hassas bir şekilde ölçebiliriz.

React Profiler ve DevTools ile Entegrasyon

experimental_TracingMarker'ın güzelliği, React Profiler ve DevTools ile sorunsuz entegrasyonudur. Kodunuzu izleme işaretçileriyle donattıktan sonra, profil oluşturma araçları bu işaretçilerle ilişkili zamanlama bilgilerini gösterecektir.

İzleme verilerini görüntülemek için:

1. React DevTools'u açın.
2. Profiler sekmesine gidin.
3. Bir profil oluşturma oturumu başlatın.
4. Donattığınız kod bölümlerini tetiklemek için uygulamanızla etkileşim kurun.
5. Profil oluşturma oturumunu durdurun.

Profiler daha sonra her bileşende harcanan süreyi gösteren bir alev grafiği veya sıralı bir grafik gösterecektir. Tanımladığınız izleme işaretçileri, bileşenin zaman çizelgesinde belirli segmentler olarak görünür olacak ve belirli kod bloklarının performansına daha derinlemesine inmenize olanak tanıyacaktır.

Gelişmiş Kullanım Senaryoları

Bileşen oluşturma sürelerini izlemenin ötesinde, experimental_TracingMarker çeşitli gelişmiş senaryolarda kullanılabilir:

1. Asenkron İşlemleri İzleme

Veri çekme ve işleme mantığınızdaki olası darboğazları belirlemek için API çağrıları veya veri işleme gibi asenkron işlemlerin süresini izleyebilirsiniz.

```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; ```

Bu örnekte, bir API'den veri çekmek için geçen süreyi izliyoruz, böylece API çağrısının bir performans darboğazı olup olmadığını belirleyebiliriz.

2. Olay İşleyicilerini İzleme

Kullanıcı etkileşimlerinin performans etkisini anlamak için olay işleyicilerinin yürütme süresini izleyebilirsiniz. Bu, önemli hesaplamalar veya DOM manipülasyonu içeren karmaşık olay işleyicileri için özellikle yararlıdır.

```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; ```

Bu örnek, bir düğme tıklama işleyicisinin yürütme süresini izler, böylece işleyicinin mantığının performans sorunlarına neden olup olmadığını belirleyebiliriz.

3. Redux Eylemlerini/Thunk'larını İzleme

Redux kullanıyorsanız, durum güncellemelerinin performans etkisini anlamak için Redux eylemlerinin veya thunk'larının yürütme süresini izleyebilirsiniz. Bu, büyük ve karmaşık Redux uygulamaları için özellikle yararlıdır.

```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(); }; }; ```

Bu örnek, bir Redux thunk'ının yürütme süresini izler, böylece thunk'ın mantığının veya ortaya çıkan durum güncellemesinin performans sorunlarına neden olup olmadığını belirleyebiliriz.

experimental_TracingMarker Kullanımı İçin En İyi Uygulamalar

experimental_TracingMarker'ı etkili bir şekilde kullanmak için şu en iyi uygulamaları göz önünde bulundurun:

• Açıklayıcı işaretçi kimlikleri kullanın: İzlenen kod bölümünü açıkça belirten kimlikler seçin. Bu, profil oluşturma araçlarında işaretçileri tanımlamayı kolaylaştırır.
• Aşırı izlemeden kaçının: Her bir kod satırını izlemek, bunaltıcı verilere yol açabilir ve gerçek darboğazları belirlemeyi zorlaştırabilir. İlgi alanlarını izlemeye odaklanın.
• Koşullu izleme kullanın: Ortam değişkenlerine veya özellik bayraklarına göre izlemeyi etkinleştirebilir veya devre dışı bırakabilirsiniz. Bu, üretim performansını etkilemeden geliştirme veya hazırlık ortamlarında performansı izlemenize olanak tanır.
• Diğer profil oluşturma araçlarıyla birleştirin: experimental_TracingMarker, React Profiler ve Chrome DevTools gibi diğer profil oluşturma araçlarını tamamlar. Kapsamlı bir performans analizi için bunları birlikte kullanın.
• Deneysel olduğunu unutmayın: Adından da anlaşılacağı gibi, bu özellik deneyseldir. API gelecekteki sürümlerde değişebilir, bu nedenle kodunuzu buna göre uyarlamaya hazırlıklı olun.

Gerçek Dünya Örnekleri ve Durum Çalışmaları

experimental_TracingMarker nispeten yeni olsa da, performans izleme prensipleri sayısız gerçek dünya senaryosunda başarıyla uygulanmıştır.

Örnek 1: Büyük Bir E-ticaret Uygulamasını Optimize Etme

Büyük bir e-ticaret şirketi, ürün detay sayfalarında yavaş oluşturma süreleri fark etti. Performans izlemeyi kullanarak, ürün önerilerini görüntülemekten sorumlu belirli bir bileşenin oluşturulmasının önemli miktarda zaman aldığını belirlediler. Daha fazla araştırma, bileşenin istemci tarafında karmaşık hesaplamalar yaptığını ortaya koydu. Bu hesaplamaları sunucu tarafına taşıyarak ve sonuçları önbelleğe alarak, ürün detay sayfalarının oluşturma performansını önemli ölçüde iyileştirdiler.

Örnek 2: Kullanıcı Etkileşimi Duyarlılığını İyileştirme

Bir sosyal medya platformu, bir gönderiyi beğenmek veya yorum eklemek gibi kullanıcı etkileşimlerine yanıt vermede gecikmeler yaşadı. Bu etkileşimlerle ilişkili olay işleyicilerini izleyerek, belirli bir olay işleyicisinin çok sayıda gereksiz yeniden oluşturmayı tetiklediğini keşfettiler. Olay işleyicisinin mantığını optimize ederek ve gereksiz yeniden oluşturmaları önleyerek, kullanıcı etkileşimlerinin yanıt verme hızını önemli ölçüde iyileştirdiler.

Örnek 3: Veritabanı Sorgu Darboğazlarını Belirleme

Bir finans uygulaması, raporlama panolarında yavaş veri yükleme süreleri fark etti. Veri çekme işlevlerinin yürütme süresini izleyerek, belirli bir veritabanı sorgusunun uzun zaman aldığını belirlediler. Dizinler ekleyerek ve sorgu mantığını yeniden yazarak veritabanı sorgusunu optimize ettiler, bu da veri yükleme sürelerinde önemli bir iyileşme sağladı.

Sonuç

experimental_TracingMarker Yöneticisi, uygulamalarının performansına daha derinlemesine içgörüler kazanmak isteyen React geliştiricileri için değerli bir araçtır. Geliştiricilerin özel izleme işaretçileri tanımlamasına ve mevcut profil oluşturma araçlarıyla entegre olmasına izin vererek, performans darboğazlarını belirlemek ve çözmek için güçlü bir mekanizma sağlar. Hala deneysel olsa da, React'ın performans araçlarında önemli bir adım ileriye temsil ediyor ve React uygulamalarında performans optimizasyonunun geleceğine bir bakış sunuyor.

experimental_TracingMarker ile deney yaparken, belirli ilgi alanlarını izlemeye odaklanmayı, açıklayıcı işaretçi kimlikleri kullanmayı ve kapsamlı bir performans analizi için diğer profil oluşturma araçlarıyla birleştirmeyi unutmayın. Performans izleme tekniklerini benimseyerek, kullanıcılarınız için daha hızlı, daha duyarlı ve daha keyifli React uygulamaları oluşturabilirsiniz.

Yasal Uyarı: Bu özellik deneysel olduğu için, gelecekteki React sürümlerinde potansiyel API değişiklikleri beklenebilir. En güncel bilgiler için her zaman resmi React belgelerine başvurun.