React experimental_useSubscription Yönetim Motoru: Global Uygulamalar için Abonelik Optimizasyonu

React ekosistemi sürekli gelişiyor ve geliştiricilere performanslı ve ölçeklenebilir uygulamalar oluşturmak için yeni araçlar ve teknikler sunuyor. Bu tür bir gelişme, React bileşenlerinde veri aboneliklerini yönetmek için güçlü bir mekanizma sağlayan experimental_useSubscription kancasıdır. Hala deneysel olan bu kanca, özellikle küresel bir kitleye hizmet veren uygulamalar için faydalı olan gelişmiş abonelik optimizasyon stratejilerini mümkün kılar.

Abonelik Optimizasyonuna Duyulan İhtiyacı Anlamak

Modern web uygulamalarında, bileşenlerin genellikle zaman içinde değişebilen veri kaynaklarına abone olması gerekir. Bu veri kaynakları, basit bellek içi depolardan GraphQL veya REST gibi teknolojiler aracılığıyla erişilen karmaşık arka uç API'lerine kadar değişebilir. Optimize edilmemiş abonelikler çeşitli performans sorunlarına yol açabilir:

• Gereksiz Yeniden Oluşturmalar: Abone olunan veri değişmediğinde bile bileşenlerin yeniden oluşturulması, boşa harcanan CPU döngülerine ve kötüleşen bir kullanıcı deneyimine yol açar.
• Ağ Aşırı Yüklenmesi: Gerekenden daha sık veri getirme, bant genişliğini tüketme ve potansiyel olarak daha yüksek maliyetlere neden olma, özellikle sınırlı veya pahalı internet erişimine sahip bölgelerde kritik öneme sahiptir.
• UI Jank: Sık veri güncellemelerinin düzen kaymalarına ve görsel tutukluğa neden olması, özellikle düşük güçlü cihazlarda veya kararsız ağ bağlantılarının olduğu alanlarda fark edilir.

Bu sorunlar, ağ koşullarındaki, cihaz yeteneklerindeki ve kullanıcı beklentilerindeki farklılıkların son derece optimize edilmiş bir uygulama gerektirdiği küresel bir hedef kitleyi hedeflerken büyütülür. experimental_useSubscription, geliştiricilerin bileşenlerin veri değişikliklerine yanıt olarak ne zaman ve nasıl güncelleneceğini tam olarak kontrol etmelerini sağlayarak bir çözüm sunar.

experimental_useSubscription Tanıtımı

React'in deneysel kanalında bulunan experimental_useSubscription kancası, abonelik davranışı üzerinde ayrıntılı kontrol sunar. Geliştiricilerin verilerin veri kaynağından nasıl okunacağını ve güncellemelerin nasıl tetikleneceğini tanımlamasına olanak tanır. Kanca, aşağıdaki temel özelliklere sahip bir yapılandırma nesnesi alır:

• dataSource: Abone olunacak veri kaynağı. Bu, basit bir nesneden Relay veya Apollo Client gibi karmaşık bir veri getirme kitaplığına kadar her şey olabilir.
• getSnapshot: Veri kaynağından istenen verileri okuyan bir işlev. Bu işlev saf olmalı ve kararlı bir değer (örneğin, bir ilkel veya bir notlandırılmış nesne) döndürmelidir.
• subscribe: Veri kaynağındaki değişikliklere abone olan ve bir abonelikten çıkma işlevi döndüren bir işlev. Abone ol işlevi, veri kaynağı her değiştiğinde çağrılması gereken bir geri çağırma alır.
• getServerSnapshot (İsteğe Bağlı): Yalnızca sunucu tarafı oluşturma sırasında ilk anlık görüntüyü almak için kullanılan bir işlev.

Veri okuma mantığını (getSnapshot) abonelik mekanizmasından (subscribe) ayırarak, experimental_useSubscription geliştiricilere gelişmiş optimizasyon teknikleri uygulama yetkisi verir.

Örnek: experimental_useSubscription ile Abonelikleri Optimize Etme

Bir React bileşeninde gerçek zamanlı döviz kurlarını görüntülememiz gereken bir senaryoyu ele alalım. Bu oranları sağlayan varsayımsal bir veri kaynağı kullanacağız.

```javascript import { experimental_useSubscription as useSubscription } from 'react'; import { useState, useEffect } from 'react'; // Varsayımsal veri kaynağı const currencyDataSource = { rates: { USD: 1, EUR: 0.9, GBP: 0.8 }, listeners: [], subscribe(listener) { this.listeners.push(listener); return () => { this.listeners = this.listeners.filter(l => l !== listener); }; }, updateRates() { // Her 2 saniyede bir oran güncellemelerini simüle edin setInterval(() => { this.rates = { USD: 1, EUR: 0.9 + (Math.random() * 0.05 - 0.025), // EUR'u biraz değiştirin GBP: 0.8 + (Math.random() * 0.05 - 0.025) // GBP'yi biraz değiştirin }; this.listeners.forEach(listener => listener()); }, 2000); } }; currencyDataSource.updateRates(); function CurrencyRate({ currency }) { const rate = useSubscription({ dataSource: currencyDataSource, getSnapshot: () => currencyDataSource.rates[currency], subscribe: currencyDataSource.subscribe.bind(currencyDataSource), }); return (

{currency}: {rate.toFixed(2)}

); } function CurrencyRates() { return ( ); } export default CurrencyRates; ```

Bu örnekte:

• currencyDataSource, döviz kurları sağlayan bir veri kaynağını simüle eder.
• getSnapshot, istenen para birimi için belirli oranı çıkarır.
• subscribe, veri kaynağına bir dinleyici kaydeder ve bu dinleyici, oranlar her güncellendiğinde yeniden oluşturmayı tetikler.

Bu temel uygulama çalışır, ancak bileşen yalnızca belirli bir oranla ilgilenmesine rağmen, herhangi bir döviz kuru değiştiğinde CurrencyRate bileşenini her seferinde yeniden oluşturur. Bu verimsizdir. Seçici işlevler gibi teknikler kullanarak bunu optimize edebiliriz.

Optimizasyon Teknikleri

1. Seçici İşlevler

Seçici işlevler, veri kaynağından yalnızca gerekli verileri çıkarmanıza olanak tanır. Bu, bileşenin yalnızca bağlı olduğu belirli veriler değiştiğinde güncellenmesini sağlayarak gereksiz yeniden oluşturma olasılığını azaltır. Yukarıdaki getSnapshot işlevinde, tüm currencyDataSource.rates nesnesi yerine currencyDataSource.rates[currency] öğesini seçerek bunu zaten uyguladık.

2. Notlandırma

useMemo veya Reselect gibi kitaplıkları kullanmak gibi notlandırma teknikleri, getSnapshot işlevi içindeki gereksiz hesaplamaları önleyebilir. Bu, özellikle getSnapshot içindeki veri dönüşümü pahalıysa kullanışlıdır.

Örneğin, getSnapshot, veri kaynağındaki birden çok özelliğe dayalı karmaşık hesaplamalar içeriyorsa, ilgili bağımlılıklar değişmediği sürece yeniden hesaplamayı önlemek için sonucu notlandırabilirsiniz.

3. Sekmeleri Giderme ve Kısma

Sık veri güncellemelerinin olduğu senaryolarda, sekmeleri giderme veya kısma, bileşenin yeniden oluşturulma hızını sınırlayabilir. Sekmeleri giderme, bileşenin yalnızca bir süre etkinlik olmadıktan sonra güncellenmesini sağlarken, kısma güncelleme hızını maksimum frekansla sınırlar.

Bu teknikler, kullanıcının yazmayı bitirmesini bekleyene kadar arama sonuçlarını güncellemeyi geciktirmek isteyebileceğiniz arama giriş alanları gibi senaryolar için yararlı olabilir.

4. Koşullu Abonelikler

Koşullu abonelikler, abonelikleri belirli koşullara göre etkinleştirmenize veya devre dışı bırakmanıza olanak tanır. Bu, bir bileşenin yalnızca belirli koşullar altında verilere abone olması gerektiği senaryolarda performansı optimize etmek için yararlı olabilir. Örneğin, bir kullanıcı uygulamanın belirli bir bölümünü aktif olarak görüntülerken yalnızca gerçek zamanlı güncellemelere abone olabilirsiniz.

5. Veri Getirme Kitaplıklarıyla Entegrasyon

experimental_useSubscription, aşağıdakiler gibi popüler veri getirme kitaplıklarıyla sorunsuz bir şekilde entegre edilebilir:

• Relay: Relay, sağlam bir veri getirme ve önbellekleme katmanı sağlar. experimental_useSubscription, Relay'in deposuna abone olmanıza ve veriler değiştiğinde bileşenleri verimli bir şekilde güncellemenize olanak tanır.
• Apollo Client: Relay'e benzer şekilde Apollo Client, önbellekleme ve veri yönetimi özelliklerine sahip kapsamlı bir GraphQL istemcisi sunar. experimental_useSubscription, Apollo Client'in önbelleğine abone olmak ve GraphQL sorgu sonuçlarına göre güncellemeleri tetiklemek için kullanılabilir.
• TanStack Query (eski adıyla React Query): TanStack Query, React'ta asenkron verileri getirmek, önbelleğe almak ve güncellemek için güçlü bir kitaplıktır. TanStack Query'nin sorgu sonuçlarına abone olmak için kendi mekanizmaları olsa da, experimental_useSubscription gelişmiş kullanım durumları için veya mevcut abonelik tabanlı sistemlerle entegre olmak için potansiyel olarak kullanılabilir.
• SWR: SWR, uzak veri getirme için hafif bir kitaplıktır. Verileri getirmek ve arka planda otomatik olarak yeniden doğrulamak için basit bir API sağlar. Veriler değiştiğinde güncellemeleri tetiklemek için experimental_useSubscription öğesini kullanarak SWR'nin önbelleğine abone olabilirsiniz.

Bu kitaplıkları kullanırken, dataSource genellikle kitaplığın istemci örneği olur ve getSnapshot işlevi, istemcinin önbelleğinden ilgili verileri çıkarır. subscribe işlevi, veri değişiklikleri hakkında bilgilendirilmek üzere istemciye bir dinleyici kaydeder.

Global Uygulamalar için Abonelik Optimizasyonunun Faydaları

Veri aboneliklerini optimize etmek, özellikle küresel bir kullanıcı tabanını hedefleyen uygulamalar için önemli faydalar sağlar:

• Geliştirilmiş Performans: Azaltılmış yeniden oluşturma ve ağ istekleri, daha yavaş internet bağlantılarına sahip bölgelerdeki kullanıcılar için çok önemli olan daha hızlı yükleme sürelerine ve daha duyarlı bir kullanıcı arayüzüne dönüşür.
• Azaltılmış Bant Genişliği Tüketimi: Gereksiz veri getirmeyi en aza indirmek bant genişliğini korur, daha düşük maliyetlere ve birçok gelişmekte olan ülkede yaygın olan sınırlı veri planlarına sahip kullanıcılar için daha iyi bir deneyime yol açar.
• Gelişmiş Pil Ömrü: Optimize edilmiş abonelikler CPU kullanımını azaltarak, güvenilmez güç erişimine sahip alanlardaki kullanıcılar için önemli bir husus olan mobil cihazlarda pil ömrünü uzatır.
• Ölçeklenebilirlik: Verimli abonelikler, uygulamaların dalgalanan trafik düzenlerine sahip global uygulamalar için gerekli olan performans düşüşü olmadan daha fazla sayıda eşzamanlı kullanıcıyı işlemesine olanak tanır.
• Erişilebilirlik: Performanslı ve duyarlı bir uygulama, özellikle titrek veya yavaş arayüzlerden olumsuz etkilenebilecek yardımcı teknolojileri kullanan engelli kullanıcılar için erişilebilirliği artırır.

Global Hususlar ve En İyi Uygulamalar

Abonelik optimizasyon tekniklerini uygularken, bu global faktörleri göz önünde bulundurun:

• Ağ Koşulları: Abonelik stratejilerini algılanan ağ hızına ve gecikme süresine göre uyarlayın. Örneğin, bağlantının zayıf olduğu alanlarda güncelleme sıklığını azaltabilirsiniz. Ağ koşullarını algılamak için Ağ Bilgisi API'sini kullanmayı düşünün.
• Cihaz Yetenekleri: Pahalı hesaplamaları en aza indirerek ve güncelleme sıklığını azaltarak düşük güçlü cihazlar için optimize edin. Cihaz yeteneklerini belirlemek için özellik algılama gibi teknikler kullanın.
• Veri Yerelleştirmesi: Verilerin yerelleştirildiğinden ve kullanıcının tercih ettiği dil ve para biriminde sunulduğundan emin olun. Yerelleştirmeyi işlemek için uluslararasılaştırma (i18n) kitaplıklarını ve API'lerini kullanın.
• İçerik Dağıtım Ağları (CDN'ler): Coğrafi olarak dağıtılmış sunuculardan statik varlıklar sunmak, gecikmeyi azaltmak ve dünyanın dört bir yanındaki kullanıcılar için yükleme sürelerini iyileştirmek için CDN'lerden yararlanın.
• Önbellekleme Stratejileri: Ağ isteklerinin sayısını azaltmak için agresif önbellekleme stratejileri uygulayın. Verileri ve varlıkları önbelleğe almak için HTTP önbellekleme, tarayıcı depolama ve hizmet çalışanları gibi teknikler kullanın.

Pratik Örnekler ve Vaka Çalışmaları

Global uygulamalarda abonelik optimizasyonunun faydalarını sergileyen bazı pratik örnekleri ve vaka çalışmalarını inceleyelim:

• E-ticaret Platformu: Güneydoğu Asya'daki kullanıcıları hedefleyen bir e-ticaret platformu, yalnızca bir kullanıcı aktif olarak bir ürün sayfasını görüntülerken ürün envanter verilerini getirmek için koşullu abonelikler uyguladı. Bu, bant genişliği tüketimini önemli ölçüde azalttı ve sınırlı internet erişimine sahip kullanıcılar için sayfa yükleme sürelerini iyileştirdi.
• Finans Haberleri Uygulaması: Dünya çapındaki kullanıcılara hizmet veren bir finans haberleri uygulaması, gerçek zamanlı hisse senedi fiyatlarının görüntülenmesini optimize etmek için notlandırma ve sekmeleri giderme kullandı. Bu, yeniden oluşturma sayısını azalttı ve UI titremesini önleyerek hem masaüstü hem de mobil cihazlardaki kullanıcılar için daha sorunsuz bir deneyim sağladı.
• Sosyal Medya Uygulaması: Bir sosyal medya uygulaması, bir kullanıcının profil bilgileri değiştiğinde bileşenleri yalnızca ilgili kullanıcı verileriyle güncellemek için seçici işlevler uyguladı. Bu, gereksiz yeniden oluşturmaları azalttı ve özellikle sınırlı işlem gücüne sahip mobil cihazlarda uygulamanın genel yanıt verme hızını iyileştirdi.

Sonuç

experimental_useSubscription kancası, React uygulamalarında veri aboneliklerini optimize etmek için güçlü bir araç seti sağlar. Abonelik optimizasyonunun ilkelerini anlayarak ve seçici işlevler, notlandırma ve koşullu abonelikler gibi teknikler uygulayarak, geliştiriciler konum, ağ koşulları veya cihaz yeteneklerinden bağımsız olarak üstün bir kullanıcı deneyimi sunan yüksek performanslı, global olarak ölçeklenebilir uygulamalar oluşturabilir. React gelişmeye devam ettikçe, bu gelişmiş teknikleri keşfetmek ve benimsemek, çeşitli ve birbirine bağlı bir dünyanın taleplerini karşılayan modern web uygulamaları oluşturmak için çok önemli olacaktır.

Daha Fazla Keşif

• React Belgeleri: experimental_useSubscription ile ilgili güncellemeler için resmi React belgelerini takip edin.
• Veri Getirme Kitaplıkları: experimental_useSubscription ile entegre etme konusunda rehberlik için Relay, Apollo Client, TanStack Query ve SWR belgelerini inceleyin.
• Performans İzleme Araçları: Performans darboğazlarını belirlemek ve abonelik optimizasyonlarının etkisini ölçmek için React Profiler ve tarayıcı geliştirici araçları gibi araçları kullanın.
• Topluluk Kaynakları: Diğer geliştiricilerin deneyimlerinden öğrenmek ve kendi görüşlerinizi paylaşmak için forumlar, bloglar ve sosyal medya aracılığıyla React topluluğuyla etkileşim kurun.