Performans Analizinin Kilidini Açmak: React'in Deneysel `_tracingMarker` Veri Toplama ve Birleştirme Özelliği

Sürekli gelişen web geliştirme dünyasında performans sadece bir özellik değil, aynı zamanda kritik bir ayırt edici unsurdur. React ile oluşturulan uygulamalar için performansı anlamak ve optimize etmek, sorunsuz ve ilgi çekici bir kullanıcı deneyimi sunmanın temelidir. React, performans analizi için uzun süredir geliştirici araçları sunsa da, son deneysel ilerlemeler daha da derinlemesine analizler vaat ediyor. Bu yazı, React içindeki heyecan verici, ancak deneysel olan _tracingMarker veri toplama ve performans verisi birleştirme alanına dalarak, potansiyeline ve uygulamasına küresel bir bakış açısı sunuyor.

Küreselleşmiş Dijital Dünyada Performansın Zorunluluğu

Küresel bir kitleyi hedefleyen geliştiriciler için uygulama performansının önemi abartılamaz. Farklı kıtalardaki, değişen internet hızlarına, cihaz yeteneklerine ve ağ koşullarına sahip kullanıcılar, uygulamalarının hızlı yüklenmesini ve anında yanıt vermesini bekler. Yavaş bir uygulama, kullanıcı hayal kırıklığına, yüksek hemen çıkma oranlarına ve nihayetinde iş fırsatlarının kaybına yol açabilir. Bu nedenle, sağlam performans izleme ve optimizasyon stratejileri esastır. Kullanıcı arayüzleri oluşturmak için en popüler JavaScript kütüphanelerinden biri olan React, geliştiricilerin performanslı uygulamalar oluşturmasını sağlamada kritik bir rol oynar. _tracingMarker gibi deneysel özelliklerin sunulması, bu yetenekleri daha da geliştirme taahhüdünün bir işaretidir.

React'in Performans İzleme Araçlarını Anlamak: Kısa Bir Bakış

_tracingMarker'ın ayrıntılarına dalmadan önce, React'in mevcut performans izleme yeteneklerine kısaca değinmek faydalı olacaktır. Chrome ve Firefox için bir tarayıcı eklentisi olan React Geliştirici Araçları, geliştiricilerin bileşen render'larını profillemelerine, darboğazları belirlemelerine ve bileşen yaşam döngülerini anlamalarına yardımcı olmada etkili olmuştur. Profiler sekmesi gibi özellikler, geliştiricilerin etkileşimleri kaydetmelerine, render sürelerini analiz etmelerine ve commit sürelerini görselleştirmelerine olanak tanır. Ancak, bu araçlar genellikle anlık görüntüler sunar ve belirli senaryolar için veri toplamak üzere manuel etkileşim gerektirir. Daha otomatik, granüler ve birleştirilebilir performans verilerine olan ihtiyaç belirginleşmiştir.

Deneysel `_tracingMarker` ile Tanışın

_tracingMarker, React içinde performans verilerini ölçmek ve toplamak için daha standart ve programatik bir yol sağlamayı amaçlayan deneysel bir özelliktir. Temel konsepti, bir React uygulamasının yürütme akışındaki belirli noktaları işaretlemek etrafında döner. Bu işaretçiler daha sonra çeşitli işlemlerin süresini ölçmek, olayların zamanlamasını izlemek ve nihayetinde bu verileri kapsamlı performans analizi için birleştirmek amacıyla kullanılabilir.

`_tracingMarker` neyi mümkün kılıyor?

• Granüler Ölçümleme: Geliştiriciler, belirli kod segmentlerinin, bileşen yaşam döngüsü yöntemlerinin veya özel mantığın etrafına işaretçiler yerleştirerek bunların yürütme sürelerini hassas bir şekilde ölçebilirler.
• Olay Zamanlaması: React ekosistemindeki durum güncellemeleri, bileşenler tarafından tetiklenen ağ istekleri veya karmaşık hesaplamaların tamamlanması gibi ayrı olayların zamanlamasına olanak tanır.
• Otomatik Veri Toplama: Manuel profil oluşturma oturumlarının aksine, _tracingMarker, uygulama çalışırken, potansiyel olarak üretim ortamlarında (dikkatli bir şekilde değerlendirilerek) performans verilerinin toplanmasını kolaylaştırır.
• Veri Birleştirme Potansiyeli: Bu işaretçiler tarafından toplanan yapılandırılmış veriler, eğilimlerin analizi, yaygın performans sorunlarının tespiti ve farklı kullanıcı oturumları veya ortamlar arasında karşılaştırma yapılmasına olanak tanıyan birleştirme için idealdir.

`_tracingMarker` kavramsal olarak nasıl çalışır?

Özünde, _tracingMarker, Yüksek Çözünürlüklü Zaman API'si veya Performans Zaman Çizelgesi API'si gibi tarayıcı performans API'lerinden yararlanarak veya kendi zamanlama mekanizmalarını uygulayarak çalışır. Bir _tracingMarker ile karşılaşıldığında, bir başlangıç zamanı kaydedebilir. İlgili bir bitiş işaretçisine ulaşıldığında veya belirli bir işlem sona erdiğinde, süre hesaplanır ve saklanır. Bu veriler daha sonra genellikle bir performans izleme sistemi tarafından toplanır.

_tracingMarker'ın deneysel doğası, API'sinin ve uygulama detaylarının değişebileceği anlamına gelir. Ancak, performans ölçümü için kodu adlandırılmış işaretçilerle ölçümleme temel ilkesi tutarlıdır.

`_tracingMarker` ile Veri Toplama Stratejileri

_tracingMarker'ın etkinliği, performans verilerinin ne kadar etkili bir şekilde toplandığına bağlıdır. Bu, işaretçilerin stratejik olarak yerleştirilmesini ve sağlam bir veri toplama mekanizmasını içerir.

Stratejik İşaretçi Yerleşimi

_tracingMarker'ın gerçek gücü, düşünceli bir yerleşimden gelir. Aşağıdaki alanları göz önünde bulundurun:

• Bileşen Render Döngüleri: Bir bileşenin render sürecinin başlangıcını ve sonunu işaretlemek, özellikle güncellemeler sırasında hangi bileşenlerin render edilmesinin en uzun sürdüğünü ortaya çıkarabilir. Bu, gereksiz yere yeniden render edilen bileşenleri belirlemek için çok önemlidir. Örneğin, dinamik ürün listelerine sahip karmaşık bir e-ticaret platformunda, bireysel ürün kartlarının render edilmesini işaretlemek, aramalar veya filtre uygulamaları sırasındaki performans sorunlarını tespit edebilir.
• Veri Çekme ve İşleme: API çağrılarının yaşam döngüsünü, veri dönüşümlerini ve veri çekmeyle ilişkili durum güncellemelerini ölçmek, ağ gecikmesini veya verimsiz veri işlemeyi vurgulayabilir. Birden fazla API'den uçuş verilerini çeken bir seyahat rezervasyon uygulaması düşünün; her bir çekme ve sonraki veri işleme adımını işaretlemek, hangi API'nin yavaş olduğunu veya istemci tarafı işlemenin nerede bir darboğaz olduğunu ortaya çıkarabilir.
• Kullanıcı Etkileşimleri: Düğme tıklamaları, form gönderimleri veya arama sorguları gibi kritik kullanıcı etkileşimleri için geçen süreyi ölçmek, kullanıcının algıladığı performansa doğrudan bir bakış sağlar. Bir sosyal medya uygulamasında, bir kullanıcının yorum göndermesinden ekranda görünmesine kadar geçen süreyi işaretlemek hayati bir performans metriğidir.
• Üçüncü Taraf Entegrasyonları: Uygulamanız üçüncü taraf betiklere veya SDK'lara (örneğin, analitik, reklam veya sohbet için) dayanıyorsa, bu entegrasyonların yürütme süresini işaretlemek, dış etkenlerden kaynaklanan performans düşüşünü izole etmeye yardımcı olabilir. Bu, üçüncü taraf kaynakları için değişen ağ koşulları yaşayabilen küresel uygulamalar için özellikle önemlidir.
• Karmaşık İş Mantığı: Finansal modelleme araçları veya veri görselleştirme platformları gibi ağır hesaplamalı mantığa sahip uygulamalar için, bu temel mantık bloklarının yürütülmesini işaretlemek, hesaplama performansını anlamak ve optimize etmek için esastır.

Veri Toplama

İşaretçiler yerleştirildikten sonra, toplanan verilerin bir araya getirilmesi gerekir. Birkaç yaklaşım kullanılabilir:

• Tarayıcı Geliştirici Araçları: Yerel geliştirme ve hata ayıklama için, tarayıcı geliştirici araçları (Chrome DevTools Performans sekmesi gibi) genellikle React'in deneysel izleme mekanizmalarından gelen verileri yorumlayabilir ve görüntüleyerek anında görsel geri bildirim sağlayabilir.
• Özel Günlük Kaydı: Geliştiriciler, işaretçi verilerini yakalamak ve geliştirme sırasında analiz için bir konsola veya yerel bir dosyaya göndermek üzere özel günlük kaydı çözümleri uygulayabilirler.
• Performans İzleme Hizmetleri (PMS): Üretim ortamları için, özel bir Performans İzleme Hizmeti ile entegrasyon en ölçeklenebilir ve etkili yaklaşımdır. Bu hizmetler, dünya genelinde çok sayıda kullanıcıdan performans verilerini toplamak, birleştirmek ve görselleştirmek için tasarlanmıştır. Örnekler arasında Sentry, Datadog, New Relic veya OpenTelemetry gibi araçlarla oluşturulmuş özel çözümler bulunur.

PMS ile entegre olurken, _tracingMarker tarafından toplanan veriler genellikle kullanıcı kimliği, cihaz türü, tarayıcı ve coğrafi konum gibi bağlamlarla zenginleştirilmiş özel olaylar veya aralıklar (spans) olarak gönderilir. Bu bağlam, küresel performans analizi için çok önemlidir.

Performans Verisi Birleştirme: Ham Veriyi Eyleme Geçirilebilir Analizlere Dönüştürmek

Ham performans verileri bilgilendirici olsa da genellikle bunaltıcıdır. Gerçek değer, bu veriler eğilimleri ve kalıpları ortaya çıkarmak için birleştirildiğinde ve analiz edildiğinde ortaya çıkar. _tracingMarker ile performans verisi birleştirme, çeşitli kullanıcı segmentleri ve ortamlar arasında uygulama davranışının daha derin bir şekilde anlaşılmasını sağlar.

Temel Birleştirme Metrikleri

_tracingMarker aracılığıyla toplanan verileri birleştirirken, şu temel metriklere odaklanın:

• Ortalama ve Medyan Süreler: Bir işlem için tipik olarak geçen süreyi anlamak bir temel oluşturur. Medyan, genellikle aykırı değerlere karşı ortalamadan daha sağlamdır.
• Yüzdelik Dilimler (ör. 95., 99.): Bu metrikler, kullanıcı tabanınızın en yavaş segmentlerinin yaşadığı performansı ortaya çıkarır ve önemli bir azınlığı etkileyen potansiyel kritik sorunları vurgular.
• İşlemlerle İlişkili Hata Oranları: Performans işaretçilerini hatalarla ilişkilendirmek, sadece yavaş değil aynı zamanda hataya eğilimli olan işlemleri belirleyebilir.
• Süre Dağılımları: Zamanlamaların dağılımını görselleştirmek (örneğin, histogramlar kullanarak), performansın sürekli olarak iyi olup olmadığını veya geniş bir değişkenlik olup olmadığını belirlemeye yardımcı olur.
• Coğrafi Performans Dökümleri: Küresel bir kitle için, performans verilerini bölgeye veya ülkeye göre birleştirmek esastır. Bu, CDN performansı, sunucu yakınlığı veya bölgesel internet altyapısıyla ilgili sorunları ortaya çıkarabilir. Örneğin, bir uygulama Kuzey Amerika'da mükemmel performans gösterebilir ancak Güneydoğu Asya'da yüksek gecikme yaşayabilir, bu da daha iyi içerik dağıtımına veya bölgesel sunucu dağıtımına ihtiyaç olduğunu gösterir.
• Cihaz ve Tarayıcı Türü Dökümleri: Farklı cihazlar (masaüstü, tablet, mobil) ve tarayıcılar değişen performans özelliklerine sahiptir. Verileri bu faktörlere göre birleştirmek, optimizasyonları uyarlamaya yardımcı olur. Karmaşık bir animasyon, üst düzey bir masaüstü bilgisayarda iyi performans gösterebilirken, gelişmekte olan bir pazardaki düşük güçlü bir mobil cihazda önemli bir performans kaybı olabilir.
• Kullanıcı Segmenti Performansı: Kullanıcılarınızı segmentlere ayırırsanız (örneğin, abonelik katmanı, kullanıcı rolü veya etkileşim düzeyine göre), her segment için performansı analiz etmek, belirli kullanıcı gruplarını etkileyen özel sorunları ortaya çıkarabilir.

Birleştirme Teknikleri

Birleştirme, çeşitli yollarla sağlanabilir:

• Sunucu Tarafı Birleştirme: Performans izleme hizmetleri genellikle arka uçlarında birleştirmeyi yönetir. Ham veri noktalarını alırlar, işlerler ve sorgulanabilir bir formatta saklarlar.
• İstemci Tarafı Birleştirme (dikkatli): Bazı senaryolarda, ağ trafiğini azaltmak için verileri göndermeden önce istemcide temel birleştirme (ortalama veya sayım hesaplama gibi) yapılabilir. Ancak, bu, uygulama performansını olumsuz etkilememek için akıllıca yapılmalıdır.
• Veri Ambarı ve İş Zekası Araçları: Gelişmiş analiz için, performans verileri veri ambarlarına aktarılabilir ve BI araçları kullanılarak analiz edilebilir, bu da diğer iş metrikleriyle karmaşık korelasyonlara olanak tanır.

Pratik Örnekler ve Kullanım Alanları (Küresel Perspektif)

_tracingMarker ve veri birleştirmenin gerçek dünya, küresel senaryolarda nasıl uygulanabileceğini düşünelim:

Örnek 1: E-ticaret Ödeme Süreci Optimizasyonu

Senaryo: Küresel bir e-ticaret platformu, ödeme sürecinde dönüşüm oranlarında bir düşüş yaşıyor. Farklı bölgelerdeki kullanıcılar değişen performans seviyeleri bildiriyor.

Uygulama:

• Önemli adımların etrafına _tracingMarker yerleştirin: ödeme ayrıntılarını doğrulama, kargo seçeneklerini getirme, siparişi işleme ve satın almayı onaylama.
• Bu verileri, kullanıcının coğrafi konumu, cihaz türü ve tarayıcısı ile birlikte toplayın.

Birleştirme ve Analizler:

• 'Kargo seçeneklerini getirme' işaretçisinin süresini birleştirin.
• Analiz: Analiz, Avustralya ve Yeni Zelanda'daki kullanıcıların Kuzey Amerika'daki kullanıcılara (medyan < 2 saniye) kıyasla önemli ölçüde daha uzun gecikmeler (ör. 95. yüzdelik dilim > 10 saniye) yaşadığını ortaya koyuyor. Bu, kargo API sunucusunun konumundan veya o bölge için CDN sorunlarından kaynaklanabilir.
• Eylem: APAC'deki kargo seçenekleri için CDN önbelleklemesini araştırın veya bölgesel kargo ortakları/sunucuları düşünün.

Örnek 2: Bir SaaS Uygulamasında Kullanıcı Kayıt Sürecini İyileştirme

Senaryo: Bir Hizmet Olarak Yazılım (SaaS) şirketi, gelişmekte olan pazarlardaki kullanıcıların, tercihleri ayarlamayı ve diğer hizmetlerle entegrasyonu içeren ilk kayıt akışı sırasında ayrıldığını fark ediyor.

Uygulama:

• Kayıt sihirbazının her adımı için geçen süreyi işaretleyin: kullanıcı profili oluşturma, ilk veri içe aktarma, entegrasyon kurulumu (örneğin, bir bulut depolama hizmetine bağlanma) ve son yapılandırma onayı.
• Ayrıca, belirli entegrasyon modüllerinin performansını da işaretleyin.

Birleştirme ve Analizler:

• 'Entegrasyon kurulumu' süresini kullanıcının ülkesine ve entegrasyon türüne göre birleştirin.
• Analiz: Veriler, Güney Amerika ve Afrika'nın bazı bölgelerindeki kullanıcıların belirli bir bulut depolama sağlayıcısıyla entegrasyonda daha yüksek başarısızlık oranları ve daha uzun sürelerle zorlandığını gösteriyor. Bu, o sağlayıcının ağ istikrarsızlığından veya bölgesel API performansından kaynaklanıyor olabilir.
• Eylem: O bölgeler için alternatif entegrasyon seçenekleri sunun veya belirli entegrasyon için daha sağlam hata yönetimi ve yeniden deneme mekanizmaları sağlayın.

Örnek 3: Küresel Bir Haber Platformu İçin İçerik Yüklemesini Optimize Etme

Senaryo: Bir haber sitesi, dünya çapındaki okuyucular için, özellikle sınırlı bant genişliğine sahip mobil cihazlarda hızlı makale yükleme süreleri sağlamayı hedefliyor.

Uygulama:

• Ana makale içeriğinin, geç yüklenen (lazy-loaded) resimlerin, reklamların ve ilgili makalelerin yüklenmesini işaretleyin.
• Verileri cihaz türü (mobil/masaüstü) ve çıkarılabildiği durumlarda yaklaşık ağ hızı ile etiketleyin.

Birleştirme ve Analizler:

• Daha yavaş internet hızları bildirilen bölgelerdeki mobil kullanıcılar için 'geç yüklenen resimler' süresini birleştirin.
• Analiz: Güneydoğu Asya'daki mobil kullanıcılar için resim yüklemesinde 99. yüzdelik dilim aşırı derecede yüksek, bu da CDN kullanımına rağmen yavaş resim teslimatını gösteriyor. Analiz, optimize edilmemiş resim formatlarının veya büyük dosya boyutlarının sunulduğunu gösteriyor.
• Eylem: Daha agresif resim sıkıştırma uygulayın, desteklenen yerlerde modern resim formatları (WebP gibi) kullanın ve o bölgeler için CDN yapılandırmalarını optimize edin.

Zorluklar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler

_tracingMarker heyecan verici olanaklar sunarken, deneysel doğası ve performans verisi toplama ile ilişkili zorlukların ve dikkat edilmesi gerekenlerin farkında olmak çok önemlidir:

• Deneysel Durum: Deneysel bir özellik olarak, API gelecekteki React sürümlerinde değiştirilebilir veya kaldırılabilir. Bunu benimseyen geliştiriciler, potansiyel yeniden düzenlemelere hazırlıklı olmalıdır.
• Performans Yükü: Kodu ölçümlemek, verimli mekanizmalarla bile, küçük bir performans yükü getirebilir. Bu, özellikle üretim ortamları için kritiktir. Ölçümlemenin kendisinin kullanıcı deneyimini olumsuz etkilemediğinden emin olmak için kapsamlı testler gereklidir.
• Veri Hacmi: Geniş bir kullanıcı tabanından granüler veri toplamak, büyük miktarda veri üretebilir ve bu da depolama ve işleme maliyetlerine yol açabilir. Verimli birleştirme ve örnekleme stratejileri esastır.
• Gizlilik Endişeleri: Kullanıcılardan, özellikle üretimde, performans verileri toplanırken, gizlilik düzenlemelerine (GDPR, CCPA gibi) sıkı bir şekilde uyulmalıdır. Mümkün olduğunda veriler anonimleştirilmeli ve kullanıcılar veri toplama hakkında bilgilendirilmelidir.
• Birleştirme Karmaşıklığı: Sağlam bir veri birleştirme ve analiz hattı oluşturmak, önemli mühendislik çabası ve uzmanlık gerektirir. Mevcut performans izleme çözümlerinden yararlanmak genellikle daha pratiktir.
• Verileri Doğru Yorumlama: Performans verileri bazen yanıltıcı olabilir. Bağlamı anlamak, diğer metriklerle ilişkilendirmek ve aceleci sonuçlar çıkarmaktan kaçınmak çok önemlidir. Örneğin, uzun bir işaretçi süresi, ille de verimsiz bir işlemden değil, gerekli ama yavaş olan senkron bir işlemden kaynaklanabilir.
• Küresel Ağ Değişkenliği: Verileri küresel olarak birleştirmek, çok farklı ağ koşullarıyla uğraşmak anlamına gelir. Yavaş bir istemci tarafı işlemi gibi görünen şey ağ gecikmesi olabilir. Bunlar arasında ayrım yapmak dikkatli ölçümleme ve analiz gerektirir.

`_tracingMarker`'ı Benimsemek İçin En İyi Uygulamalar

_tracingMarker'ın potansiyelinden yararlanmak isteyen geliştiriciler için şu en iyi uygulamaları göz önünde bulundurun:

• Yerelde Başlayın: Yeteneklerini anlamak ve işaretçi yerleşimi ile denemeler yapmak için geliştirme ortamınızda _tracingMarker kullanmaya başlayın.
• Önemli Alanları Önceliklendirin: Her şeyi işaretlemeye çalışmak yerine, kritik kullanıcı akışlarına ve bilinen performans sıkıntı noktalarına odaklanın.
• Bir Veri Stratejisi Geliştirin: Toplanan verilerin nasıl saklanacağını, birleştirileceğini ve analiz edileceğini planlayın. Uygun bir performans izleme hizmeti seçin veya özel bir çözüm oluşturun.
• Yükü İzleyin: Kullanıcı deneyimini düşürmediğinden emin olmak için ölçümlemenizin performans etkisini düzenli olarak ölçün.
• Anlamlı İsimler Kullanın: İşaretçilerinize, neyi ölçtüklerini doğru bir şekilde yansıtan açık, açıklayıcı adlar verin.
• Veriyi Bağlamsallaştırın: Performans metrikleriyle birlikte her zaman ilgili bağlamı (kullanıcı aracısı, konum, cihaz türü, tarayıcı sürümü) toplayın.
• Yineleyin ve İyileştirin: Performans optimizasyonu sürekli bir süreçtir. Birleştirilmiş verilerinizi sürekli analiz edin ve uygulamanız geliştikçe ölçümlemenizi iyileştirin.
• Güncel Kalın: _tracingMarker'daki güncellemeler ve değişiklikler için React'in deneysel özellik yol haritasını ve dokümantasyonunu takip edin.

React Performans İzlemenin Geleceği

_tracingMarker gibi özelliklerin geliştirilmesi, React'in geliştiricileri gelişmiş performans analizleriyle güçlendirme konusundaki süregelen taahhüdünü göstermektedir. Bu özellikler olgunlaştıkça ve çekirdek kütüphaneye veya geliştirici araçlarına daha fazla entegre oldukça, şunları bekleyebiliriz:

• Standartlaştırılmış API'ler: Performans ölçümlemesi için daha kararlı ve standartlaştırılmış API'ler, benimsemeyi daha kolay ve güvenilir hale getirir.
• Gelişmiş Geliştirici Araçları: React Geliştirici Araçları ile daha derin entegrasyon, izlenen verilerin daha sezgisel bir şekilde görselleştirilmesine ve analiz edilmesine olanak tanır.
• Otomatik Ölçümleme: Belirli performans yönlerinin React tarafından otomatik olarak ölçümlenme olasılığı, geliştiricilerin gerektirdiği manuel çabayı azaltır.
• Yapay Zeka Destekli Analizler: Gelecekteki performans izleme çözümleri, anormallikleri otomatik olarak belirlemek, optimizasyonlar önermek ve birleştirilmiş verilere dayanarak potansiyel performans sorunlarını tahmin etmek için yapay zekadan yararlanabilir.

Küresel bir geliştirici topluluğu için bu ilerlemeler, uygulamaların konum veya cihazdan bağımsız olarak her kullanıcı için en iyi performansı göstermesini sağlamak için daha güçlü araçlar anlamına gelir. Ayrıntılı performans verilerini programatik olarak toplama ve birleştirme yeteneği, gerçekten duyarlı ve yüksek performanslı küresel uygulamalar oluşturmaya yönelik önemli bir adımdır.

Sonuç

React'in deneysel _tracingMarker özelliği, granüler veri toplama ve sofistike birleştirme potansiyeli sunarak performans izlemede umut verici bir ufku temsil etmektedir. Geliştiriciler, işaretçileri stratejik olarak yerleştirerek ve sağlam veri toplama ve analiz stratejileri uygulayarak, uygulamalarının çeşitli küresel kullanıcı tabanlarındaki performansına dair paha biçilmez bilgiler edinebilirler. Henüz deneysel olsa da, ilkelerini ve potansiyel uygulamalarını anlamak, günümüzün birbirine bağlı dijital dünyasında olağanüstü kullanıcı deneyimleri sunmayı amaçlayan her geliştirici için çok önemlidir. Bu özellik geliştikçe, şüphesiz dünya çapındaki performansa duyarlı React geliştiricilerinin cephaneliğinde vazgeçilmez bir araç haline gelecektir.

Sorumluluk Reddi: _tracingMarker deneysel bir özelliktir. API'si ve davranışı React'in gelecek sürümlerinde değişebilir. En güncel bilgiler için her zaman resmi React dokümantasyonuna başvurun.