分析 React 组件的渲染性能

今天，我们介绍一下如何使用 React Profiler API 分析 React 组件的渲染性能。

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出于演示目的，我们将使用一个电影排队 APP 。

The React Profiler API

React Profiler API 会分析渲染和渲染成本，以帮助识别应用程序中卡顿的原因。

import React, { Fragment, unstable_Profiler as Profiler} from "react";

Profiler 接受一个 onRender 回调函数，当被分析的渲染树中的组件提交更新时，就会调用它。

const Movies = ({ movies, addToQueue }) => (
  <Fragment>
    <Profiler id="Movies" onRender={callback}>

为了进行测试，让我们尝试使用 Profiler 来测量 Movies 组件各部分的渲染时间：

Profiler 的 onRender 回调接收描述渲染内容和所花费时间的参数:

id : 生提交的 Profiler 树的 id。如果有多个 profiler，它能用来分辨树的哪一部分发生了“提交”。
phase : "mount" (首次挂载) 或 "update" (重新渲染)，判断是组件树的第一次装载引起的重渲染，还是由 props、state 或是 hooks 改变引起的重渲染。
actualDuration : 次更新在渲染 Profiler 和它的子代上花费的时间。
```
baseDuration
Profiler
render
```
startTime : 本次更新中 React 开始渲染的时间戳。
commitTime : 本次更新中 React commit 阶段结束的时间戳。在一次 commit 中这个值在所有的 profiler 之间是共享的，可以将它们按需分组。
interactions : 当更新被制定时，“interactions” 的集合会被追踪。

const callback = (id, phase, actualTime, baseTime, startTime, commitTime) => {
    console.log(`${id}'s ${phase} phase:`);
    console.log(`Actual time: ${actualTime}`);
    console.log(`Base time: ${baseTime}`);
    console.log(`Start time: ${startTime}`);
    console.log(`Commit time: ${commitTime}`);
}

我们可以加载页面，然后打开 Chrome DevTools 控制台，查看下面的时间：

我们还可以打开 React DevTools ，转到 Profiler 选项卡并可视化我们的组件渲染时间。下面是火焰图视图：

我也喜欢使用排名视图，该视图已排序，因此渲染时间最长的组件显示在顶部：

也可以使用多个 Profiler 来测量应用程序的不同部分：

import React, { Fragment, unstable_Profiler as Profiler} from "react";

render(
  <App>
    <Profiler id="Header" onRender={callback}>
      <Header {...props} />
    </Profiler>
    <Profiler id="Movies" onRender={callback}>
      <Movies {...props} />
    </Profiler>
  </App>
);

但是，如果要追踪交互行为怎么办？

交互跟踪API

如果我们可以追踪交互行为（例如单击UI）来回答比如 “单击此按钮需要多长时间才能更新DOM？” 之类的问题，那就太强大了。感谢 Brian Vaughn ， React 通过新的调度器包中的交互跟踪API对交互跟踪提供了实验支持。这里有更详细的记录。

交互带有一个注释（例如“单击添加到购物车按钮”）和一个时间戳。还应该为交互提供一个回调函数，你可以在其中执行与交互相关的工作。

在电影APP中，有一个 “将电影添加到队列” 按钮（ + ）。单击此交互将电影添加到你的观看队列：

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以下是此交互的跟踪状态更新的示例：

import { unstable_Profiler as Profiler } from "react";
import { render } from "react-dom";
import { unstable_trace as trace } from "scheduler/tracing";

class MyComponent extends Component {
  addMovieButtonClick = event => {
    trace("Add To Movies Queue click", performance.now(), () => {
      this.setState({ itemAddedToQueue: true });
    });
  };
}

我们可以记录这个交互，并在 React DevTools 中看到它的持续时间:

也可以使用交互跟踪API跟踪首次渲染，如下所示：

import { unstable_trace as trace } from "scheduler/tracing";

trace("initial render", performance.now(), () => {
   ReactDom.render(<App />, document.getElementById("app"));
});

Puppeteer

对于 UI 交互的更深入的脚本跟踪，你可能对 Puppeteer 感兴趣。 Puppeteer 是一个 Node 库，它提供了一个高级API，用于通过 DevTools 协议控制无头浏览器。

它提供了了 tracing.start()/stop() 这些工具方法，以捕获 DevTools 工作的性能跟踪。下面，我们使用它来跟踪单击主按钮时发生的情况。

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  const navigationPromise = page.waitForNavigation();
  await page.goto('https://react-movies-queue.glitch.me/')
  await page.setViewport({ width: 1276, height: 689 });
  await navigationPromise;

  const addMovieToQueueBtn = 'li:nth-child(3) > .card > .card__info > div > .button';
  await page.waitForSelector(addMovieToQueueBtn);

  // Begin profiling...
  await page.tracing.start({ path: 'profile.json' });
  // Click the button
  await page.click(addMovieToQueueBtn);
  // Stop profliling
  await page.tracing.stop();

  await browser.close();
})();

将 profile.json 加载到 DevTools Performance 面板中，我们可以通过单击按钮来查看所有由此产生的 JavaScript 函数调用：

User Timing API

通过 User Timing API ，可以使用高精度时间戳来测量应用程序的自定义性能指标。 window.performance.mark() 存储带有相关名称的时间戳，而 window.performance.measure() 存储两个标记之间经过的时间。

// Record the time before running a task
performance.mark('Movies:updateStart');
// Do some work

// Record the time after running a task
performance.mark('Movies:updateEnd');

// Measure the difference between the start and end of the task
performance.measure('moviesRender', 'Movies:updateStart', 'Movies:updateEnd');

当你使用 Chrome DevTools 性能面板配置一个React应用程序时，你会发现一个名为 Timings 的部分，里面存储了 React 组件的处理时间。渲染时， React 可以使用 User Timing API 发布此信息。