React Native에서 플래시리스트 성능 최적화 : 불필요한 재 렌즈를 피하십시오

React Native에서 플래시리스트 성능 최적화 : 불필요한 재 렌즈를 피하십시오
React Native에서 플래시리스트 성능 최적화 : 불필요한 재 렌즈를 피하십시오

플래시리스트의 효율적인 렌더링 마스터 링

React Native에서 대형 데이터 세트로 작업하면 특히 사용할 때는 어려울 수 있습니다. 플래시리스트 성능 최적화를 위해. 개발자가 직면 한 일반적인 문제 중 하나는 위아래로 스크롤 할 때 구성 요소의 원치 않는 재 렌더링입니다. 🚀

이로 인해 지연된 성능, 깜박 거리는 UI 및 전반적인 차선 사용자 경험이 생길 수 있습니다. 많은 초보자는 자신과 마찬가지로 사용 하여이 문제를 해결하려고합니다. 순수 성분 또는 react.memo그러나 때로는 이러한 솔루션이 예상대로 작동하지 않는 것 같습니다.

사용자가 수백 개의 중첩 메뉴 항목을 스크롤 할 수있는 음식 배달 앱을 구축한다고 상상해보십시오. 모든 스크롤 이동으로 모든 항목이 새로 고침되면 앱 속도가 느려지고 사용자를 좌절시킵니다. 이것이 바로이 가이드에서 우리가 다룰 것입니다.

이 기사에서는 플래시리스트 리 렌더가 발생하는 이유, 반응이 구성 요소 업데이트를 처리하는 방법 및 원활한 스크롤 성능을 보장하기위한 모범 사례를 살펴 봅니다. 초보자이든 숙련 된 개발자이든, 이러한 통찰력은 원활한 UI 경험을 만드는 데 도움이됩니다. ✅

명령 사용의 예
FlashList Shopify의 플래시리스트 라이브러리의 고성능 목록 구성 요소는 불필요한 재 렌즈를 줄임으로써 대형 데이터 세트에 최적화되었습니다.
memo() 구성 요소의 소품이 변하지 않을 때 불필요한 재 렌즈를 방지하여 기능 구성 요소를 최적화하는 데 사용됩니다.
useCallback() 각 렌더의 기능을 다시 만들지 않도록 메모 화 된 기능을 반환하여 RenderItem 콜백의 성능을 향상시킵니다.
useMemo() 플래시리스트 구성 요소에 대한 대형 데이터 세트를 생성하는 등 고가의 계산을 메모하여 성능을 최적화합니다.
estimatedItemSize 항목의 크기를 추정하고 스크롤 성능을 향상시켜 렌더링을 최적화하는 데 도움이되는 플래시리스트 별 속성.
keyExtractor 각 목록 항목에 고유 키를 할당하여 데이터가 변경 될 때 불필요한 재 렌즈를 방지합니다.
useEffect() 구성 요소가 마운트 할 때 플래시리스트 구성 요소에서 초기 데이터 세트 설정과 같은 부작용을 처리합니다.
StyleSheet.create() 반응 기본 구성 요소의 렌더링 효율성을 향상시키기 위해 최적화되고 불변의 스타일 객체를 생성합니다.
showsVerticalScrollIndicator 수직 스크롤 막대의 가시성을 제어하여 사용자 경험을 향상시키는 플래시리스트의 속성.

React Native의 플래시리스트 렌더링 최적화

큰 데이터 세트를 처리 할 때 원시 반응, 데이터가 렌더링되는 방식을 최적화하는 것은 원활한 사용자 경험을 보장하기 위해 중요합니다. 이전 예제에 제공된 스크립트는 플래시리스트 구성 요소를 스크롤 할 때 불필요한 재 렌즈를 방지하는 것을 목표로합니다. 첫 번째 방법이 사용됩니다 메모 화 TH를 통해 메모() 목록 항목을 감싸고 소품이 변경되지 않는 한 재 렌더링을 방지하는 기능. 이는 처리 오버 헤드를 크게 줄이고 성능을 향상시킵니다. 수백 가지 항목으로 음식 배달 앱을 스크롤하는 것을 상상해보십시오. 최적화없이 모든 스크롤은 지연된 인터페이스를 유발할 수 있습니다. 🚀

두 번째 접근법은 통합하여 최적화를 한 단계 더 발전시킵니다. usecallback () 그리고 usememo (). 이 후크는 각 렌더링에서 기능의 재창조와 비싼 계산을 방지하는 데 필수적입니다. usememo () 데이터 세트가 한 번만 생성되도록합니다 usecallback () 각 목록 항목의 렌더링 기능이 렌즈에서 안정적으로 유지되도록합니다. 이러한 최적화는 특히 여러 하위 항목이있는 식품 카테고리와 같은 복잡한 중첩 구조를 처리 할 때 큰 차이를 만듭니다.

스크립트의 또 다른 주요 측면은 다음과 같습니다 추정 시합 재산. 이는 플래시리스트에만 해당되며 시스템이 항목 높이를 사전 복제하여 효율적인 메모리 사용량을 보장하고 스크롤 중에 깜박임을 줄입니다. 이 속성이 없으면 플래시리스트는 특히 하위 엔드 장치에서 원활한 스크롤 경험을 유지하기 위해 어려움을 겪을 수 있습니다. 수천 개의 제품을 통해 원활하게 스크롤 할 수있는 온라인 식료품 점을 생각해보십시오. 이러한 최적화는이를 가능하게합니다. ✅

마지막으로 스타일 최적화도 중요합니다. 스타일을 인라인으로 직접 정의하는 대신 스크립트는 사용합니다 Stylesheet.create ()이를 통해 React Native가 스타일을 효율적으로 최적화하고 캐시 할 수 있습니다. 이로 인해 재 렌즈에서 스타일을 다시 적용하는 데 걸리는 시간이 줄어들어 성능이 향상됩니다. 이 기술을 결합하면 이러한 기술은 대규모 응용 프로그램에서 매우 효율적인 목록 렌더링 메커니즘을 만들어서 대규모 애플리케이션에서 원활한 사용자 경험을 보장합니다. 이러한 모범 사례를 준수함으로써 개발자는 불필요한 재 렌즈를 방지하고 실적이 높은 모바일 애플리케이션을 구축 할 수 있습니다. 📱

최적화 된 성능을 위해 플래시리스트에서 원치 않는 재 렌즈를 방지합니다

최적화 된 렌더링 기술로 React Native에서 플래시리스트 구현

import React, { useState, useEffect, memo } from "react";
import { View, Text, Image, StyleSheet } from "react-native";
import { FlashList } from "@shopify/flash-list";
const generateSampleData = () => {
  return Array.from({ length: 100 }, (_, index) => ({
    id: index.toString(),
    name: `Food Item ${index + 1}` ,
    image: `https://source.unsplash.com/80x80/?food&random=${index}` ,
    price: (Math.random() * 50 + 5).toFixed(2),
    rating: (Math.random() * 5).toFixed(1),
  }));
};
const MemoizedItem = memo(({ item }) => {
  return (
    <View style={styles.itemContainer}>
      <Image source={{ uri: item.image }} style={styles.image} />
      <Text>{item.name}</Text>
    </View>
  );
});
const FlashListScreen = () => {
  const [data, setData] = useState([]);
  useEffect(() => {
    setData(generateSampleData());
  }, []);
  return (
    <View style={styles.container}>
      <FlashList
        data={data}
        renderItem={({ item }) => <MemoizedItem item={item} />}
        keyExtractor={(item) => item.id}
        estimatedItemSize={100}
      />
    </View>
  );
};
const styles = StyleSheet.create({
  container: { flex: 1, backgroundColor: "#fff", paddingHorizontal: 10 },
  itemContainer: { flexDirection: "row", alignItems: "center", padding: 10 },
  image: { width: 50, height: 50, borderRadius: 25, marginRight: 10 },
});
export default FlashListScreen;

USECALLBACK 및 USEMEMO로 플래시리스트 성능을 최적화합니다

리 렌즈를 최소화하여 React Native Flashlist의 성능 향상

import React, { useState, useEffect, useCallback, useMemo } from "react";
import { View, Text, Image, StyleSheet } from "react-native";
import { FlashList } from "@shopify/flash-list";
const generateSampleData = useMemo(() => {
  return () => Array.from({ length: 100 }, (_, index) => ({
    id: index.toString(),
    name: `Food Item ${index + 1}` ,
    image: `https://source.unsplash.com/80x80/?food&random=${index}` ,
    price: (Math.random() * 50 + 5).toFixed(2),
    rating: (Math.random() * 5).toFixed(1),
  }));
}, []);
const RenderItem = useCallback(({ item }) => (
  <View style={styles.itemContainer}>
    <Image source={{ uri: item.image }} style={styles.image} />
    <Text>{item.name}</Text>
  </View>
), []);
const FlashListScreen = () => {
  const [data, setData] = useState([]);
  useEffect(() => {
    setData(generateSampleData());
  }, [generateSampleData]);
  return (
    <View style={styles.container}>
      <FlashList
        data={data}
        renderItem={({ item }) => <RenderItem item={item} />}
        keyExtractor={(item) => item.id}
        estimatedItemSize={100}
      />
    </View>
  );
};
const styles = StyleSheet.create({
  container: { flex: 1, backgroundColor: "#fff", paddingHorizontal: 10 },
  itemContainer: { flexDirection: "row", alignItems: "center", padding: 10 },
  image: { width: 50, height: 50, borderRadius: 25, marginRight: 10 },
});
export default FlashListScreen;

플래시리스트의 불필요한 재 렌즈를 방지하는 고급 기술

사용을 넘어서 순수 성분 그리고 메모 화, 최적화하기위한 또 다른 효과적인 접근법 플래시리스트 렌더링은의 구현입니다 가상화. 가상화는 주어진 시간에 항목의 하위 집합 만 렌더링하여 앱의 메모리 및 CPU 소비를 크게 줄일 수 있도록합니다. 이 기술은 각 부모 구성 요소에 여러 자식 요소가 포함 된 깊은 중첩 구조를 처리 할 때 특히 유용합니다. 가상화가 없으면 한 번에 수천 개의 항목을 한 번에 렌더링하면 성능 병목 현상이 발생하여 스크롤이 느리고 UI 지연이 발생할 수 있습니다.

고려해야 할 또 다른 핵심 요소는 getItemType 기능. ~ 안에 플래시리스트이 기능을 사용하면 개발자가 다른 항목 유형을 분류 할 수 있으므로 특정 항목 만 변경할 때 불필요한 업데이트가 전체 목록에 표시되지 않습니다. 예를 들어, 제품을 카테고리별로 그룹화하는 마켓 플레이스 앱에서 getItemType 전체 목록을 다시 렌더링하는 대신 수정 된 범주 만 업데이트하는 데 도움이됩니다. 이는 특히 하위 엔드 장치에서 성능을 크게 향상시킵니다. 🚀

마지막으로 최적화 컨텍스트 사용 React 응용 프로그램 내에서 개선에 중요한 역할을합니다 플래시리스트 능률. Redux 또는 Context API와 같은 글로벌 주 관리 도구를 사용하는 경우 상태 업데이트로 인한 불필요한 재 렌즈를 피해야합니다. 상태를 더 작고 독립적 인 컨텍스트로 나누고 선택기를 사용하여 필요한 데이터 만 추출함으로써 개발자는 재 렌즈를 최소화 할 수 있습니다. 예를 들어, 새 메시지를 수신 할 때 전체 목록을 업데이트하는 대신 채팅 스레드를 표시하는 메시징 앱에서 영향을받는 대화 스레드 만 다시 렌더링해야합니다. 이러한 작지만 영향력있는 전략은 원활하고 고성능 사용자 경험을 보장하는 데 도움이됩니다. ✅

플래시리스트 최적화에 대해 자주 묻는 질문

  1. FlashList 플랫리스트를 통해 추천?
  2. FlashList 대규모 데이터 세트에 최적화되어 플랫리스트에 비해 더 나은 성능, 부드러운 스크롤 및 메모리 사용이 줄어드는 메모리 사용을 제공합니다.
  3. 어떻게합니까 memo() 리 렌즈를 예방하는 데 도움이 되나요?
  4. memo() 소품이 변경되지 않은 경우 불필요한 업데이트를 방지하기 위해 기능 구성 요소를 랩핑하여 리 렌즈가 줄어 듭니다.
  5. 역할은 무엇입니까 useCallback() 플래시리스트 최적화에서?
  6. useCallback() 동일한 기능 참조가 렌더링에 걸쳐 사용되도록하여 플래시리스트의 불필요한 업데이트를 방지합니다. renderItem.
  7. 할 수 있다 estimatedItemSize 성능 향상?
  8. 예, 설정 estimatedItemSize 플래시리스트는 항목 높이를 선발하여 레이아웃 크기를 동적으로 계산하는 데 소요되는 시간을 줄입니다.
  9. 어떻게 할 수 있습니다 getItemType 렌더링 최적화?
  10. getItemType 목록 항목을 분류하여 전체 목록을 다시 렌더링하는 대신 특정 유형 만 업데이트되도록합니다.

플래시리스트의 성능을 최적화합니다

큰 목록을 다룰 때는 원활한 성능을 보장하는 것이 훌륭한 사용자 경험의 핵심입니다. 같은 기술을 사용하여 react.memo 그리고 Usecallback개발자는 불필요한 재 렌즈를 방지하여 CPU 및 메모리 사용을 줄일 수 있습니다. 이러한 최적화는 제품 카탈로그 또는 소셜 미디어 피드와 같은 대규모 데이터 세트를 처리하는 앱에 필수적입니다. 📱

또한 플래시리스트 별 특성과 같은 추정 시합 그리고 getItemType 스크롤 유동성을 더욱 향상시킵니다. 데이터를 올바르게 구조화하고 구성 요소 업데이트를 최적화함으로써 개발자는 고도로 성능이 높은 응용 프로그램을 만들 수 있습니다. 이러한 기술을 마스터하면 복잡하고 데이터가 많은 애플리케이션이 원활하게 실행되도록하여 사용자에게 원활하고 효율적인 경험을 제공합니다. ✅

신뢰할 수있는 출처 및 참조
  1. 공식 문서 플래시리스트 Shopify에서 구현 및 최적화 기술을 자세히 설명합니다. 플래시리스트 문서를 쇼핑하십시오 .
  2. 플랫리스트 및 가상화를 사용하여 대형 목록을 효율적으로 처리하는 것에 대한 원시의 공식 안내서를 반응합니다. 기본 플랫리스트 문서를 반응합니다 .
  3. Memoization 기술을 사용하여 React Applications에서 불필요한 재 렌즈 방지에 대한 포괄적 인 자습서 : react.memo 문서 .
  4. 상태 관리 및 렌더링을위한 모범 사례를 포함하여 React Native의 성능 최적화 전략 : Logrocket Performance Guide .