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
- 왜 FlashList 플랫리스트를 통해 추천?
- FlashList 대규모 데이터 세트에 최적화되어 플랫리스트에 비해 더 나은 성능, 부드러운 스크롤 및 메모리 사용이 줄어드는 메모리 사용을 제공합니다.
- 어떻게합니까 memo() 리 렌즈를 예방하는 데 도움이 되나요?
- memo() 소품이 변경되지 않은 경우 불필요한 업데이트를 방지하기 위해 기능 구성 요소를 랩핑하여 리 렌즈가 줄어 듭니다.
- 역할은 무엇입니까 useCallback() 플래시리스트 최적화에서?
- useCallback() 동일한 기능 참조가 렌더링에 걸쳐 사용되도록하여 플래시리스트의 불필요한 업데이트를 방지합니다. renderItem.
- 할 수 있다 estimatedItemSize 성능 향상?
- 예, 설정 estimatedItemSize 플래시리스트는 항목 높이를 선발하여 레이아웃 크기를 동적으로 계산하는 데 소요되는 시간을 줄입니다.
- 어떻게 할 수 있습니다 getItemType 렌더링 최적화?
- 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
- 공식 문서 플래시리스트 Shopify에서 구현 및 최적화 기술을 자세히 설명합니다. 플래시리스트 문서를 쇼핑하십시오 .
- 플랫리스트 및 가상화를 사용하여 대형 목록을 효율적으로 처리하는 것에 대한 원시의 공식 안내서를 반응합니다. 기본 플랫리스트 문서를 반응합니다 .
- Memoization 기술을 사용하여 React Applications에서 불필요한 재 렌즈 방지에 대한 포괄적 인 자습서 : react.memo 문서 .
- 상태 관리 및 렌더링을위한 모범 사례를 포함하여 React Native의 성능 최적화 전략 : Logrocket Performance Guide .