പ്രതികരണ സ്വദേശികളിൽ

Gerald Girard

2025, ഫെബ്രുവരി 16, ഞായറാഴ്‌ച 10:26:46 PM

ഫ്ലാഷ്ലിസ്റ്റിൽ കാര്യക്ഷമമായ റെൻഡറിംഗ് മാസ്റ്ററിംഗ്

വലിയ ഡാറ്റാസുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നത് നേറ്റീവ് ഒരു വെല്ലുവിളിയാകും, പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ഫ്ലാഷ് പ്രകടന ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി. ഒരു കോമൺ ഇഷ്യു ഡെവലപ്പർമാരുടെ മുഖം മുകളിലേക്കും താഴേക്കും സ്ക്രോൾ ചെയ്യുമ്പോൾ ഘടകങ്ങളുടെ അനാവശ്യ പുനർനിർമ്മാണമാണ്. പതനം

ഇത് ലഗ്ഗി പ്രകടനത്തിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം, ഉയി, മൊത്തത്തിലുള്ള ഉപോപ്റ്റിമൽ ഉപയോക്തൃ അനുഭവം. പല തുടക്കക്കാരും നിങ്ങളെപ്പോലെ, ഇത് ഉപയോഗിച്ച് ഇത് പരിഹരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക പ്യൂരികാംപോണന്റ് അഥവാ പ്രതികരിക്കുക.memo, പക്ഷേ ചിലപ്പോൾ ഈ പരിഹാരങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിച്ചപോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നതായി തോന്നുന്നില്ല.

ഉപയോക്താക്കൾക്ക് നൂറുകണക്കിന് നെസ്റ്റഡ് മെനു ഇനങ്ങളിലൂടെ സ്ക്രോൾ ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഫുഡ് ഡെലിവറി അപ്ലിക്കേഷൻ നിർമ്മിക്കുന്നുവെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക. ഓരോ സ്ക്രോൾ ചലനത്തെയും പുതുക്കുന്നതിന് എല്ലാ ഇനങ്ങളെയും നിർബന്ധിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, അത് അപ്ലിക്കേഷനെ മന്ദഗതിയിലാക്കുകയും നിരാകരിക്കുകയും ചെയ്യും. ഈ ഗൈഡിൽ ഞങ്ങൾ നേരിടാൻ പോകുന്നത് അതാണ്.

ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഫ്ലാഷ്ലിസ്റ്റ് വീണ്ടും റെൻഡർ ചെയ്യുന്നതെന്ന് ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും, ഘടക അപ്ഡേറ്റുകൾ എങ്ങനെ നിയന്ത്രിക്കുന്നു, മിനുസമാർന്ന സ്ക്രോളിംഗ് പ്രകടനം ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച പരിശീലനങ്ങൾ. നിങ്ങൾ ഒരു തുടക്കക്കാരനോ പരിചയസമ്പന്നരായ ഡവലപ്പർ ആണെങ്കിലും, ഈ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ തടസ്സമില്ലാത്ത യുഐ അനുഭവം സൃഷ്ടിക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. പതനം

ആജ്ഞാപിക്കുക	ഉപയോഗത്തിനുള്ള ഉദാഹരണം
FlashList	ഷോപിഫിന്റെ ഫ്ലാഷ്ലിസ്റ്റ് ലൈബ്രറിയിൽ നിന്നുള്ള ഉയർന്ന പ്രകടന ലിസ്റ്റ് ഘടകം, അനാവശ്യ പുനർവ്വതകർ കുറച്ചുകൊണ്ട് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾക്കായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തു.
memo()	ഘടകങ്ങളുടെ പ്രൊഫഷണലുകൾ മാറാത്തപ്പോൾ അനാവശ്യ പുനർവ്വാഹകർ തടയുന്നതിലൂടെ പ്രവർത്തന ഘടകങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
useCallback()	ഓരോ റെൻഡറിലും പ്രവർത്തനം വീണ്ടും സൃഷ്ടിക്കുന്നത് തടയുന്നതിന് ഓർമ്മപ്പെടുത്തിയ പ്രവർത്തനം നൽകുന്നു, റെൻഡീറ്റ്ഇറ്റ് കോൾബാക്കുകളിൽ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
useMemo()	ഫ്ലാഷ്ലിസ്റ്റ് ഘടകത്തിനായി വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന ചെലവേറിയ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നിർവ്വഹിക്കുന്നതിലൂടെ പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു.
estimatedItemSize	ഇനങ്ങളുടെ വലുപ്പം കണക്കാക്കുന്നതിലൂടെ റെൻഡറിംഗിനെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് സഹായിക്കുന്ന ഫ്ലാഷ്ലിസ്റ്റ്-നിർദ്ദിഷ്ട സ്വത്ത്, സ്ക്രോളിംഗ് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
keyExtractor	ഡാറ്റ മാറുമ്പോൾ അനാവശ്യ പുന resend ർഷകർ തടയുന്നതിലൂടെ ഒരു അദ്വിതീയ കീ നൽകുന്നു.
useEffect()	ഘടക മ s ണ്ട് ചെയ്യുമ്പോൾ ഫ്ലാഷ്ലിസ്റ്റ് ഘടകത്തിൽ പ്രാരംഭ ഡാറ്റാസെറ്റ് സജ്ജമാക്കുന്നതുപോലുള്ള പാർശ്വഫലങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.
StyleSheet.create()	നേറ്റീവ് ഘടകങ്ങളുടെ റെൻഡറിംഗ് കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തതും മാറ്റമില്ലാത്തതുമായ ശൈലിയിലുള്ള വസ്തുക്കൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
showsVerticalScrollIndicator	ലംബ സ്ക്രോൾ ബാറിന്റെ ദൃശ്യപരത നിയന്ത്രിക്കുന്ന ഫ്ലാഷ്ലിസ്റ്റിലെ ഒരു പ്രോപ്പർട്ടി, ഉപയോക്തൃ അനുഭവം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.

പ്രതികരണ സ്വദേശിയിൽ ഫ്ലാഷ്ലിസ്റ്റ് റെൻഡറിംഗ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു

ലെ വലിയ ഡാറ്റാസറ്റുകളുമായി ഇടപെടുമ്പോൾ സ്വദേശിയെ പ്രതികരിക്കുക, മിനുസമാർന്ന ഉപയോക്തൃ അനുഭവം ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് ഡാറ്റയെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നത് നിർണായകമാണ്. മുമ്പത്തെ ഉദാഹരണങ്ങളിൽ നൽകിയിരിക്കുന്ന സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ ഒരു ഫ്ലാഷ്ലിസ്റ്റ് ഘടകത്തിലൂടെ സ്ക്രോൾ ചെയ്യുമ്പോൾ അനാവശ്യമായ പുനർനിർമ്മിക്കുന്നത് തടയാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. ആദ്യ രീതി ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നു ഓർമ്മപ്പെടുത്തൽ വഴി മെമ്മോ () പ്രവർത്തനം, അത് ലിസ്റ്റ് ഇനങ്ങൾ പൊതിഞ്ഞ് അവരുടെ പ്രൊഫഷണൽ മാറുന്നില്ലെങ്കിൽ വീണ്ടും റെൻഡറിംഗിൽ നിന്ന് തടയുന്നു. ഇത് പ്രോസസ്സിംഗ് ഓവർഹെഡ് ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുകയും പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഇല്ലാതെ നൂറുകണക്കിന് ഇനങ്ങളുള്ള ഒരു ഫുഡ് ഡെലിവറി അപ്ലിക്കേഷൻ വഴി സ്ക്രോൾ ചെയ്യുന്നത് സങ്കൽപ്പിക്കുക, ഓരോ സ്ക്രോൾക്കും ഒരു ലാഗ് അഗെഫേസ് കാരണമാകും. പതനം

രണ്ടാമത്തെ സമീപനം ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഒരു ഘട്ടം സ്വീകരിച്ചു യുഎസ്കാൽബാക്ക് () കൂടെ യൂസെമെമോ (). ഓരോ റെൻഡറിലും ഫംഗ്ഷനുകളുടെ പുനർനിർമ്മാണവും ചെലവേറിയ കണക്കുകൂട്ടലുകളും തടയുന്നതിന് ഈ കൊളുത്തുകൾ അത്യാവശ്യമാണ്. യൂസെമെമോ () ഡാറ്റാസെറ്റ് ഒരു തവണ മാത്രമേ സൃഷ്ടിക്കൂ എന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു യുഎസ്കാൽബാക്ക് () ഓരോ ലിസ്റ്റ് ഇനത്തിനുമുള്ള റെൻഡർ പ്രവർത്തനം റെൻഡർമാരിൽ സ്ഥിരതയുള്ളതായിരിക്കുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഈ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ വലിയ വ്യത്യാസമുണ്ടാക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും ഒന്നിലധികം ഉപ-ഇനങ്ങളുള്ള ഭക്ഷണ വിഭാഗങ്ങൾ പോലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ നെസ്റ്റഡ് ഘടനകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ.

സ്ക്രിപ്റ്റിന്റെ മറ്റൊരു പ്രധാന വശം കണക്കാക്കിയത് പ്രോപ്പർട്ടി. ഇത് ഫ്ലാഷ്ലിസ്റ്റിന് മാത്രമാണെന്നും സിസ്റ്റം ഹൈറ്റുകൾ സഹായിക്കുന്നതിനും സിസ്റ്റത്തെ മുൻതൂക്കം സഹായിക്കുന്നതിനും സഹായിക്കുന്നതിനും സ്ക്രോളിംഗിനിടെ മിന്നുന്നതും കുറയ്ക്കുന്നതിനും സഹായിക്കുന്നു. ഈ സ്വത്ത് ഇല്ലാതെ, മിനുസമാർന്ന സ്ക്രോളിംഗ് അനുഭവം നിലനിർത്താൻ ഫ്ലാഷ്ലിസ്റ്റ് പാടുപെടുത്തിരിക്കാം, പ്രത്യേകിച്ച് ലോവർ എൻഡ് ഉപകരണങ്ങളിൽ. ഒരു ഓൺലൈൻ പലചരക്ക് കടയെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുക, അവിടെ നിങ്ങൾക്ക് ആയിരക്കണക്കിന് ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് പരിധികളില്ലാതെ ചുരുൾ ചെയ്യാൻ കഴിയും - ഈ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ സാധ്യമാക്കുന്നു. പതനം

അവസാനമായി, ശൈലിയിലുള്ള ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും പ്രധാനമാണ്. സ്റ്റൈൽ ഇൻലൈൻ നേരിട്ട് നിർവചിക്കുന്നതിനുപകരം, സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നു സ്റ്റൈൽഷീറ്റ്.ക്രിയേറ്റ് (), അത് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും കാഷെ ചെയ്യാനും സ്വദേശികളെ പ്രതികരിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. വീണ്ടും റെൻഡർ ചെയ്യുന്ന സമയത്ത് ശൈലികൾ വീണ്ടും പ്രയോഗിക്കുന്നതിനായി എടുത്ത സമയം ഇത് കുറയ്ക്കുന്നു, പ്രകടനം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ വളരെ കാര്യക്ഷമമായ ലിസ്റ്റ് റെൻഡറിംഗ് സംവിധാനം സൃഷ്ടിക്കുന്നു, ഇത് വലിയ തോതിലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ തടസ്സമില്ലാത്ത ഉപയോക്തൃ അനുഭവം ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഈ മികച്ച പരിശീലനങ്ങൾ പാലിക്കുന്നതിലൂടെ, ഡവലപ്പർമാർക്ക് അനാവശ്യമായ പുനർവ്വതരെ തടയാനും ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള മൊബൈൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കാനും കഴിയും. പതനം

ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത പ്രകടനത്തിനായി അനാവശ്യ റീ-റെൻഡർമാരെ തടയുന്നു

ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത റെൻഡറിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഫ്ലാഷ്ലിസ്റ്റ് നടപ്പിലാക്കുക

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;

യുഎസ്കാൽബാക്ക്, യുഎസ്എംമോ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഫ്ലാഷ്ലിസ്റ്റ് പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു

വീണ്ടും റെൻഡർമാർ കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെ നേറ്റീവ് ഫ്ലാഷ്ലിസ്റ്റിനെ പ്രതികരിക്കുന്ന പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു

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;

ഫ്ലാഷ്ലിസ്റ്റിൽ അനാവശ്യ പുന resent വക്കാരെ തടയുന്നതിനുള്ള വിപുലമായ സാങ്കേതികത

ഉപയോഗിക്കുന്നതിനപ്പുറം പ്യൂരികാംപോണന്റ് കൂടെ ഓർമ്മപ്പെടുത്തൽ, ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനുള്ള മറ്റൊരു ഫലപ്രദമായ സമീപനം ഫ്ലാഷ് റെൻഡറിംഗ് ആണ് നടപ്പിലാക്കൽ വെർച്വലൈസേഷൻ. ഏതൊരു സമയത്തും ഇനങ്ങൾ മാത്രം നൽകുന്ന ഒരു ഉപസെറ്റ് മാത്രമേ റെൻഡർ ചെയ്യുകയുള്ളൂവെന്ന് വെർച്വലൈസേഷൻ ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഇത് മെമ്മറിയും അപ്ലിക്കേഷന്റെ സിപിയു ഉപഭോഗവും കുറയ്ക്കുന്നു. ആഴത്തിൽ നെസ്റ്റഡ് ഘടനകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഈ രീതി പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്, അവിടെ ഓരോ രക്ഷാകർതൃ ഘടകങ്ങൾ ഒന്നിലധികം ശിശു ഘടകങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. വെർച്വലൈസേഷൻ ഇല്ലാതെ, ഒരേസമയം ആയിരക്കണക്കിന് ഇനങ്ങൾ റെൻഡർ ചെയ്യാം പ്രകടന തടസ്സങ്ങൾക്ക് കാരണമാകും, സ്ലോലിംഗ്, യുഐ ലാഗ് എന്നിവയിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.

പരിഗണിക്കേണ്ട മറ്റൊരു പ്രധാന ഘടകം getitemtype പ്രവർത്തനം. ... ഇല് ഫ്ലാഷ്, നിർദ്ദിഷ്ട ഇനങ്ങൾ മാറുമ്പോൾ മുഴുവൻ പട്ടികയിലേക്ക് അനാവശ്യമായ അപ്ഡേറ്റുകൾ തടയാൻ ഈ ഫംഗ്ഷൻ ഡവലപ്പർമാരെ അനുവദിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ചന്തസ്ഥലത്ത് ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ വിഭാഗം ഉപയോഗിച്ച് getitemtype മുഴുവൻ ലിസ്റ്റും വീണ്ടും റെൻഡർ ചെയ്യുന്നതിനുപകരം പരിഷ്ക്കരിച്ച വിഭാഗം മാത്രം അപ്ഡേറ്റുചെയ്യുന്നു. ഇത് പ്രകടനം ഗണ്യമായി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ച് ലോവർ എൻഡ് ഉപകരണങ്ങളിൽ. പതനം

അവസാനമായി, ഒപ്റ്റിമൈസിംഗ് സന്ദർഭ ഉപയോഗം പ്രതികരണ അപേക്ഷകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിൽ നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു ഫ്ലാഷ് കാര്യക്ഷമത. REAX അല്ലെങ്കിൽ സന്ദർഭ API പോലുള്ള ആഗോള സംസ്ഥാന മാനേജുമെന്റ് ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, സംസ്ഥാന അപ്ഡേറ്റുകൾ മൂലമുണ്ടാകുന്ന അനാവശ്യ പുന estendents വക്കാരെ ഒഴിവാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. സംസ്ഥാനം ചെറുതും സ്വതന്ത്രവുമായ സന്ദർഭങ്ങൾ, ആവശ്യമായ ഡാറ്റ മാത്രം എക്സ്ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നത് സെലക്ടറുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഡവലപ്പർമാർക്ക് വീണ്ടും റെൻഡർമാരെ കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ചാറ്റ് ത്രെഡുകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്ന ഒരു സന്ദേശമയയ്ക്കൽ അപ്ലിക്കേഷനിൽ, ഒരു പുതിയ സന്ദേശം ലഭിക്കുന്നതിന് മുഴുവൻ ലിസ്റ്റുകളും അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് പകരം, ബാധിച്ച സംഭാഷണ ത്രെഡ് മാത്രം വീണ്ടും റെയ്ഡ് ചെയ്യണം. ചെറുതും എന്നാൽ സ്വാകുവശമുള്ളതുമായ ഈ തന്ത്രങ്ങൾ മിനുസമാർന്നതും ഉയർന്ന പ്രകടനവുമായ ഉപയോക്തൃ അനുഭവം ഉറപ്പാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. പതനം

ഫ്ലാഷ്ലിസ്റ്റ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനെക്കുറിച്ച് പതിവായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ

എന്തുകൊണ്ട് FlashList ഫ്ലാറ്റ്ലിസ്റ്റിന് മുകളിൽ ശുപാർശചെയ്തതാണോ?
FlashList വലിയ ഡാറ്റാസറ്റുകൾക്കായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു, മികച്ച പ്രകടനം, സുഗമമായ സ്ക്രോൾഡിംഗ്, ഫ്ലാറ്റ്ലിസ്റ്റുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ കുറഞ്ഞ മെമ്മറി ഉപയോഗം എന്നിവ നൽകുന്നു.
എങ്ങനെ memo() വീണ്ടും റെൻഡർമാരെ തടയാൻ സഹായിക്കുക?
memo() നിർദ്ദേശിച്ച അപ്ഡേറ്റുകൾ മാറ്റിയില്ലെങ്കിൽ, പുന-റെൻഡർ കുറയ്ക്കുന്നതിന് അനാവശ്യമായ അപ്ഡേറ്റുകൾ തടയാൻ ഒരു പ്രവർത്തന ഘടകം പൊതിയുന്നു.
എന്താണ് വേഷം useCallback() ഫ്ലാഷ്ലിസ്റ്റ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന്?
useCallback() റെൻഡറുകളിൽ ഇതേ ഫംഗ്ഷൻ റഫറൻസ് ഉപയോഗിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഫ്ലാഷ്ലിസ്റ്റിൽ അനാവശ്യമായ അപ്ഡേറ്റുകൾ തടയുന്നു renderItem.
തകരപ്പാതം estimatedItemSize പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തണോ?
അതെ, ക്രമീകരണം estimatedItemSize ഫ്ലാഷ്ലിസ്റ്റ് ആനുകൂല്യ ഇന ഹൈറ്റുകൾ സഹായിക്കുന്നു, ലേ layout ട്ട് ലയിപ്പുകളുടെ ചലനാത്മകമായി കണക്കാക്കുന്നത് ചെലവഴിക്കുന്ന സമയം കുറയ്ക്കുന്നു.
എങ്ങനെ കഴിയും getItemType റെൻഡറിംഗ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യണോ?
getItemType മുഴുവൻ ലിസ്റ്റും വീണ്ടും റെൻഡർ ചെയ്യുന്നതിനുപകരം നിർദ്ദിഷ്ട തരങ്ങൾ മാത്രം അപ്ഡേറ്റുചെയ്യുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

ഫ്ലാഷ്ലിസ്റ്റിലെ പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു

വലിയ ലിസ്റ്റുകളുമായി ഇടപെടുമ്പോൾ, സുഗമമായ പ്രകടനം ഉറപ്പാക്കൽ ഒരു മികച്ച ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തിന് പ്രധാനമാണ്. പോലുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രതികരിക്കുക.memo കൂടെ യുഎസ്കാൽബാക്ക്, ഡവലപ്പർമാർക്ക് അനാവശ്യ പുന resend ർഷകർ തടയാൻ കഴിയും, സിപിയു, മെമ്മറി ഉപയോഗം കുറയ്ക്കുന്നു. ഉൽപ്പന്ന കാറ്റലോഗുകൾ അല്ലെങ്കിൽ സോഷ്യൽ മീഡിയ ഫീഡുകൾ പോലുള്ള വലിയ ഡാറ്റാസറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന അപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് ഈ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. പതനം

കൂടാതെ, ലൈക്ക്ലിസ്റ്റ്-നിർദ്ദിഷ്ട പ്രോപ്പർട്ടികൾ കണക്കാക്കിയത് കൂടെ getitemtype ഗ്രോളിംഗ് ഫ്ലൂട്ടിഡി വർദ്ധിപ്പിക്കുക. ശരിയായി ഘടനാപരമായ ഡാറ്റയും ഘടക അപ്ഡേറ്റുകളും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഡവലപ്പർമാർക്ക് ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള അപ്ലിക്കേഷനുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. ഈ ടെക്നിക്കുകൾ മാസ്റ്റേഴ്സ് ചെയ്യുന്നത് സങ്കീർണ്ണവും ഡാറ്റ-ഹെവി ആപ്ലിക്കേഷനുകളും സുഗമമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു, തടസ്സമില്ലാത്തതും കാര്യക്ഷമവുമായ അനുഭവം ഉപയോക്താക്കൾക്ക് നൽകുന്നു. പതനം

വിശ്വസനീയമായ ഉറവിടങ്ങളും റഫറൻസുകളും

Docial ദ്യോഗിക ഡോക്യുമെന്റേഷൻ ഓണാണ് ഫ്ലാഷ് കടനികയിൽ നിന്ന്, അതിന്റെ നടപ്പാക്കൽ, ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ എന്നിവ വിശദീകരിക്കുന്നു: ഫ്ലാഷ്ലിസ്റ്റ് ഡോക്സ് ഷോപ്പുചെയ്യുക .
ഫ്ലാറ്റ്ലിസ്റ്റും വിർച്വലൈസേഷനും ഉപയോഗിച്ച് വലിയ ലിസ്റ്റുകൾ കാര്യക്ഷമമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ച് സ്വദേശിയുടെ adding ദ്യോഗിക ഗൈഡ് പ്രതികരിക്കുക: നേറ്റീവ് ഫ്ലാറ്റ്ലിസ്റ്റ് ഡോക്സ് പ്രതികരിക്കുക .
മെമ്മോറൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രതികരണരീതികളിൽ അനാവശ്യ പുനർനിർമ്മാണങ്ങൾ തടയുന്നതിനുള്ള സമഗ്ര ട്യൂട്ടോറിയൽ: പ്രതികരിക്കുക.memo ഡോക്യുമെന്റേഷൻ .
സംസ്ഥാനവും റെൻഡറിംഗും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മികച്ച പരിശീലനങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെയുള്ള പ്രകടന ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ തന്ത്രങ്ങൾ: ലോഗ്രോക്കറ്റ് പ്രകടന ഗൈഡ് .

പ്രതികരണ സ്വദേശികളിൽ ഫ്ലാഷ്ലിസ്റ്റ് പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു