Kategorija: SEO

Kodėl visi kalba apie Jira, bet ne visi ja naudojasi protingai

Jira tapo beveik sinonimu projektų valdymui IT srityje. Atlassian sukurta platforma yra įsikūrusi tūkstančiuose įmonių, nuo startuolių iki korporacijų gigantų. Tačiau štai paradoksas – daugelis komandų naudoja Jira kaip paprastą užduočių sąrašą, ignoruodamos jos tikrąją galią. Tai tarsi turėti Ferrari ir važinėti tik į parduotuvę už kampo.

Realybė tokia: Jira gali būti ir jūsų geriausias draugas, ir didžiausias priešas. Viskas priklauso nuo to, kaip ją sukonfigūruojate ir kaip mokate komandą ja naudotis. Per daug laukų? Chaosas. Per mažai informacijos? Dar didesnis chaosas. Pabandykime išsiaiškinti, kaip rasti tą aukso vidurį.

Workflow konfigūracija – ne tik spalvoti kvadratėliai

Pirmasis ir dažniausiai daroma klaida – bandymas pritaikyti standartinį Jira workflow savo procesams. Tai kaip bandyti įsprausti kvadratinį kaladėlę į apvalų skylę. Veikia? Gal ir taip. Gerai veikia? Tikrai ne.

Pradėkite nuo to, kaip jūsų komanda iš tiesų dirba. Ne kaip turėtų dirbti pagal Scrum vadovėlį, o kaip dirba realybėje. Jei jūsų code review užtrunka, sukurkite atskirą statusą. Jei turite QA etapą – jis taip pat turi būti matomas workflow’e.

Praktiškas patarimas: naudokite ne daugiau kaip 7-8 statusus. Daugiau – ir žmonės pradeda painioti, mažiau – prarandate svarbią informaciją. Mano patirtis rodo, kad optimalus variantas būtų: To Do → In Progress → Code Review → Testing → Ready for Deploy → Done. Galite pridėti „Blocked” statusą, kuris veikia kaip raudona vėliavėlė – kažkas negerai ir reikia dėmesio.

Dar vienas niuansas – perėjimų tarp statusų taisyklės. Jira leidžia nustatyti, kas ir kada gali perkelti užduotį iš vieno statuso į kitą. Tai ne biurokratija, tai kokybės kontrolė. Developeris neturėtų galėti pats perkelti savo užduoties į „Done” be testavimo – tai akivaizdu, bet kiek kartų mačiau projektus, kur tai įmanoma?

Issue types ir kada jų reikia daugiau nei trys

Jira siūlo kelis standartinius issue tipus: Epic, Story, Task, Bug, Subtask. Daugelis komandų į tai žiūri kaip į dogmą ir bando viską įsprausti į šias kategorijas. Bet čia ne religija, čia įrankis.

Jei dirbate su klientų palaikymu, sukurkite „Support Request” tipą. Jei turite infrastruktūros darbus, kurie nesusiję su feature’ais – „Infrastructure Task”. Svarbu suprasti, kad skirtingi issue tipai gali turėti skirtingus laukus ir skirtingus workflow’us. Tai galinga funkcija, kurią per mažai kas išnaudoja.

Tačiau čia svarbu neperlenkt lazdos. Jei turite 15 skirtingų issue tipų, problema ne sistemoje – problema jūsų procesuose. Paprastai 5-7 tipų pakanka net sudėtingoms organizacijoms.

Epic’ai – tai atskira tema. Daugelis jų naudoja kaip „didelę užduotį”, bet tai ne visai teisinga. Epic turėtų reprezentuoti verslo vertę ar funkcinį bloką. Pavyzdžiui, „Vartotojo autentifikacijos sistema” yra Epic. „Pridėti Google OAuth” yra Story po tuo Epic’u. Jei jūsų Epic’as trunka ilgiau nei ketvirtį – jis per didelis ir reikia skaidyti.

Laukų džiunglės ir kaip jose nepaklyst

Štai kur dauguma projektų virsta košmaru – custom fields. Kažkas sugalvoja: „O gal pridėti lauką X?”. Po mėnesio: „O dar Y lauką?”. Po pusmečio turite 40 laukų, iš kurių 35 niekas nenaudoja, bet visi privalo juos matyti.

Griežta taisyklė: kiekvienas laukas turi turėti aiškią paskirtį ir atsakingą asmenį. Jei negalite paaiškinti, kam tas laukas reikalingas ir kas jį pildys – jo nereikia. Taškas.

Kokie laukai tikrai naudingi:

• Story Points – jei naudojate Agile metodologiją, be jų neišsiversite
• Sprint – automatiškai pridedamas, bet būtinai naudokite
• Components – puikus būdas grupuoti užduotis pagal sistemos dalis
• Labels – lankstesnis būdas kategorijuoti, bet reikia disciplinos
• Priority – standartinis, bet dažnai blogai naudojamas

Dėl Priority – tai ne „viskas yra Highest” laukas. Jei 80% jūsų užduočių yra „High” ar aukštesnio prioriteto, sistema neveikia. Turėtumėte turėti maždaug tokį pasiskirstymą: 10% Highest, 20% High, 40% Medium, 30% Low. Jei ne – peržiūrėkite savo prioritizavimo procesą.

Automatizacija – kai Jira dirba už jus

Jira Automation – tai funkcionalumas, kurį daugelis ignoruoja, nes „atrodo sudėtinga”. Bet realybė tokia: jei kartojate tą patį veiksmą daugiau nei 3 kartus per savaitę, jį galima automatizuoti.

Paprasčiausi, bet efektyviausi automation scenarijai:

Automatinis assignee priskyrimas – kai užduotis pereina į „Code Review”, automatiškai priskirti tech lead’ui. Kai pereina į „Testing” – QA specialistui. Nereikia rankiniu būdu ieškoti ir priskirti.

Pranešimai apie blokuotas užduotis – jei užduotis yra „Blocked” statuse ilgiau nei 24 valandas, automatiškai siųsti pranešimą project manager’iui. Taip problemos nespėja užsikonservuoti.

Subtask’ų valdymas – kai visi subtask’ai pažymimi kaip Done, parent task automatiškai pereina į kitą statusą. Sutaupo laiko ir išvengiama situacijos, kai užduotis „pamiršta” In Progress.

SLA priminimų sistema – jei dirbate su support ticket’ais, galite nustatyti automatinį prioriteto kėlimą, jei užduotis neišspręsta per tam tikrą laiką.

Automation rules kurti nesudėtinga – Jira turi vizualų rule builder’į su „when/if/then” logika. Pradėkite nuo paprastų dalykų ir pamažu plėskite. Viena svarbi pastaba: testuokite automation rules atskirame projekte prieš diegdami production’e. Neteisingai sukonfigūruota taisyklė gali sukurti šimtus nepageidaujamų notifikacijų.

Board’ai ir filtrai – informacijos valdymas

Daugelis komandų naudoja vieną Scrum ar Kanban board’ą ir mano, kad to pakanka. Bet Jira leidžia kurti neribotą kiekį board’ų, ir tai reikėtų išnaudoti.

Pavyzdžiui, galite turėti:

• Team Board – kasdieniam darbui su sprint’ais
• Bug Tracking Board – tik bug’ams, su kitokiu workflow
• Release Board – matyti, kas eina į konkretų release’ą
• Personal Board – kiekvienas developeris mato tik savo užduotis

Board’ai yra paremti filtrais (JQL – Jira Query Language), ir čia prasideda tikroji magija. JQL atrodo bauginantis, bet iš tiesų tai labai paprastas query language. Keletas naudingų pavyzdžių:

assignee = currentUser() AND status != Done ORDER BY priority DESC – visos mano nebaigtos užduotys pagal prioritetą.

project = MYPROJ AND created >= -7d AND type = Bug – visi bug’ai, sukurti per paskutinę savaitę.

sprint in openSprints() AND assignee in (user1, user2, user3) – dabartinio sprint’o užduotys konkrečiai komandai.

Išsaugokite dažniausiai naudojamus filtrus ir pasidarykite dashboard’ą su gadget’ais. Taip vienu žvilgsniu matote projekto būklę: kiek užduočių kiekviename statuse, kas yra blocked, kaip progresuoja sprint’as.

Integracijos – Jira kaip ekosistemos centras

Jira viena savaime yra galinga, bet tikroji jos vertė atsiskleidžia integruojant su kitais įrankiais. Atlassian Marketplace turi tūkstančius plugin’ų, bet pradėkite nuo esminių integracijų.

Git integracija – būtinybė. Susieti commit’us, branch’us ir pull request’us su Jira issue. Kai commit message prasideda issue key (pvz., „PROJ-123: Fix login bug”), Jira automatiškai sukuria ryšį. Matote visą kodo istoriją tiesiog iš ticket’o – neįkainojama debugging’o metu.

Confluence – jei naudojate Atlassian ekosistemą, Confluence ir Jira integracija yra seamless. Dokumentacijoje galite įterpti Jira makro, kuris rodo live užduočių statusą. Requirements dokumentas gali būti tiesiogiai susietas su Epic’u.

Slack/Teams – real-time notifikacijos į komunikacijos kanalus. Bet čia reikia balanso – per daug notifikacijų ir žmonės pradeda ignoruoti. Konfigūruokite taip, kad tik svarbūs įvykiai (blocked tasks, critical bugs, sprint completion) generuotų pranešimus.

CI/CD pipeline – Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions – visi turi Jira integraciją. Matote deployment statusą tiesiog Jira ticket’e. Kai build’as fail’ina, automatiškai sukuriamas bug ticket. Kai feature’as deploy’inamas į production – užduotis automatiškai pereina į Done.

Vienas patarimas dėl plugin’ų: būkite atsargūs. Kiekvienas plugin prideda complexity ir gali turėti performance impactą. Prieš įdiegdami, paklausite savęs: ar tai išsprendžia realią problemą, ar tik „gražu turėti”?

Metrikos ir reportai – duomenys, kurie iš tiesų svarbūs

Jira generuoja daugybę reportų, bet dauguma jų yra bereikšmiai vanity metrics. Kas iš tiesų svarbu?

Velocity chart – rodo, kiek story points komanda užbaigia per sprint’ą. Tai ne konkurso metrika, o planavimo įrankis. Jei jūsų velocity yra 40 story points per sprint’ą, neplanukite 60 kitam sprint’ui. Paprasta, bet dažnai ignoruojama.

Cumulative Flow Diagram – parodo užduočių srautą per skirtingus statusus. Jei matote, kad „Code Review” statusas vis storėja – turite bottleneck. Reikia daugiau reviewer’ių arba paprastesnio review proceso.

Control Chart – rodo, kiek laiko užduotys praleidžia sistemoje (cycle time). Jei jūsų vidutinis cycle time yra 2 savaitės, bet kai kurios užduotys trunka 2 mėnesius – reikia išsiaiškinti kodėl.

Bug rate – kiek bug’ų sukuriama vs. uždaroma. Jei kreivė kyla – turite kokybės problemą. Gal reikia daugiau investuoti į testingą, gal code review procesas neveikia.

Svarbu: metrikos turi būti matomos visai komandai, ne tik management’ui. Kai developeriai mato, kad jų cycle time didėja, jie patys ima ieškoti būdų, kaip optimizuoti procesą. Transparency breeds accountability.

Kai Jira tampa komandos sąjungininku, o ne priešu

Grįžtant prie pradžios – Jira efektyvumas priklauso ne nuo platformos galimybių, o nuo to, kaip ją pritaikote savo realybei. Nėra vieno teisingo būdo naudoti Jira. Yra tik jūsų komandos būdas.

Pradėkite paprastai. Sukonfigūruokite bazinį workflow, kuris atspindi jūsų procesą. Pridėkite tik tuos laukus, kurie tikrai reikalingi. Sukurkite vieną ar du board’us. Ir tada – klausykite komandos feedback’o. Kas veikia? Kas trukdo? Kur žmonės gaišta laiką?

Iteruokite. Jira konfigūracija nėra „set and forget” dalykas. Tai gyvas organizmas, kuris turi augti kartu su komanda. Kas ketvirtį peržiūrėkite: kokius laukus niekas nenaudoja? Kokie automation rules sutaupė laiko? Kokie reportai iš tiesų padeda priimti sprendimus?

Ir pats svarbiausias dalykas – mokykite žmones. Ne tik „kaip sukurti ticket’ą”, o kodėl tam tikri dalykai yra svarbūs. Kodėl reikia užpildyti story points? Kodėl svarbu atnaujinti statusą? Kai žmonės supranta „kodėl”, „kaip” ateina savaime.

Jira gali būti jūsų komandos superpower. Arba gali būti tik dar vienas įrankis, kurį visi naudoja, nes „taip reikia”. Skirtumas tarp šių dviejų variantų – ne technologijoje, o požiūryje. Traktuokite Jira kaip investiciją į komandos efektyvumą, o ne kaip biurokratinę naštą. Ir rezultatai ateis.

Kodėl visi kalba apie Virtual DOM, bet ne visi jį supranta

Kai pradedi dirbti su React, vienas pirmųjų dalykų, kurį išgirsti – tai kažkoks mistinis Virtual DOM. Skamba įspūdingai, atrodo sudėtingai, o iš tikrųjų tai viena protingiausių optimizacijų, kurią frontend bendruomenė sugalvojo. Bet štai problema – daugelis developerių tiesiog priima kaip faktą, kad React „kažkaip greitai veikia” ir nesigilina, kaip tas mechanizmas iš tikrųjų funkcionuoja.

Virtual DOM – tai JavaScript objektų medis, kuris reprezentuoja tikrąjį DOM. Kai tavo komponento state’as pasikeičia, React pirmiausia atnaujina šį virtualų medį, palygina jį su ankstesne versija (šis procesas vadinamas „reconciliation”), ir tik tada atlieka minimalius būtinus pakeitimus tikrajame DOM’e. Skamba paprasta, bet čia slypi daug niuansų.

Realybėje daugelis React aplikacijų kenčia nuo performance problemų ne dėl to, kad Virtual DOM yra lėtas, o dėl to, kad mes, developeriai, verčiame jį atlikti nereikalingą darbą. Kiekvieną kartą, kai komponentas re-renderinasi be reikalo, Virtual DOM turi atlikti visą diff’inimo procesą, net jei rezultatas bus tas pats.

Kada Virtual DOM tampa problemų šaltiniu

Pirmą kartą susiduri su performance problemomis paprastai tada, kai aplikacija auga. Turiu omenyje ne tik kodo kiekį, bet ir duomenų srautus, komponentų hierarchijos gylį, interaktyvių elementų skaičių. Štai keletas klasikinių scenarijų, kur Virtual DOM optimizavimas tampa kritiniu:

Dideli sąrašai ir lentelės. Kai renderini 1000+ elementų sąrašą, kiekvienas parent komponento re-render’as gali sukelti visų child komponentų perskaičiavimą. Net jei duomenys nepasikeitė, React vis tiek turi patikrinti kiekvieną elementą.

Dažni state’o pakeitimai. Realtime aplikacijos, chat’ai, dashboardai su live data – visur, kur state’as keičiasi kas sekundę ar net dažniau, kiekvienas update’as kainuoja.

Gilios komponentų hierarchijos. Kai tavo komponentai įdėti vienas į kitą 10+ lygių giliai, props drilling tampa ne tik kodo organizacijos, bet ir performance problema. Context API čia irgi ne visada išgelbsti.

Praktiškai tai atrodo taip: turi formą su 50 input laukų. Kiekvieną kartą, kai useris įveda raidę į vieną lauką, visas formos komponentas re-renderinasi, o kartu su juo ir visi 50 input komponentų. Jei neoptimizuota, tai gali sukelti jaučiamą lag’ą.

React.memo ir kada jis iš tikrųjų padeda

React.memo yra higher-order komponentas, kuris memorize’ina tavo komponentą. Paprasčiau tariant – jis įsimena paskutinį render’inimo rezultatą ir props, ir jei props nepasikeitė, tiesiog grąžina tą patį rezultatą be re-render’inimo.

Bet čia yra keletas catch’ų. Pirma, React.memo atlieka shallow comparison. Tai reiškia, kad jei perduodi objektą ar masyvą kaip prop, net jei jo turinys nepasikeitė, bet sukūrei naują objekto instanciją – komponentas vis tiek re-renderinsis.

// Blogai - kiekvieną kartą naujas objektas
function ParentComponent() {
  return ;
}

// Gerai - objektas sukuriamas vieną kartą
const style = { margin: 10 };
function ParentComponent() {
  return ;
}

Antra, React.memo turi savo kainą. Kiekvieną kartą React turi palyginti props, o tai irgi užima laiko. Todėl nėra prasmės wrap’inti kiekvieno komponento į React.memo. Tai apsimoka daryti tik tada, kai:

Komponentas renderinasi dažnai su tais pačiais props. Render’inimo logika yra brangi (daug skaičiavimų, sudėtingas JSX). Komponentas yra sąraše ar lentelėje, kur renderinami šimtai instanceų.

Praktiškai, jei tavo komponentas tiesiog atvaizduoja kelis tekstinius laukus, React.memo greičiausiai tik sulėtins, nes props palyginimas kainuos daugiau nei pats render’inimas.

useMemo ir useCallback – ne sidabrinė kulka

Šie hook’ai yra vienas labiausiai piktnaudžiujamų React feature’ų. Matau projektus, kur kiekvienas funkcijos aprašymas wrap’intas į useCallback, o kiekvienas kintamasis – į useMemo. Tai ne tik nereikalinga, bet dažnai net kenkia performance’ui.

useMemo memorize’ina skaičiavimo rezultatą, useCallback – funkciją. Bet pats memorization’as turi overhead’ą – React turi saugoti dependencies array’ų, lyginti juos kiekvieną render’ą, saugoti cache’intus rezultatus.

// Nereikalingas useMemo - paprastas skaičiavimas
const fullName = useMemo(() => {
  return firstName + ' ' + lastName;
}, [firstName, lastName]);

// Prasmingas useMemo - brangus skaičiavimas
const sortedAndFilteredData = useMemo(() => {
  return data
    .filter(item => item.active)
    .sort((a, b) => a.name.localeCompare(b.name));
}, [data]);

useCallback dažniausiai reikalingas tik tada, kai funkciją perduodi kaip prop komponentui, kuris yra wrap’intas į React.memo. Kitu atveju naujos funkcijos sukūrimas kiekviename render’e paprastai nekainuoja tiek, kad verta būtų su tuo kovoti.

Štai realus use case’as, kur useCallback būtinas:

const MemoizedList = React.memo(({ items, onItemClick }) => {
  return items.map(item => (
    
  ));
});

function Parent() {
  // Be useCallback, onItemClick būtų nauja funkcija kiekvieną render'ą
  // ir MemoizedList re-renderintųsi nors items nepasikeitė
  const handleClick = useCallback((id) => {
    console.log('Clicked:', id);
  }, []);
  
  return ;
}

Key prop ir kodėl jis svarbesnis nei manai

Key prop’as sąrašuose – tai ne tik būdas atsikratyti console warning’ų. Tai kritinis optimizacijos įrankis, kuris padeda React suprasti, kurie elementai pasikeitė, buvo pridėti ar pašalinti.

Blogiausia, ką gali padaryti – naudoti array index’ą kaip key. Kai sąrašo tvarka keičiasi ar elementai trinami, React nebesugeba teisingai identifikuoti elementų ir gali re-renderinti visą sąrašą arba net prarasti komponento state’ą.

// Blogai - index kaip key
{items.map((item, index) => (
  
))}

// Gerai - unikalus ID
{items.map(item => (
  
))}

// Jei tikrai nėra ID, bent jau sukurk stabilų key
{items.map(item => (
  
))}

Realus pavyzdys iš praktikos: turėjau todo list’ą, kur naudojau index’us kaip keys. Kai useris ištrindavo elementą iš sąrašo vidurio, visos input’ų reikšmės po to elemento „nušokdavo” į kitą elementą, nes React manė, kad paskutinis elementas buvo ištrintas, o ne tas, kurį useris pažymėjo.

Virtualizacija – kai sąrašai tampa per dideli

Kartais optimizacijos nepakanka. Kai renderini tikrai didelius duomenų kiekius – tūkstančius ar dešimtis tūkstančių elementų – net idealiai optimizuotas Virtual DOM negali padaryti stebuklų. Čia ateina į pagalbą virtualizacija.

Virtualizacijos idėja paprasta: renderini tik tuos elementus, kurie šiuo metu matomi ekrane (plus nedidelį buffer’į). Kai useris scroll’ina, elementai dinamiškai keičiami. Vietoj 10,000 DOM node’ų turi gal 50.

React ekosistemoje populiariausios bibliotekos tam – react-window ir react-virtualized. react-window yra lengvesnė ir paprastesnė, react-virtualized turi daugiau feature’ų, bet yra sunkesnė.

import { FixedSizeList } from 'react-window';

function VirtualizedList({ items }) {
  const Row = ({ index, style }) => (
    

      {items[index].name}
    
  );

  return (
    
      {Row}
    
  );
}

Virtualizacija turi savo trade-off’us. Prarandamas native browser’io scroll behavior, reikia papildomai tvarkyti accessibility, sudėtingiau implementuoti variable height elementus. Bet kai performance tampa kritinis, tai vienintelis būdas išlaikyti aplikaciją responsive.

Profiling ir kaip rasti tikrąsias problemas

Optimizuoti be matavimo – tai kaip šaudyti tamsoje. React DevTools Profiler yra būtinas įrankis, kurį turi mokėti naudoti. Jis parodo tiksliai, kurie komponentai re-renderinasi, kiek laiko tai užtrunka, ir kas trigger’ino tą re-render’ą.

Kaip naudoti: atidari React DevTools, eini į Profiler tab’ą, paspaudi record, atlieki veiksmus aplikacijoje, kurie lėtai veikia, sustabdai recording’ą. Gauni flame graph’ą, kuris vizualiai parodo, kur laikas praleidžiamas.

Dažniausiai randi kelis komponentus, kurie re-renderinasi šimtus kartų be reikalo. Arba vieną komponentą, kurio render’inimas užtrunka 500ms. Tada jau žinai, kur kasti.

Kitas naudingas įrankis – „Highlight updates when components render” opcija React DevTools. Ji vizualiai parodo, kurie komponentai re-renderinasi realiu laiku. Kartais pakanka tiesiog paspausti mygtukus aplikacijoje ir pamatyti, kaip pusė ekrano mirksi – iš karto aišku, kad kažkas ne taip.

Praktinis patarimas: pradėk profiling’ą nuo production build’o. Development mode’e React daro daug papildomų patikrinimų, kurie sulėtina viską. Tikrasis performance’as matomas tik production’e.

State management ir jo įtaka re-render’ams

Kaip organizuoji state’ą turi didžiulę įtaką tam, kiek komponentų re-renderinasi. Vienas didžiausių newbie mistake’ų – laikyti viską viename dideliame state objekte component’o top level’yje.

// Blogai - visas state'as viename objekte
function App() {
  const [state, setState] = useState({
    user: {},
    posts: [],
    comments: [],
    ui: { theme: 'dark', sidebarOpen: true }
  });
  
  // Bet koks state'o pakeitimas re-renderina visą App
  const toggleSidebar = () => {
    setState(prev => ({
      ...prev,
      ui: { ...prev.ui, sidebarOpen: !prev.ui.sidebarOpen }
    }));
  };
}

// Gerai - state'as suskaidytas
function App() {
  const [user, setUser] = useState({});
  const [posts, setPosts] = useState([]);
  const [comments, setComments] = useState([]);
  const [theme, setTheme] = useState('dark');
  const [sidebarOpen, setSidebarOpen] = useState(true);
  
  // Dabar sidebar toggle'as re-renderina tik tai, kas naudoja sidebarOpen
}

Context API čia irgi gali būti performance killer’is. Kai context value pasikeičia, visi komponentai, kurie naudoja tą context, re-renderinasi. Net jei jiems reikia tik vieno mažo gabaliuko iš to context’o.

Sprendimas – skaidyti context’us į mažesnius. Vietoj vieno didelio AppContext, turėk UserContext, ThemeContext, NotificationsContext. Arba naudok state management bibliotekas kaip Zustand ar Jotai, kurios leidžia subscribe’intis tik į specifines state’o dalis.

Kai optimizacija tampa obsesija ir kaip žinoti, kada sustoti

Yra toks dalykas kaip premature optimization. Galiu pasakyti iš patirties – mačiau projektus, kur kiekvienas komponentas wrap’intas į React.memo, kiekviena funkcija – į useCallback, kiekvienas skaičiavimas – į useMemo. Kodas tampa neskaitomas, o performance’o skirtumas minimalus arba net neigiamas.

Optimizuok tada, kai turi problemą, ne „just in case”. Pradėk nuo paprastos implementacijos, išmatuok performance’ą, ir tik tada, kai matai konkretų bottleneck’ą, pradėk optimizuoti. React yra pakankamai greitas daugumoje use case’ų be jokių papildomų optimizacijų.

Štai praktinė strategija, kurią rekomenduoju:

1. Rašyk švarų, skaitomą kodą. Nesirūpink performance’u iš karto. Teisingai struktūrizuotas kodas vėliau bus lengviau optimizuoti.

2. Matuok. Kai aplikacija pradeda lėtėti, naudok Profiler ir rask tikrąsias problemas. Ne spėliok, matuok.

3. Optimizuok strategiškai. Pradėk nuo didžiausių bottleneck’ų. Dažniausiai 80% performance’o problemų sukelia 20% kodo.

4. Testuok. Po kiekvienos optimizacijos išmatuok rezultatą. Kartais optimizacija nieko neduoda arba net pablogina situaciją.

5. Dokumentuok. Kai naudoji React.memo ar useMemo, palik komentarą kodėl. Po metų nei tu, nei tavo kolegos neatsimins, kodėl tai buvo reikalinga.

Realybėje dauguma React aplikacijų performance problemos kyla ne iš Virtual DOM, o iš blogų architektūrinių sprendimų: per dažnų API call’ų, neoptimizuotų algoritmų, didelių bundle size’ų, neefektyvaus state management’o. Virtual DOM optimizavimas yra svarbus, bet tai tik viena dalis didesnės puzzle’ės.

Taip pat neverta pamiršti, kad hardware’as nuolat gerėja. Optimizacija, kuri šiandien atrodo kritinė, po metų gali būti nereikalinga. Bet tai nereiškia, kad reikia rašyti neefektyvų kodą – tiesiog reikia rasti balansą tarp kodo kokybės, maintainability ir performance’o.

HTML: