利用 `React DevTools` 的 Interaction Tracing 诊断并发任务的执行时长

各位同仁，各位技术爱好者，大家好。

今天，我们将深入探讨一个在现代前端开发中日益重要的话题：如何利用 React 的并发特性来优化用户体验，以及更关键的，如何精确诊断这些并发任务的执行时长。随着 React 18 的发布，并发模式已成为其核心能力之一，它允许 React 在不阻塞主线程的情况下，同时处理多个状态更新，从而提供更流畅、响应更迅速的用户界面。然而，并发的引入也带来了新的挑战：当多个任务交织在一起时，我们如何准确地理解它们的执行流程和耗时？传统的性能分析工具可能难以提供足够的细节，这时，React DevTools 中的 Interaction Tracing 功能便成为了我们诊断并发任务的利器。

并发在 React 中的崛起与性能诊断的困境

在 Web 应用中，用户体验（UX）是至高无上的。一个响应迅速的界面能够极大提升用户的满意度。然而，JavaScript 作为单线程语言的特性，意味着任何长时间运行的任务都会阻塞主线程，导致页面卡顿，无法响应用户输入，这便是所谓的“掉帧”。

React 长期以来一直致力于解决这一问题。在 React 18 之前，所有的状态更新都被视为紧急任务，会立即中断当前正在进行的渲染工作，并同步执行。这在大多数情况下运行良好，但当用户输入（如在搜索框中打字）触发了一个耗时的数据过滤或列表渲染时，用户会明显感觉到输入延迟，界面“卡顿”了。

React 18 引入了并发渲染，其核心思想是将更新区分为“紧急”（Urgent）和“非紧急”（Transition）。紧急更新，如用户输入或点击，需要立即响应；非紧急更新，如数据获取或页面内容的过渡，则可以被中断、暂停，甚至丢弃，以优先处理紧急更新。这种策略极大地提升了用户感知的响应性。

React 实现并发的关键 API 包括：

• startTransition 和 useTransition：用于标记状态更新为非紧急过渡，允许 React 在后台渲染新内容，同时保持旧内容可见，直到新内容准备就绪。
• useDeferredValue：用于延迟更新一个值，当 UI 中有更紧急的更新时，React 会优先处理紧急更新，再处理被延迟的值。
• Suspense：允许组件在等待数据或其他异步操作时“暂停”渲染，并显示一个 fallback UI。

这些工具的强大之处在于它们能够将耗时任务分解为更小的、可中断的单元，并在这些单元之间穿插紧急任务。然而，这也使得性能分析变得更加复杂。我们不再是简单地测量一个同步函数执行了多久，而是需要理解：

1. 一个用户交互触发了哪些更新？
2. 这些更新中哪些是紧急的，哪些是非紧急的？
3. 非紧急更新的“过渡”总共持续了多长时间？
4. 在过渡期间，界面是否保持了响应性？
5. 哪个具体的组件或计算是导致过渡耗时过长的瓶颈？

传统的浏览器性能分析工具（如 Chrome DevTools 的 Performance 面板）可以显示主线程的活动、JavaScript 执行时间、布局和绘制时间。但它们往往难以直观地区分 React 的并发更新，特别是难以将一系列分散的、可中断的渲染工作聚合到一个用户交互的“过渡”概念上。

这时，React DevTools 的 Interaction Tracing 功能便应运而生。它专门为 React 的并发模式设计，能够以用户交互为中心，提供一个清晰的视图，展示 React 在响应特定交互时所做的所有工作，包括紧急更新和非紧急过渡的完整生命周期。

React DevTools 与 Interaction Tracing 概览

React DevTools 是一个浏览器扩展，为开发者提供了强大的能力来检查和调试 React 应用程序。它允许我们查看组件树、检查组件的 props 和 state、跟踪组件的生命周期事件，以及进行性能分析。

Interaction Tracing 是 React DevTools 中的一个高级功能，它位于“Profiler”面板内。它的主要目的是帮助我们理解用户交互如何转化为 React 内部的工作，尤其是在并发模式下。通过记录一次用户交互，Interaction Tracing 能够生成一个时间线视图，展示与该交互相关的所有“提交”（Commits）和“渲染阶段”（Render Phases），并清晰地标记出哪些更新是作为“过渡”（Transition）的一部分。

为什么 Interaction Tracing 对并发任务诊断至关重要？

• 以用户为中心： 它将一系列分散的渲染工作聚合到一个用户交互的上下文下，使得我们能够从用户的视角理解性能。
• 区分紧急与非紧急： 它能够明确区分哪些工作是紧急的（例如，更新输入框的值），哪些是非紧急的（例如，过滤列表）。
• 可视化过渡时长： 它直观地展示了从过渡开始到结束的总时长，帮助我们评估并发策略的有效性。
• 暴露瓶颈： 它允许我们下钻到每个提交，查看涉及的组件及其渲染耗时，从而 pinpoint 性能瓶颈。

现在，让我们通过一个具体的例子来深入了解如何使用 Interaction Tracing。

场景构建：一个搜索过滤组件

我们将构建一个常见的场景：一个包含大量数据的列表，用户可以通过输入框进行实时搜索和过滤。我们将首先展示一个阻塞（Blocking）的实现，然后通过 useTransition 和 useDeferredValue 将其改造为并发（Concurrent）版本，并最终使用 Interaction Tracing 来诊断它们。

模拟耗时计算

为了模拟一个真实的、CPU 密集型的任务，我们将创建一个简单的函数，它会执行一个忙等待（busy-wait）循环，以消耗一定的 CPU 时间。

// utils/expensiveCalculation.js
export function simulateExpensiveCalculation(durationMs = 200) {
  const start = performance.now();
  while (performance.now() - start < durationMs) {
    // 模拟复杂的计算，例如数据处理、图像处理等
    // 在实际应用中，这里会是你的业务逻辑
  }
}

// 模拟生成大量数据
export function generateLargeDataSet(count = 10000) {
  const data = [];
  for (let i = 0; i < count; i++) {
    data.push({
      id: i,
      name: `Item ${i}`,
      description: `This is a detailed description for item ${i}. It can be quite long and complex to render.`,
      category: `Category ${i % 5}`
    });
  }
  return data;
}

阻塞式实现 (Blocking Implementation)

首先，我们来看一个直接、但会阻塞主线程的实现。当用户在搜索框中输入时，searchTerm 会立即更新，并触发整个列表的同步过滤和渲染。

// components/BlockingSearchList.jsx
import React, { useState, useMemo } from 'react';
import { simulateExpensiveCalculation, generateLargeDataSet } from '../utils/expensiveCalculation';

const ALL_ITEMS = generateLargeDataSet(10000); // 10000条数据

function BlockingSearchList() {
  const [searchTerm, setSearchTerm] = useState('');

  const filteredItems = useMemo(() => {
    simulateExpensiveCalculation(50); // 每次过滤模拟50ms的CPU耗时
    return ALL_ITEMS.filter(item =>
      item.name.toLowerCase().includes(searchTerm.toLowerCase()) ||
      item.description.toLowerCase().includes(searchTerm.toLowerCase())
    );
  }, [searchTerm]);

  const handleSearchChange = (event) => {
    setSearchTerm(event.target.value);
  };

  return (
    <div style={{ padding: '20px' }}>
      <h1>Blocking Search List</h1>
      <input
        type="text"
        placeholder="Search items..."
        value={searchTerm}
        onChange={handleSearchChange}
        style={{ width: '300px', padding: '10px', fontSize: '16px', marginBottom: '20px' }}
      />
      <div style={{ maxHeight: '500px', overflowY: 'auto', border: '1px solid #eee' }}>
        {filteredItems.map(item => (
          <div key={item.id} style={{ padding: '10px', borderBottom: '1px dotted #eee' }}>
            <strong>{item.name}</strong> - <small>{item.category}</small>
            <p style={{ margin: '5px 0 0 0', fontSize: '0.9em', color: '#666' }}>{item.description.substring(0, 100)}...</p>
          </div>
        ))}
        {filteredItems.length === 0 && <p>No items found.</p>}
      </div>
    </div>
  );
}

export default BlockingSearchList;

在 App.js 中使用它：

// App.js
import React from 'react';
import BlockingSearchList from './components/BlockingSearchList';

function App() {
  return (
    <div>
      <BlockingSearchList />
    </div>
  );
}

export default App;

运行此应用，并在搜索框中快速输入。你会发现输入框的响应会有明显的延迟和卡顿，因为每次输入都会触发 50ms 的同步计算，阻塞了主线程。

并发式实现（使用 useTransition）

现在，让我们使用 useTransition 来改进这个组件。我们将把列表过滤的更新标记为非紧急的过渡。

// components/ConcurrentSearchListTransition.jsx
import React, { useState, useMemo, useTransition } from 'react';
import { simulateExpensiveCalculation, generateLargeDataSet } from '../utils/expensiveCalculation';

const ALL_ITEMS = generateLargeDataSet(10000); // 10000条数据

function ConcurrentSearchListTransition() {
  const [searchTerm, setSearchTerm] = useState('');
  const [isPending, startTransition] = useTransition();

  const filteredItems = useMemo(() => {
    // 即使在 Transition 中，这里的计算依然是同步的，但 React 会在渲染过程中处理优先级
    simulateExpensiveCalculation(50); // 每次过滤模拟50ms的CPU耗时
    return ALL_ITEMS.filter(item =>
      item.name.toLowerCase().includes(searchTerm.toLowerCase()) ||
      item.description.toLowerCase().includes(searchTerm.toLowerCase())
    );
  }, [searchTerm]); // 这里的searchTerm是立即更新的，但其导致的渲染是过渡的

  const handleSearchChange = (event) => {
    // 立即更新输入框的值（紧急更新）
    setSearchTerm(event.target.value);

    // 将过滤和列表渲染标记为非紧急过渡
    // startTransition 内部的更新优先级较低
    startTransition(() => {
      // 这里可以放置另一个状态更新，或者让当前searchTerm触发的渲染被标记为过渡
      // 在此例子中，我们直接依赖searchTerm的更新来触发渲染
    });
  };

  return (
    <div style={{ padding: '20px' }}>
      <h1>Concurrent Search List (with useTransition)</h1>
      <input
        type="text"
        placeholder="Search items..."
        value={searchTerm} // 输入框的值是立即更新的
        onChange={handleSearchChange}
        style={{ width: '300px', padding: '10px', fontSize: '16px', marginBottom: '20px' }}
      />
      {isPending && <p style={{ color: 'blue' }}>Updating list...</p>} {/* 显示加载状态 */}
      <div style={{ maxHeight: '500px', overflowY: 'auto', border: '1px solid #eee', opacity: isPending ? 0.5 : 1 }}>
        {filteredItems.map(item => (
          <div key={item.id} style={{ padding: '10px', borderBottom: '1px dotted #eee' }}>
            <strong>{item.name}</strong> - <small>{item.category}</small>
            <p style={{ margin: '5px 0 0 0', fontSize: '0.9em', color: '#666' }}>{item.description.substring(0, 100)}...</p>
          </div>
        ))}
        {filteredItems.length === 0 && !isPending && <p>No items found.</p>}
      </div>
    </div>
  );
}

export default ConcurrentSearchListTransition;

在 App.js 中使用它：

// App.js
import React from 'react';
// import BlockingSearchList from './components/BlockingSearchList';
import ConcurrentSearchListTransition from './components/ConcurrentSearchListTransition';

function App() {
  return (
    <div>
      <ConcurrentSearchListTransition />
    </div>
  );
}

export default App;

现在，当你快速输入时，你会发现输入框的响应非常流畅，而列表的更新可能会稍微滞后，并在更新过程中显示“Updating list…”的提示。这就是 useTransition 的魔力：它将输入框的更新（紧急）与列表的过滤渲染（非紧急）分离开来。

并发式实现（使用 useDeferredValue）

useDeferredValue 提供了另一种实现并发的方式。它会返回一个“延迟”版本的值。当原始值改变时，useDeferredValue 会在后台等待，直到没有更紧急的更新时才将新值传递出去。

// components/ConcurrentSearchListDeferred.jsx
import React, { useState, useMemo, useDeferredValue } from 'react';
import { simulateExpensiveCalculation, generateLargeDataSet } from '../utils/expensiveCalculation';

const ALL_ITEMS = generateLargeDataSet(10000); // 10000条数据

function ConcurrentSearchListDeferred() {
  const [searchTerm, setSearchTerm] = useState('');
  const deferredSearchTerm = useDeferredValue(searchTerm); // 延迟版本的searchTerm

  // isPending 标志可以手动实现，或者结合 Suspense 来判断
  const isSearchPending = searchTerm !== deferredSearchTerm;

  const filteredItems = useMemo(() => {
    // 这里的计算依赖于 deferredSearchTerm
    // 当 deferredSearchTerm 更新时，才会触发这里的计算
    simulateExpensiveCalculation(50); // 每次过滤模拟50ms的CPU耗时
    return ALL_ITEMS.filter(item =>
      item.name.toLowerCase().includes(deferredSearchTerm.toLowerCase()) ||
      item.description.toLowerCase().includes(deferredSearchTerm.toLowerCase())
    );
  }, [deferredSearchTerm]); // 这里的依赖项是延迟后的值

  const handleSearchChange = (event) => {
    setSearchTerm(event.target.value); // 立即更新输入框的值
  };

  return (
    <div style={{ padding: '20px' }}>
      <h1>Concurrent Search List (with useDeferredValue)</h1>
      <input
        type="text"
        placeholder="Search items..."
        value={searchTerm} // 输入框的值是立即更新的
        onChange={handleSearchChange}
        style={{ width: '300px', padding: '10px', fontSize: '16px', marginBottom: '20px' }}
      />
      {isSearchPending && <p style={{ color: 'blue' }}>Updating list...</p>} {/* 显示加载状态 */}
      <div style={{ maxHeight: '500px', overflowY: 'auto', border: '1px solid #eee', opacity: isSearchPending ? 0.5 : 1 }}>
        {filteredItems.map(item => (
          <div key={item.id} style={{ padding: '10px', borderBottom: '1px dotted #eee' }}>
            <strong>{item.name}</strong> - <small>{item.category}</small>
            <p style={{ margin: '5px 0 0 0', fontSize: '0.9em', color: '#666' }}>{item.description.substring(0, 100)}...</p>
          </div>
        ))}
        {filteredItems.length === 0 && !isSearchPending && <p>No items found.</p>}
      </div>
    </div>
  );
}

export default ConcurrentSearchListDeferred;

在 App.js 中使用它：

// App.js
import React from 'react';
// import BlockingSearchList from './components/BlockingSearchList';
// import ConcurrentSearchListTransition from './components/ConcurrentSearchListTransition';
import ConcurrentSearchListDeferred from './components/ConcurrentSearchListDeferred';

function App() {
  return (
    <div>
      <ConcurrentSearchListDeferred />
    </div>
  );
}

export default App;

useDeferredValue 的效果与 useTransition 类似，输入框响应流畅，列表更新滞后。其区别在于 useTransition 是对 更新行为 的标记，而 useDeferredValue 是对 数据值 的标记。

使用 Interaction Tracing 诊断并发任务

现在，我们有了三个不同实现方式的组件。是时候请出 React DevTools 的 Interaction Tracing 来深入剖析它们的行为和性能了。

1. 准备工作

确保你已经安装了 React DevTools 浏览器扩展（Chrome 或 Firefox）。打开你的 React 应用，然后打开浏览器的开发者工具，切换到 Components 或 Profiler 选项卡。

2. 诊断阻塞式实现

1. 切换到 Profiler 面板。
2. 点击“Record Interactions”按钮。 这个按钮通常是一个圆圈图标，位于 Profiler 面板的左上角。
3. 在应用中执行交互： 切换到你的应用界面，在搜索框中快速输入几个字符，例如 "item 1"。
4. 停止录制： 切换回 DevTools，再次点击“Record Interactions”按钮停止录制。

分析结果：

你会看到一个时间线视图。对于阻塞式实现，你会观察到以下特征：

• 单个长条的 Commit： 录制结果会显示一个或几个非常长的“Commit”条目。每个 Commit 代表 React 完成了一次 DOM 更新。
• 交互时间线： 在时间线顶部，你会看到一个或几个横跨整个长 Commit 的“Interaction”条目，通常标记为 e.target.value 相关的事件。
• 无“Transition”标记： 你不会看到任何标记为“Transition”的特殊区域，因为所有更新都是同步且紧急的。

解读：

当你在输入框中输入时，onChange 事件触发 setSearchTerm，然后 filteredItems 的 useMemo 立即执行 simulateExpensiveCalculation(50)。这 50ms 的阻塞发生在主线程上，导致 React 无法及时处理其他事件（包括后续的键盘输入）。DevTools 会显示从你输入第一个字符到最后一个字符，整个过程被一个或多个“长”的 Commit 所覆盖，且这些 Commit 的持续时间累加起来就是你感受到的卡顿时间。

表格对比：

特征	阻塞式实现 (Blocking)
Commit 条目	数量少，但每个条目宽度（时长）长，可能超过 50ms。
Interaction	通常覆盖一个或多个长的 Commit，显示为连续的阻塞。
Transition	无。所有更新都是紧急的，同步完成。
用户体验感知	输入卡顿，界面无响应。

3. 诊断并发式实现 (使用 useTransition)

1. 刷新应用，确保加载的是 ConcurrentSearchListTransition。
2. 重复上述录制步骤： 点击“Record Interactions” -> 快速输入 -> 停止录制。

分析结果：

这次的视图将大相径庭：

• 多个短 Commit 和一个或多个 Transition 区块： 你会看到多个较短的 Commit 条目，它们可能被一个或多个绿色虚线框或实线框标记的“Transition”区块包围。
• 紧急更新与非紧急更新分离：
  • 当你输入一个字符时，会立即有一个非常短的 Commit 发生，它负责更新输入框的 value。这个 Commit 不在 Transition 内部。
  • 紧接着，你会看到一个或多个 Commit，它们被清晰地标记为“Transition”的一部分。这些是 React 在后台处理列表过滤和渲染的工作。
• isPending 状态的体现： 在 Transition 区块开始时，你可能会注意到 UI 中 isPending 状态的更新（例如，显示“Updating list…”），这也会对应一个小的 Commit。
• 交互时间线： 顶部的 Interaction 条目会跨越从你输入第一个字符到所有 Transition 完成的总时间。但关键在于，这个总时间内的许多小 Commit 之间，主线程是空闲的，可以响应用户输入。

解读：

1. 当你输入字符时，setSearchTerm(event.target.value) 立即执行，这是一个紧急更新。React DevTools 会显示一个非常小的 Commit，其职责是更新 input 元素的 DOM 属性，所以输入框响应是即时的。
2. startTransition(() => { ... }) 内部的逻辑（或者说 searchTerm 改变导致的列表渲染）被标记为非紧急。React 会在后台安排这些工作。
3. filteredItems 的计算（包含 simulateExpensiveCalculation(50)）现在在 React 的调度器控制下。React 可能会将 50ms 的计算分解成更小的块，或者在计算进行到一半时，如果新的紧急事件（比如你继续输入）到来，它会暂停当前 Transition 的渲染，优先处理紧急事件。
4. 当你停止输入后，React 会继续执行剩余的 Transition 工作，直到列表完全更新。整个 Transition 过程可能由多个 Commit 组成，每个 Commit 耗时较短。

表格对比：

特征	并发式实现 (useTransition)
Commit 条目	数量较多，每个条目宽度（时长）短。部分 Commit 标记为 Transition。
Interaction	跨越从紧急更新到所有过渡完成的总时间。但其内部的 Commit 之间存在空闲时间。
Transition	明确标记出绿色（或其他颜色）的虚线或实线框，表示非紧急更新的开始和结束，其中包含多个小 Commit。
用户体验感知	输入流畅，列表更新可能滞后，但界面始终可响应。

4. 诊断并发式实现 (使用 useDeferredValue)

1. 刷新应用，确保加载的是 ConcurrentSearchListDeferred。
2. 重复上述录制步骤： 点击“Record Interactions” -> 快速输入 -> 停止录制。

分析结果：

结果会与 useTransition 的情况非常相似：

• 多个短 Commit 和一个或多个 Transition 区块： 同样会看到多个短 Commit，以及被标记为“Transition”的区块。
• 紧急更新与非紧急更新分离： 输入框的更新是紧急的，列表的过滤和渲染是 Transition 的一部分。
• isSearchPending 状态的体现： 同样，isSearchPending 的状态更新会对应一个小的 Commit。
• Interaction 时间线： 行为与 useTransition 类似。

解读：

useDeferredValue 的内部实现也依赖于 startTransition。当你输入时，searchTerm 立即更新，触发紧急渲染以更新输入框。deferredSearchTerm 不会立即更新。当 React 检测到 searchTerm 发生了变化，并且没有更紧急的任务时，它会在后台安排一个非紧急的更新来同步 deferredSearchTerm。这个同步过程及其导致的列表渲染，同样会被 Interaction Tracing 标记为 Transition。

表格对比：

特征	并发式实现 (useDeferredValue)
Commit 条目	数量较多，每个条目宽度（时长）短。部分 Commit 标记为 Transition。
Interaction	跨越从紧急更新到所有过渡完成的总时间。但其内部的 Commit 之间存在空闲时间。
Transition	明确标记出绿色（或其他颜色）的虚线或实线框，表示非紧急更新的开始和结束，其中包含多个小 Commit。
用户体验感知	输入流畅，列表更新可能滞后，但界面始终可响应。

深入分析 Commit 细节

在 Interaction Tracing 的时间线视图中，你可以点击任何一个 Commit 条目，在右侧的详细面板中查看该 Commit 的具体信息：

• Render Durations (渲染时长): 显示该 Commit 花费在渲染上的总时间。
• Components (组件): 列出在该 Commit 中被渲染或更新的组件及其各自的渲染耗时。
• Why did this render? (为什么渲染?): 如果你在 DevTools 设置中开启了“Record why each component rendered”，这里会显示导致组件渲染的原因（例如，props 变化，state 变化等）。

通过这些详细信息，你可以精确地定位到：

1. 哪个 Commit 是导致 Transition 耗时长的罪魁祸首？ 往往是其中一个 Commit 的 Render Durations 显著高于其他。
2. 是哪个组件的渲染导致了高耗时？ 通过查看 Components 列表，你可以找到耗时最长的组件。
3. 这个组件为什么会渲染？ 帮助你判断是否有不必要的渲染发生。

例如，在我们的并发示例中，你可能会发现 BlockingSearchList 或 ConcurrentSearchListTransition / ConcurrentSearchListDeferred 组件本身的渲染耗时较高，这正是因为 useMemo 内部的 simulateExpensiveCalculation 被执行了。

总结 Interaction Tracing 的关键价值

维度	阻塞式应用 (Blocking App)	并发式应用 (Concurrent App)
主线程行为	长时间阻塞	短时阻塞，频繁交替，保持可响应
DevTools 视图	单个或少数几个长 Commit 条目	多个短 Commit 条目，伴随 Transition 标记
用户体验	卡顿、延迟、无响应	流程、平滑、即时反馈（针对紧急更新）
性能瓶颈定位	容易发现长函数执行，但难于区分优先级	可视化 Transition 范围，精确追踪非紧急任务耗时
优化方向	减少计算量，避免同步长任务	优化 Transition 内部任务，合理利用并发特性

进阶技巧与优化策略

1. 结合常规 Profiler

Interaction Tracing 主要关注用户交互的宏观视图和 Transition 的整体时长。而 Profiler 面板中的“Flamegraph”和“Ranked”视图则能提供单个 Commit 内部更精细的组件渲染树和耗时。

• 使用 Interaction Tracing 发现慢的 Transition。
• 点击该 Transition 内部的某个 Commit。
• 切换到 Profiler 的 Flamegraph 或 Ranked 视图， 它会自动聚焦到你选择的 Commit。
• 分析该 Commit 内部的组件渲染情况， 找出最耗时的子组件，进一步优化。

2. 人工标记交互（React.unstable_trace）

在某些情况下，你可能希望追踪的“交互”并非是由用户事件直接触发，而是一些更复杂的逻辑流程。React 提供了一个实验性的 API React.unstable_trace 来手动标记交互。

import { unstable_trace as trace } from 'react';

function MyComponent() {
  const handleClick = () => {
    trace('my-custom-interaction', performance.now(), () => {
      // 在这里执行你想要追踪的代码
      // 例如，复杂的计算或一系列状态更新
      // startTransition(() => {
      //   setSomeState(...);
      // });
    });
  };

  return <button onClick={handleClick}>Trigger Custom Interaction</button>;
}

使用 trace 函数，你可以在 Interaction Tracing 视图中看到一个名为 my-custom-interaction 的条目，从而更精确地控制和分析特定代码块的性能。

3. 避免过度使用并发

并发是一个强大的工具，但并非所有更新都需要标记为 Transition。对于那些确实需要立即响应的更新（如输入、动画帧），保持其紧急性是至关重要的。过度使用 startTransition 可能会导致所有更新都变成低优先级，反而影响用户体验。

4. 优化 Transition 内部的任务

一旦 Interaction Tracing 帮助你识别了耗时的 Transition，下一步就是优化 Transition 内部的代码：

• Memoization (记忆化): 确保你的组件、回调函数和计算结果都得到了适当的记忆化 (React.memo, useMemo, useCallback)，避免不必要的重新渲染和重复计算。
  • 在我们的例子中，filteredItems 已经使用了 useMemo，这确保了只有当 searchTerm 或 deferredSearchTerm 改变时才重新计算。
• 列表虚拟化 (List Virtualization): 对于渲染大量列表项的场景，仅渲染用户可见的部分 (react-window, react-virtualized) 可以显著减少 DOM 操作和渲染时间。
• 数据结构优化: 确保你的数据处理算法是高效的，例如，使用 Map/Set 查找而不是数组遍历。
• 分块加载 / 懒加载: 对于大型组件或数据，考虑按需加载。

5. 理解 React 调度器

深入理解 React 的调度器（Scheduler）工作原理可以帮助你更好地利用并发特性。React 调度器基于 MessageChannel 实现，可以在浏览器主线程空闲时执行低优先级的任务，并在紧急任务到来时中断低优先级任务。Interaction Tracing 正是这一调度过程的可视化体现。

实际应用与最佳实践

在实际项目中，将 Interaction Tracing 融入开发流程，可以帮助我们：

1. 早期发现性能问题： 在开发新功能时，主动使用 Interaction Tracing 检查复杂交互的性能，而不是等到上线后才发现问题。
2. 量化并发优化效果： 在引入 useTransition 或 useDeferredValue 后，通过 Interaction Tracing 对比优化前后的过渡时长和响应性，量化改进效果。
3. 定位复杂交互中的瓶颈： 对于涉及多个状态更新和异步操作的复杂交互，Interaction Tracing 可以帮助我们理清工作流， pinpoint 耗时最长的环节。
4. 提高团队协作效率： 团队成员可以通过统一的工具和标准来分析和讨论性能问题。

最佳实践：

• 从用户交互出发： 始终以用户感知为中心来思考性能。Interaction Tracing 的设计理念完美契合这一点。
• 渐进式优化： 并非所有地方都需要并发。从最影响用户体验的卡顿点开始，逐步引入并发特性。
• 持续监控： 性能优化是一个持续的过程。结合 DevTools 和其他性能监控工具，建立持续的性能评估机制。

驾驭并发，洞察性能

React DevTools 的 Interaction Tracing 功能为 React 开发者提供了一个前所未有的强大工具，用于诊断和优化并发任务的执行时长。它将复杂的 React 调度过程可视化，使得我们能够清晰地区分紧急更新和非紧急过渡，从而精确地找出性能瓶颈。通过熟练掌握这一工具，并结合 React 的并发 API 和一系列优化策略，我们能够构建出更加流畅、响应更加迅速的现代 Web 应用程序，最终为用户带来卓越的体验。理解并驾驭并发，我们便能更好地洞察性能的奥秘。