React 서버 구성요소: 진화
소개
약 10년 전 소프트웨어 개발자로서의 길을 시작했을 때 저는 HTML, CSS, JavaScript 및 일부 Python 2 스크립트를 코딩했습니다. 그 기간 동안 우리는 서버 측 클라이언트-서버 통신을 위해 PHP와 SQL에만 의존했습니다. 그 다음 단계는 상태나 효과에 따른 변화에 반응하는 마법의 단어 '리액트(React)'였다. 페이스북 엔지니어가 만들었다는 소문에 따르면, 문제를 더 깊이 파고들지 않고도 제가 이해한 바는 이렇습니다. 이것은 우리가 프런트엔드 부분을 코딩하는 방식에 있어 폭탄이었습니다.
소프트웨어 개발이 발전하고 백엔드 시스템이 복잡해지면서 RSC(React Server Components)는 생태계의 진화가 절실히 필요하다고 느꼈습니다. 이는 대규모 JavaScript 번들과 "로딩" 스피너가 어디에나 있던 시절을 생각나게 합니다. RSC가 어떻게 게임을 변화시키고 있는지 살펴보겠습니다.
퍼포먼스 혁명
RSC가 가져오는 주요 변화는 기술적인 것뿐만 아니라 철학적인 것이기도 합니다. 전체 구성 요소 트리를 클라이언트에 전달하는 대신 RSC를 사용하면 React에서 좋아하는 상호 작용을 유지하면서 서버에서 구성 요소를 렌더링할 수 있습니다. 저는 대시보드 애플리케이션을 RSC로 마이그레이션했는데 아주 간단하고 이 세상에 없는 일이었으며 크기가 60% 감소한 대시보드 애플리케이션에 확실한 영향을 미쳤습니다.
최근에 제가 접한 실제 사례는 다음과 같습니다.
// Before: Client Component import { ComplexDataGrid } from 'heavy-grid-library'; import { format } from 'date-fns'; export default function Dashboard() { const [data, setData] = useState([]); useEffect(() => { fetchDashboardData().then(setData); }, []); return <ComplexDataGrid data={data} />; }
이 전통적인 클라이언트측 접근 방식에서는 다음과 같은 여러 가지 일이 발생합니다.
- 클라이언트 JavaScript와 함께 번들로 제공되는 대용량 데이터 그리드 라이브러리를 가져오고 있습니다.
- useState를 사용하여 브라우저에서 로컬로 데이터를 관리하고 있습니다.
- useEffect를 사용하여 구성요소가 마운트된 후 데이터를 가져오고 있습니다.
- 데이터를 가져오는 동안 사용자에게 로딩 상태가 표시됩니다.
- 모든 데이터 처리는 브라우저에서 이루어지므로 사용자 기기의 속도가 느려질 수 있습니다.
이제 RSC 버전을 살펴보겠습니다.
import { sql } from '@vercel/postgres'; import { DataGrid } from './DataGrid'; export default async function Dashboard() { const data = await sql`SELECT * FROM dashboard_metrics`; return <DataGrid data={data} />; }
- 구성 요소는 기본적으로 비동기식이므로 useEffect 또는 useState가 필요하지 않습니다.
- 서버 측 쿼리를 통해 직접 데이터베이스에 액세스합니다.
- 클라이언트 측 데이터 가져오기 코드가 필요하지 않습니다.
- 초기 데이터에는 제로 로딩 상태가 필요합니다.
- 데이터 처리는 사용자 기기가 아닌 강력한 서버에서 이루어집니다.
- 가져온 DataGrid 구성 요소는 데이터 가져오기가 아닌 표시만 처리하면 되므로 훨씬 가벼울 수 있습니다.
변화가 눈에 띕니다. 더 이상 useEffect가 없고, 클라이언트측 데이터를 가져오는 일이 없으며, 가장 중요한 점은 클라이언트에 JavaScript를 불필요하게 전달하는 일이 없다는 점입니다.
실제 혜택
그 영향은 단순한 성과 지표 그 이상입니다. RSC로 작업할 때 이제 데이터베이스 쿼리가 데이터 소스에 더 가깝게 발생하고(위 예에서는 최상의 코딩 방법이 아님) 구성 요소가 더 단순해지고 더 집중되며, 인증 및 권한 부여 패턴이 더 간단해지고 SEO가 향상된다는 점을 알게 되었습니다. 개선 사항은 거의 무료로 제공됩니다. 이는 React 세계에서는 이전에는 일어나지 않았던 일입니다.
그러나 가장 중요한 장점은 개발자 경험입니다. 데이터베이스에 직접 액세스할 수 있는 구성 요소를 작성하는 것은(안전함!) 초능력처럼 느껴집니다. 이는 React의 구성 요소 기반 아키텍처와 Next.js를 통해 가장 진보된 서버 측 렌더링의 성능 이점을 모두 갖춘 것과 같습니다.
상충관계
솔직히 말하자면 RSC는 완벽하지 않습니다. 멘탈 모델을 파악하는 데, 특히 클라이언트/서버 경계를 이해하는 데 시간이 걸립니다. 나에게는 블랙박스에서의 일종의 복잡한 작업이다. 이전 마이그레이션 예를 따르겠습니다. RSC와 호환되지 않는 타사 라이브러리로 인해 몇 가지 장애물이 발생했습니다. 해결책은? 하이브리드 접근 방식:
// Before: Client Component import { ComplexDataGrid } from 'heavy-grid-library'; import { format } from 'date-fns'; export default function Dashboard() { const [data, setData] = useState([]); useEffect(() => { fetchDashboardData().then(setData); }, []); return <ComplexDataGrid data={data} />; }
이 하이브리드 접근 방식에서 어떤 일이 일어나고 있는지 분석해 보겠습니다.
- use client 지시문은 SearchFilter를 클라이언트 구성 요소로 명시적으로 표시합니다.
- SearchFilter는 클라이언트에서만 발생할 수 있는 사용자 상호 작용(onChange 이벤트)을 처리합니다.
- ProductList는 서버 구성 요소로 남아 서버측에서 데이터를 가져옵니다.
- 구성요소 구성을 통해 적절한 경우 서버 및 클라이언트 렌더링을 혼합할 수 있습니다.
- 대화형 부분(SearchFilter)만이 JavaScript를 클라이언트에 전달합니다.
- 데이터가 많은 부분(제품이 포함된 ProductGrid)은 서버에서 렌더링됩니다.
결론(미래는 서버 우선)
RSC는 단순한 새로운 기능 그 이상을 나타냅니다. 이는 React 애플리케이션을 구축하는 방법에 전달되는 패러다임입니다. React의 컴포넌트 모델을 유지하면서 비용이 많이 드는 계산과 데이터 가져오기를 서버로 옮기는 기능은 혁신적입니다.
RSC는 데이터 집약적인 애플리케이션을 구축하는 팀에게 개발자 경험을 희생하지 않고도 더 나은 성능을 얻을 수 있는 길을 제공합니다. 환경이 성숙해지고 더 많은 라이브러리가 RSC와 호환됨에 따라 이 패턴이 React 애플리케이션을 구축하는 기본 방식이 될 것으로 기대합니다.
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저자 정보
Ivan Duarte는 프리랜서로 일한 경험이 있는 백엔드 개발자입니다. 그는 웹 개발과 인공 지능에 열정을 갖고 있으며 튜토리얼과 기사를 통해 지식을 공유하는 것을 즐깁니다. 더 많은 통찰력과 업데이트를 보려면 X, Github 및 LinkedIn에서 저를 팔로우하세요.
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Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

웹 개발에서 JavaScript의 주요 용도에는 클라이언트 상호 작용, 양식 검증 및 비동기 통신이 포함됩니다. 1) DOM 운영을 통한 동적 컨텐츠 업데이트 및 사용자 상호 작용; 2) 사용자가 사용자 경험을 향상시키기 위해 데이터를 제출하기 전에 클라이언트 확인이 수행됩니다. 3) 서버와의 진실한 통신은 Ajax 기술을 통해 달성됩니다.

실제 세계에서 JavaScript의 응용 프로그램에는 프론트 엔드 및 백엔드 개발이 포함됩니다. 1) DOM 운영 및 이벤트 처리와 관련된 TODO 목록 응용 프로그램을 구축하여 프론트 엔드 애플리케이션을 표시합니다. 2) Node.js를 통해 RESTFULAPI를 구축하고 Express를 통해 백엔드 응용 프로그램을 시연하십시오.

보다 효율적인 코드를 작성하고 성능 병목 현상 및 최적화 전략을 이해하는 데 도움이되기 때문에 JavaScript 엔진이 내부적으로 작동하는 방식을 이해하는 것은 개발자에게 중요합니다. 1) 엔진의 워크 플로에는 구문 분석, 컴파일 및 실행; 2) 실행 프로세스 중에 엔진은 인라인 캐시 및 숨겨진 클래스와 같은 동적 최적화를 수행합니다. 3) 모범 사례에는 글로벌 변수를 피하고 루프 최적화, Const 및 Lets 사용 및 과도한 폐쇄 사용을 피하는 것이 포함됩니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

개발 환경에서 Python과 JavaScript의 선택이 모두 중요합니다. 1) Python의 개발 환경에는 Pycharm, Jupyternotebook 및 Anaconda가 포함되어 있으며 데이터 과학 및 빠른 프로토 타이핑에 적합합니다. 2) JavaScript의 개발 환경에는 Node.js, VScode 및 Webpack이 포함되어 있으며 프론트 엔드 및 백엔드 개발에 적합합니다. 프로젝트 요구에 따라 올바른 도구를 선택하면 개발 효율성과 프로젝트 성공률이 향상 될 수 있습니다.

C와 C는 주로 통역사와 JIT 컴파일러를 구현하는 데 사용되는 JavaScript 엔진에서 중요한 역할을합니다. 1) C는 JavaScript 소스 코드를 구문 분석하고 추상 구문 트리를 생성하는 데 사용됩니다. 2) C는 바이트 코드 생성 및 실행을 담당합니다. 3) C는 JIT 컴파일러를 구현하고 런타임에 핫스팟 코드를 최적화하고 컴파일하며 JavaScript의 실행 효율을 크게 향상시킵니다.

Python은 데이터 과학 및 자동화에 더 적합한 반면 JavaScript는 프론트 엔드 및 풀 스택 개발에 더 적합합니다. 1. Python은 데이터 처리 및 모델링을 위해 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 사용하여 데이터 과학 및 기계 학습에서 잘 수행됩니다. 2. 파이썬은 간결하고 자동화 및 스크립팅이 효율적입니다. 3. JavaScript는 프론트 엔드 개발에 없어서는 안될 것이며 동적 웹 페이지 및 단일 페이지 응용 프로그램을 구축하는 데 사용됩니다. 4. JavaScript는 Node.js를 통해 백엔드 개발에 역할을하며 전체 스택 개발을 지원합니다.
