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React Query のレンダリング最適化を目指した話 - Techtouch Developers Blog
エンジニアの macchii です。この記事はテックタッチアドベントカレンダー 14 日目の記事です。 テックタッチでは React を利用して WEB フロントエンドを開発しています。あわせて、リモートデータの取得、更新、キャッシングには React Query を導入しています。本記事では、簡単なタスク管理アプリを題材に、「React Query の再レンダリングを最適化するテクニック」紹介します。 ja.reactjs.org react-query.tanstack.com TL;DR はじめに React Query は取得データを厳密に比較（deep compare）する 参照していないプロパティの変更でも再レンダリングが発生する notifyOnChangeProps オプション select オプション まとめ TL;DR React Query は取得データを厳密に比較（
DuckDB-Wasm: Efficient Analytical SQL in the Browser
TL;DR: DuckDB-Wasm is an in-process analytical SQL database for the browser. It is powered by WebAssembly, speaks Arrow fluently, reads Parquet, CSV and JSON files backed by Filesystem APIs or HTTP requests and has been tested with Chrome, Firefox, Safari and Node.js. You can try it in your browser at shell.duckdb.org or on Observable. DuckDB-Wasm is fast! If you're here for performance numbers, h
nextjsのISRを使うときのfallback指定について理解するまでの話
next.jsのISRを使おうとして「なんか全然うまく行かない」ってなってたのがやっと理解出来たのでメモ 問題編 とりあえず見様見真似でISRはrevalidateとfallbackつければ良いんだな？とやってみたところ、どうもpropsが空Objectになってしまうようで悩んでいた。 例えば下記のような場合、エラーが起きる // pages/greeting/[name].js const Page = (props) => { // ↓ここでエラー return <div>Hello {props.name.toUpperCase()}</div> } export const getStaticProps = async (req) => { return { props: { name: req.params.name }, revalidate: 100 } } export c
JavaScript で遅延評価を導入して起動を高速化した話
この記事は、JavaScript で Flash Player の実現を頑張った（もしくは現在進行系で頑張っている）人たちの集う Flash Advent Calendar 2020 に参加しております。 Flash Player を JavaScript で実装していた際に、現場から「起動の高速化」という難しい要求をもらった際、「遅延評価」を導入したところ大変効果がありました。今回、その遅延評価について簡単なご紹介をしたいと思います。 Flash Player 起動までのステップ 当時 Flash Player を JavaScript で提供していた際、当時のスマートフォン端末においてロード完了から最初の画面が出るまで大体 150ms くらいかかっていました。普通の Web ページであれば 150ms はロード時間の中に吸収され許容範囲になる可能性が高いのですが、当時 Flash Pl
どうして Fastify は生の Node.js より速いの？ : (*x).b=z->a+y/c
Fastify 速いですね Express が hapi より遅いのは意外でした Koa は本体だけだと Express 以上に何もしないので その分速めです よくみると驚きなのが http.Server より Fastify が速いというところ http.Server はフレームワークを使わない Node.js 自体の API です Koa や hapi はこれを中で使っています これより速いということは Fastify は http.Server は使わずに net などを使って ソケット通信部分を直接操作しているのでしょうか？ http.Server を使ってない？Fastify のソースコードを見た限りでは 特に設定をしなければ http.createServer でサーバを作成しています つまり http.Server を使っています https://github.com/fas
シンプルかつ高速な文字列照合アルゴリズムを紹介します - エムスリーテックブログ
こんにちは！ エンジニアリンググループ マルチデバイスチーム 新卒1年目の小林です。 エムスリーでは、2週間に1度、Tech Talkという社内LT会（現在はリモートで）が開催されています。これは、とある回の発表テーマリストです。 Tech Talkのとある回の発表テーマリスト このように、最近エムスリーでは文字列が流行っている（？）ようなので、その勢いに乗って私も文字列照合アルゴリズムについて書きたいと思います！（業務とは全然関係ない話です） Knuth-Morris-PrattやBoyer-Mooreアルゴリズムは解説記事がたくさん出ていると思うので、この記事ではシンプルかつ高速なQuick-SearchとQuite-Naiveアルゴリズムについて説明し、速度比較を行った結果についてご紹介します。 文字列照合アルゴリズムとは テキストとパターンという文字列が与えられたときに、中に出現す
The story of a V8 performance cliff in React · V8
Show navigation Previously, we discussed how JavaScript engines optimize object and array access through the use of Shapes and Inline Caches, and we’ve explored how engines speed up prototype property access in particular. This article describes how V8 chooses optimal in-memory representations for various JavaScript values, and how that impacts the shape machinery — all of which helps explain a re
JavascriptのObjectリテラルとJSON.parseについて - abcdefGets
V8のJSON.parseについて 最近(ちょっと前か)話題のオブジェクトリテラルよりもJSON.parseのほうが早い件について。 その理由を内部実装の観点から書く。 また注意点を最後に書いた。 話題のブログは以下から https://v8.dev/blog/cost-of-javascript-2019 パースについて V8はjavascriptコードをパースするにあたって、Lazy Parseを行っている。 Lazy Parse javascriptはブラウザという特殊な環境で実行される言語であるため、パースにも少々工夫が必要になる。 基本的にV8はすべてのソースコードをパースしない。 一旦グローバルスコープにあるものだけをちゃんとパースして、それ以外はPreParserというパーサで関数だけをかき集める。 function foo() { } function bar() { fu
Setting performance budgets with webpack | Articles | web.dev
Setting performance budgets with webpack Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Webpack combines all your imported files and packages them into one or more output files known as bundles. Bundling is neat, but as your app grows your bundles will grow too. You need to monitor bundle sizes to ensure that they don't grow too large and affect how long you
手元のコードのパフォーマンスを計測するperformance.markのスニペット
一部の機能をパフォーマンス改善したときにそれを計測したり、データを集めたいときがあります。 しかし、それだけのためにライブラリを追加するのも面倒くさい(実装後に計測コードは外すので)し、コンソールに結果を出すのもデータ収集的にイマイチです。 // よくあるコンソールに表示するパフォーマンス計測コード const start = performance.now(); // ------------ // 計測したい処理を書く // ------------ console.log(`${performance.now() - start}ms`); 結果をコピーしてSpreadSheetなどで可視化できたり、処理時間と関連する要素も保存しておきたいです。 (コンソールに出力すると埋もれたり、加工がめんどうです) そのようなときによく使っているPerformance.mark()とPerfor
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