¿Cuánta RAM está usando tu UseMemo? ¡Vamos a perfilarlo!

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¡Memoriza todas las cosas!, es lo que la mayoría de las guías de React te dirán, explicando cómo su costo de memoria es insignificante en comparación con sus beneficios de rendimiento, pero ¿alguien realmente lo ha medido alguna vez? ¿Qué tal hacerlo en una aplicación React compleja con varios miles de componentes? Resulta que obtener esa respuesta no es simple en absoluto, y requiere adentrarse en el complejo mundo del perfilado de memoria de Chrome. Esta charla explorará los conceptos básicos del perfilado de heap, avanzando hacia herramientas y técnicas más avanzadas para analizar el uso de memoria en tu aplicación React, incluyendo cómo perfilarlo en tu pipeline de CI y responder a tus propias preguntas de optimización escribiendo analizadores de heap personalizados.

Giulio Zausa‮
Giulio Zausa‮
20 min
12 Dec, 2023

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Video Summary and Transcription

El uso de memoria a menudo se pasa por alto en las aplicaciones web, pero el uso excesivo de memoria afecta el rendimiento y la experiencia del usuario. Es importante analizar el uso de memoria y optimizarlo, considerando conceptos como count versus size y shallow versus retain memory. El Chrome Memory Profiler y Memlab son herramientas útiles para analizar el uso de memoria. Al optimizar los componentes de React y usar herramientas como Memlab, el uso de memoria se puede reducir significativamente. Los hooks de React pueden ser costosos para proyectos a gran escala, y el análisis de memoria es una tarea desafiante.

Available in English

1. Uso de memoria en aplicaciones web

Short description:

El uso de memoria a menudo se pasa por alto en las aplicaciones web. Optimizamos una aplicación React compleja, pero nuestro uso de memoria se volvió muy alto. Los navegadores limitan el uso de memoria, y el uso excesivo de memoria afecta el rendimiento y la experiencia del usuario.

El uso de memoria es una parte comúnmente pasada por alto en las aplicaciones web modernas, con frameworks como React intercambiándolo por performance y facilidad de desarrollo. La razón por la que hacemos esto es que normalmente las aplicaciones web son lo suficientemente simples. Y la memoria en los clientes es abundante. ¿Pero es esto siempre el caso? ¿Y qué hacemos cuando no lo es?

Hola, soy Giulio Zauza, soy ingeniero de software. Y quería traerte algunas lecciones que aprendí de la manera difícil mientras optimizaba una aplicación React compleja. De hecho, estoy trabajando en una aplicación web compleja llamada Flux. Es una herramienta CAD electrónica basada en navegador que permite un diseño rápido y colaborativo de circuitos eléctricos y PCB design. Bajo su capó, es una gran aplicación de tipo script que usa WebGL para renderizar documentos complejos, y está construida usando React, 3.js y Reactive Fiber.

Estamos trabajando duro en performance ya que queríamos que la aplicación fuera rápida y receptiva pero también escalable. Necesitamos poder soportar documentos gigantes con miles de componentes, cada uno hecho de docenas de formas complejas. Originalmente, pensamos que el tiempo congelado durante las interacciones y FPS eran las cosas a optimizar, pero pronto nos dimos cuenta de que eso era en realidad solo una parte del panorama. Al hacer ese tipo de optimization, a veces intercambias el uso de memoria por performance, lo cual es algo que en nuestro caso se volvió en nuestra contra. De hecho, construimos un sistema de renderizado usando mucha memorización siempre que fue posible, y usamos cachés para prevenir re-renderizados, y usamos muchas precomputaciones. Esto inicialmente comenzó a hacer que la performance fuera mejor, pero en cierto punto, en realidad empeoró las cosas. El uso de memoria era muy, muy alto al abrir proyectos más grandes y superaba fácilmente la marca del gigabyte. Hicimos esas optimizaciones porque seguimos lo que todavía se considera una mejor práctica para performance con React, que es usar la memorización tanto como sea posible. De hecho, incluso hay un artículo famoso que aboga por usar la memorización de React para cada valor de símbolo conocido. Lo que encontramos, sin embargo, es que usar esta estrategia puede volverse perjudicial ya que afectará su uso de memoria de formas incluso inesperadas.

Bueno, pero podrías preguntar, ¿por qué nos importa el uso de memoria? Especialmente ahora que los clientes tienen más RAM que nunca. Bueno, hay tres formas en las que el uso de memoria afecta negativamente a su aplicación. La primera es que los navegadores limitan mucho su uso de memoria. Chrome para escritorio, por ejemplo, tiene un límite de memoria duro alrededor de cuatro gigabytes por pestaña. En el momento en que superas ese límite, el navegador simplemente matará tu pestaña sin ninguna forma de recuperarte de ello. Y este límite se vuelve aún menor en dispositivos móviles como Safari, iOS, por ejemplo. La segunda razón es que cuanto más uso de memoria pesa en el recolector de basura. Incluso si estás tratando de optimizar solo por velocidad, probablemente verás muchas entradas en tus perfiles de tiempo relacionados con actividades de recolección de basura como mi GC mayor y menor. Eso está sucediendo cuando se realizan demasiadas asignaciones de memoria en un corto período de tiempo y el navegador se ve obligado a pausar tu aplicación para ocuparse de ellas. Y la tercera razón es que usar demasiada memoria empeora la user experience. Muchos usuarios están usando su dispositivo para varias cosas a la vez. Y esto significa que si tu aplicación web está reteniendo gigabytes enteros de memoria, harás que la user experience de todo lo demás que se ejecuta en su cliente sea significativamente peor.

2. Análisis del Uso de Memoria y Herramientas

Short description:

Es importante vigilar el consumo de memoria y optimizarlo. Nos centraremos en identificar el uso de memoria y hacer distinciones. El uso de memoria transitoria puede ser difícil de detectar y puede causar fallos en la aplicación. Los conceptos de conteo versus tamaño y memoria superficial versus retenida son importantes. Los diferentes tipos de asignación en JavaScript VM y el código JS también ocupan espacio. Vamos a explorar las herramientas disponibles para analizar el uso de memoria.

Y debido a esas razones, diría que probablemente, independientemente del tipo de aplicación que estés construyendo, siempre es una buena idea vigilar el consumo de memoria de tu aplicación y optimizarlo cuando sea necesario, especialmente ahora que Chrome está empezando a informar a los usuarios sobre el consumo de memoria de las pestañas individuales cuando pasas el cursor sobre el título de la pestaña. Imagina ejecutar una simple aplicación de lista de tareas y ver que ocupa medio gigabyte. Diría que esa no es una buena impresión.

Entonces, supongamos que te encuentras en una de esas situaciones y quieres mejorar las cosas para tu aplicación. ¿Cómo lo haces? Bueno, el enfoque que suelo seguir se basa en tres puntos. El primero es que necesitas identificar qué es lo que está ocupando tanta memoria en tu aplicación. Y luego, una vez que has encontrado lo que está ocupando demasiada RAM, puedes usar algunas estrategias para optimizarlo. Y por último, quieres intentar evitar que esas cosas vuelvan a suceder en el futuro. Y puedes usar pruebas de memoria automatizadas en tu pipeline de CI para esto. En esta masterclass, nos centraremos solo en el primer punto, ya que los otros dos puntos también son muy grandes y dependen de la implementación.

Cuando se trata de analizar el uso de memoria, creo que es útil introducir algunos términos y hacer algunas distinciones primero. La primera es sobre el uso de memoria transitoria versus estática. Llamamos uso de memoria estática al conjunto de asignaciones de memoria que permanecen algo estables durante la ejecución de la aplicación, y es la que esperarías encontrar al tomar una instantánea del heap cuando tu aplicación está en estado estable. El uso de memoria transitoria, en cambio, es cuando tu aplicación asigna mucha memoria de una vez y la libera poco después, creando un pico en el uso de memoria. Esto podría ser muy difícil de detectar solo con una instantánea del heap, y un pico muy grande podría hacer que tu aplicación se bloquee.

Otra distinción importante es conteo versus tamaño. Puedes tener unidades individuales de asignación que ocupan mucha memoria. Pero también puedes tener muchas asignaciones más pequeñas, que por sí solas son lo suficientemente pequeñas. Pero juntas llenan tu RAM. En el segundo caso, puede ser más difícil encontrarlas y optimizarlas. Luego tenemos dos términos que aparecen a menudo en los perfiles de memoria, que son memoria superficial y retenida. Como JavaScript se basa en el uso de estructuras de data anidadas y punteros, hay una distinción entre el tamaño de un objeto en sí versus el tamaño al que ese objeto apunta. Por ejemplo, podemos tener un array de 10 elementos, cada uno siendo una cadena diferente con un millón de caracteres cada uno. Debido a su tamaño, las cadenas ocuparán en total alrededor de 10 megabytes, mientras que el array solo ocupará unas pocas docenas de bytes. Dado que el array está conteniendo y reteniendo esas cadenas, diremos que el tamaño retenido de ese array sería de 10 megabytes de todos modos, ya que es la razón por la que la cadena se ha mantenido en memoria de todos modos.

Lo último que creo que es importante introducir son los diferentes tipos de asignación dentro de la Máquina Visual de JavaScript. Chrome, por ejemplo, hace la distinción entre objetos, arrays, cadenas, arrays tipados, y también es importante notar cómo incluso tu código JS ocupa espacio en memoria. Y al navegar por los resultados de una instantánea de memoria, puedes aprender algunas cosas muy interesantes, como el hecho de que la función JS por sí sola puede ocupar espacio como si fueran objetos, ya que necesitan llevar un registro de sus cierres. Por lo tanto, es mejor evitar crear funciones en bucles por esta razón.

Bien, ahora que hemos establecido algunos términos, veamos las herramientas que están disponibles para analizar el uso de memoria.

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