Браузер и фронтенд-рантайм
Приоритетные lanes, time-slicing и useTransition
Вы оборачиваете медленную фильтрацию списка в startTransition. Набор текста остаётся мгновенным, список догоняет при наличии свободного времени, а спиннер сигнализирует об ожидании. Без этого каждое нажатие клавиши вызывает блокирующий рендер на 50 мс. Механизм, делающий это возможным, — система приоритетных lanes React.
Приоритетные lanes. React 18 присваивает каждому обновлению lane — приоритетный бакет. Модель lanes (битмаска из 31 lane) позволяет React сначала работать над высокоприоритетными обновлениями и откладывать низкоприоритетные. Важные уровни:
- Sync / discrete: Клик, нажатие клавиши. React рендерит немедленно и блокирующе, потому что пользователь ждёт именно этого взаимодействия.
- Default: Обычные обновления состояния без transition-обёртки.
- Transition: Задаётся через
useTransitionилиuseDeferredValue. Используется для обновлений, которых пользователь не ждёт напрямую — фильтрация большого списка, переход на новый вид. Может быть прервано чем-то более срочным. - Idle: Самый низкий. Фоновая работа, которую приложение может делать, когда главный поток свободен.
Когда нажатие клавиши приходит в середине transition-рендера, React бросает незавершённый transition-рендер, обрабатывает нажатие с высоким приоритетом и перезапускает transition после.
Time-slicing: как фаза render уступает. Длинный синхронный рендер блокирует ввод — именно тот режим отказа, который описывается в теме об event loop. Планировщик React разбивает фазу render на слайсы. После примерно 5 мс работы реконсиляции планировщик проверяет shouldYield(); если true — останавливается, публикует задачу продолжения через MessageChannel (кросс-браузерный способ запланировать задачу без clamp-а) и отдаёт браузеру обработку событий и рендеринг. Задача продолжения возобновляет рендер с сохранённого указателя fiber.
Рендер на 50 мс превращается в десять слайсов по 5 мс, перемежающихся с работой браузера, и ввод остаётся отзывчивым. Это применимо только к конкурентным рендерам — transitions и другим несрочным обновлениям. Обновление с sync-приоритетом (дискретный ввод) всё равно рендерится одним блокирующим проходом, потому что заставить пользователя ждать yield противоречило бы цели.
Битмаска lanes. Lane — это один бит в 31-битном целом числе. Представление приоритета как битмаски позволяет React делать операции над множествами за одну инструкцию CPU: «есть ли pending высокоприоритетные lanes?» — это mask-and-test; «рендерить все lanes на уровне или выше этого приоритета» — сравнение битмасок. Обновления в совместимых lanes батчатся — несколько вызовов setState в одном обработчике события (или, с React 18, через промисы и таймауты через автоматический батчинг) сворачиваются в один рендер. Именно поэтому нельзя прочитать новое состояние синхронно сразу после setState: рендер, применяющий его, ещё не произошёл.
useTransition и useDeferredValue. Это два хука, переводящих работу в transition-lane. useTransition даёт функцию startTransition — обновления состояния внутри неё помечаются низкоприоритетными и прерываемыми, плюс флаг isPending для показа спиннера. Канонический случай: поле поиска, где само значение поля обновляется синхронно (набор текста ощущается мгновенным), а дорогое обновление отфильтрованного списка обёрнуто в startTransition (уступает следующим нажатиям клавиш).
useDeferredValue — та же идея со стороны потребителя: даёт копию значения, «отстающую» от оригинала — React обновляет её с transition-приоритетом, так что компонент, читающий отложенное значение, рендерится только когда есть свободное время. Используйте useTransition, когда вы владеете обновлением состояния; useDeferredValue — когда значение приходит из props или контекста, которыми вы не управляете.
Suspense и приостановка дерева. Lanes тесно взаимодействуют с Suspense. Когда компонент внутри <Suspense> бросает промис (ожидая данные), React приостанавливает рендер этого поддерева и показывает fallback. В concurrent-режиме это позволяет React продолжать рендерить другие части дерева в более приоритетных lanes, пока данные загружаются. Transition-lane делает Suspense неблокирующим: можно обернуть навигацию в startTransition, и React будет показывать старый экран (с индикатором pending), пока новый экран данных ещё загружается, а не показывать fallback немедленно.
Не давать дорогому фильтрованному списку блокировать ввод
1/3React 18 присваивает каждому обновлению приоритетный бакет, чтобы рендерить срочную работу первой и откладывать остальное. Нажатие клавиши попадает в синхронный бакет; дорогая фильтрация списка, обёрнутая в startTransition, — в низкий прерываемый бакет. Как React называет эти приоритетные бакеты?
Вы обернули дорогое обновление списка в `startTransition`. В середине этого рендера приходит нажатие клавиши. Что делает React?
Какой вид обновления React рендерит одним блокирующим проходом без time-slicing?
Планировщик React делает примерно 5 мс работы рендера за слайс. Бюджет кадра при 60 fps — 16,67 мс. Примерно сколько слайсов рендера React помещается в один кадр при ~6 мс накладных расходов браузера?
- 01Почему событие клика рендерится синхронно и блокирующе, а обновление через startTransition — нет?
- 02Как React уступает браузеру между слайсами рендера?
- 03В чём разница между useTransition и useDeferredValue?
Система lanes React 18 присваивает каждому обновлению приоритетный бакет. Дискретный ввод (клики, нажатия) рендерится в sync-lane — один блокирующий проход без yield. Обычные обновления состояния используют default-lane. Работа, обёрнутая в startTransition или читаемая через useDeferredValue, работает в transition-lane — прерываемая и time-sliced. Планировщик разбивает transition-рендеры на слайсы по ~5 мс, публикует продолжение через MessageChannel между слайсами и возобновляет с сохранённого указателя fiber. Именно поэтому рендер списка на 50 мс не роняет кадры: он превращается в десять слайсов по 5 мс, перемежающихся с перерисовками браузера и обработкой ввода. Когда нажатие клавиши приходит посреди transition, React бросает незавершённый рендер, обрабатывает нажатие с sync-приоритетом и перезапускает transition с нуля.
встречается в143
- Почему GraphQL получает N+1junior
- Механика DataLoader: батчинг на границе тикаmiddle
- Контракты batch-функции: порядок, формы, ошибкиmiddle
- Federation и lookahead: батчинг за пределами DataLoadermiddle
- Защита сложности запросов: depth, cost, persisted queriesmiddle
- Senior GraphQL API: scheduling-контракт, изоляция арендаторов, наблюдаемостьsenior
- Зачем идемпотентность: безопасные retryjunior
- Серверный state machine: четыре состояния idempotency keymiddle
- Outbox и inbox: effectively-once через dual-write границуmiddle
- Конкурентность и архитектура кеша для идемпотентности на масштабеsenior
- Наблюдаемость, production-инциденты и дизайн для глобального масштабаsenior
- Что такое cache stampede и почему он делает всё хужеjunior
- Лок и single-flight: ограничение параллельных rebuildmiddle
- XFetch: вероятностное раннее истечение без координацииmiddle
- Stale-while-revalidate и CDN request coalescingmiddle
- Детектирование stampede и дизайн TTL для продакшенаmiddle
- Метастабильный сбой, fencing-токены и production-постмортемыsenior
- Что такое отношение: таблицы, строки, ключи и ограниченияjunior
- Ограничения, ключи и типы данных Postgresmiddle
- Нормальные формы, денормализация и почему схемы «прилипают»middle
- JSONB, массивы и когда side table побеждаетmiddle
- Heap-хранилище, TOAST и выравнивание колонокsenior
- Целостность схемы: deferral, версионирование и сбои в продакшнеsenior
- Реляционная модель vs документные, wide-column, граф и key-valuesenior
- Index-only scan, Visibility Map и INCLUDEsenior
- Типичные сбои в продакшне и аудит индексовsenior
- pg_statistic, ANALYZE и производственная наблюдаемостьmiddle
- Производственные режимы отказа и стабильность плановsenior
- MVCC: как Postgres раздаёт согласованные снимкиjunior
- Заголовок tuple и механика снимковmiddle
- HOT-обновления и уровни изоляцииmiddle
- VACUUM, bloat и autovacuummiddle
- CLOG, XID wraparound и MultiXactsenior
- SSI и production-тюнинг autovacuumsenior
- Реальные провалы MVCC, deployment-паттерны и распределённые снимкиsenior
- Connection pool: зачем амортизировать стоимость backend Postgresjunior
- Режимы PgBouncer: session, transaction и statementmiddle
- Размер пула: формула (ядра × 2) + шпинделей и двухуровневый стекmiddle
- Исчерпание пула и idle-in-transaction: сценарий отказа в 3 ночиmiddle
- Миграция на transaction mode: план развёртывания и prepared statements в PgBouncer 1.21middle
- Процессная модель Postgres и почему увеличение max_connections снижает производительностьsenior
- Ландшафт пулеров 2026, serverless connection storms и полная таксономия отказовsenior
- Что такое миграция схемы и почему она заменяет ad-hoc DDLjunior
- ADD COLUMN: мгновенно в PG 11+ против перезаписи в старом Postgresjunior
- Режим отказа очереди блокировок: почему мгновенный DDL может заморозить базуmiddle
- Безопасные DDL-паттерны: NOT VALID, CONCURRENTLY и исправления небезопасных операцийmiddle
- Expand-contract: нулевой простой для ломающих изменений схемыmiddle
- Advisory-блокировки, инструменты миграций и координация деплояsenior
- Таксономия сбоев миграций и дисциплина продакшнаsenior
- Зачем нужно шардирование: потолок одного Postgresjunior
- Выбор ключа шарда: стратегии hash, range, list и directorymiddle
- Партиционирование против шардирования: одно слово, два разных понятияmiddle
- Ко-локация и Citus: инвариант, делающий шардирование пригодным к использованиюmiddle
- Режим отказа hot shard: обнаружение, изоляция и долгосрочная политикаmiddle
- Schema-based шардирование и альтернативы мультиарендностиsenior
- Онлайн-решардинг, 2PC и операционная стоимость шардированияsenior
- Семь актов: от CREATE TABLE до Citusjunior
- Акты 1–3 в глубину: схема, индексы и статистика планировщикаmiddle
- Акты 4–6 в глубину: MVCC bloat, connection pooling и безопасные миграцииmiddle
- Акт 7 в глубину: шардинг, co-location и семиуровневый каскад трейдоффовmiddle
- Наблюдаемость, антипаттерны и производственный триажsenior
- Роли Raft, term и почему majority-кворум предотвращает split brainjunior
- Как Raft реплицирует log entry и решает, что его безопасно коммититьmiddle
- Выборы лидера в Raft: таймауты, правила голосования и четыре свойства безопасностиmiddle
- Raft в реальном мире: partition, медленный диск и клиентская маршрутизацияmiddle
- Расширения Raft: pre-vote, learner, snapshot и линеаризуемые чтенияsenior
- Raft в production: membership change, Multi-Raft и observabilitysenior
- Где происходит data fetching — и почему это решает LCPjunior
- Fetch waterfall''''ы — диагностика и лечение через Promise.allmiddle
- React Server Components и Suspense streamingmiddle
- Клиентский кэш: TanStack Query, SWR и stale-while-revalidatemiddle
- LCP, prefetch и race conditions в интерактивном fetchingmiddle
- Senior internals: RSC payload, слои кэша и production паденияsenior
- Трёхстороннее рукопожатие TCPjunior
- Номера последовательности и состояние соединенияmiddle
- DNS: что делает и зачем существуетjunior
- Обход резолвера: перенаправления, типы записей и gluemiddle
- TTL, кеширование и распространение DNSmiddle
- Рукопожатие за 1 RTT: key share и ECDHEmiddle
- Возобновление сессии и 0-RTTmiddle
- WebSocket: HTTP-апгрейд до постоянного соединенияjunior
- Формат WebSocket-фрейма: opcodes, маскирование, фрагментацияmiddle
- Backpressure в WebSocket: когда клиенты не успеваютmiddle
- Реконнект: jittered backoff, thundering herd, восстановление сообщенийsenior
- WebSocket в масштабе: HTTP/2 мультиплексирование, permessage-deflate, C10Msenior
- WebSocket в production: прокси, безопасность и распределённая архитектураsenior
- Что делают обратные проксиjunior
- Health checks, connection draining и slow startmiddle
- Session affinity, consistent hashing и правильное решениеmiddle
- Retry-бури, circuit breakers и load sheddingsenior
- Устойчивая архитектура LB: anycast, zone-aware маршрутизация и observabilitysenior
- Почему QUIC, а не TCP+TLSjunior
- Connection ID и миграция сетиmiddle
- Возобновление 0-RTT и шифрование пакетовsenior
- DDoS: что это и почему работаетjunior
- Атаки усиления и истощение состоянияmiddle
- Ограничение скорости: алгоритмы и архитектураmiddle
- WAF, межсетевые экраны, mTLS и HSTSmiddle
- Отравление DNS-кэша и BGP-перехватsenior
- Эшелонированная защита и экономика атакsenior
- DNS, TCP, TLS по очереди: куда уходят миллисекундыmiddle
- Перехват прокси и шлюзы безопасности: rate limiter, WAF, mTLSmiddle
- Альтернативные пути: QUIC 0-RTT, WebSocket upgrade, миграция соединенияmiddle
- Наблюдаемость: распределённые трейсы, USE/RED и семплированиеsenior
- Устойчивость: каскадные повторы, circuit breakers и error budgetsenior
- Что такое три сигнала: метрики, логи, трейсыjunior
- Зачем нужны структурные логи: дневник против таблицыjunior
- Схема продакшн-лога: поля, которые несёт каждая строкаmiddle
- PII-редакция и log injectionsenior
- OTel Logs Data Model и audit-логи как подсистемаsenior
- SLI, SLO и error budget: надёжность в числахjunior
- Error budget policy, latency SLO и составные journeysmiddle
- Продакшн-отказы SLO, самонаблюдаемость, безопасность и общая картинаsenior
- Петля инцидента: от пейджера до постмортема до предотвращенияmiddle
- Cache lines и false sharing: когда параллелизм замедляет кодmiddle
- SIMD и data layout: AoS vs SoA и разница в 4–8xmiddle
- Cache-oblivious алгоритмы, PGO и production failuressenior
- GC в production: наблюдаемость, безопасность, edge cases и управление флотомsenior
- Batching: амортизируй фиксированную цену каждой операцииjunior
- Окно батчинга: размер и время ожиданияmiddle
- Batching в Kafka и Postgresmiddle
- io_uring и наблюдаемость пакетированияmiddle
- От Nagle до io_uring: эволюция пакетированияmiddle
- Backpressure, изоляция сбоев и безопасность батчей в продакшенеsenior
- CI enforcement и RUM: делаем бюджеты рабочимиmiddle
- V8 JIT-пайплайн, HTTP-приоритеты и безопасность bundlesenior
- Цикл performance: дисциплина, а не проектjunior
- Классификация и исправление: сопоставление family bottleneck с методамиmiddle
- Observability-стек и CI gates: ловить регрессии до выпускаmiddle
- От инцидента к enforcement: SLO burn до верифицированного исправления за 35 минутmiddle
- Культура, экономика и масштаб performancesenior
- At-most-once, at-least-once, exactly-once: три контракта доставкиjunior
- Три ножки сбоя — где реально происходят дубликаты и потериmiddle
- Consumer-side dedup: самый дешёвый путь к exactly-once processingmiddle
- Kafka exactly-once semantics: idempotent producer и транзакцииmiddle
- SQS visibility timeout, DLQ и outbox patternmiddle
- Exactly-once в production: impossibility-доказательство, гибридные паттерны и реальные инцидентыsenior
- Что такое OAuth и почему пароли — не ответjunior
- Authorization code flow с PKCEmiddle
- Валидация ID-токена и управление JWKS-кешемmiddle
- Ротация refresh-токенов и scope-based least privilegemiddle
- Sender-constrained токены: DPoP и mTLSsenior
- OAuth в production: audience атаки, observability и реальные провалыsenior