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How to Measure and Optimize React Performance | DebugBear：全面介绍了衡量和优化 React 应用性能的工具与技术，重点讲解了 React 19.2 的新特性以及各类运行时和构建时的优化策略。

AI 摘要：文章深入探讨了如何应对 React 应用随规模增长而出现的性能退化问题。内容涵盖了从 React 19.2 新引入的性能轨道（Performance Tracks）到经典的 Profiler 工具的使用方法。作者详细讲解了运行时优化（如记忆化、虚拟列表和状态管理）、并发特性（useTransition 和 useDeferredValue）、包体积控制、服务端渲染（SSR）以及最新的 React Compiler。最后，文章强调了在生产环境中使用真实用户监控（RUM）来持续跟踪性能表现的重要性。

[以下是方便搜索索引的大纲 (AI 生成)，请读原文]

1. 衡量 React 性能的工具
• React 性能轨道 (React Performance Tracks)：介绍了 React 19.2 引入的新功能，在 Chrome DevTools 的性能面板中可视化调度器、组件渲染及服务器请求。
• React DevTools Profiler：讲解了如何使用火焰图（Flame Chart）定位瓶颈，并利用“记录组件渲染原因”功能排除不必要的重绘。
• Profiler API 与 Chrome 性能面板：介绍如何通过代码编程式地收集渲染时长，以及如何在主线程时间线中分析 JavaScript 的执行耗时。

2. 运行时优化策略
• 记忆化：详细对比了 memo()、 useMemo() 和 useCallback() 的使用场景，强调避免对简单计算过度使用。
• 代码分割：利用 lazy() 和 Suspense 实现组件按需加载，减少初始加载负担。
• 列表虚拟化：推荐使用 react-window 等库处理长列表，仅渲染可视区域内的 DOM 节点。
• 状态管理优化：提倡状态共存（State Colocation）原则，并建议在复杂场景下使用 Zustand 或 Jotai 等支持选择器优化的轻量库。

3. 并发特性与编译器
• 并发渲染挂钩 (Concurrency Hooks)：讲解了 useTransition 如何标记非紧急更新以保持 UI 响应，以及 useDeferredValue 如何延迟处理从父级传递的频繁变动的值。
• React Compiler：介绍了 2025 年推出的自动记忆化工具，它能在构建时自动优化组件，减少手动编写 useMemo 的需求。

4. 交付与架构优化
• 包体积控制：使用 Lighthouse Treemap 和 Webpack Bundle Analyzer 分析依赖，提倡按需引入（Tree Shaking）以减少解析耗时。
• 服务端渲染与流式传输 (SSR & Streaming)：探讨了 renderToPipeableStream 带来的流式 HTML 交付，以及 React 服务端组件（RSC）如何通过零客户端 JavaScript 提升性能。

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How to Measure and Optimize React Performance | DebugBear

Learn how to measure the performance of your React app and identify what's slowing it down.