TanStack Query 대비 번들 크기 70% 감소 및 보일러플레이트 최소화한 alova 도입

Why TanStack Query is overrated (and what to use instead)

Scott Hu2026년 6월 5일6분intermediate

AI 요약

Context

TanStack Query 기반의 단순 데이터 Fetching 및 Caching 구조가 실제 복잡한 Admin Dashboard의 상태 관리 요구사항을 충족하지 못하는 한계 노출. Form 상태 유지, Pagination 라이프사이클 관리, 파일 업로드 제어 등 비즈니스 로직 구현을 위한 과도한 보일러플레이트 발생으로 인한 개발 생산성 저하 상황.

Technical Solution

Strategy Hooks 패턴 도입을 통한 Request 라이프사이클과 비즈니스 상태(Form, Pagination, Polling)의 통합 관리 구조 설계
useForm 훅을 통한 Draft Persistence 및 Submit 후 자동 Reset 로직의 추상화로 상태 관리 코드 최소화
usePagination 기반의 Next Page Auto Prefetching 및 리스트 Mutation 시 자동 상태 동기화 메커니즘 적용
hitSource 기반의 선언적 Cache Invalidation 설계를 통해 QueryKey 의존성 추적 비용 제거
actionDelegationMiddleware를 통한 컴포넌트 간 Request Method 직접 호출 구조로 Prop Drilling 및 Global Store 의존성 탈피
useUploader 내부의 Concurrency Control 및 Progress Event 처리 로직 내장으로 파일 전송 제어 최적화

실천 포인트

- 단순 GET/Cache 위주인가, 아니면 복잡한 Form/Pagination/Upload가 포함된 Admin 성격의 앱인가 확인 - QueryKey 기반의 수동 Invalidation이 너무 많아 유지보수 비용이 증가하고 있지는 않은지 검토 - Frontend Request 로직과 상태 관리 로직이 과도하게 분리되어 useEffect가 남발되는지 체크

태그

#Bundle Optimization #Strategy Hooks #Request Lifecycle #State Management #Cache Invalidation

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