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Full-tree rendering을 통한 메모리 최적화 및 120 FPS 유지
Stop Blaming Re-renders. You're Optimizing the Wrong Thing.
AI 요약
Context
React.memo와 같은 Memoization 및 Signals 기반의 Fine-grained reactivity가 유발하는 런타임 오버헤드와 메모리 압박 분석. 불투명한 의존성 그래프로 인한 디버깅 난이도 상승 및 불필요한 캐시 조회 비용 발생 문제 식별.
Technical Solution
- lit-html의 Template-level caching을 활용한 DOM patching 최적화 구조 채택
- 상태 변경 시 전체 트리를 다시 순회하는 Full-tree rendering 방식으로 Observer Registry 제거
- 런타임에 생성되는 암시적 의존성 그래프를 배제하여 JS Heap 메모리 사용량 절감
- Render function을 단순 구조 정의용 순수 함수로 유지하여 호출 비용 최소화
- 연산 집약적 로직은 compute() 함수를 통해 Selector 레벨에서 Memoization 처리하여 Render 단계의 부하 분리
- 구조적 렌더링과 데이터 계산 로직의 엄격한 분리를 통한 책임 체계 확립
실천 포인트
1. Render 함수 내에 정렬, 필터링 등 무거운 연산이 포함되어 있는지 검토
2. UI 프레임워크의 Memoization 도입 전, 실제 DOM 업데이트 비용과 캐시 조회 비용을 비교 분석
3. Fine-grained reactivity 도입 시 발생하는 메모리 오버헤드와 디버깅 비용 산출
4. 데이터 가공 로직을 Render 단계에서 분리하여 Selector 또는 Compute 레이어로 이동