За чем следить айтишнику 😅

Ваши ставки? Ждём снижение ставки?

UPD: Ставку снизи до 18% 👊

🔧 Как оптимизировать фронтенд?

Во-первых, знание способов оптимизации фронтенд-приложений полезно абсолютно всем разработчикам: это помогает писать более качественный, эффективный и поддерживаемый код.

Во-вторых, тема оптимизаций регулярно всплывает на собеседованиях. Когда вас спрашивают, важно не просто перечислить техники, а уметь рассуждать, приводить примеры и объяснять, почему именно этот подход работает. Нужно чувствовать себя в этом вопросе как рыба в воде.

Чтобы в этом разобраться, мы будем делить оптимизации на разные категории. Это позволит системно подойти к теме, а не сваливать все приёмы в одну кучу:

📌 1. По направлению оптимизации (Что именно оптимизируем?)

→ Загрузка (быстрее доставить код и ассеты пользователю)
→ Выполнение (ускорить работу JS, рендера, анимаций)
→ Рендеринг (уменьшить количество перерисовок, оптимизировать DOM и Virtual DOM)
→ Сеть (сократить количество запросов, уменьшить вес ресурсов)
→ Память (контролировать утечки и тяжелые структуры данных)
→ Пользовательский опыт (UX perf) (перфоманс как часть удобства: LCP, FID, CLS)

📌 2. По подходу (активные / пассивные)

→ Активные — мы прямо пишем код с учетом оптимизаций (мемоизация, lazy-loading, code splitting).
→ Пассивные — оптимизации «под капотом», которые происходят автоматически и не требуют явных действий разработчика. Мы их напрямую не пишем, но должны понимать, что они есть и как работают (батчинг, tree shaking и тд)

📌 3. По уровню применения

→ Фреймворк-специфичные (React: memo, useCallback, Suspense; Vue: computed, watchEffect, и т.д.)
→ Языковые/ванильные (JS: Event delegation, Web Workers; CSS: will-change, contain; HTML: loading="lazy")
→ Инфраструктурные (CDN, кеши, SSR/SSG, bundlers: webpack/vite/rollup)
→ Браузерные и DevTools (Performance tab, Lighthouse, Coverage, профилировщики)
→ Архитектурные и паттерны (Декомпозиция, DRY, SOLID и тд.)

📌 4. По типу эффекта

→ Скорость загрузки (Load performance) — как быстро сайт открывается.
→ Интерактивность (Runtime performance) — как быстро реагирует на действия.
→ Гладкость (Smoothness) — FPS, плавность анимаций, отсутствие "лагов".
→ Устойчивость (Stability) — CLS, предсказуемость интерфейса.

📌 5. По времени применения

→ До разработки — проектирование архитектуры, выбор стека.
→ Во время разработки — правильные паттерны, линтеры, code splitting.
→ После разработки — профилирование, мониторинг перфоманса, оптимизация по данным реальных пользователей (RUM).

Я запускаю цикл постов, в котором на конкретных примерах разберём каждую категорию. Посмотрим, какие инструменты и практики можно применять, обсудим их плюсы и минусы, а также то, как они работают в реальных проектах.

Цель — собрать большую базу знаний из 50+ способов оптимизации фронтенда (а может, получится и больше). В итоге выйдет не просто серия постов, а полноценная карта оптимизаций, которая станет шпаргалкой для собесов и практической помощью в работе.

#оптимизации #react #frontend

🎯 Менторство до трудоустройства (всё включено, оплата после оффера)

Редко пишу про своё дело, хотя уверен — программа одна из лучших на рынке. Вот почему:

🔹 Авторская программа — все курсы, гайды и материалы написаны мной: от основ HTML до деплоя и архитектуры.

🔹 Реальная стажировка — участие в большом проекте с командой из 60 специалистов (QA, Backend, Analyst, Frontend, iOS, Android, дизайнеры). Работаем по всем процессам как в настоящей компании.

🔹 Максимальная вовлечённость ментора — экзамены, мок-собесы, групповые занятия, личные разборы.

🔹 Трудоустройство под ключ — подготовка резюме, тренировка собесов, сопровождение на этапе оффера и поддержка на испытательном сроке.

🔹 Сообщество 200+ выпускников и студентов — ребята, которые уже прошли этот путь, нашли работу и помогают друг другу.

🔹 Большая база знаний — 200+ записей лекций, собесов, гайдов и полезных материалов.

Если ищешь качественное обучение до трудоустройства — пиши.

Подробнее 👉 https://news.1rj.ru/str/mentor_reactify/150

📚 Кэширование без меры: когда оптимизация становится проблемой

Кэширование и мемоизация звучат как бесплатная оптимизация. Мы думаем: «Раз вычисление можно не делать повторно, значит всегда лучше закэшировать». Но это опасное заблуждение. Если кэшировать без меры, приложение начинает засорять память и работать хуже, а не лучше.

🚨 Как мы засоряем память

Представьте, что вы храните в памяти результаты всех вычислений. Старые данные не удаляются, новые постоянно добавляются. В итоге кэш разрастается до сотен мегабайт. На слабых устройствах это выливается во фризы или даже падение.

Был реальный кейс: разработчик решил «оптимизировать» React-страницу и мемоизировал каждый UI-компонент. На странице их было сотни. В итоге выигрыш оказался мизерным, а память улетела в космос. Сам процесс мемоизации стал дороже, чем пересчёт. Правильнее было бы мемоизировать целую форму или контейнер, где решение о перерисовке действительно экономит ресурсы.

❌ Пример бессмысленной мемоизации

function add(a, b) {
  return a + b;
}

// кто-то решил мемоизировать даже это
function memoize(fn) {
  const cache = new Map();
  return function(...args) {
    const key = args.join(',');
    if (cache.has(key)) return cache.get(key);
    const result = fn(...args);
    cache.set(key, result);
    return result;
  };
}

const memoAdd = memoize(add);

console.log(memoAdd(2, 3)); // 5
console.log(memoAdd(2, 3)); // 5 из кэша (но толку?)

Сложение и так работает за наносекунды. Хранить результаты в памяти бессмысленно — найти их в Map будет дольше.

✅ Пример, где кэш оправдан

Тяжёлые операции, например парсинг или генерация отчётов.

function heavyComputation(key) {
  // имитация дорогой операции
  for (let i = 0; i < 1e7; i++) {}
  return `Result for ${key}`;
}

Если вызывать её часто с одними и теми же данными, кэш реально ускоряет работу. Но нужен лимит. Самый популярный вариант — LRU Cache (Least Recently Used).

import LRU from 'lru-cache';

const cache = new LRU({ max: 100 }); // максимум 100 элементов

function getData(key) {
  if (cache.has(key)) {
    return cache.get(key);
  }
  const result = heavyComputation(key);
  cache.set(key, result);
  return result;
}

console.log(getData("a")); // долго
console.log(getData("a")); // быстро, из кэша

Теперь кэш не растёт бесконечно. Когда хранилище достигает 100 элементов, старые записи выбрасываются.

🔧 Пример из UI

Вместо того чтобы мемоизировать каждый компонент по отдельности:

const MemoButton = React.memo(Button);
const MemoInput = React.memo(Input);
const MemoLabel = React.memo(Label);

Лучше мемоизировать контейнер, внутри которого они все живут:

const Form = ({ fields, onSubmit }) => {
  return (
    <form onSubmit={onSubmit}>
      {fields.map((f) => (
        <Input key={f.id} {...f} />
      ))}
      <button type="submit">Submit</button>
    </form>
  );
};

// мемоизируем целиком форму
export default React.memo(Form);

Так вы экономите не на «каждой кнопке», а на всей форме сразу. Это дешевле и эффективнее.

Кэш — это инструмент, а не магическая палочка. Он действительно помогает на тяжёлых вычислениях и часто используемых данных. Но хранить всё подряд — значит засорять память. Лёгкие операции всегда лучше пересчитать заново. А в UI выгоднее мемоизировать крупные контейнеры, а не каждую мелочь.

💡Правило простое: если сомневаешься — лучше пересчитай, чем закэшируй навсегда.

#оптимизации #react #frontend #память #memo #кеширование