React 성능 개선을 위한 Signals 도입: 미세한 반응성과 간결한 코드의 비밀

핵심 기술

이 글은 React 애플리케이션의 성능 개선을 위한 대안으로 Signals라는 반응성(Reactivity) 기본 요소를 소개합니다. Signals는 미세한 단위의 상태 관리를 통해 불필요한 컴포넌트 리렌더링을 방지하고, 의존성 배열 관리의 복잡성에서 벗어나 코드의 간결성과 예측 가능성을 높이는 데 초점을 맞춥니다.

기술적 세부사항

• 문제점: React 대시보드 개발 중 복잡한 컴포넌트 트리, 분산된 useState, 추적하기 어려운 useEffect 체인, 그리고 비효율적인 memoization(React.memo, useCallback)으로 인한 성능 저하 및 디버깅 어려움을 겪음.
• Signals의 개념: 값의 변경을 감지하여 해당 값에 의존하는 부분만 자동으로 업데이트하는 반응성 기본 요소. useState, useEffect, memo 없이 동작하며, 컴포넌트 레벨이 아닌 DOM 노드 단위의 정밀한 업데이트를 지원함.
• React vs. Signals 비교 (카운터 예제):
  • React: useState를 사용하여 상태를 관리하고 컴포넌트 내부에 선언. 상태 변경 시 컴포넌트 리렌더링 발생.
  • Signals (Preact Signals 사용): signal(0)과 같이 전역적으로 상태를 선언하고, 해당 시그널 값만 구독하여 사용. signal 값을 변경하면 해당 signal에 의존하는 DOM 노드만 업데이트됨.
• Signals의 장점:
  • 불필요한 리렌더링 방지: 특정 부분만 업데이트하여 성능 향상.
  • Hooks 규칙으로부터의 자유: 조건부 로직이나 최상위 레벨 제약에서 벗어남.
  • 컴포저블 로직: useEffect 없이 파생(derived) 및 조합(composed) 가능한 로직 구현 (예: computed 함수 활용).
• Signals의 고려사항 및 단점:
  • 생태계 지원 부족: React의 광범위한 라이브러리 및 툴에 비해 부족함.
  • DevTools 통합 미흡: 디버깅 경험이 React만큼 성숙하지 않음.
  • 팀 내 예측 가능성 및 마인드셋 변화: 익숙한 React 상태 관리 방식에서 벗어나 새로운 사고방식이 필요.
  • TypeScript 지원: 초기 버전의 자동 완성 및 타입 추론 문제 (개선 중).
  • 팀 전체의 채택: 기존 React 개발팀과의 마찰 가능성.

개발 임팩트

Signals는 React의 잠재적인 성능 병목 현상을 해결하고, 보다 선언적이고 간결한 상태 관리 코드를 작성할 수 있게 하여 개발 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 특히 실시간 데이터 처리 및 복잡한 UI 상호작용이 많은 애플리케이션에서 큰 이점을 제공할 수 있습니다.

커뮤니티 반응

(본문에서 직접적인 커뮤니티 반응 언급은 없으나, Signals의 개념이 Solid.js 등 다른 프레임워크에서도 사용되는 등 개발자들 사이에서 점진적으로 인지도를 높여가고 있음을 시사합니다.)