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에이전트 8종(대화형/프로그래머 C·S/디자이너/설계자/기획자/QA/PD/PM)에게 [공통 기본 능력 + 롤별 Specialty] 2층으로 지식을 주입하기 위한 재분류. 문서 내용·포맷은 무수정, 폴더 이동만 (6,372개 문서 수 보존 확인). - Topic_Programming → Domain_Programming (내부 구조 보존) - Topic_Graphic → Domain_Design - Topic_Business → Domain_Product - Topic_General → Domain_General - _Common 신설: Math(구 Topic_Math_Specialty), Reasoning(구 General/From_Thinking & Reasoning), Reasoning_Creativity(구 General/From_창의성), Communication(Poetic_Blog_Writing + From_writing) - 타 도메인의 From_* 폴더는 유지 (출처 표기일 뿐, 이미 도메인에 맞게 분류된 문서) - 빈 폴더 정리 (memory/procedures) - 에이전트→폴더 매핑은 workspace의 .astra/agent-knowledge-map.json (9개 에이전트) Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
3.2 KiB
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id, title, category, status, source_trust_level, verification_status, created_at, updated_at, tags, tech_stack, applied_in, aliases
| id | title | category | status | source_trust_level | verification_status | created_at | updated_at | tags | tech_stack | applied_in | aliases | |||||||||||||
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| react-rendering-optimization | React 렌더링 최적화 우선순위 | Coding | draft | B | conceptual | 2026-05-09 | 2026-05-09 |
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React 렌더링 최적화 우선순위
측정 → 가장 큰 단일 원인 제거. memo / useMemo / useCallback 부터 뿌리는 건 안티패턴. 보통 진짜 원인은 (1) 거대 list 미가상화, (2) Context 광범위 broadcast, (3) 부모 state 변경에 따른 자식 cascade.
📖 핵심 개념
React Profiler 로 commit 시간 측정 → flame graph 에서 자주·길게 나오는 컴포넌트 찾기. 그 컴포넌트의 재렌더 원인을 끊는 게 핵심.
원인 4종:
- props 참조 변경 (객체/함수 매번 새로)
- Context value 변경
- 부모 재렌더로 자식 자동 재렌더
- 거대 list 의 모든 항목 재렌더
💻 코드 패턴
1. List 가상화 (가장 효과 큼)
import { useVirtualizer } from '@tanstack/react-virtual';
// 1만 행 → 화면에 보이는 ~30개만 렌더
2. Context split
// ❌ 한 Context 에 자주 바뀌는 값 + 안 바뀌는 값 같이
const AppContext = createContext({ user, theme, onlineUsers });
// ✅ 분리
const UserContext = createContext(...); // 거의 안 바뀜
const PresenceContext = createContext(...); // 자주 바뀜
3. State 위치 내리기
부모 state 변경이 모든 자식 재렌더 → state 를 진짜 쓰는 컴포넌트로 이동.
4. memoize 마지막 카드
const Row = memo(({ item, onSelect }) => ...);
React.memo 가 효과 있으려면 props 가 안정 참조 → useCallback / useMemo 동반.
🤔 의사결정 기준 — 우선순위 순서
- Profiler 측정 (이거 안 했으면 멈춰)
- List 가 길고 모두 렌더되면 → 가상화 (react-virtual / react-window)
- Context value 가 자주 바뀌고 소비자 많으면 → context split
- 부모 state 변경이 광범위 cascade → state 위치 재배치
- 그 후에도 무거운 자식이 자주 재렌더 → React.memo + useCallback/useMemo
- 그래도 느림 → 코드 분할 / lazy / Suspense
❌ 안티패턴
- 모든 컴포넌트에 React.memo: 비교 비용 누적 + 안 변하는 props 도 비교. 측정 후 적용.
- measure 없이 useMemo/useCallback 도배: 메모리 + 비교만 늘리고 효과 0.
- Context 에 무거운 값 + 자주 변경: 모든 소비자 재렌더. split 또는 selector hook.
- 거대 list inline map: 1만 행 매번. 가상화 안 하면 영원히 느림.
- key={index}: 항목 순서 바뀌면 React 가 잘못된 노드 재사용. stable id 필수.
🤖 LLM 활용 힌트
- 성능 문제 보고 시 "Profiler 측정 결과 첨부, 그 후 우선순위 1→2→3 순으로 적용 권장" 명시.
- LLM이 React.memo 부터 뿌리려고 하면 막기.