推荐:React Native性能监控神器——React Native Performance Monitor
2024-05-19 16:40:39作者:盛欣凯Ernestine
在进行React Native应用开发时,优化渲染性能是提升用户体验的关键一步。为此,我们为您推荐一款强大的工具——React Native Performance Monitor。这个开源项目允许您实时监测应用的渲染时间,帮助您快速定位并优化性能瓶颈。
项目介绍
React Native Performance Monitor 是一个直观的性能监控组件,它以图形化的方式展示您的React Native应用在运行时的渲染速度。通过这个工具,您可以轻松创建实验,对比不同的UI结构或代码改动对性能的影响,从而实现更高效的优化策略。

技术分析
该工具基于以下三个主要组件构建:
- React Native组件:负责收集和发送性能数据到服务器,并响应服务器的命令(如重新渲染和强制更新)。
- WebSocket服务器:作为中间层,传递消息,连接图表与React Native组件,确保数据流的顺畅。
- Web应用程序:接收WebSocket数据并将其绘制为实时图表,直观展示性能变化。
通过简单的API集成,您即可将监控功能无缝引入到您的应用中。
应用场景
- 在开发阶段,用于比较不同组件实现方案对性能的影响。
- 在优化大型列表(如FlatList)的滚动性能时,查看每个单元格的渲染时间。
- 在调整布局和样式时,实时评估改变带来的性能增益。
项目特点
- 实时显示: 实时监测渲染时间,让优化过程可视化。
- 易于集成: 通过简单的导入和包装组件,就能为现有屏幕添加性能监控。
- 灵活配置: 支持自定义IP地址和端口,方便远程设备调试。
- 丰富的示例: 提供清晰的使用示例和说明,便于快速上手。
安装仅需几行命令:
npm i react-native-performance-monitor --save
npx react-native-performance-monitor get
然后按照文档简单几步设置,即可开启性能优化之旅!
要了解更多关于React Native Performance Monitor的信息,您可以访问其官方主页和文档页面,或者直接在其GitHub仓库中查看源码和贡献指南。
立即加入,让您的React Native应用达到极致性能!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
140
170
暂无简介
Dart
598
132
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
634
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
746
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
616
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
199
74
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460