React-Resizable-Panels项目中useLayoutEffect的SSR兼容性问题解析
2025-06-13 14:19:27作者:鲍丁臣Ursa
在React组件开发中,服务器端渲染(SSR)是一个常见的需求,但某些React Hook在SSR环境下使用时需要特别注意。本文将以react-resizable-panels项目中的一个典型问题为例,深入分析useLayoutEffect在SSR环境中的使用注意事项。
问题背景
react-resizable-panels是一个用于创建可调整大小面板布局的React组件库。在其PanelResizeHandle组件中,开发者直接使用了React的useLayoutEffect Hook来管理面板调整相关的逻辑。这在客户端渲染(CSR)环境下工作正常,但在服务器端渲染(SSR)场景下会产生警告。
技术分析
useLayoutEffect是React提供的一个Hook,其工作方式与useEffect类似,但执行时机不同。关键区别在于:
- 执行时机:useLayoutEffect会在DOM变更后同步执行,而useEffect是异步执行
- SSR问题:在服务器端渲染时,由于没有实际的DOM环境,useLayoutEffect会产生警告
解决方案
针对SSR环境,社区形成了标准的解决方案模式:
- 条件式Hook选择:根据执行环境选择使用useLayoutEffect或useEffect
- 封装通用Hook:创建一个名为useIsomorphicLayoutEffect的工具函数,自动处理环境差异
典型的实现方式如下:
import { useEffect, useLayoutEffect } from 'react';
const useIsomorphicLayoutEffect =
typeof window !== 'undefined' ? useLayoutEffect : useEffect;
项目修复
在react-resizable-panels项目中,开发者已经意识到这个问题并建立了useIsomorphicLayoutEffect工具函数,但在PanelResizeHandle组件中遗漏了使用。修复方案很简单:
- 将直接使用的useLayoutEffect替换为useIsomorphicLayoutEffect
- 确保在所有可能涉及DOM操作的组件中都使用这个封装后的Hook
最佳实践建议
- 统一Hook使用规范:在项目中建立统一的Hook使用规范,特别是涉及DOM操作的场景
- 添加Lint规则:可以配置ESLint规则来检测直接使用useLayoutEffect的情况
- 文档说明:在项目文档中明确说明SSR兼容性要求
- 测试覆盖:增加SSR环境下的测试用例,确保组件在各种渲染模式下都能正常工作
总结
React生态中的SSR兼容性问题是一个常见但容易被忽视的细节。通过使用useIsomorphicLayoutEffect这样的模式化解决方案,开发者可以编写出同时兼容CSR和SSR环境的组件代码。react-resizable-panels项目中的这个案例很好地展示了如何识别和修复这类问题,也为其他React项目提供了有价值的参考。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-7BSpark-Prover-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-7BSpark-Formalizer-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).Dockerfile014
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
303
2.65 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
131
156
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
1.02 K
458
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++
610
197
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
230
307
暂无简介
Dart
593
129
🎉 (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
612
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
48
77
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
360
2.45 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
155
206