この週報は、さまざまな地域のコンテンツのまとめです。
技術#
解決シングルページアプリケーションの ChunkLoadError#
DevOps プラットフォームプロジェクトでユーザーが遭遇する ChunkLoadError エラーの解決方法について記載しています。このエラーは、コード分割の実践を行う際に、更新デプロイ後にユーザーサイドで古いコードが実行されることが主な原因です。著者は、この問題を解決するための 3 つの方法を提案しています：エントリーキャッシュの回避、クライアントアプリケーションのアクティブなリフレッシュ、およびログインページなどのパッシブリダイレクトページをメインパッケージに含めて分割しない方法です。改善後、ChunkLoadError の問題は完全に解決されました。
Mastering React: UI を次のレベルに引き上げるためのテクニック#
React を使用して世界クラスのナビゲーションバーを作成するためのコード例とテクニックを提供しています。スムーズなユーザーエクスペリエンスを実現するためのステップバイステップのガイドを提供し、状態の変化やナビゲーションを伝えるためのアクション効果の追加などを含んでいます。この記事は 5 つのセクションから成り、各セクションでは進行したコードの段階を示しています。また、問題の解決策やエラーの解決策など、問題の解決や処理中に発生する可能性のある一般的な問題についても説明しています。
- ディテールに注意することでアプリケーションのユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。
- スムーズなナビゲーションバーを作成するためには、アクション効果を考慮し、要素の幅と位置を操作することが重要です。
- ホバーアクションの実装やマーク位置の更新により、ナビゲーションバーの機能性を向上させることができます。
React でシグナルが不要な理由#
Web 開発におけるシグナルの概念と React の文脈での関連性について議論しています。シグナルは時間とともに変化する状態を表し、React と組み合わせて反応性のあるプリミティブを使用したり、差分アルゴリズムを回避したりするために使用できます。しかし、Jotai はアトムを介して React アプリケーションの状態を管理するためのよりシンプルで直感的な方法を提供し、prop drilling や context propagation の必要性を排除します。React の差分アルゴリズムを回避することは技術的には可能ですが、これは宣言的プログラミングの原則に反するものであり、UI の一貫性を損なう可能性があります。React のベストプラクティスに従い、Jotai の機能を活用することで、メンテナンス性の高いパフォーマンスの良い React アプリケーションを作成することができます。
Next.js 13 アプリケーションのセキュリティ#
Next.js アプリケーションのセキュアな構築に関する基本的なセキュリティプラクティスについて説明しています。これには、次のような推奨されるセキュリティヘッダーの実装が含まれます。
- コンテンツセキュリティポリシー（Content Security Policy）
- リファラポリシー（Referrer-Policy）と X-Frame-Options
- クロスサイトリクエストフォージェリ（CSRF）攻撃の防止。
この記事では、これらのセキュリティヘッダーをアプリケーションに追加するためのコード例を提供し、各ヘッダーの目的と機能を説明しています。さらに、edge-csrf などのパッケージを使用してカスタムミドルウェアを作成するか、カスタムミドルウェアを作成するための CSRF 保護の実装オプションも提供しています。これらのセキュリティベストプラクティスに従うことで、開発者はユーザーの機密情報の安全性とプライバシーを確保することができます。
負荷分散#
複数のサーバーに HTTP リクエストを分散するための負荷分散アルゴリズムについて議論しています。記事は単純なラウンドロビン負荷分散から始まり、異なるサーバーの能力とリクエストのコストを考慮した実際のシナリオでは十分ではない理由を説明しています。記事は加重ラウンドロビンアルゴリズムについても説明し、動的な加重ラウンドロビンを含んでいます。最後に、最も少ない未完了リクエストを持つサーバーに優先的にリクエストを送信する「最小接続」負荷分散アルゴリズムを紹介しています。記事は、特定の目標に最適化することの重要性を強調しており、例えば、失われたリクエストを最小限に抑えたり、低遅延を最適化したりすることです。
ツール#
Auto-GPT-ZH#
Auto-GPT の中国語版と愛好者の組織。元のプロジェクトと同期して AI 分野の起業、メディア組織、AI を活用した仕事、学習、創造、収益化を行います。
alovajs#
さまざまなリクエストシナリオに対してターゲット化されたリクエスト戦略を提供する軽量リクエスト戦略ライブラリです。これにより、アプリケーションの利用可能性とスムーズさが向上し、サーバーの負荷が軽減され、アプリケーションが優れた戦略思考を持つ知者のようになります。
デザイン#
spotlight#
Framer Motion と Tailwind CSS を使用して、マウスカーソルに追従するラジアルグラデーションカード効果を作成する方法について説明しています。スムーズなアニメーション効果を実現するために、グラデーションの位置は React のレンダリングサイクルの外で更新されます。コードでは、モーション値とテンプレート、およびマウスイベントハンドラが使用されています。記事では、ビデオコースを提供する Build UI というリソースも紹介しています。