Next.js가 SPA용 React Vite를 능가하는 이유(단지 SEO에 관한 것이 아닙니다)

일반적인 오해 해소: Next.js는 SEO 중심 마케팅 웹사이트만을 위한 것이 아닙니다. 많은 개발자들은 React Vite가 단일 페이지 애플리케이션(SPA) 또는 고도로 대화형인 프로젝트에 우수하다고 믿습니다. 그러나 Next.js는 React Vite가 극복하기 위해 애쓰는 성능 병목 현상을 효과적으로 해결합니다. 이유는 다음과 같습니다.

이중 네트워크 요청 문제

React Vite의 단점

표준 React Vite 설정:

1. 초기 JavaScript 번들 다운로드.
2. 번들 구문 분석: 이는 클라이언트측 데이터 가져오기를 트리거합니다.
3. 추가 대기 시간: 사용자는 콘텐츠가 렌더링되기 전에 데이터 검색을 기다립니다.

이로 인해 네트워크 워터폴이 발생합니다.

JS 다운로드 → JS 분석 → 데이터 가져오기 → 렌더링

지연 로딩이 있는 경우에도:

// React + Vite lazy loading example
const Dashboard = lazy(() => import('./Dashboard'));

• 클라이언트는 데이터 요청 전에 여전히 Route JS를 다운로드합니다.
• 지연 로드 경로마다 이중 네트워크 요청이 남아 있습니다.

Next.js의 서버사이드 솔루션

// Next.js Server Component (zero client JS)
async function Dashboard() {
  const data = await fetchData(); // Server-side data fetch
  return <chart data={data}></chart>;
}

• 초기 서버 측 가져오기: HTML과 데이터가 단일 요청으로 전송됩니다.
• 클라이언트 측 워터폴 제거: 서버 렌더링 HTML을 즉시 표시할 수 있습니다.
• 번들 크기 대폭 감소(~30-60%): 서버 구성 요소에는 클라이언트측 JavaScript가 필요하지 않습니다.

스트리밍 및 점진적 수분공급

<suspense></suspense>:

내에 느린 구성 요소를 캡슐화합니다.

export default function Page() {
  return (
    <div>
      {/* Instantly visible */}
      <Suspense fallback={<SkeletonLoader />}>
        <dashboard /> {/* Streams when ready */}
      </Suspense>
    </div>
  );
}

• 점진적 로딩: 동적 콘텐츠가 로드되는 동안 사용자는 정적 UI와 상호작용합니다.

부분 사전 렌더링(PPR) 및 캐싱

// app/page.js
export const dynamic = 'force-static'; // SSG for static parts
export const revalidate = 3600; // ISR every hour

async function DynamicSection() {
  const data = await fetchPersonalizedData(); // SSR
  return <userprofile data={data}></userprofile>;
}

• 엣지 캐싱: 자주 액세스하는 데이터는 CDN 엣지 노드에 저장됩니다.
• RSC 페이로드: 직렬화된 서버 구성 요소는 탐색 간에 캐시됩니다.

이는 향상된 FCP, TTFB 및 TTI를 의미하며 기본적으로 무료입니다.

결론

Next.js는 프레임워크 그 이상입니다. 이는 데이터와 구성 요소가 로드되는 방식을 재구상하는 성능 중심 아키텍처입니다. 서버 측 로직이 엄격히 금지되는 상황(예: Chrome 확장 프로그램)을 제외하고 거의 모든 최신 웹 애플리케이션에 적합합니다. 이러한 드문 경우에는 React Vite가 더 실용적인 선택이 됩니다.

요약:

• Next.js: 95%의 웹 애플리케이션(향상된 UX, 성능, 확장성 등).
• React Vite: Chrome 확장 프로그램, 삽입 가능한 위젯 또는 클라이언트 전용 실행 환경과 같은 틈새 시나리오.

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