Una Fuga en el Shell – Cómo la Refactorización del Autocompletado Nos Rompió y Cómo lo Arreglamos

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Crashes, slowdowns, regressions in prod. Seer by Sentry unifies traces, replays, errors, profiles to find root causes fast.

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Mejorar el autocompletado en el CLI de la base de datos de MongoDB parecía una gran idea. Pero cuando el equipo intentó activar la bandera de características, las cosas rápidamente comenzaron a ir mal: Una historia de fugas de memoria, errores que tocan el núcleo mismo de JavaScript como lenguaje, y lecciones duramente aprendidas sobre pruebas y rendimiento.

This talk has been presented at JSNation 2026, check out the latest edition of this JavaScript Conference.

Anna Henningsen
Anna Henningsen
26 min
11 Jun, 2026

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Video Summary and Transcription
El orador presenta un proyecto para mejorar el autocompletado en un CLI de base de datos usando TypeScript, discute los desafíos con errores de memoria en las pruebas, profundiza en la gestión de memoria de Node.js, explora los contextos del sistema y las instantáneas de montones, examina la retención de memoria de JavaScript, evalúa el impacto del contexto y evalúa en la memoria, descubre errores en el núcleo de Node.js y las complejidades de las pruebas de fugas de memoria, destaca el uso de HeapSnapshots para la detección de fugas de memoria, enfatiza la importancia de la comprensión de la aplicación en la depuración, y subraya la importancia de los procedimientos de prueba y la gestión de montones separados.
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I'm Nadia, a developer experienced in performance, re-renders, and React. The React team released the React compiler, which eliminates the need for memoization. The compiler optimizes code by automatically memoizing components, props, and hook dependencies. It shows promise in managing changing references and improving performance. Real app testing and synthetic examples have been used to evaluate its effectiveness. The impact on initial load performance is minimal, but further investigation is needed for interactions performance. The React query library simplifies data fetching and caching. The compiler has limitations and may not catch every re-render, especially with external libraries. Enabling the compiler can improve performance but manual memorization is still necessary for optimal results. There are risks of overreliance and messy code, but the compiler can be used file by file or folder by folder with thorough testing. Practice makes incredible cats. Thank you, Nadia!

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Los primeros intentos de Ivan en la depuración de rendimiento fueron caóticos. Vería una interacción lenta, intentaría una optimización aleatoria, vería que no ayudaba, y seguiría intentando otras optimizaciones hasta que encontraba la correcta (o se rendía).
En aquel entonces, Ivan no sabía cómo usar bien las herramientas de rendimiento. Haría una grabación en Chrome DevTools o React Profiler, la examinaría, intentaría hacer clic en cosas aleatorias, y luego la cerraría frustrado unos minutos después. Ahora, Ivan sabe exactamente dónde y qué buscar. Y en esta masterclass, Ivan te enseñará eso también.
Así es como va a funcionar. Tomaremos una aplicación lenta → la depuraremos (usando herramientas como Chrome DevTools, React Profiler, y why-did-you-render) → identificaremos el cuello de botella → y luego repetiremos, varias veces más. No hablaremos de las soluciones (en el 90% de los casos, es simplemente el viejo y regular useMemo() o memo()). Pero hablaremos de todo lo que viene antes - y aprenderemos a analizar cualquier problema de rendimiento de React, paso a paso.
(Nota: Esta masterclass es más adecuada para ingenieros que ya están familiarizados con cómo funcionan useMemo() y memo() - pero quieren mejorar en el uso de las herramientas de rendimiento alrededor de React. Además, estaremos cubriendo el rendimiento de la interacción, no la velocidad de carga, por lo que no escucharás una palabra sobre Lighthouse 🤐)
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La Biblioteca de Pruebas de React es un gran marco para las pruebas de componentes de React porque responde muchas preguntas por ti, por lo que no necesitas preocuparte por esas preguntas. Pero eso no significa que las pruebas sean fáciles. Todavía hay muchas preguntas que tienes que resolver por ti mismo: ¿Cuántas pruebas de componentes debes escribir vs pruebas de extremo a extremo o pruebas de unidad de nivel inferior? ¿Cómo puedes probar una cierta línea de código que es difícil de probar? ¿Y qué se supone que debes hacer con esa persistente advertencia de act()?
En esta masterclass de tres horas, presentaremos la Biblioteca de Pruebas de React junto con un modelo mental de cómo pensar en el diseño de tus pruebas de componentes. Este modelo mental te ayudará a ver cómo probar cada bit de lógica, si debes o no simular dependencias, y ayudará a mejorar el diseño de tus componentes. Te irás con las herramientas, técnicas y principios que necesitas para implementar pruebas de componentes de bajo costo y alto valor.
Tabla de contenidos- Los diferentes tipos de pruebas de aplicaciones de React, y dónde encajan las pruebas de componentes- Un modelo mental para pensar en las entradas y salidas de los componentes que pruebas- Opciones para seleccionar elementos DOM para verificar e interactuar con ellos- El valor de los mocks y por qué no deben evitarse- Los desafíos con la asincronía en las pruebas de RTL y cómo manejarlos
Requisitos previos- Familiaridad con la construcción de aplicaciones con React- Experiencia básica escribiendo pruebas automatizadas con Jest u otro marco de pruebas unitarias- No necesitas ninguna experiencia con la Biblioteca de Pruebas de React- Configuración de la máquina: Node LTS, Yarn
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Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) son poderosos, pero a menudo carecen de conocimiento en tiempo real. La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) cierra esta brecha al obtener información relevante de fuentes externas antes de generar respuestas. En esta masterclass, exploraremos cómo construir un pipeline RAG eficiente en Node.js utilizando feeds RSS como fuente de datos. Compararemos diferentes bases de datos vectoriales (FAISS, pgvector, Elasticsearch), métodos de embedding y estrategias de prueba. También cubriremos el papel crucial del chunking: dividir y estructurar datos de manera efectiva para un mejor rendimiento de recuperación.Requisitos Previos- Buen entendimiento de JavaScript o TypeScript- Experiencia con Node.js y desarrollo de API- Conocimientos básicos de bases de datos y LLMs son útiles pero no requeridos
Agenda📢 Introducción a RAG💻 Demo - Aplicación de Ejemplo (RAG con Feeds RSS)📕 Bases de Datos Vectoriales (FAISS, pgvector, Elasticsearch) y Embeddings🛠️ Estrategias de Chunking para Mejor Recuperación🔬 Pruebas y Evaluación de Pipelines RAG (Precisión, Recall, Rendimiento)🏊‍♀️ Consideraciones de Rendimiento y Optimización🥟 Resumen y Preguntas y Respuestas
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A diferencia de las pruebas unitarias, las pruebas de extremo a extremo buscan interactuar con su aplicación tal como lo haría un usuario real. Y como todos sabemos, puede ser bastante desafiante. Especialmente cuando hablamos de aplicaciones móviles.
Las pruebas dependen de muchas condiciones y se consideran lentas e inestables. Por otro lado, las pruebas de extremo a extremo pueden dar la mayor confianza de que su aplicación está funcionando. Y si se hace correctamente, puede convertirse en una herramienta increíble para aumentar la velocidad del desarrollador.
Detox es un marco de pruebas de extremo a extremo en caja gris para aplicaciones móviles. Desarrollado por Wix para resolver el problema de la lentitud e inestabilidad y utilizado por React Native en sí como su herramienta de pruebas E2E.
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