استكشف الآثار المترتبة على أداء خطاف experimental_useOptimistic في React واستراتيجيات تحسين سرعة معالجة التحديثات المتفائلة لتجارب مستخدم سلسة.
أداء experimental_useOptimistic في React: سرعة معالجة التحديثات المتفائلة
يقدم خطاف experimental_useOptimistic في React طريقة قوية لتعزيز تجربة المستخدم من خلال توفير تحديثات متفائلة. بدلاً من انتظار تأكيد الخادم، يتم تحديث واجهة المستخدم على الفور، مما يعطي انطباعًا بالإجراء الفوري. ومع ذلك، يمكن أن تؤثر التحديثات المتفائلة التي يتم تنفيذها بشكل سيئ سلبًا على الأداء. تتعمق هذه المقالة في الآثار المترتبة على أداء experimental_useOptimistic وتقدم استراتيجيات لتحسين سرعة معالجة التحديث لضمان واجهة مستخدم سلسة وسريعة الاستجابة.
فهم التحديثات المتفائلة و experimental_useOptimistic
التحديثات المتفائلة هي تقنية في واجهة المستخدم حيث يفترض التطبيق أن الإجراء سينجح ويقوم بتحديث واجهة المستخدم وفقًا لذلك *قبل* تلقي تأكيد من الخادم. هذا يخلق استجابة متصورة تحسن بشكل كبير من رضا المستخدم. يبسط experimental_useOptimistic تنفيذ هذا النمط في React.
المبدأ الأساسي بسيط: لديك حالة معينة، ودالة تقوم بتحديث تلك الحالة محليًا (بشكل متفائل)، ودالة تقوم بالتحديث الفعلي على الخادم. يأخذ experimental_useOptimistic الحالة الأصلية ودالة التحديث المتفائلة ويعيد حالة 'متفائلة' جديدة يتم عرضها في واجهة المستخدم. عندما يؤكد الخادم التحديث (أو يحدث خطأ)، فإنك تعود إلى الحالة الفعلية.
الفوائد الرئيسية للتحديثات المتفائلة:
- تحسين تجربة المستخدم: يجعل التطبيق يبدو أسرع وأكثر استجابة.
- تقليل زمن الاستجابة المتصور: يزيل وقت الانتظار المرتبط بطلبات الخادم.
- تعزيز المشاركة: يشجع تفاعل المستخدم من خلال تقديم ملاحظات فورية.
اعتبارات الأداء مع experimental_useOptimistic
على الرغم من أن experimental_useOptimistic مفيد بشكل لا يصدق، فمن الأهمية بمكان أن تكون على دراية بالاختناقات المحتملة في الأداء:
1. تحديثات الحالة المتكررة:
كل تحديث متفائل يؤدي إلى إعادة عرض المكون وربما مكوناته الفرعية. إذا كانت التحديثات متكررة جدًا أو تتضمن حسابات معقدة، فقد يؤدي ذلك إلى تدهور الأداء.
مثال: تخيل محرر مستندات تعاوني. إذا كان كل ضغطة مفتاح تؤدي إلى تحديث متفائل، فقد يعيد المكون عرض نفسه عشرات المرات في الثانية، مما قد يسبب تأخيرًا، خاصة في المستندات الكبيرة.
2. منطق التحديث المعقد:
يجب أن تكون دالة التحديث التي تقدمها إلى experimental_useOptimistic خفيفة قدر الإمكان. يمكن أن تؤدي الحسابات أو العمليات المعقدة داخل دالة التحديث إلى إبطاء عملية التحديث المتفائل.
مثال: إذا كانت دالة التحديث المتفائل تتضمن استنساخًا عميقًا لهياكل بيانات كبيرة أو إجراء حسابات مكلفة بناءً على إدخال المستخدم، فإن التحديث المتفائل يصبح بطيئًا وأقل فعالية.
3. العبء الزائد لعملية المطابقة (Reconciliation):
تقارن عملية المطابقة في React الـ DOM الافتراضي قبل وبعد التحديث لتحديد الحد الأدنى من التغييرات اللازمة لتحديث الـ DOM الفعلي. يمكن أن تزيد التحديثات المتفائلة المتكررة من العبء الزائد لعملية المطابقة، خاصة إذا كانت التغييرات كبيرة.
4. وقت استجابة الخادم:
بينما تخفي التحديثات المتفائلة زمن الانتقال، لا تزال استجابات الخادم البطيئة تمثل مشكلة. إذا استغرق الخادم وقتًا طويلاً جدًا لتأكيد أو رفض التحديث، فقد يواجه المستخدم انتقالًا مزعجًا عند التراجع عن التحديث المتفائل أو تصحيحه.
استراتيجيات لتحسين أداء experimental_useOptimistic
فيما يلي عدة استراتيجيات لتحسين أداء التحديثات المتفائلة باستخدام experimental_useOptimistic:
1. تأخير التنفيذ (Debouncing) والتحكم في التردد (Throttling):
تأخير التنفيذ (Debouncing): تجميع أحداث متعددة في حدث واحد بعد تأخير معين. يكون هذا مفيدًا عندما تريد تجنب تشغيل التحديثات بشكل متكرر جدًا بناءً على إدخال المستخدم.
التحكم في التردد (Throttling): تحديد معدل تنفيذ دالة معينة. يضمن هذا عدم تشغيل التحديثات بشكل متكرر أكثر من فترة زمنية محددة.
مثال (تأخير التنفيذ): بالنسبة لمحرر المستندات التعاوني المذكور سابقًا، قم بتأخير تنفيذ التحديثات المتفائلة لتحدث فقط بعد أن يتوقف المستخدم عن الكتابة لمدة، على سبيل المثال، 200 مللي ثانية. هذا يقلل من عدد مرات إعادة العرض بشكل كبير.
import { debounce } from 'lodash';
import { experimental_useOptimistic, useState } from 'react';
function DocumentEditor() {
const [text, setText] = useState("Initial text");
const [optimisticText, setOptimisticText] = experimental_useOptimistic(text, (prevState, newText) => newText);
const debouncedSetOptimisticText = debounce((newText) => {
setOptimisticText(newText);
// أرسل التحديث إلى الخادم هنا أيضًا
sendUpdateToServer(newText);
}, 200);
const handleChange = (e) => {
const newText = e.target.value;
setText(newText); // تحديث الحالة الفعلية فورًا
debouncedSetOptimisticText(newText); // جدولة التحديث المتفائل
};
return (
);
}
مثال (التحكم في التردد): ضع في اعتبارك مخططًا بيانيًا في الوقت الفعلي يتم تحديثه ببيانات من أجهزة استشعار. قم بالتحكم في تردد التحديثات المتفائلة لتحدث مرة واحدة كل ثانية على الأكثر لتجنب إرهاق واجهة المستخدم.
2. التخزين المؤقت (Memoization):
استخدم React.memo لمنع إعادة عرض المكونات التي تتلقى الحالة المتفائلة كـ props بشكل غير ضروري. يقوم React.memo بمقارنة سطحية للـ props ويعيد عرض المكون فقط إذا تغيرت الـ props.
مثال: إذا كان أحد المكونات يعرض النص المتفائل ويتلقاه كـ prop، فقم بتغليف المكون بـ React.memo. يضمن هذا أن المكون يعيد العرض فقط عندما يتغير النص المتفائل بالفعل.
import React from 'react';
const DisplayText = React.memo(({ text }) => {
console.log("DisplayText re-rendered");
return {text}
;
});
export default DisplayText;
3. المحددات (Selectors) وتطبيع الحالة (State Normalization):
المحددات: استخدم المحددات (مثل مكتبة Reselect) لاشتقاق أجزاء معينة من البيانات من الحالة المتفائلة. يمكن للمحددات تخزين البيانات المشتقة مؤقتًا، مما يمنع إعادة العرض غير الضرورية للمكونات التي تعتمد فقط على مجموعة فرعية صغيرة من الحالة.
تطبيع الحالة: قم ببناء حالتك بطريقة مطبعة لتقليل كمية البيانات التي تحتاج إلى تحديث أثناء التحديثات المتفائلة. يتضمن التطبيع تقسيم الكائنات المعقدة إلى أجزاء أصغر وأكثر قابلية للإدارة يمكن تحديثها بشكل مستقل.
مثال: إذا كان لديك قائمة من العناصر وكنت تقوم بتحديث حالة عنصر واحد بشكل متفائل، فقم بتطبيع الحالة عن طريق تخزين العناصر في كائن مفتاحه هو معرفاتها (IDs). يسمح لك هذا بتحديث العنصر المحدد الذي تغير فقط، بدلاً من القائمة بأكملها.
4. هياكل البيانات غير القابلة للتغيير (Immutable Data Structures):
استخدم هياكل البيانات غير القابلة للتغيير (مثل مكتبة Immer) لتبسيط تحديثات الحالة وتحسين الأداء. تضمن هياكل البيانات غير القابلة للتغيير أن التحديثات تنشئ كائنات جديدة بدلاً من تعديل الكائنات الموجودة، مما يسهل اكتشاف التغييرات وتحسين عمليات إعادة العرض.
مثال: باستخدام Immer، يمكنك بسهولة إنشاء نسخة معدلة من الحالة داخل دالة التحديث المتفائل دون القلق بشأن تغيير الحالة الأصلية عن طريق الخطأ.
import { useImmer } from 'use-immer';
import { experimental_useOptimistic } from 'react';
function ItemList() {
const [items, updateItems] = useImmer([
{ id: 1, name: "Item A", status: "pending" },
{ id: 2, name: "Item B", status: "completed" },
]);
const [optimisticItems, setOptimisticItems] = experimental_useOptimistic(
items,
(prevState, itemId) => {
return prevState.map((item) =>
item.id === itemId ? { ...item, status: "processing" } : item
);
}
);
const handleItemClick = (itemId) => {
setOptimisticItems(itemId);
// أرسل التحديث إلى الخادم
sendUpdateToServer(itemId);
};
return (
{optimisticItems.map((item) => (
- handleItemClick(item.id)}>
{item.name} - {item.status}
))}
);
}
5. العمليات غير المتزامنة والتزامن:
قم بنقل المهام المكلفة حسابيًا إلى خيوط خلفية باستخدام Web Workers أو الدوال غير المتزامنة. هذا يمنع حظر الخيط الرئيسي ويضمن بقاء واجهة المستخدم مستجيبة أثناء التحديثات المتفائلة.
مثال: إذا كانت دالة التحديث المتفائل تتضمن تحويلات بيانات معقدة، فانقل منطق التحويل إلى Web Worker. يمكن لـ Web Worker إجراء التحويل في الخلفية وإرسال البيانات المحدثة مرة أخرى إلى الخيط الرئيسي.
6. المحاكاة الافتراضية (Virtualization):
بالنسبة للقوائم أو الجداول الكبيرة، استخدم تقنيات المحاكاة الافتراضية لعرض العناصر المرئية فقط على الشاشة. هذا يقلل بشكل كبير من كمية معالجة DOM المطلوبة أثناء التحديثات المتفائلة ويحسن الأداء.
مثال: تسمح لك مكتبات مثل react-window و react-virtualized بعرض القوائم الكبيرة بكفاءة عن طريق عرض العناصر المرئية حاليًا داخل منفذ العرض فقط.
7. تقسيم الكود (Code Splitting):
قسّم تطبيقك إلى أجزاء أصغر يمكن تحميلها عند الطلب. هذا يقلل من وقت التحميل الأولي ويحسن الأداء العام للتطبيق، بما في ذلك أداء التحديثات المتفائلة.
مثال: استخدم React.lazy و Suspense لتحميل المكونات فقط عند الحاجة إليها. هذا يقلل من كمية JavaScript التي تحتاج إلى تحليلها وتنفيذها أثناء تحميل الصفحة الأولي.
8. التوصيف والمراقبة (Profiling and Monitoring):
استخدم React DevTools وأدوات التوصيف الأخرى لتحديد اختناقات الأداء في تطبيقك. راقب أداء تحديثاتك المتفائلة وتتبع المقاييس مثل وقت التحديث وعدد مرات إعادة العرض واستخدام الذاكرة.
مثال: يمكن أن يساعد React Profiler في تحديد المكونات التي تعيد العرض بشكل غير ضروري وأي دوال تحديث تستغرق وقتًا أطول في التنفيذ.
الاعتبارات الدولية
عند تحسين experimental_useOptimistic لجمهور عالمي، ضع في اعتبارك هذه الجوانب:
- زمن استجابة الشبكة: سيواجه المستخدمون في مواقع جغرافية مختلفة زمن استجابة شبكة متفاوت. تأكد من أن تحديثاتك المتفائلة توفر فائدة كافية حتى مع زمن استجابة أعلى. فكر في استخدام تقنيات مثل الجلب المسبق (prefetching) للتخفيف من مشكلات زمن الاستجابة.
- قدرات الأجهزة: قد يصل المستخدمون إلى تطبيقك على مجموعة واسعة من الأجهزة ذات قدرات معالجة متفاوتة. قم بتحسين منطق التحديث المتفائل ليكون فعالاً على الأجهزة منخفضة المواصفات. استخدم تقنيات التحميل التكيفي لخدمة إصدارات مختلفة من تطبيقك بناءً على قدرات الجهاز.
- توطين البيانات: عند عرض تحديثات متفائلة تتضمن بيانات موطنة (مثل التواريخ والعملات والأرقام)، تأكد من تنسيق التحديثات بشكل صحيح للغة المستخدم. استخدم مكتبات التدويل مثل
i18nextللتعامل مع توطين البيانات. - إمكانية الوصول: تأكد من أن تحديثاتك المتفائلة متاحة للمستخدمين ذوي الإعاقة. قدم إشارات مرئية واضحة للإشارة إلى أن إجراءً ما قيد التنفيذ وقدم ملاحظات مناسبة عند نجاح الإجراء أو فشله. استخدم سمات ARIA لتعزيز إمكانية الوصول إلى تحديثاتك المتفائلة.
- المناطق الزمنية: بالنسبة للتطبيقات التي تتعامل مع بيانات حساسة للوقت (مثل الجدولة والمواعيد)، كن على دراية بالفروق في المناطق الزمنية عند عرض التحديثات المتفائلة. قم بتحويل الأوقات إلى المنطقة الزمنية المحلية للمستخدم لضمان عرض دقيق.
أمثلة وسيناريوهات عملية
1. تطبيق التجارة الإلكترونية:
في تطبيق التجارة الإلكترونية، يمكن أن تستفيد إضافة عنصر إلى عربة التسوق بشكل كبير من التحديثات المتفائلة. عندما ينقر المستخدم على زر "إضافة إلى العربة"، تتم إضافة العنصر على الفور إلى عرض العربة دون انتظار تأكيد الخادم للإضافة. هذا يوفر تجربة أسرع وأكثر استجابة.
التنفيذ:
import { experimental_useOptimistic, useState } from 'react';
function ProductCard({ product }) {
const [cartItems, setCartItems] = useState([]);
const [optimisticCartItems, setOptimisticCartItems] = experimental_useOptimistic(
cartItems,
(prevState, productId) => [...prevState, productId]
);
const handleAddToCart = (productId) => {
setOptimisticCartItems(productId);
// أرسل طلب إضافة إلى العربة إلى الخادم
sendAddToCartRequest(productId);
};
return (
{product.name}
{product.price}
العناصر في العربة: {optimisticCartItems.length}
);
}
2. تطبيق وسائل التواصل الاجتماعي:
في تطبيق وسائل التواصل الاجتماعي، يمكن تحسين الإعجاب بمنشور أو إرسال رسالة باستخدام التحديثات المتفائلة. عندما ينقر المستخدم على زر "أعجبني"، يتم زيادة عدد الإعجابات على الفور دون انتظار تأكيد الخادم. وبالمثل، عندما يرسل المستخدم رسالة، يتم عرض الرسالة على الفور في نافذة الدردشة.
3. تطبيق إدارة المهام:
في تطبيق إدارة المهام، يمكن تحسين وضع علامة على مهمة كمكتملة أو تعيين مهمة لمستخدم باستخدام التحديثات المتفائلة. عندما يضع المستخدم علامة على مهمة كمكتملة، يتم وضع علامة عليها على الفور في واجهة المستخدم. عندما يقوم مستخدم بتعيين مهمة لمستخدم آخر، يتم عرض المهمة على الفور في قائمة مهام الشخص المعين له.
الخاتمة
يعد experimental_useOptimistic أداة قوية لإنشاء تجارب مستخدم مستجيبة وجذابة في تطبيقات React. من خلال فهم الآثار المترتبة على الأداء للتحديثات المتفائلة وتنفيذ استراتيجيات التحسين الموضحة في هذه المقالة، يمكنك التأكد من أن تحديثاتك المتفائلة فعالة وذات أداء جيد. تذكر أن تقوم بتوصيف تطبيقك، ومراقبة مقاييس الأداء، وتكييف تقنيات التحسين الخاصة بك مع الاحتياجات المحددة لتطبيقك وجمهورك العالمي. من خلال التركيز على الأداء وإمكانية الوصول، يمكنك تقديم تجربة مستخدم فائقة للمستخدمين في جميع أنحاء العالم.