حالة تسابق الخطاف التجريبي experimental_useOptimistic في React: التعامل مع التحديثات المتزامنة

يقدم خطاف experimental_useOptimistic في React طريقة قوية لتحسين تجربة المستخدم من خلال تقديم ملاحظات فورية أثناء تقدم العمليات غير المتزامنة. ومع ذلك، يمكن أن يؤدي هذا التفاؤل أحيانًا إلى حالات تسابق (race conditions) عند تطبيق تحديثات متعددة بشكل متزامن. تتعمق هذه المقالة في تعقيدات هذه المشكلة وتقدم استراتيجيات للتعامل مع التحديثات المتزامنة بقوة، مما يضمن تناسق البيانات وتجربة مستخدم سلسة، مع تلبية احتياجات جمهور عالمي.

فهم experimental_useOptimistic

قبل أن نتعمق في حالات التسابق، دعنا نلخص بسرعة كيفية عمل experimental_useOptimistic. يتيح لك هذا الخطاف تحديث واجهة المستخدم بشكل متفائل بقيمة ما قبل اكتمال العملية المقابلة من جانب الخادم. وهذا يعطي المستخدمين انطباعًا بالإجراء الفوري، مما يعزز الاستجابة. على سبيل المثال، لنفترض أن مستخدمًا أعجب بمنشور ما. بدلاً من انتظار الخادم لتأكيد الإعجاب، يمكنك تحديث واجهة المستخدم فورًا لإظهار المنشور كـ "تم الإعجاب به"، ثم التراجع إذا أبلغ الخادم عن خطأ.

يبدو الاستخدام الأساسي كما يلي:

const [optimisticValue, addOptimisticValue] = experimental_useOptimistic(
  originalValue,
  (currentState, newValue) => {
    // إرجاع التحديث المتفائل بناءً على الحالة الحالية والقيمة الجديدة
    return newValue;
  }
);

originalValue هي الحالة الأولية. الوسيط الثاني هو دالة تحديث متفائلة، والتي تأخذ الحالة الحالية وقيمة جديدة وتعيد الحالة المحدثة بشكل متفائل. addOptimisticValue هي دالة يمكنك استدعاؤها لتشغيل تحديث متفائل.

ما هي حالة التسابق؟

تحدث حالة التسابق عندما تعتمد نتيجة برنامج ما على التسلسل أو التوقيت غير المتوقع لعمليات أو خيوط متعددة. في سياق experimental_useOptimistic، تنشأ حالة التسابق عند تشغيل تحديثات متفائلة متعددة بشكل متزامن، وتكتمل عملياتها المقابلة من جانب الخادم بترتيب مختلف عن الذي بدأت به. يمكن أن يؤدي هذا إلى بيانات غير متسقة وتجربة مستخدم مربكة.

لنفترض سيناريو ينقر فيه المستخدم بسرعة على زر "إعجاب" عدة مرات. تؤدي كل نقرة إلى تشغيل تحديث متفائل، مما يزيد على الفور عدد الإعجابات في واجهة المستخدم. ومع ذلك، قد تكتمل طلبات الخادم لكل إعجاب بترتيب مختلف بسبب زمن استجابة الشبكة أو تأخيرات المعالجة في الخادم. إذا اكتملت الطلبات بترتيب خاطئ، فقد يكون العدد النهائي للإعجابات المعروض للمستخدم غير صحيح.

مثال: تخيل أن عدادًا يبدأ من 0. ينقر المستخدم على زر الزيادة مرتين بسرعة. يتم إرسال تحديثين متفائلين. التحديث الأول هو `0 + 1 = 1`، والثاني هو `1 + 1 = 2`. ومع ذلك، إذا اكتمل طلب الخادم للنقرة الثانية قبل الأولى، فقد يحفظ الخادم الحالة بشكل غير صحيح كـ `0 + 1 = 1` بناءً على القيمة القديمة، وبعد ذلك، يقوم الطلب الأول المكتمل بالكتابة فوقها كـ `0 + 1 = 1` مرة أخرى. ينتهي الأمر بالمستخدم برؤية `1`، وليس `2`.

تحديد حالات التسابق مع experimental_useOptimistic

قد يكون تحديد حالات التسابق أمرًا صعبًا، لأنها غالبًا ما تكون متقطعة وتعتمد على عوامل التوقيت. ومع ذلك، يمكن لبعض الأعراض الشائعة أن تشير إلى وجودها:

• حالة واجهة مستخدم غير متسقة: تعرض واجهة المستخدم قيمًا لا تعكس البيانات الفعلية من جانب الخادم.
• الكتابة فوق البيانات بشكل غير متوقع: يتم الكتابة فوق البيانات بقيم أقدم، مما يؤدي إلى فقدان البيانات.
• وميض عناصر واجهة المستخدم: تومض عناصر واجهة المستخدم أو تتغير بسرعة مع تطبيق تحديثات متفائلة مختلفة والتراجع عنها.

لتحديد حالات التسابق بفعالية، ضع في اعتبارك ما يلي:

• التسجيل (Logging): قم بتنفيذ تسجيل مفصل لتتبع ترتيب تشغيل التحديثات المتفائلة وترتيب اكتمال عملياتها المقابلة من جانب الخادم. قم بتضمين الطوابع الزمنية والمعرفات الفريدة لكل تحديث.
• الاختبار (Testing): اكتب اختبارات تكاملية تحاكي التحديثات المتزامنة وتتحقق من أن حالة واجهة المستخدم تظل متسقة. يمكن لأدوات مثل Jest و React Testing Library أن تكون مفيدة في هذا الصدد. فكر في استخدام مكتبات المحاكاة (mocking) لمحاكاة زمن استجابة الشبكة وأوقات استجابة الخادم المتغيرة.
• المراقبة (Monitoring): قم بتنفيذ أدوات مراقبة لتتبع تكرار عدم تناسق واجهة المستخدم والكتابة فوق البيانات في بيئة الإنتاج. يمكن أن يساعدك هذا في تحديد حالات التسابق المحتملة التي قد لا تكون واضحة أثناء التطوير.
• ملاحظات المستخدمين (User Feedback): انتبه جيدًا لتقارير المستخدمين حول عدم تناسق واجهة المستخدم أو فقدان البيانات. يمكن أن توفر ملاحظات المستخدمين رؤى قيمة حول حالات التسابق المحتملة التي قد يكون من الصعب اكتشافها من خلال الاختبار الآلي.

استراتيجيات للتعامل مع التحديثات المتزامنة

يمكن استخدام عدة استراتيجيات للتخفيف من حالات التسابق عند استخدام experimental_useOptimistic. فيما يلي بعض أكثر الأساليب فعالية:

1. إلغاء الارتداد (Debouncing) والتحكم في التردد (Throttling)

إلغاء الارتداد (Debouncing) يحد من المعدل الذي يمكن أن تعمل به الدالة. إنه يؤخر استدعاء الدالة حتى يمر قدر معين من الوقت منذ آخر مرة تم فيها استدعاء الدالة. في سياق التحديثات المتفائلة، يمكن لإلغاء الارتداد منع تشغيل التحديثات السريعة والمتتالية، مما يقلل من احتمالية حدوث حالات التسابق.

التحكم في التردد (Throttling) يضمن استدعاء الدالة مرة واحدة على الأكثر خلال فترة زمنية محددة. إنه ينظم تردد استدعاءات الدالة، ويمنعها من إغراق النظام. يمكن أن يكون التحكم في التردد مفيدًا عندما تريد السماح بحدوث التحديثات، ولكن بمعدل محكم.

إليك مثال يستخدم دالة مُلغاة الارتداد:

import { useCallback } from 'react';
import { debounce } from 'lodash'; // أو دالة debounce مخصصة

function MyComponent() {
  const handleClick = useCallback(
    debounce(() => {
      addOptimisticValue(currentState => currentState + 1);
      // أرسل الطلب إلى الخادم هنا
    }, 300), // إلغاء ارتداد لمدة 300 مللي ثانية
    [addOptimisticValue]
  );

  return Increment;
}

2. الترقيم التسلسلي

قم بتعيين رقم تسلسلي فريد لكل تحديث متفائل. عندما يستجيب الخادم، تحقق من أن الاستجابة تتوافق مع أحدث رقم تسلسلي. إذا كانت الاستجابة خارج الترتيب، فتجاهلها. هذا يضمن تطبيق آخر تحديث فقط.

إليك كيفية تنفيذ الترقيم التسلسلي:

import { useRef, useCallback, useState } from 'react';

function MyComponent() {
  const [value, setValue] = useState(0);
  const [optimisticValue, addOptimisticValue] = experimental_useOptimistic(value, (state, newValue) => newValue);
  const sequenceNumber = useRef(0);

  const handleIncrement = useCallback(() => {
    const currentSequenceNumber = ++sequenceNumber.current;
    addOptimisticValue(value + 1);
    
    // محاكاة طلب خادم
    simulateServerRequest(value + 1, currentSequenceNumber)
      .then((data) => {
        if (data.sequenceNumber === sequenceNumber.current) {
          setValue(data.value);
        } else {
          console.log("Discarding outdated response");
        }
      });
  }, [value, addOptimisticValue]);

  async function simulateServerRequest(newValue, sequenceNumber) {
    // محاكاة زمن استجابة الشبكة
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    return { value: newValue, sequenceNumber: sequenceNumber };
  }

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

في هذا المثال، يتم تعيين رقم تسلسلي لكل تحديث. تتضمن استجابة الخادم الرقم التسلسلي للطلب المقابل. عند استلام الاستجابة، يتحقق المكون مما إذا كان الرقم التسلسلي يطابق الرقم التسلسلي الحالي. إذا كان الأمر كذلك، يتم تطبيق التحديث. وإلا، يتم تجاهل التحديث.

3. استخدام طابور (Queue) للتحديثات

احتفظ بطابور من التحديثات المعلقة. عند تشغيل تحديث، أضفه إلى الطابور. قم بمعالجة التحديثات بشكل تسلسلي من الطابور، مع ضمان تطبيقها بالترتيب الذي بدأت به. هذا يزيل إمكانية التحديثات خارج الترتيب.

إليك مثال على كيفية استخدام طابور للتحديثات:

import { useState, useCallback, useRef, useEffect } from 'react';

function MyComponent() {
  const [value, setValue] = useState(0);
  const [optimisticValue, addOptimisticValue] = experimental_useOptimistic(value, (state, newValue) => newValue);
  const updateQueue = useRef([]);
  const isProcessing = useRef(false);

  const processQueue = useCallback(async () => {
    if (isProcessing.current || updateQueue.current.length === 0) {
      return;
    }

    isProcessing.current = true;
    const nextUpdate = updateQueue.current.shift();
    const newValue = nextUpdate();

    try {
      // محاكاة طلب خادم
      const result = await simulateServerRequest(newValue);
      setValue(result);
    } finally {
      isProcessing.current = false;
      processQueue(); // معالجة العنصر التالي في الطابور
    }
  }, [setValue]);

  useEffect(() => {
    processQueue();
  }, [processQueue]);

  const handleIncrement = useCallback(() => {
    addOptimisticValue(value + 1);
    updateQueue.current.push(() => value + 1);
    processQueue();
  }, [value, addOptimisticValue, processQueue]);

  async function simulateServerRequest(newValue) {
    // محاكاة زمن استجابة الشبكة
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    return newValue;
  }

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

في هذا المثال، يتم إضافة كل تحديث إلى طابور. تقوم دالة processQueue بمعالجة التحديثات بشكل تسلسلي من الطابور. يمنع isProcessing ref معالجة تحديثات متعددة بشكل متزامن.

4. العمليات المتساوية القوى (Idempotent)

تأكد من أن عملياتك من جانب الخادم متساوية القوى (idempotent). يمكن تطبيق العملية متساوية القوى عدة مرات دون تغيير النتيجة بعد التطبيق الأولي. على سبيل المثال، يعد تعيين قيمة عملية متساوية القوى، بينما زيادة قيمة ليست كذلك.

إذا كانت عملياتك متساوية القوى، تصبح حالات التسابق أقل إثارة للقلق. حتى لو تم تطبيق التحديثات بترتيب خاطئ، ستكون النتيجة النهائية هي نفسها. لجعل عمليات الزيادة متساوية القوى، يمكنك إرسال القيمة النهائية المطلوبة إلى الخادم، بدلاً من إرسال تعليمات الزيادة.

مثال: بدلاً من إرسال طلب لـ "زيادة عدد الإعجابات"، أرسل طلبًا لـ "تعيين عدد الإعجابات إلى X". إذا تلقى الخادم طلبات متعددة من هذا القبيل، فسيكون العدد النهائي للإعجابات دائمًا X، بغض النظر عن الترتيب الذي تمت به معالجة الطلبات.

5. المعاملات المتفائلة مع التراجع (Rollback)

قم بتنفيذ معاملات متفائلة تتضمن آلية تراجع. عند تطبيق تحديث متفائل، قم بتخزين القيمة الأصلية. إذا أبلغ الخادم عن خطأ، فارجع إلى القيمة الأصلية. هذا يضمن أن حالة واجهة المستخدم تظل متسقة مع بيانات جانب الخادم.

إليك مثال مفاهيمي:

import { useState, useCallback } from 'react';

function MyComponent() {
  const [value, setValue] = useState(0);
  const [optimisticValue, addOptimisticValue] = experimental_useOptimistic(value, (state, newValue) => newValue);
  const [previousValue, setPreviousValue] = useState(value);

  const handleIncrement = useCallback(() => {
    setPreviousValue(value);
    addOptimisticValue(value + 1);

    simulateServerRequest(value + 1)
      .then(newValue => {
        setValue(newValue);
      })
      .catch(() => {
        // تراجع
        setValue(previousValue);
        addOptimisticValue(previousValue); //إعادة العرض بالقيمة المصححة بشكل متفائل
      });
  }, [value, addOptimisticValue, previousValue]);

  async function simulateServerRequest(newValue) {
    // محاكاة زمن استجابة الشبكة
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    // محاكاة خطأ محتمل
    if (Math.random() < 0.2) {
      throw new Error("Server error");
    }
    return newValue;
  }

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

في هذا المثال، يتم تخزين القيمة الأصلية في previousValue قبل تطبيق التحديث المتفائل. إذا أبلغ الخادم عن خطأ، يعود المكون إلى القيمة الأصلية.

6. استخدام الثبات (Immutability)

استخدم هياكل بيانات ثابتة. يضمن الثبات عدم تعديل البيانات مباشرة. بدلاً من ذلك، يتم إنشاء نسخ جديدة من البيانات مع التغييرات المطلوبة. هذا يسهل تتبع التغييرات والعودة إلى الحالات السابقة، مما يقلل من خطر حالات التسابق.

يمكن لمكتبات JavaScript مثل Immer و Immutable.js أن تساعدك في العمل مع هياكل البيانات الثابتة.

7. واجهة المستخدم المتفائلة مع الحالة المحلية

فكر في إدارة التحديثات المتفائلة في الحالة المحلية بدلاً من الاعتماد فقط على experimental_useOptimistic. يمنحك هذا مزيدًا من التحكم في عملية التحديث ويسمح لك بتنفيذ منطق مخصص للتعامل مع التحديثات المتزامنة. يمكنك دمج هذا مع تقنيات مثل الترقيم التسلسلي أو الطوابير لضمان تناسق البيانات.

8. الاتساق النهائي (Eventual Consistency)

تبنَّ الاتساق النهائي. اقبل أن حالة واجهة المستخدم قد تكون مؤقتًا غير متزامنة مع بيانات جانب الخادم. صمم تطبيقك للتعامل مع هذا برشاقة. على سبيل المثال، اعرض مؤشر تحميل أثناء معالجة الخادم للتحديث. قم بتوعية المستخدمين بأن البيانات قد لا تكون متسقة على الفور عبر الأجهزة.

أفضل الممارسات للتطبيقات العالمية

عند بناء تطبيقات لجمهور عالمي، من الأهمية بمكان مراعاة عوامل مثل زمن استجابة الشبكة، والمناطق الزمنية، وتوطين اللغة.

• زمن استجابة الشبكة: قم بتنفيذ استراتيجيات للتخفيف من تأثير زمن استجابة الشبكة، مثل تخزين البيانات مؤقتًا محليًا واستخدام شبكات توصيل المحتوى (CDNs) لخدمة المحتوى من خوادم موزعة جغرافيًا.
• المناطق الزمنية: تعامل مع المناطق الزمنية بشكل صحيح لضمان عرض البيانات بدقة للمستخدمين في مناطق زمنية مختلفة. استخدم قاعدة بيانات مناطق زمنية موثوقة وفكر في استخدام مكتبات مثل Moment.js أو date-fns لتبسيط تحويلات المناطق الزمنية.
• التوطين (Localization): قم بتوطين تطبيقك لدعم لغات ومناطق متعددة. استخدم مكتبة توطين مثل i18next أو React Intl لإدارة الترجمات وتنسيق البيانات وفقًا للغة المستخدم المحلية.
• إمكانية الوصول (Accessibility): تأكد من أن تطبيقك متاح للمستخدمين ذوي الإعاقة. اتبع إرشادات إمكانية الوصول مثل WCAG لجعل تطبيقك قابلاً للاستخدام من قبل الجميع.

الخاتمة

يقدم experimental_useOptimistic طريقة قوية لتعزيز تجربة المستخدم، ولكن من الضروري فهم ومعالجة احتمالية حدوث حالات تسابق. من خلال تنفيذ الاستراتيجيات الموضحة في هذه المقالة، يمكنك بناء تطبيقات قوية وموثوقة توفر تجربة مستخدم سلسة ومتسقة، حتى عند التعامل مع التحديثات المتزامنة. تذكر إعطاء الأولوية لتناسق البيانات، ومعالجة الأخطاء، وملاحظات المستخدمين لضمان أن تطبيقك يلبي احتياجات المستخدمين في جميع أنحاء العالم. فكر بعناية في المفاضلات بين التحديثات المتفائلة والتناقضات المحتملة، واختر النهج الذي يتوافق بشكل أفضل مع المتطلبات المحددة لتطبيقك. من خلال اتخاذ نهج استباقي لإدارة التحديثات المتزامنة، يمكنك الاستفادة من قوة experimental_useOptimistic مع تقليل مخاطر حالات التسابق وتلف البيانات.