Състояние на състезание при React experimental_useOptimistic: Обработка на едновременни актуализации

Hook-ът experimental_useOptimistic на React предлага мощен начин за подобряване на потребителското изживяване чрез предоставяне на незабавна обратна връзка, докато асинхронните операции са в процес на изпълнение. Този оптимизъм обаче понякога може да доведе до състояния на състезание, когато се прилагат няколко актуализации едновременно. Тази статия разглежда в дълбочина този проблем и предоставя стратегии за надеждна обработка на едновременни актуализации, осигурявайки консистентност на данните и гладко потребителско изживяване, насочено към глобална аудитория.

Разбиране на experimental_useOptimistic

Преди да се потопим в състоянията на състезание, нека накратко припомним как работи experimental_useOptimistic. Този hook ви позволява оптимистично да актуализирате вашия потребителски интерфейс със стойност, преди съответната операция от страна на сървъра да е завършила. Това дава на потребителите усещането за незабавно действие, подобрявайки отзивчивостта. Например, представете си потребител, който харесва публикация. Вместо да чакате сървърът да потвърди харесването, можете незабавно да актуализирате интерфейса, за да покажете публикацията като харесана, и след това да върнете промените, ако сървърът съобщи за грешка.

Основната употреба изглежда така:

const [optimisticValue, addOptimisticValue] = experimental_useOptimistic(
  originalValue,
  (currentState, newValue) => {
    // Връща оптимистичната актуализация въз основа на текущото състояние и новата стойност
    return newValue;
  }
);

originalValue е първоначалното състояние. Вторият аргумент е функция за оптимистична актуализация, която приема текущото състояние и нова стойност и връща оптимистично актуализираното състояние. addOptimisticValue е функция, която можете да извикате, за да задействате оптимистична актуализация.

Какво е състояние на състезание?

Състояние на състезание възниква, когато резултатът от програма зависи от непредсказуемата последователност или време на изпълнение на множество процеси или нишки. В контекста на experimental_useOptimistic, състояние на състезание възниква, когато множество оптимистични актуализации се задействат едновременно, а съответните им операции от страна на сървъра завършват в ред, различен от този, в който са били инициирани. Това може да доведе до неконсистентни данни и объркващо потребителско изживяване.

Разгледайте сценарий, при който потребител бързо кликва бутона „Харесвам“ няколко пъти. Всяко кликване задейства оптимистична актуализация, незабавно увеличавайки броя на харесванията в потребителския интерфейс. Заявките към сървъра за всяко харесване обаче могат да завършат в различен ред поради мрежово забавяне или закъснения при обработката от сървъра. Ако заявките завършат извън реда си, крайният брой харесвания, показан на потребителя, може да бъде неправилен.

Пример: Представете си, че брояч започва от 0. Потребителят кликва бутона за увеличаване два пъти бързо. Изпращат се две оптимистични актуализации. Първата актуализация е `0 + 1 = 1`, а втората е `1 + 1 = 2`. Ако обаче заявката към сървъра за второто кликване завърши преди първата, сървърът може неправилно да запише състоянието като `0 + 1 = 1` въз основа на остарялата стойност, и впоследствие първата завършена заявка го презаписва отново като `0 + 1 = 1`. Потребителят в крайна сметка вижда `1`, а не `2`.

Идентифициране на състояния на състезание с experimental_useOptimistic

Идентифицирането на състояния на състезание може да бъде предизвикателство, тъй като те често са спорадични и зависят от фактори, свързани с времето. Въпреки това, някои често срещани симптоми могат да показват тяхното присъствие:

• Неконсистентно състояние на потребителския интерфейс: Потребителският интерфейс показва стойности, които не отразяват действителните данни от страна на сървъра.
• Неочаквано презаписване на данни: Данните се презаписват с по-стари стойности, което води до загуба на данни.
• Премигващи елементи на потребителския интерфейс: Елементите на интерфейса трептят или се променят бързо, докато се прилагат и отменят различни оптимистични актуализации.

За ефективно идентифициране на състояния на състезание, обмислете следното:

• Логване (Logging): Внедрете подробно логване, за да проследявате реда, в който се задействат оптимистичните актуализации, и реда, в който завършват съответните им операции от страна на сървъра. Включете времеви маркери и уникални идентификатори за всяка актуализация.
• Тестване: Напишете интеграционни тестове, които симулират едновременни актуализации и проверяват дали състоянието на потребителския интерфейс остава консистентно. Инструменти като Jest и React Testing Library могат да бъдат полезни за това. Обмислете използването на библиотеки за симулации (mocking), за да симулирате различни мрежови закъснения и времена за отговор на сървъра.
• Мониторинг: Внедрете инструменти за мониторинг, за да проследявате честотата на неконсистентности в потребителския интерфейс и презаписвания на данни в продукционна среда. Това може да ви помогне да идентифицирате потенциални състояния на състезание, които може да не са очевидни по време на разработка.
• Обратна връзка от потребителите: Обръщайте специално внимание на докладите от потребители за неконсистентности в интерфейса или загуба на данни. Потребителската обратна връзка може да предостави ценна информация за потенциални състояния на състезание, които може да са трудни за откриване чрез автоматизирано тестване.

Стратегии за обработка на едновременни актуализации

Могат да се използват няколко стратегии за смекчаване на състоянията на състезание при използване на experimental_useOptimistic. Ето някои от най-ефективните подходи:

1. Дебаунсинг (Debouncing) и Тротлинг (Throttling)

Debouncing ограничава скоростта, с която една функция може да се изпълни. Той забавя извикването на функция, докато не изтече определено време от последното ѝ извикване. В контекста на оптимистичните актуализации, debouncing може да предотврати задействането на бързи, последователни актуализации, намалявайки вероятността от състояния на състезание.

Throttling гарантира, че една функция се извиква най-много веднъж в рамките на определен период. Той регулира честотата на извикванията на функции, предотвратявайки претоварването на системата. Throttling може да бъде полезен, когато искате да позволите на актуализациите да се случват, но с контролирана скорост.

Ето пример с използване на debounce функция:

import { useCallback } from 'react';
import { debounce } from 'lodash'; // Или персонализирана debounce функция

function MyComponent() {
  const handleClick = useCallback(
    debounce(() => {
      addOptimisticValue(currentState => currentState + 1);
      // Изпратете заявка до сървъра тук
    }, 300), // Debounce за 300ms
    [addOptimisticValue]
  );

  return Увеличи;
}

2. Номериране на последователност

Присвоете уникален номер на последователност на всяка оптимистична актуализация. Когато сървърът отговори, проверете дали отговорът съответства на последния номер на последователност. Ако отговорът е извън реда си, го отхвърлете. Това гарантира, че се прилага само най-новата актуализация.

Ето как можете да реализирате номериране на последователност:

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);
    
    // Симулиране на заявка към сървъра
    simulateServerRequest(value + 1, currentSequenceNumber)
      .then((data) => {
        if (data.sequenceNumber === sequenceNumber.current) {
          setValue(data.value);
        } else {
          console.log("Отхвърляне на остарял отговор");
        }
      });
  }, [value, addOptimisticValue]);

  async function simulateServerRequest(newValue, sequenceNumber) {
    // Симулиране на мрежово забавяне
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    return { value: newValue, sequenceNumber: sequenceNumber };
  }

  return (
    

      
Стойност: {optimisticValue}
      Увеличи
    
  );
}

В този пример на всяка актуализация се присвоява номер на последователност. Отговорът от сървъра включва номера на последователността на съответната заявка. Когато отговорът е получен, компонентът проверява дали номерът на последователността съвпада с текущия номер. Ако съвпада, актуализацията се прилага. В противен случай, актуализацията се отхвърля.

3. Използване на опашка за актуализации

Поддържайте опашка от чакащи актуализации. Когато се задейства актуализация, добавете я към опашката. Обработвайте актуализациите последователно от опашката, като гарантирате, че те се прилагат в реда, в който са били инициирани. Това елиминира възможността за актуализации извън реда.

Ето пример как да използвате опашка за актуализации:

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 {
      // Симулиране на заявка към сървъра
      const result = await simulateServerRequest(newValue);
      setValue(result);
    } finally {
      isProcessing.current = false;
      processQueue(); // Обработка на следващия елемент в опашката
    }
  }, [setValue]);

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

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

  async function simulateServerRequest(newValue) {
    // Симулиране на мрежово забавяне
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    return newValue;
  }

  return (
    

      
Стойност: {optimisticValue}
      Увеличи
    
  );
}

В този пример всяка актуализация се добавя към опашка. Функцията processQueue обработва актуализациите последователно от опашката. Референцията isProcessing предотвратява едновременната обработка на множество актуализации.

4. Идемпотентни операции

Уверете се, че вашите операции от страна на сървъра са идемпотентни. Идемпотентна операция може да се прилага многократно, без да променя резултата след първоначалното приложение. Например, задаването на стойност е идемпотентно, докато увеличаването на стойност не е.

Ако вашите операции са идемпотентни, състоянията на състезание стават по-малко притеснителни. Дори ако актуализациите се прилагат извън реда си, крайният резултат ще бъде същият. За да направите операциите за увеличаване идемпотентни, можете да изпратите желаната крайна стойност на сървъра, вместо инструкция за увеличаване.

Пример: Вместо да изпращате заявка за „увеличаване на броя на харесванията“, изпратете заявка за „задаване на броя на харесванията на X“. Ако сървърът получи няколко такива заявки, крайният брой харесвания винаги ще бъде X, независимо от реда, в който заявките се обработват.

5. Оптимистични транзакции с връщане назад (Rollback)

Внедрете оптимистични транзакции, които включват механизъм за връщане назад. Когато се приложи оптимистична актуализация, съхранете първоначалната стойност. Ако сървърът съобщи за грешка, върнете се към първоначалната стойност. Това гарантира, че състоянието на потребителския интерфейс остава консистентно с данните от страна на сървъра.

Ето концептуален пример:

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(() => {
        // Връщане назад (Rollback)
        setValue(previousValue);
        addOptimisticValue(previousValue); // Прерисуване с коригираната стойност оптимистично
      });
  }, [value, addOptimisticValue, previousValue]);

  async function simulateServerRequest(newValue) {
    // Симулиране на мрежово забавяне
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    // Симулиране на потенциална грешка
    if (Math.random() < 0.2) {
      throw new Error("Грешка в сървъра");
    }
    return newValue;
  }

  return (
    

      
Стойност: {optimisticValue}
      Увеличи
    
  );
}

В този пример първоначалната стойност се съхранява в previousValue преди да се приложи оптимистичната актуализация. Ако сървърът съобщи за грешка, компонентът се връща към първоначалната стойност.

6. Използване на неизменност (Immutability)

Използвайте неизменни структури от данни. Неизменността гарантира, че данните не се променят директно. Вместо това се създават нови копия на данните с желаните промени. Това улеснява проследяването на промените и връщането към предишни състояния, намалявайки риска от състояния на състезание.

JavaScript библиотеки като Immer и Immutable.js могат да ви помогнат да работите с неизменни структури от данни.

7. Оптимистичен интерфейс с локално състояние

Обмислете управлението на оптимистични актуализации в локалното състояние, вместо да разчитате единствено на experimental_useOptimistic. Това ви дава повече контрол върху процеса на актуализация и ви позволява да реализирате персонализирана логика за обработка на едновременни актуализации. Можете да комбинирате това с техники като номериране на последователност или опашки, за да осигурите консистентност на данните.

8. Крайна консистентност (Eventual Consistency)

Приемете крайната консистентност. Приемете, че състоянието на потребителския интерфейс може временно да не е в синхрон с данните от страна на сървъра. Проектирайте приложението си така, че да се справя с това елегантно. Например, покажете индикатор за зареждане, докато сървърът обработва актуализация. Информирайте потребителите, че данните може да не са незабавно консистентни на различните устройства.

Най-добри практики за глобални приложения

При изграждането на приложения за глобална аудитория е изключително важно да се вземат предвид фактори като мрежово забавяне, часови зони и локализация на езика.

• Мрежово забавяне: Внедрете стратегии за смекчаване на въздействието на мрежовото забавяне, като кеширане на данни локално и използване на мрежи за доставка на съдържание (CDNs), за да се обслужва съдържание от географски разпределени сървъри.
• Часови зони: Обработвайте правилно часовите зони, за да гарантирате, че данните се показват точно на потребители в различни часови зони. Използвайте надеждна база данни за часови зони и обмислете използването на библиотеки като Moment.js или date-fns, за да опростите преобразуването на часови зони.
• Локализация: Локализирайте приложението си, за да поддържа множество езици и региони. Използвайте библиотека за локализация като i18next или React Intl, за да управлявате преводите и да форматирате данните според локала на потребителя.
• Достъпност: Уверете се, че приложението ви е достъпно за потребители с увреждания. Следвайте указанията за достъпност като WCAG, за да направите приложението си използваемо от всички.

Заключение

experimental_useOptimistic предлага мощен начин за подобряване на потребителското изживяване, но е от съществено значение да се разбере и да се адресира потенциалът за състояния на състезание. Като прилагате стратегиите, очертани в тази статия, можете да изградите стабилни и надеждни приложения, които предоставят гладко и консистентно потребителско изживяване, дори когато се справяте с едновременни актуализации. Не забравяйте да дадете приоритет на консистентността на данните, обработката на грешки и обратната връзка от потребителите, за да гарантирате, че приложението ви отговаря на нуждите на вашите потребители по целия свят. Внимателно обмислете компромисите между оптимистичните актуализации и потенциалните неконсистентности и изберете подхода, който най-добре съответства на специфичните изисквания на вашето приложение. Като предприемете проактивен подход към управлението на едновременни актуализации, можете да използвате силата на experimental_useOptimistic, като същевременно минимизирате риска от състояния на състезание и повреда на данни.