React experimental_useOptimistic алгоритъм за обединяване: Задълбочен преглед на оптимистичните актуализации

В постоянно развиващия се свят на фронт-енд разработката, създаването на отзивчиви и ангажиращи потребителски интерфейси е от първостепенно значение. React, със своята компонентно-базирана архитектура, предоставя на разработчиците мощни инструменти за постигане на тази цел. Един такъв инструмент, който в момента е експериментален, е хукът experimental_useOptimistic, предназначен да подобри потребителското изживяване чрез оптимистични актуализации. Тази публикация в блога предлага цялостно изследване на този хук, фокусирайки се особено върху алгоритъма за обединяване, който го задвижва.

Какво представляват оптимистичните актуализации?

Оптимистичните актуализации са UI модел, при който незабавно актуализирате потребителския интерфейс, сякаш дадена операция (напр. щракване на бутон, изпращане на форма) е била успешна, преди действително да получите потвърждение от сървъра. Това осигурява усещане за повишена производителност и прави приложението по-отзивчиво. Ако сървърът потвърди операцията, нищо не се променя. Въпреки това, ако сървърът съобщи за грешка, връщате UI към предишното му състояние и информирате потребителя.

Разгледайте тези примери:

• Социални медии: Харесване на публикация в социална медийна платформа. Броят на харесванията се увеличава моментално и потребителят вижда актуализирания брой веднага. Ако харесването не успее да се регистрира на сървъра, броят се връща към първоначалната си стойност.
• Управление на задачи: Отбелязване на задача като изпълнена в приложение за списък със задачи. Задачата изглежда зачертана моментално, предоставяйки незабавна обратна връзка. Ако изпълнението не успее да се запази, задачата се връща към нейното незавършено състояние.
• Електронна търговия: Добавяне на артикул в кошница за пазаруване. Броят на артикулите в кошницата се актуализира моментално и потребителят вижда артикула в прегледа на кошницата. Ако добавянето в кошницата е неуспешно, артикулът се премахва от прегледа и броят се връща.

Представяме experimental_useOptimistic

Хукът experimental_useOptimistic на React опростява прилагането на оптимистични актуализации. Той ви позволява лесно да управлявате оптимистични актуализации на състоянието, предоставяйки механизъм за връщане към първоначалното състояние, ако е необходимо. Този хук е експериментален, което означава, че неговият API може да се промени в бъдещи версии.

Основна употреба

Хукът experimental_useOptimistic приема два аргумента:

• Начално състояние: Първоначалната стойност на състоянието.
• Функция за актуализиране (Updater function): Функция, която приема текущото състояние и оптимистична стойност и връща новото оптимистично състояние. Тук влиза в действие алгоритъмът за обединяване.

Връща масив, съдържащ два елемента:

• Оптимистично състояние: Текущото оптимистично състояние (или първоначалното състояние, или резултатът от функцията за актуализиране).
• Оптимистично изпращане (Optimistic dispatch): Функция, която приема оптимистична стойност. Извикването на тази функция задейства функцията за актуализиране, за да изчисли ново оптимистично състояние.

Ето един опростен пример:

            import { experimental_useOptimistic as useOptimistic, useState } from 'react';

function MyComponent() {
  const [originalValue, setOriginalValue] = useState(0);
  const [optimisticValue, updateOptimisticValue] = useOptimistic(
    originalValue,
    (state, optimisticUpdate) => state + optimisticUpdate // Simple merge algorithm: adds the optimistic update to the current state
  );

  const handleClick = () => {
    updateOptimisticValue(1); // Optimistically increment by 1
    // Simulate an asynchronous operation (e.g., API call)
    setTimeout(() => {
      setOriginalValue(originalValue + 1); // Update the real value after successful operation
    }, 1000);
  };

  return (
    

      
Original Value: {originalValue}
      
Optimistic Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

export default MyComponent;

            

              
                Copy
              
            
          

В този пример, щракването върху бутона "Increment" оптимистично увеличава `optimisticValue` с 1. След забавяне от 1 секунда, `originalValue` се актуализира, за да отрази действителната промяна от страна на сървъра. Ако симулираното API повикване беше неуспешно, ще трябва да върнем `originalValue` до предишната му стойност.

Алгоритъмът за обединяване: Захранване на оптимистичните актуализации

Сърцето на experimental_useOptimistic се крие в неговия алгоритъм за обединяване, който е имплементиран във функцията за актуализиране. Този алгоритъм определя как оптимистичната актуализация се прилага към текущото състояние, за да се получи новото оптимистично състояние. Сложността на този алгоритъм зависи от структурата на състоянието и естеството на актуализациите.

Различните сценарии изискват различни стратегии за обединяване. Ето няколко често срещани примера:

1. Актуализации на прости стойности

Както беше демонстрирано в предишния пример, за прости стойности като числа или низове, алгоритъмът за обединяване може да бъде толкова прост, колкото добавяне на оптимистичната актуализация към текущото състояние или замяна на текущото състояние с оптимистичната стойност.

            (state, optimisticUpdate) => state + optimisticUpdate // For numbers
(state, optimisticUpdate) => optimisticUpdate // For strings or booleans (replace the entire state)

            

              
                Copy
              
            
          

2. Обединяване на обекти

Когато работите с обекти като състояние, често е необходимо да обедините оптимистичната актуализация със съществуващия обект, запазвайки оригиналните свойства, докато актуализирате посочените. Това обикновено се прави с помощта на оператора за разпръскване (spread operator) или метода Object.assign().

            (state, optimisticUpdate) => ({ ...state, ...optimisticUpdate });

            

              
                Copy
              
            
          

Разгледайте сценарий за актуализация на профил:

            const [profile, updateOptimisticProfile] = useOptimistic(
  {
    name: "John Doe",
    location: "New York",
    bio: "Software Engineer"
  },
  (state, optimisticUpdate) => ({ ...state, ...optimisticUpdate })
);

const handleLocationUpdate = (newLocation) => {
  updateOptimisticProfile({ location: newLocation }); // Optimistically update the location
  // Simulate API call to update the profile on the server
};

            

              
                Copy
              
            
          

В този пример само свойството `location` се актуализира оптимистично, докато свойствата `name` и `bio` остават непроменени.

3. Манипулация на масиви

Актуализирането на масиви изисква по-внимателно разглеждане, особено при добавяне, премахване или промяна на елементи. Ето няколко често срещани сценария за манипулация на масиви:

• Добавяне на елемент: Конкатенирайте новия елемент към масива.
• Премахване на елемент: Филтрирайте масива, за да изключите елемента, който трябва да бъде премахнат.
• Актуализиране на елемент: Итерирайте (map) масива и заменете елемента с актуализираната версия въз основа на уникален идентификатор.

Разгледайте приложение за списък със задачи:

            const [tasks, updateOptimisticTasks] = useOptimistic(
  [
    { id: 1, text: "Buy groceries", completed: false },
    { id: 2, text: "Walk the dog", completed: true }
  ],
  (state, optimisticUpdate) => {
    switch (optimisticUpdate.type) {
      case 'ADD':
        return [...state, optimisticUpdate.task];
      case 'REMOVE':
        return state.filter(task => task.id !== optimisticUpdate.id);
      case 'UPDATE':
        return state.map(task =>
          task.id === optimisticUpdate.task.id ? optimisticUpdate.task : task
        );
      default:
        return state;
    }
  }
);

const handleAddTask = (newTaskText) => {
  const newTask = { id: Date.now(), text: newTaskText, completed: false };
  updateOptimisticTasks({ type: 'ADD', task: newTask });
  // Simulate API call to add the task to the server
};

const handleRemoveTask = (taskId) => {
  updateOptimisticTasks({ type: 'REMOVE', id: taskId });
  // Simulate API call to remove the task from the server
};

const handleUpdateTask = (updatedTask) => {
  updateOptimisticTasks({ type: 'UPDATE', task: updatedTask });
  // Simulate API call to update the task on the server
};

            

              
                Copy
              
            
          

Този пример демонстрира как да добавяте, премахвате и актуализирате задачи в масив оптимистично. Алгоритъмът за обединяване използва `switch` израз за обработка на различни типове актуализации.

4. Дълбоко вложени обекти

Когато работите с дълбоко вложени обекти, прост оператор за разпръскване може да не е достатъчен, тъй като той извършва само плитко копиране. В такива случаи може да се наложи да използвате рекурсивна функция за обединяване или библиотека като _.merge на Lodash или Immer, за да гарантирате, че целият обект е правилно актуализиран.

Ето пример, използващ персонализирана рекурсивна функция за обединяване:

            function deepMerge(target, source) {
  for (const key in source) {
    if (typeof source[key] === 'object' && source[key] !== null && !Array.isArray(source[key])) {
      if (!target[key] || typeof target[key] !== 'object') {
        target[key] = {};
      }
      deepMerge(target[key], source[key]);
    } else {
      target[key] = source[key];
    }
  }
  return target;
}

const [config, updateOptimisticConfig] = useOptimistic(
  {
    theme: {
      primaryColor: "blue",
      secondaryColor: "green",
    },
    userSettings: {
      notificationsEnabled: true,
      language: "en"
    }
  },
  (state, optimisticUpdate) => {
    const newState = { ...state }; // Create a shallow copy
    deepMerge(newState, optimisticUpdate);
    return newState;
  }
);

const handleThemeUpdate = (newTheme) => {
  updateOptimisticConfig({ theme: newTheme });
  // Simulate API call to update the configuration on the server
};

            

              
                Copy
              
            
          

Този пример демонстрира как да използвате рекурсивна функция за обединяване, за да актуализирате дълбоко вложени свойства в конфигурационния обект.

Персонализиране на алгоритъма за обединяване

Гъвкавостта на experimental_useOptimistic ви позволява да персонализирате алгоритъма за обединяване, за да отговаря на вашите специфични нужди. Можете да създавате персонализирани функции, които обработват сложна логика за обединяване, гарантирайки, че вашите оптимистични актуализации се прилагат правилно и ефективно.

Когато проектирате вашия алгоритъм за обединяване, вземете предвид следните фактори:

• Структура на състоянието: Сложността на данните за състоянието (прости стойности, обекти, масиви, вложени структури).
• Типове актуализации: Различните типове актуализации, които могат да възникнат (добавяне, премахване, актуализиране, заместване).
• Производителност: Ефективността на алгоритъма, особено при работа с големи набори от данни.
• Неизменност: Поддържане на неизменността на състоянието за предотвратяване на неочаквани странични ефекти.

Обработка на грешки и отмяна (Rollback)

Ключов аспект на оптимистичните актуализации е обработката на грешки и отмяната (rollback) на оптимистичното състояние, ако сървърната операция е неуспешна. Когато възникне грешка, трябва да върнете потребителския интерфейс до първоначалното му състояние и да информирате потребителя за неуспеха.

Ето пример как да обработвате грешки и да отмените оптимистичното състояние:

            import { experimental_useOptimistic as useOptimistic, useState, useRef } from 'react';

function MyComponent() {
  const [originalValue, setOriginalValue] = useState(0);
  const [optimisticValue, updateOptimisticValue] = useOptimistic(
    originalValue,
    (state, optimisticUpdate) => state + optimisticUpdate
  );

  // Use useRef to store the previous originalValue for rollback
  const previousValueRef = useRef(originalValue);

  const handleClick = async () => {
    previousValueRef.current = originalValue;
    updateOptimisticValue(1);

    try {
      // Simulate an asynchronous operation (e.g., API call)
      await new Promise((resolve, reject) => {
        setTimeout(() => {
          // Simulate a random error
          if (Math.random() < 0.2) {
            reject(new Error("Operation failed"));
          } else {
            setOriginalValue(originalValue + 1);
            resolve();
          }
        }, 1000);
      });
    } catch (error) {
      console.error("Operation failed:", error);
      // Rollback to the previous value
      setOriginalValue(previousValueRef.current);
      alert("Operation failed. Please try again."); // Inform the user
    }
  };

  return (
    

      
Original Value: {originalValue}
      
Optimistic Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

            

              
                Copy
              
            
          

В този пример `previousValueRef` се използва за съхраняване на предишната `originalValue` преди прилагане на оптимистичната актуализация. Ако API повикването е неуспешно, `originalValue` се нулира до съхранената стойност, което ефективно отменя оптимистичната актуализация. Съобщение информира потребителя за неуспеха.

Ползи от използването на experimental_useOptimistic

Използването на experimental_useOptimistic за прилагане на оптимистични актуализации предлага няколко предимства:

• Подобрено потребителско изживяване: Осигурява по-отзивчив и ангажиращ потребителски интерфейс.
• Опростена имплементация: Опростява управлението на оптимистичните актуализации на състоянието.
• Централизирана логика: Капсулира логиката за обединяване във функцията за актуализиране, правейки кода по-поддържан.
• Декларативен подход: Позволява ви да дефинирате как се прилагат оптимистичните актуализации по декларативен начин.

Ограничения и съображения

Въпреки че experimental_useOptimistic е мощен инструмент, важно е да сте наясно с неговите ограничения и съображения:

• Експериментален API: API-то подлежи на промяна в бъдещи версии на React.
• Сложност: Прилагането на сложни алгоритми за обединяване може да бъде предизвикателство.
• Обработка на грешки: Правилната обработка на грешки и механизмите за отмяна са от съществено значение.
• Съгласуваност на данните: Уверете се, че оптимистичните актуализации съответстват на модела на данни от страна на сървъра.

Алтернативи на experimental_useOptimistic

Въпреки че experimental_useOptimistic предоставя удобен начин за прилагане на оптимистични актуализации, има алтернативни подходи, които можете да обмислите:

• Ръчно управление на състоянието: Можете да управлявате оптимистичното състояние ръчно, използвайки useState и персонализирана логика.
• Redux с оптимистичен middleware: Redux middleware може да се използва за прихващане на действия и прилагане на оптимистични актуализации, преди да бъдат изпратени до хранилището.
• GraphQL библиотеки (напр. Apollo Client, Relay): Тези библиотеки често предоставят вградена поддръжка за оптимистични актуализации.

Случаи на употреба в различни индустрии

Оптимистичните актуализации подобряват потребителското изживяване в различни индустрии. Ето няколко конкретни сценария:

• Финансови технологии (FinTech):
  • Платформи за търговия в реално време: Когато потребител прави сделка, платформата може оптимистично да актуализира баланса на портфолиото и статуса на потвърждение на сделката, преди сделката действително да бъде изпълнена. Това осигурява незабавна обратна връзка, особено важна в бързо променящите се търговски среди.
    • Пример: Приложение за търговия с акции актуализира наличното салдо на потребителя моментално след подаване на поръчка за покупка, показвайки очаквано изпълнение на сделката.
  • Онлайн банкиране: При прехвърляне на средства между сметки, потребителският интерфейс може незабавно да покаже прехвърлянето като завършено, с потвърждение, което предстои във фонов режим.
  • Пример: Приложение за онлайн банкиране показва екран за успешно потвърждение на прехвърляне моментално, докато обработва действителното прехвърляне във фонов режим.
• Здравни технологии (HealthTech):
  • Планиране на срещи: При планиране на среща, системата може незабавно да покаже срещата като потвърдена, като проверките във фонов режим верифицират наличността.
  • Пример: Портал за здравеопазване показва среща като потвърдена веднага, след като потребителят избере времеви слот.
  • Актуализации на електронни здравни досиета (ЕЗД): При актуализиране на информация за пациента (напр. алергии, лекарства), промените могат да бъдат показани незабавно, докато системата ги запазва във фонов режим.
  • Пример: Лекар актуализира списъка с алергии на пациента и вижда промените моментално, което му позволява да продължи с консултацията без да чака.
• Логистика и верига за доставки:
  • Проследяване на поръчки: Когато статусът на пакет е актуализиран (напр. "за доставка"), информацията за проследяване може да бъде актуализирана оптимистично, за да отрази промяната моментално.
  • Пример: Куриерско приложение показва пакет като "за доставка" веднага щом шофьорът го сканира, дори преди централната система да се актуализира.
  • Управление на инвентара: При коригиране на нивата на инвентара (напр. получаване на пратка), броят на инвентара може да бъде актуализиран оптимистично, за да покаже незабавна наличност.
  • Пример: Система за управление на склад показва актуализираното ниво на наличност на продукт веднага след като служител по приемането потвърди пристигането на нова пратка.
• Образователни технологии (EdTech):
  • Подаване на тестове: Когато студент подаде тест, системата може незабавно да покаже предварителен резултат, дори преди всички отговори да бъдат оценени.
  • Пример: Онлайн платформа за обучение показва на студента очакван резултат веднага след като той подаде тест, указвайки потенциално представяне.
  • Записване за курс: При записване за курс, системата може незабавно да добави курса към таблото за управление на студента, докато проверява наличността на места във фонов режим.
  • Пример: Университетски портал добавя курс към списъка със записани курсове на студента веднага след като студентът кликне "Запиши се".

Заключение

experimental_useOptimistic е мощен инструмент за подобряване на потребителското изживяване в React приложения чрез оптимистични актуализации. Като разберете алгоритъма за обединяване и го персонализирате, за да отговаря на вашите специфични нужди, можете да създадете безпроблемни и отзивчиви потребителски интерфейси, които осигуряват усещане за повишена производителност. Не забравяйте да обработвате грешки и да отменяте оптимистичното състояние, когато е необходимо, за да поддържате съгласуваност на данните. Като експериментален API, от решаващо значение е да сте в крак с най-новите версии на React и да сте подготвени за потенциални промени в бъдеще.

Като внимателно разгледате структурата на състоянието, типовете актуализации и механизмите за обработка на грешки, можете ефективно да използвате experimental_useOptimistic, за да създадете по-ангажиращи и отзивчиви приложения за вашите потребители, независимо от тяхното глобално местоположение или индустрия.

Допълнително четене

• React Документация - experimental_useOptimistic
• React GitHub Репозиториум
• Библиотека Immer за неизменни актуализации на състоянието (https://immerjs.github.io/immer/)