React experimental_useOptimistic a souběh: Zpracování souběžných aktualizací

Hook experimental_useOptimistic od Reactu nabízí mocný způsob, jak zlepšit uživatelský zážitek poskytnutím okamžité zpětné vazby během probíhajících asynchronních operací. Tento optimismus však může někdy vést k souběhům (race conditions), když je souběžně aplikováno více aktualizací. Tento článek se ponoří do složitosti tohoto problému a poskytuje strategie pro robustní zpracování souběžných aktualizací, zajištění konzistence dat a plynulého uživatelského zážitku pro globální publikum.

Porozumění experimental_useOptimistic

Než se ponoříme do problematiky souběhů, stručně si zopakujme, jak experimental_useOptimistic funguje. Tento hook vám umožňuje optimisticky aktualizovat vaše UI hodnotou ještě před dokončením odpovídající operace na straně serveru. To dává uživatelům dojem okamžité akce, což zvyšuje responzivitu. Představte si například uživatele, který dává „líbí se mi“ příspěvku. Místo čekání na potvrzení „líbí se mi“ od serveru můžete okamžitě aktualizovat UI, aby se příspěvek zobrazil jako olajkovaný, a poté změnu vrátit, pokud server nahlásí chybu.

Základní použití vypadá takto:

const [optimisticValue, addOptimisticValue] = experimental_useOptimistic(
  originalValue,
  (currentState, newValue) => {
    // Vraťte optimistickou aktualizaci na základě aktuálního stavu a nové hodnoty
    return newValue;
  }
);

originalValue je počáteční stav. Druhým argumentem je funkce pro optimistickou aktualizaci, která přijímá aktuální stav a novou hodnotu a vrací optimisticky aktualizovaný stav. addOptimisticValue je funkce, kterou můžete zavolat pro spuštění optimistické aktualizace.

Co je to Race Condition (souběh)?

K souběhu (race condition) dochází, když výsledek programu závisí na nepředvídatelném pořadí nebo načasování více procesů nebo vláken. V kontextu experimental_useOptimistic vzniká souběh, když je spuštěno více optimistických aktualizací souběžně a jejich odpovídající operace na straně serveru se dokončí v jiném pořadí, než v jakém byly zahájeny. To může vést k nekonzistentním datům a matoucímu uživatelskému zážitku.

Představte si scénář, kdy uživatel rychle několikrát klikne na tlačítko „Líbí se mi“. Každé kliknutí spustí optimistickou aktualizaci, která okamžitě zvýší počet „líbí se mi“ v UI. Požadavky na server pro každé „líbí se mi“ se však mohou dokončit v jiném pořadí kvůli latenci sítě nebo zpoždění při zpracování na serveru. Pokud se požadavky dokončí mimo pořadí, konečný počet „líbí se mi“ zobrazený uživateli může být nesprávný.

Příklad: Představte si, že počítadlo začíná na 0. Uživatel dvakrát rychle klikne na tlačítko pro zvýšení. Jsou odeslány dvě optimistické aktualizace. První aktualizace je `0 + 1 = 1` a druhá `1 + 1 = 2`. Pokud se však požadavek na server pro druhé kliknutí dokončí před prvním, server může nesprávně uložit stav jako `0 + 1 = 1` na základě zastaralé hodnoty a následně jej první dokončený požadavek znovu přepíše jako `0 + 1 = 1`. Uživatel nakonec uvidí `1`, nikoli `2`.

Identifikace souběhů s experimental_useOptimistic

Identifikace souběhů může být náročná, protože jsou často přerušované a závisí na faktorech načasování. Nicméně, některé běžné příznaky mohou naznačovat jejich přítomnost:

• Nekonzistentní stav UI: UI zobrazuje hodnoty, které neodrážejí skutečná data na straně serveru.
• Nečekané přepsání dat: Data jsou přepsána staršími hodnotami, což vede ke ztrátě dat.
• Blikající prvky UI: Prvky UI blikají nebo se rychle mění, jak jsou aplikovány a vraceny různé optimistické aktualizace.

Pro efektivní identifikaci souběhů zvažte následující:

• Logování: Implementujte podrobné logování pro sledování pořadí, v jakém jsou spouštěny optimistické aktualizace, a pořadí, v jakém se dokončují jejich odpovídající operace na straně serveru. Zahrňte časová razítka a jedinečné identifikátory pro každou aktualizaci.
• Testování: Napište integrační testy, které simulují souběžné aktualizace a ověřují, že stav UI zůstává konzistentní. K tomu mohou být nápomocné nástroje jako Jest a React Testing Library. Zvažte použití mockovacích knihoven pro simulaci různých latencí sítě a dob odezvy serveru.
• Monitorování: Implementujte monitorovací nástroje pro sledování četnosti nekonzistencí UI a přepisování dat v produkčním prostředí. To vám může pomoci identifikovat potenciální souběhy, které nemusí být zjevné během vývoje.
• Zpětná vazba od uživatelů: Věnujte velkou pozornost hlášením od uživatelů o nekonzistencích UI nebo ztrátě dat. Zpětná vazba od uživatelů může poskytnout cenné poznatky o potenciálních soubězích, které je obtížné odhalit automatizovaným testováním.

Strategie pro zpracování souběžných aktualizací

Lze použít několik strategií ke zmírnění souběhů při použití experimental_useOptimistic. Zde jsou některé z nejúčinnějších přístupů:

1. Debouncing a Throttling

Debouncing omezuje rychlost, s jakou se může funkce spouštět. Odkládá volání funkce, dokud neuplyne určitá doba od jejího posledního volání. V kontextu optimistických aktualizací může debouncing zabránit spouštění rychlých, po sobě jdoucích aktualizací, což snižuje pravděpodobnost souběhů.

Throttling zajišťuje, že funkce je volána nejvýše jednou za stanovené období. Reguluje frekvenci volání funkcí a brání tak přetížení systému. Throttling může být užitečný, když chcete povolit aktualizace, ale s kontrolovanou rychlostí.

Zde je příklad použití debouncované funkce:

import { useCallback } from 'react';
import { debounce } from 'lodash'; // Nebo vlastní debounce funkce

function MyComponent() {
  const handleClick = useCallback(
    debounce(() => {
      addOptimisticValue(currentState => currentState + 1);
      // Zde odešlete požadavek na server
    }, 300), // Debounce na 300ms
    [addOptimisticValue]
  );

  return Increment;
}

2. Číslování sekvencí

Přiřaďte každé optimistické aktualizaci jedinečné pořadové číslo. Když server odpoví, ověřte, že odpověď odpovídá poslednímu pořadovému číslu. Pokud je odpověď mimo pořadí, zahoďte ji. Tím zajistíte, že bude aplikována pouze nejnovější aktualizace.

Zde je návod, jak implementovat číslování sekvencí:

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);
    
    // Simulace požadavku na server
    simulateServerRequest(value + 1, currentSequenceNumber)
      .then((data) => {
        if (data.sequenceNumber === sequenceNumber.current) {
          setValue(data.value);
        } else {
          console.log("Zahazuji zastaralou odpověď");
        }
      });
  }, [value, addOptimisticValue]);

  async function simulateServerRequest(newValue, sequenceNumber) {
    // Simulace síťové latence
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    return { value: newValue, sequenceNumber: sequenceNumber };
  }

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

V tomto příkladu je každé aktualizaci přiřazeno pořadové číslo. Odpověď serveru obsahuje pořadové číslo odpovídajícího požadavku. Po obdržení odpovědi komponenta zkontroluje, zda se pořadové číslo shoduje s aktuálním pořadovým číslem. Pokud ano, aktualizace se aplikuje. V opačném případě je aktualizace zahozená.

3. Použití fronty pro aktualizace

Udržujte frontu čekajících aktualizací. Když je aktualizace spuštěna, přidejte ji do fronty. Zpracovávejte aktualizace sekvenčně z fronty, čímž zajistíte, že budou aplikovány v pořadí, v jakém byly zahájeny. Tím se eliminuje možnost aktualizací mimo pořadí.

Zde je příklad, jak použít frontu pro aktualizace:

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 {
      // Simulace požadavku na server
      const result = await simulateServerRequest(newValue);
      setValue(result);
    } finally {
      isProcessing.current = false;
      processQueue(); // Zpracovat další položku ve frontě
    }
  }, [setValue]);

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

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

  async function simulateServerRequest(newValue) {
    // Simulace síťové latence
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    return newValue;
  }

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

V tomto příkladu je každá aktualizace přidána do fronty. Funkce processQueue zpracovává aktualizace sekvenčně z fronty. Ref isProcessing zabraňuje souběžnému zpracování více aktualizací.

4. Idempotentní operace

Zajistěte, aby vaše operace na straně serveru byly idempotentní. Idempotentní operaci lze aplikovat vícekrát, aniž by se změnil výsledek po první aplikaci. Například nastavení hodnoty je idempotentní, zatímco inkrementace hodnoty nikoli.

Pokud jsou vaše operace idempotentní, souběhy se stávají menším problémem. I když jsou aktualizace aplikovány mimo pořadí, konečný výsledek bude stejný. Chcete-li inkrementační operace učinit idempotentními, můžete serveru poslat požadovanou konečnou hodnotu namísto instrukce k inkrementaci.

Příklad: Místo odeslání požadavku na „zvýšení počtu líbí se mi“ odešlete požadavek na „nastavení počtu líbí se mi na X“. Pokud server obdrží více takových požadavků, konečný počet líbí se mi bude vždy X, bez ohledu na pořadí, v jakém jsou požadavky zpracovány.

5. Optimistické transakce s možností vrácení (Rollback)

Implementujte optimistické transakce, které zahrnují mechanismus pro vrácení změn (rollback). Když je aplikována optimistická aktualizace, uložte původní hodnotu. Pokud server nahlásí chybu, vraťte se k původní hodnotě. Tím zajistíte, že stav UI zůstane konzistentní s daty na straně serveru.

Zde je koncepční příklad:

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(() => {
        // Vrácení změn (Rollback)
        setValue(previousValue);
        addOptimisticValue(previousValue); //Překreslit optimisticky s opravenou hodnotou
      });
  }, [value, addOptimisticValue, previousValue]);

  async function simulateServerRequest(newValue) {
    // Simulace síťové latence
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    // Simulace potenciální chyby
    if (Math.random() < 0.2) {
      throw new Error("Chyba serveru");
    }
    return newValue;
  }

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

V tomto příkladu je původní hodnota uložena v previousValue před aplikací optimistické aktualizace. Pokud server nahlásí chybu, komponenta se vrátí k původní hodnotě.

6. Použití neměnnosti (Immutability)

Používejte neměnné datové struktury. Neměnnost zaručuje, že data nejsou upravována přímo. Místo toho se vytvářejí nové kopie dat s požadovanými změnami. To usnadňuje sledování změn a návrat k předchozím stavům, čímž se snižuje riziko souběhů.

Knihovny JavaScriptu jako Immer a Immutable.js vám mohou pomoci s prací s neměnnými datovými strukturami.

7. Optimistické UI s lokálním stavem

Zvažte správu optimistických aktualizací v lokálním stavu namísto spoléhání se pouze na experimental_useOptimistic. To vám dává větší kontrolu nad procesem aktualizace a umožňuje implementovat vlastní logiku pro zpracování souběžných aktualizací. Pro zajištění konzistence dat můžete toto kombinovat s technikami jako je číslování sekvencí nebo řazení do fronty.

8. Případná konzistence (Eventual Consistency)

Přijměte případnou konzistenci. Akceptujte, že stav UI může být dočasně nesynchronizovaný s daty na straně serveru. Navrhněte svou aplikaci tak, aby s tímto zacházela elegantně. Například zobrazte indikátor načítání, zatímco server zpracovává aktualizaci. Informujte uživatele, že data nemusí být okamžitě konzistentní napříč zařízeními.

Osvědčené postupy pro globální aplikace

Při tvorbě aplikací pro globální publikum je klíčové zvážit faktory jako síťová latence, časová pásma a jazyková lokalizace.

• Síťová latence: Implementujte strategie ke zmírnění dopadu síťové latence, jako je lokální ukládání dat do mezipaměti a používání sítí pro doručování obsahu (CDN) k servírování obsahu z geograficky distribuovaných serverů.
• Časová pásma: Správně zpracovávejte časová pásma, abyste zajistili, že se data uživatelům v různých časových pásmech zobrazují přesně. Používejte spolehlivou databázi časových pásem a zvažte použití knihoven jako Moment.js nebo date-fns pro zjednodušení převodů časových pásem.
• Lokalizace: Lokalizujte svou aplikaci pro podporu více jazyků a regionů. Použijte lokalizační knihovnu jako i18next nebo React Intl pro správu překladů a formátování dat podle lokálního nastavení uživatele.
• Přístupnost: Zajistěte, aby byla vaše aplikace přístupná uživatelům se zdravotním postižením. Dodržujte pokyny pro přístupnost, jako je WCAG, aby byla vaše aplikace použitelná pro všechny.

Závěr

experimental_useOptimistic nabízí mocný způsob, jak vylepšit uživatelský zážitek, ale je nezbytné porozumět a řešit potenciální riziko souběhů. Implementací strategií uvedených v tomto článku můžete vytvářet robustní a spolehlivé aplikace, které poskytují plynulý a konzistentní uživatelský zážitek i při zpracování souběžných aktualizací. Nezapomeňte upřednostňovat konzistenci dat, zpracování chyb a zpětnou vazbu od uživatelů, abyste zajistili, že vaše aplikace splňuje potřeby uživatelů po celém světě. Pečlivě zvažte kompromisy mezi optimistickými aktualizacemi a potenciálními nekonzistencemi a vyberte přístup, který nejlépe odpovídá specifickým požadavkům vaší aplikace. Proaktivním přístupem ke správě souběžných aktualizací můžete využít sílu experimental_useOptimistic a zároveň minimalizovat riziko souběhů a poškození dat.