React experimental_useOptimistic Flettealgoritme: En dybdegående undersøgelse af optimistiske opdateringer

I den konstant udviklende verden af front-end udvikling er det altafgørende at skabe responsive og engagerende brugergrænseflader. React, med sin komponentbaserede arkitektur, giver udviklere kraftfulde værktøjer til at opnå dette mål. Et sådant værktøj, der i øjeblikket er eksperimentelt, er experimental_useOptimistic hook, designet til at forbedre brugeroplevelsen gennem optimistiske opdateringer. Dette blogindlæg giver en omfattende udforskning af dette hook, med særligt fokus på den flettealgoritme, der driver det.

Hvad er optimistiske opdateringer?

Optimistiske opdateringer er et UI-mønster, hvor du straks opdaterer brugergrænsefladen, som om en operation (f.eks. et knaptryk, formularindsendelse) har været succesfuld, før du faktisk modtager bekræftelse fra serveren. Dette giver et opfattet performance boost og får applikationen til at føles mere responsiv. Hvis serveren bekræfter operationen, ændres intet. Men hvis serveren rapporterer en fejl, gendanner du UI til dens tidligere tilstand og informerer brugeren.

Overvej disse eksempler:

• Sociale medier: At synes godt om et opslag på en social medieplatform. Antallet af likes stiger øjeblikkeligt, og brugeren ser straks det opdaterede nummer. Hvis like ikke kan registreres på serveren, vender antallet tilbage til sin oprindelige værdi.
• Opgavestyring: Markering af en opgave som fuldført i en to-do-liste applikation. Opgaven vises straks overstreget, hvilket giver øjeblikkelig feedback. Hvis fuldførelsen ikke kan fastholdes, vender opgaven tilbage til sin ufuldstændige tilstand.
• E-handel: Tilføjelse af en vare til en indkøbskurv. Kurvantallet opdateres øjeblikkeligt, og brugeren ser varen i kurvforhåndsvisningen. Hvis tilføjelse til kurven mislykkes, fjernes varen fra forhåndsvisningen, og antallet vender tilbage.

Introduktion til experimental_useOptimistic

Reacts experimental_useOptimistic hook forenkler implementeringen af optimistiske opdateringer. Det giver dig mulighed for nemt at håndtere optimistiske tilstandsopdateringer og giver en mekanisme til at vende tilbage til den oprindelige tilstand, hvis det er nødvendigt. Dette hook er eksperimentelt, hvilket betyder, at dets API kan ændre sig i fremtidige udgivelser.

Grundlæggende brug

experimental_useOptimistic hook tager to argumenter:

• Starttilstand: Startværdien af tilstanden.
• Opdateringsfunktion: En funktion, der tager den aktuelle tilstand og en optimistisk værdi og returnerer den nye optimistiske tilstand. Det er her, flettealgoritmen kommer i spil.

Det returnerer et array, der indeholder to elementer:

• Optimistisk tilstand: Den aktuelle optimistiske tilstand (enten starttilstanden eller resultatet af opdateringsfunktionen).
• Optimistisk afsendelse: En funktion, der accepterer en optimistisk værdi. Hvis du kalder denne funktion, udløses opdateringsfunktionen til at beregne en ny optimistisk tilstand.

Her er et forenklet eksempel:

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

function MyComponent() {
  const [originalValue, setOriginalValue] = useState(0);
  const [optimisticValue, updateOptimisticValue] = useOptimistic(
    originalValue,
    (state, optimisticUpdate) => state + optimisticUpdate // Simpel flettealgoritme: tilføjer den optimistiske opdatering til den aktuelle tilstand
  );

  const handleClick = () => {
    updateOptimisticValue(1); // Optimer inkrementering med 1
    // Simuler en asynkron operation (f.eks. API-kald)
    setTimeout(() => {
      setOriginalValue(originalValue + 1); // Opdater den reelle værdi efter vellykket operation
    }, 1000);
  };

  return (
    <div>
      <p>Original Value: {originalValue}</p>
      <p>Optimistic Value: {optimisticValue}</p>
      <button onClick={handleClick}>Increment</button>
    </div>
  );
}

export default MyComponent;

            

              
                Copy
              
            
          

I dette eksempel inkrementerer klik på knappen "Increment" optimistisk `optimisticValue` med 1. Efter en forsinkelse på 1 sekund opdateres `originalValue` for at afspejle den faktiske server-side ændring. Hvis det simulerede API-kald var mislykkedes, ville vi være nødt til at nulstille `originalValue` tilbage til dens tidligere værdi.

Flettealgoritmen: Driver optimistiske opdateringer

Hjertet i experimental_useOptimistic ligger i dens flettealgoritme, som er implementeret i opdateringsfunktionen. Denne algoritme bestemmer, hvordan den optimistiske opdatering anvendes på den aktuelle tilstand for at producere den nye optimistiske tilstand. Kompleksiteten af denne algoritme afhænger af tilstandens struktur og arten af opdateringerne.

Forskellige scenarier kræver forskellige flettestrategier. Her er et par almindelige eksempler:

1. Simple værdiopdateringer

Som demonstreret i det forrige eksempel kan flettealgoritmen for simple værdier som tal eller strenge være lige så ligetil som at tilføje den optimistiske opdatering til den aktuelle tilstand eller erstatte den aktuelle tilstand med den optimistiske værdi.

            (state, optimisticUpdate) => state + optimisticUpdate // For tal
(state, optimisticUpdate) => optimisticUpdate // For strenge eller booleske værdier (erstat hele tilstanden)

            

              
                Copy
              
            
          

2. Objektfletning

Når du har at gøre med objekter som tilstand, skal du ofte flette den optimistiske opdatering med det eksisterende objekt og bevare de originale egenskaber, mens du opdaterer de specificerede. Dette gøres almindeligvis ved hjælp af spreadoperatoren eller Object.assign() metoden.

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

            

              
                Copy
              
            
          

Overvej et profilopdateringsscenarie:

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

const handleLocationUpdate = (newLocation) => {
  updateOptimisticProfile({ location: newLocation }); // Optimer opdateringen af placeringen
  // Simuler API-kald for at opdatere profilen på serveren
};

            

              
                Copy
              
            
          

I dette eksempel opdateres kun egenskaben `location` optimistisk, mens egenskaberne `name` og `bio` forbliver uændrede.

3. Arraymanipulation

Opdatering af arrays kræver mere omhyggelig overvejelse, især når der tilføjes, fjernes eller ændres elementer. Her er et par almindelige arraymanipulationsscenarier:

• Tilføjelse af et element: Sammenkæd det nye element til arrayet.
• Fjernelse af et element: Filtrer arrayet for at udelukke det element, der skal fjernes.
• Opdatering af et element: Kortlæg arrayet, og erstat elementet med den opdaterede version baseret på en unik identifikator.

Overvej en opgaveliste applikation:

            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 });
  // Simuler API-kald for at tilføje opgaven til serveren
};

const handleRemoveTask = (taskId) => {
  updateOptimisticTasks({ type: 'REMOVE', id: taskId });
  // Simuler API-kald for at fjerne opgaven fra serveren
};

const handleUpdateTask = (updatedTask) => {
  updateOptimisticTasks({ type: 'UPDATE', task: updatedTask });
  // Simuler API-kald for at opdatere opgaven på serveren
};

            

              
                Copy
              
            
          

Dette eksempel demonstrerer, hvordan man optimistisk tilføjer, fjerner og opdaterer opgaver i et array. Flettealgoritmen bruger en switch-sætning til at håndtere forskellige opdateringstyper.

4. Dybt indlejrede objekter

Når du har at gøre med dybt indlejrede objekter, er en simpel spreadoperator muligvis ikke tilstrækkelig, da den kun udfører en overfladisk kopi. I sådanne tilfælde skal du muligvis bruge en rekursiv flettefunktion eller et bibliotek som Lodashs _.merge eller Immer for at sikre, at hele objektet opdateres korrekt.

Her er et eksempel ved hjælp af en brugerdefineret rekursiv flettefunktion:

            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 }; // Opret en overfladisk kopi
    deepMerge(newState, optimisticUpdate);
    return newState;
  }
);

const handleThemeUpdate = (newTheme) => {
  updateOptimisticConfig({ theme: newTheme });
  // Simuler API-kald for at opdatere konfigurationen på serveren
};

            

              
                Copy
              
            
          

Dette eksempel demonstrerer, hvordan man bruger en rekursiv flettefunktion til at opdatere dybt indlejrede egenskaber i konfigurationsobjektet.

Tilpasning af flettealgoritmen

Fleksibiliteten af experimental_useOptimistic giver dig mulighed for at tilpasse flettealgoritmen, så den passer til dine specifikke behov. Du kan oprette brugerdefinerede funktioner, der håndterer kompleks flettelogik, og sikre, at dine optimistiske opdateringer anvendes korrekt og effektivt.

Når du designer din flettealgoritme, skal du overveje følgende faktorer:

• Tilstandsstruktur: Kompleksiteten af tilstandsdataene (simple værdier, objekter, arrays, indlejrede strukturer).
• Opdateringstyper: De forskellige typer opdateringer, der kan forekomme (tilføj, fjern, opdater, erstat).
• Performance: Algoritmens effektivitet, især når der arbejdes med store datasæt.
• Uforanderlighed: Vedligeholdelse af tilstandens uforanderlighed for at forhindre uventede bivirkninger.

Fejlhåndtering og rollback

Et afgørende aspekt af optimistiske opdateringer er håndtering af fejl og tilbageførsel af den optimistiske tilstand, hvis serveroperationen mislykkes. Når der opstår en fejl, skal du gendanne UI til dens oprindelige tilstand og informere brugeren om fejlen.

Her er et eksempel på, hvordan du håndterer fejl og ruller den optimistiske tilstand tilbage:

            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
  );

  // Brug useRef til at gemme den tidligere originalValue til rollback
  const previousValueRef = useRef(originalValue);

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

    try {
      // Simuler en asynkron operation (f.eks. API-kald)
      await new Promise((resolve, reject) => {
        setTimeout(() => {
          // Simuler en tilfældig fejl
          if (Math.random() < 0.2) {
            reject(new Error("Operation failed"));
          } else {
            setOriginalValue(originalValue + 1);
            resolve();
          }
        }, 1000);
      });
    } catch (error) {
      console.error("Operation failed:", error);
      // Rollback til den tidligere værdi
      setOriginalValue(previousValueRef.current);
      alert("Operation failed. Please try again."); // Informer brugeren
    }
  };

  return (
    <div>
      <p>Original Value: {originalValue}</p>
      <p>Optimistic Value: {optimisticValue}</p>
      <button onClick={handleClick}>Increment</button>
    </div>
  );
}

            

              
                Copy
              
            
          

I dette eksempel bruges `previousValueRef` til at gemme den tidligere `originalValue`, før den optimistiske opdatering anvendes. Hvis API-kallet mislykkes, nulstilles `originalValue` til den gemte værdi, hvilket effektivt ruller den optimistiske opdatering tilbage. En advarsel informerer brugeren om fejlen.

Fordele ved at bruge experimental_useOptimistic

Brug af experimental_useOptimistic til implementering af optimistiske opdateringer giver flere fordele:

• Forbedret brugeroplevelse: Giver en mere responsiv og engagerende brugergrænseflade.
• Forenklet implementering: Forenkler administrationen af optimistiske tilstandsopdateringer.
• Centraliseret logik: Indkapsler flettelogikken i opdateringsfunktionen, hvilket gør koden mere vedligeholdelsesvenlig.
• Deklarativ tilgang: Giver dig mulighed for at definere, hvordan optimistiske opdateringer anvendes på en deklarativ måde.

Begrænsninger og overvejelser

Selvom experimental_useOptimistic er et kraftfuldt værktøj, er det vigtigt at være opmærksom på dets begrænsninger og overvejelser:

• Eksperimentel API: API'en kan ændres i fremtidige React-udgivelser.
• Kompleksitet: Implementering af komplekse flettealgoritmer kan være udfordrende.
• Fejlhåndtering: Korrekt fejlhåndtering og rollback-mekanismer er afgørende.
• Datakonsistens: Sørg for, at de optimistiske opdateringer stemmer overens med server-side datamodellen.

Alternativer til experimental_useOptimistic

Mens experimental_useOptimistic giver en praktisk måde at implementere optimistiske opdateringer på, er der alternative tilgange, du kan overveje:

• Manuel tilstandsstyring: Du kan administrere den optimistiske tilstand manuelt ved hjælp af useState og brugerdefineret logik.
• Redux med optimistisk middleware: Redux middleware kan bruges til at opfange handlinger og anvende optimistiske opdateringer, før de afsendes til butikken.
• GraphQL-biblioteker (f.eks. Apollo Client, Relay): Disse biblioteker giver ofte indbygget understøttelse af optimistiske opdateringer.

Anvendelsestilfælde på tværs af forskellige brancher

Optimistiske opdateringer forbedrer brugeroplevelsen på tværs af forskellige brancher. Her er et par specifikke scenarier:

• Financial Technology (FinTech):
  • Real-time handelsplatforme: Når en bruger placerer en handel, kan platformen optimistisk opdatere porteføljebalancen og handelsbekræftelsesstatus, før handlen faktisk udføres. Dette giver øjeblikkelig feedback, hvilket er særligt vigtigt i hurtige handelsmiljøer.
    • Eksempel: En aktiehandelsapp opdaterer brugerens tilgængelige saldo øjeblikkeligt efter placering af en købsordre, og viser en estimeret handelsudførelse.
  • Online banking: Når der overføres penge mellem konti, kan brugergrænsefladen vise overførslen som fuldført med det samme, med en bekræftelse afventende i baggrunden.
  • Eksempel: En online bank-app viser et vellykket overførselsbekræftelsesskærmbillede med det samme, mens den behandler den faktiske overførsel i baggrunden.
• Healthcare Technology (HealthTech):
  • Tidsplanlægning af aftaler: Ved planlægning af en aftale kan systemet straks vise aftalen som bekræftet, med baggrundskontrol, der verificerer tilgængeligheden.
  • Eksempel: En sundhedsportal viser en aftale som bekræftet umiddelbart efter, at brugeren har valgt et tidsrum.
  • Elektroniske helbredsjournaler (EHR) Opdateringer: Ved opdatering af patientoplysninger (f.eks. allergi, medicin) kan ændringerne vises med det samme, mens systemet gemmer dem i baggrunden.
  • Eksempel: En læge opdaterer en patients allergiliste og ser ændringerne med det samme, hvilket giver dem mulighed for at fortsætte med konsultationen uden at vente.
• Logistik og forsyningskæde:
  • Ordresporing: Når en pakkes status opdateres (f.eks. "under levering"), kan sporingsoplysningerne opdateres optimistisk for at afspejle ændringen med det samme.
  • Eksempel: En kurér-app viser en pakke som "under levering", så snart chaufføren scanner den, selv før det centrale system opdateres.
  • Lagerstyring: Ved justering af lagerniveauer (f.eks. modtagelse af en forsendelse) kan lagerantallet opdateres optimistisk for at vise øjeblikkelig tilgængelighed.
  • Eksempel: Et lagerstyringssystem viser det opdaterede lagerniveau for et produkt umiddelbart efter, at en modtagelsesmedarbejder bekræfter ankomsten af en ny forsendelse.
• Education Technology (EdTech):
  • Quiz indsendelser: Når en studerende indsender en quiz, kan systemet med det samme vise en foreløbig score, selv før alle svar er bedømt.
  • Eksempel: En online læringsplatform viser en studerende en estimeret score med det samme efter, at de har indsendt en quiz, der angiver potentiel performance.
  • Kursus Tilmelding: Når du tilmelder dig et kursus, kan systemet med det samme føje kurset til den studerendes dashboard, mens du bekræfter tilgængeligheden af sæder i baggrunden.
  • Eksempel: En universitetsportal tilføjer et kursus til en studerendes tilmeldte kursusliste umiddelbart efter, at den studerende klikker på "Tilmeld".

Konklusion

experimental_useOptimistic er et kraftfuldt værktøj til at forbedre brugeroplevelsen i React-applikationer gennem optimistiske opdateringer. Ved at forstå flettealgoritmen og tilpasse den, så den passer til dine specifikke behov, kan du skabe problemfri og responsive brugergrænseflader, der giver et opfattet performance boost. Husk at håndtere fejl og rulle den optimistiske tilstand tilbage, når det er nødvendigt, for at opretholde datakonsistens. Som en eksperimentel API er det afgørende at holde sig opdateret med de nyeste React-udgivelser og være forberedt på potentielle ændringer i fremtiden.

Ved omhyggeligt at overveje tilstandsstrukturen, opdateringstyperne og fejlhåndteringsmekanismerne kan du effektivt udnytte experimental_useOptimistic til at bygge mere engagerende og responsive applikationer til dine brugere, uanset deres globale placering eller branche.

Yderligere læsning

• React Documentation - experimental_useOptimistic
• React GitHub Repository
• Immer Library for Immutable State Updates (https://immerjs.github.io/immer/)