شرایط رقابتی در هوک experimental_useOptimistic ری‌اکت: مدیریت به‌روزرسانی‌های همزمان

هوک experimental_useOptimistic ری‌اکت راهی قدرتمند برای بهبود تجربه کاربری از طریق ارائه بازخورد فوری در حین انجام عملیات ناهمگام ارائه می‌دهد. با این حال، این خوش‌بینی گاهی اوقات می‌تواند منجر به شرایط رقابتی (race conditions) شود، زمانی که چندین به‌روزرسانی به صورت همزمان اعمال می‌شوند. این مقاله به بررسی پیچیدگی‌های این موضوع می‌پردازد و راهکارهایی برای مدیریت قوی به‌روزرسانی‌های همزمان، تضمین یکپارچگی داده‌ها و تجربه کاربری روان، با در نظر گرفتن مخاطبان جهانی ارائه می‌دهد.

درک عملکرد experimental_useOptimistic

قبل از اینکه به شرایط رقابتی بپردازیم، بیایید به طور خلاصه نحوه عملکرد experimental_useOptimistic را مرور کنیم. این هوک به شما امکان می‌دهد تا رابط کاربری خود را به صورت خوش‌بینانه با یک مقدار جدید به‌روزرسانی کنید، قبل از اینکه عملیات متناظر سمت سرور تکمیل شود. این کار به کاربران حس یک اقدام فوری را القا می‌کند و پاسخگویی را افزایش می‌دهد. به عنوان مثال، کاربری را در نظر بگیرید که پستی را لایک می‌کند. به جای منتظر ماندن برای تأیید لایک توسط سرور، می‌توانید فوراً رابط کاربری را به‌روز کنید تا پست به عنوان لایک شده نمایش داده شود و در صورت گزارش خطا از سوی سرور، آن را به حالت قبل بازگردانید.

استفاده پایه از آن به این شکل است:

const [optimisticValue, addOptimisticValue] = experimental_useOptimistic(
  originalValue,
  (currentState, newValue) => {
    // Return the optimistic update based on the current state and new value
    return newValue;
  }
);

originalValue وضعیت اولیه است. آرگومان دوم یک تابع به‌روزرسانی خوش‌بینانه است که وضعیت فعلی و یک مقدار جدید را می‌گیرد و وضعیت به‌روز شده به صورت خوش‌بینانه را برمی‌گرداند. addOptimisticValue تابعی است که می‌توانید برای فعال کردن یک به‌روزرسانی خوش‌بینانه فراخوانی کنید.

شرایط رقابتی (Race Condition) چیست؟

یک شرایط رقابتی زمانی رخ می‌دهد که نتیجه یک برنامه به ترتیب یا زمان‌بندی غیرقابل پیش‌بینی چندین فرآیند یا نخ (thread) بستگی داشته باشد. در زمینه experimental_useOptimistic، شرایط رقابتی زمانی به وجود می‌آید که چندین به‌روزرسانی خوش‌بینانه به صورت همزمان فعال شوند و عملیات متناظر سمت سرور آن‌ها با ترتیبی متفاوت از ترتیب آغاز شدنشان تکمیل شوند. این امر می‌تواند منجر به داده‌های ناهماهنگ و تجربه کاربری گیج‌کننده شود.

سناریویی را در نظر بگیرید که در آن کاربر به سرعت چندین بار روی دکمه «لایک» کلیک می‌کند. هر کلیک یک به‌روزرسانی خوش‌بینانه را فعال می‌کند و بلافاصله شمارنده لایک را در رابط کاربری افزایش می‌دهد. با این حال، درخواست‌های سرور برای هر لایک ممکن است به دلیل تأخیر شبکه یا تأخیر در پردازش سرور، با ترتیب متفاوتی تکمیل شوند. اگر درخواست‌ها خارج از ترتیب تکمیل شوند، شمارنده نهایی لایک که به کاربر نمایش داده می‌شود ممکن است نادرست باشد.

مثال: تصور کنید یک شمارنده از ۰ شروع می‌شود. کاربر به سرعت دو بار روی دکمه افزایش کلیک می‌کند. دو به‌روزرسانی خوش‌بینانه ارسال می‌شود. به‌روزرسانی اول `۱ = ۱ + ۰` است و دومی `۲ = ۱ + ۱`. با این حال، اگر درخواست سرور برای کلیک دوم قبل از اولی تکمیل شود، سرور ممکن است به اشتباه وضعیت را بر اساس مقدار قدیمی به صورت `۱ = ۱ + ۰` ذخیره کند و متعاقباً، درخواست تکمیل شده اول دوباره آن را به صورت `۱ = ۱ + ۰` بازنویسی می‌کند. در نهایت کاربر به جای `۲`، عدد `۱` را می‌بیند.

شناسایی شرایط رقابتی با experimental_useOptimistic

شناسایی شرایط رقابتی می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، زیرا اغلب متناوب بوده و به عوامل زمان‌بندی بستگی دارند. با این حال، برخی علائم رایج می‌توانند وجود آنها را نشان دهند:

• وضعیت ناهماهنگ رابط کاربری: رابط کاربری مقادیری را نمایش می‌دهد که با داده‌های واقعی سمت سرور مطابقت ندارند.
• بازنویسی غیرمنتظره داده‌ها: داده‌ها با مقادیر قدیمی‌تر بازنویسی می‌شوند که منجر به از دست رفتن داده‌ها می‌شود.
• چشمک زدن عناصر رابط کاربری: عناصر رابط کاربری با اعمال و بازگردانی به‌روزرسانی‌های خوش‌بینانه مختلف، به سرعت چشمک می‌زنند یا تغییر می‌کنند.

برای شناسایی مؤثر شرایط رقابتی، موارد زیر را در نظر بگیرید:

• ثبت وقایع (Logging): ثبت وقایع دقیق را برای ردیابی ترتیب فعال شدن به‌روزرسانی‌های خوش‌بینانه و ترتیب تکمیل عملیات متناظر سمت سرور آن‌ها پیاده‌سازی کنید. برچسب‌های زمانی و شناسه‌های منحصر به فرد برای هر به‌روزرسانی را شامل شود.
• آزمایش (Testing): تست‌های یکپارچه‌سازی بنویسید که به‌روزرسانی‌های همزمان را شبیه‌سازی کرده و تأیید کنند که وضعیت رابط کاربری هماهنگ باقی می‌ماند. ابزارهایی مانند Jest و React Testing Library می‌توانند برای این کار مفید باشند. استفاده از کتابخانه‌های شبیه‌سازی (mocking) برای شبیه‌سازی تأخیرهای مختلف شبکه و زمان پاسخ سرور را در نظر بگیرید.
• نظارت (Monitoring): ابزارهای نظارتی را برای ردیابی فراوانی ناهماهنگی‌های رابط کاربری و بازنویسی داده‌ها در محیط تولید پیاده‌سازی کنید. این کار می‌تواند به شما در شناسایی شرایط رقابتی بالقوه‌ای که ممکن است در طول توسعه آشکار نباشند، کمک کند.
• بازخورد کاربر: به گزارش‌های کاربران در مورد ناهماهنگی‌های رابط کاربری یا از دست رفتن داده‌ها توجه دقیق داشته باشید. بازخورد کاربران می‌تواند بینش‌های ارزشمندی در مورد شرایط رقابتی بالقوه‌ای که ممکن است از طریق آزمایش خودکار دشوار به نظر برسد، ارائه دهد.

راهکارهایی برای مدیریت به‌روزرسانی‌های همزمان

چندین راهکار می‌توانند برای کاهش شرایط رقابتی هنگام استفاده از experimental_useOptimistic به کار گرفته شوند. در اینجا برخی از مؤثرترین رویکردها آورده شده است:

۱. استفاده از Debouncing و Throttling

Debouncing نرخ فراخوانی یک تابع را محدود می‌کند. این روش فراخوانی یک تابع را تا زمانی که مقدار مشخصی از زمان از آخرین فراخوانی آن گذشته باشد، به تأخیر می‌اندازد. در زمینه به‌روزرسانی‌های خوش‌بینانه، debouncing می‌تواند از فعال شدن به‌روزرسانی‌های سریع و متوالی جلوگیری کرده و احتمال وقوع شرایط رقابتی را کاهش دهد.

Throttling تضمین می‌کند که یک تابع حداکثر یک بار در یک دوره زمانی مشخص فراخوانی شود. این روش فرکانس فراخوانی توابع را تنظیم می‌کند و از تحت فشار قرار گرفتن سیستم جلوگیری می‌کند. Throttling می‌تواند زمانی مفید باشد که می‌خواهید اجازه دهید به‌روزرسانی‌ها انجام شوند، اما با یک نرخ کنترل شده.

در اینجا یک مثال با استفاده از یک تابع debounce شده آورده شده است:

import { useCallback } from 'react';
import { debounce } from 'lodash'; // Or a custom debounce function

function MyComponent() {
  const handleClick = useCallback(
    debounce(() => {
      addOptimisticValue(currentState => currentState + 1);
      // Send request to server here
    }, 300), // Debounce for 300ms
    [addOptimisticValue]
  );

  return Increment;
}

۲. شماره‌گذاری ترتیبی (Sequence Numbering)

یک شماره ترتیب منحصر به فرد به هر به‌روزرسانی خوش‌بینانه اختصاص دهید. هنگامی که سرور پاسخ می‌دهد، تأیید کنید که پاسخ با آخرین شماره ترتیب مطابقت دارد. اگر پاسخ خارج از ترتیب بود، آن را نادیده بگیرید. این کار تضمین می‌کند که فقط جدیدترین به‌روزرسانی اعمال می‌شود.

در اینجا نحوه پیاده‌سازی شماره‌گذاری ترتیبی آورده شده است:

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);
    
    // Simulate a server request
    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) {
    // Simulate network latency
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    return { value: newValue, sequenceNumber: sequenceNumber };
  }

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

در این مثال، به هر به‌روزرسانی یک شماره ترتیب اختصاص داده می‌شود. پاسخ سرور شامل شماره ترتیب درخواست مربوطه است. هنگامی که پاسخ دریافت می‌شود، کامپوننت بررسی می‌کند که آیا شماره ترتیب با شماره ترتیب فعلی مطابقت دارد یا خیر. اگر مطابقت داشت، به‌روزرسانی اعمال می‌شود. در غیر این صورت، به‌روزرسانی نادیده گرفته می‌شود.

۳. استفاده از یک صف (Queue) برای به‌روزرسانی‌ها

یک صف از به‌روزرسانی‌های در حال انتظار نگهداری کنید. هنگامی که یک به‌روزرسانی فعال می‌شود، آن را به صف اضافه کنید. به‌روزرسانی‌ها را به ترتیب از صف پردازش کنید تا اطمینان حاصل شود که به ترتیبی که آغاز شده‌اند، اعمال می‌شوند. این کار امکان به‌روزرسانی‌های خارج از ترتیب را از بین می‌برد.

در اینجا مثالی از نحوه استفاده از یک صف برای به‌روزرسانی‌ها آورده شده است:

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 {
      // Simulate a server request
      const result = await simulateServerRequest(newValue);
      setValue(result);
    } finally {
      isProcessing.current = false;
      processQueue(); // Process the next item in the queue
    }
  }, [setValue]);

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

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

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

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

در این مثال، هر به‌روزرسانی به یک صف اضافه می‌شود. تابع processQueue به‌روزرسانی‌ها را به ترتیب از صف پردازش می‌کند. `ref` به نام isProcessing از پردازش همزمان چندین به‌روزرسانی جلوگیری می‌کند.

۴. عملیات خودتوان (Idempotent)

اطمینان حاصل کنید که عملیات سمت سرور شما خودتوان (idempotent) هستند. یک عملیات خودتوان می‌تواند چندین بار بدون تغییر نتیجه فراتر از اعمال اولیه، اجرا شود. به عنوان مثال، تنظیم یک مقدار خودتوان است، در حالی که افزایش یک مقدار اینطور نیست.

اگر عملیات شما خودتوان باشند، شرایط رقابتی نگرانی کمتری ایجاد می‌کنند. حتی اگر به‌روزرسانی‌ها خارج از ترتیب اعمال شوند، نتیجه نهایی یکسان خواهد بود. برای خودتوان کردن عملیات افزایش، می‌توانید مقدار نهایی مورد نظر را به سرور ارسال کنید، به جای دستور افزایش.

مثال: به جای ارسال درخواستی برای «افزایش شمارنده لایک»، درخواستی برای «تنظیم شمارنده لایک به X» ارسال کنید. اگر سرور چندین درخواست از این نوع دریافت کند، شمارنده نهایی لایک همیشه X خواهد بود، صرف نظر از ترتیبی که درخواست‌ها پردازش می‌شوند.

۵. تراکنش‌های خوش‌بینانه با قابلیت بازگشت (Rollback)

تراکنش‌های خوش‌بینانه‌ای را پیاده‌سازی کنید که شامل یک مکانیزم بازگشت (rollback) باشند. هنگامی که یک به‌روزرسانی خوش‌بینانه اعمال می‌شود، مقدار اصلی را ذخیره کنید. اگر سرور خطا گزارش دهد، به مقدار اصلی بازگردید. این کار تضمین می‌کند که وضعیت رابط کاربری با داده‌های سمت سرور هماهنگ باقی می‌ماند.

در اینجا یک مثال مفهومی آورده شده است:

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(() => {
        // Rollback
        setValue(previousValue);
        addOptimisticValue(previousValue); //Re-render with corrected value optimistically
      });
  }, [value, addOptimisticValue, previousValue]);

  async function simulateServerRequest(newValue) {
    // Simulate network latency
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    // Simulate potential error
    if (Math.random() < 0.2) {
      throw new Error("Server error");
    }
    return newValue;
  }

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

در این مثال، مقدار اصلی قبل از اعمال به‌روزرسانی خوش‌بینانه در previousValue ذخیره می‌شود. اگر سرور خطا گزارش دهد، کامپوننت به مقدار اصلی بازمی‌گردد.

۶. استفاده از تغییرناپذیری (Immutability)

از ساختارهای داده تغییرناپذیر استفاده کنید. تغییرناپذیری تضمین می‌کند که داده‌ها مستقیماً اصلاح نمی‌شوند. در عوض، نسخه‌های جدیدی از داده‌ها با تغییرات مورد نظر ایجاد می‌شوند. این کار ردیابی تغییرات و بازگشت به وضعیت‌های قبلی را آسان‌تر می‌کند و خطر شرایط رقابتی را کاهش می‌دهد.

کتابخانه‌های جاوا اسکریپت مانند Immer و Immutable.js می‌توانند به شما در کار با ساختارهای داده تغییرناپذیر کمک کنند.

۷. رابط کاربری خوش‌بینانه با وضعیت محلی

مدیریت به‌روزرسانی‌های خوش‌بینانه را در وضعیت محلی (local state) به جای تکیه صرف بر experimental_useOptimistic در نظر بگیرید. این کار به شما کنترل بیشتری بر فرآیند به‌روزرسانی می‌دهد و به شما امکان می‌دهد منطق سفارشی برای مدیریت به‌روزرسانی‌های همزمان پیاده‌سازی کنید. می‌توانید این روش را با تکنیک‌هایی مانند شماره‌گذاری ترتیبی یا صف‌بندی برای تضمین یکپارچگی داده‌ها ترکیب کنید.

۸. سازگاری نهایی (Eventual Consistency)

سازگاری نهایی را بپذیرید. بپذیرید که وضعیت رابط کاربری ممکن است به طور موقت با داده‌های سمت سرور ناهماهنگ باشد. برنامه خود را طوری طراحی کنید که با این موضوع به خوبی برخورد کند. به عنوان مثال، در حین پردازش یک به‌روزرسانی توسط سرور، یک نشانگر بارگذاری نمایش دهید. به کاربران آموزش دهید که داده‌ها ممکن است فوراً در دستگاه‌های مختلف سازگار نباشند.

بهترین شیوه‌ها برای برنامه‌های جهانی

هنگام ساخت برنامه‌هایی برای مخاطبان جهانی، در نظر گرفتن عواملی مانند تأخیر شبکه، مناطق زمانی و بومی‌سازی زبان بسیار مهم است.

• تأخیر شبکه: راهکارهایی را برای کاهش تأثیر تأخیر شبکه پیاده‌سازی کنید، مانند ذخیره‌سازی داده‌ها به صورت محلی (caching) و استفاده از شبکه‌های تحویل محتوا (CDN) برای ارائه محتوا از سرورهای توزیع شده جغرافیایی.
• مناطق زمانی: مناطق زمانی را به درستی مدیریت کنید تا اطمینان حاصل شود که داده‌ها به درستی به کاربران در مناطق زمانی مختلف نمایش داده می‌شوند. از یک پایگاه داده منطقه زمانی معتبر استفاده کنید و استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Moment.js یا date-fns را برای ساده‌سازی تبدیل‌های منطقه زمانی در نظر بگیرید.
• بومی‌سازی (Localization): برنامه خود را برای پشتیبانی از چندین زبان و منطقه بومی‌سازی کنید. از یک کتابخانه بومی‌سازی مانند i18next یا React Intl برای مدیریت ترجمه‌ها و قالب‌بندی داده‌ها مطابق با منطقه کاربر استفاده کنید.
• دسترس‌پذیری (Accessibility): اطمینان حاصل کنید که برنامه شما برای کاربران دارای معلولیت قابل دسترس است. از دستورالعمل‌های دسترس‌پذیری مانند WCAG پیروی کنید تا برنامه شما برای همه قابل استفاده باشد.

نتیجه‌گیری

experimental_useOptimistic راهی قدرتمند برای افزایش تجربه کاربری ارائه می‌دهد، اما درک و رسیدگی به پتانسیل شرایط رقابتی ضروری است. با پیاده‌سازی راهکارهای ذکر شده در این مقاله، می‌توانید برنامه‌های قوی و قابل اعتمادی بسازید که تجربه کاربری روان و ثابتی را حتی در هنگام مواجهه با به‌روزرسانی‌های همزمان فراهم می‌کنند. به یاد داشته باشید که یکپارچگی داده‌ها، مدیریت خطا و بازخورد کاربر را در اولویت قرار دهید تا اطمینان حاصل کنید که برنامه شما نیازهای کاربران در سراسر جهان را برآورده می‌کند. توازن بین به‌روزرسانی‌های خوش‌بینانه و ناهماهنگی‌های بالقوه را با دقت در نظر بگیرید و رویکردی را انتخاب کنید که به بهترین وجه با نیازمندی‌های خاص برنامه شما هماهنگ باشد. با اتخاذ یک رویکرد پیشگیرانه برای مدیریت به‌روزرسانی‌های همزمان، می‌توانید از قدرت experimental_useOptimistic بهره‌مند شوید و در عین حال خطر شرایط رقابتی و خرابی داده‌ها را به حداقل برسانید.