هوک experimental_useOptimistic در ری‌اکت: تسلط بر آپدیت‌های خوش‌بینانه

در دنیای توسعه وب مدرن، ارائه یک تجربه کاربری یکپارچه و واکنش‌گرا از اهمیت بالایی برخوردار است. کاربران انتظار بازخورد فوری و حداقل تأخیر محسوس را دارند، حتی زمانی که با عملیات ناهمزمان مانند ارسال فرم‌ها یا به‌روزرسانی داده‌ها در سرور سروکار دارند. هوک experimental_useOptimistic ری‌اکت یک مکانیسم قدرتمند برای دستیابی به این هدف ارائه می‌دهد: آپدیت‌های خوش‌بینانه. این مقاله یک راهنمای جامع برای درک و پیاده‌سازی experimental_useOptimistic فراهم می‌کند و شما را قادر می‌سازد تا برنامه‌های ری‌اکت جذاب‌تر و با عملکرد بالاتری ایجاد کنید.

آپدیت‌های خوش‌بینانه (Optimistic Updates) چه هستند؟

آپدیت‌های خوش‌بینانه یک تکنیک UI است که در آن شما بلافاصله رابط کاربری را به‌روز می‌کنید تا نتیجه مورد انتظار یک عملیات ناهمزمان را منعکس کند، قبل از دریافت تأیید از سرور. فرض بر این است که عملیات با موفقیت انجام خواهد شد. اگر عملیات در نهایت با شکست مواجه شود، UI به حالت قبلی خود بازگردانده می‌شود. این کار توهم بازخورد فوری را ایجاد کرده و به طور چشمگیری واکنش‌پذیری محسوس برنامه شما را بهبود می‌بخشد.

سناریویی را در نظر بگیرید که در آن کاربر روی دکمه «لایک» یک پست در رسانه‌های اجتماعی کلیک می‌کند. بدون آپدیت‌های خوش‌بینانه، UI معمولاً منتظر می‌ماند تا سرور لایک را تأیید کند و سپس تعداد لایک‌ها را به‌روز کند. این می‌تواند تأخیر قابل توجهی را به خصوص با اتصالات شبکه کند ایجاد کند. با آپدیت‌های خوش‌بینانه، تعداد لایک‌ها بلافاصله پس از کلیک روی دکمه افزایش می‌یابد. اگر سرور لایک را تأیید کند، همه چیز خوب است. اگر سرور لایک را رد کند (شاید به دلیل خطا یا مشکل مجوز)، تعداد لایک‌ها کاهش می‌یابد و کاربر از شکست مطلع می‌شود.

معرفی experimental_useOptimistic

هوک experimental_useOptimistic ری‌اکت پیاده‌سازی آپدیت‌های خوش‌بینانه را ساده می‌کند. این هوک راهی برای مدیریت وضعیت خوش‌بینانه و بازگشت به وضعیت اصلی در صورت لزوم فراهم می‌کند. لازم به ذکر است که این هوک در حال حاضر آزمایشی است، به این معنی که API آن ممکن است در نسخه‌های آینده ری‌اکت تغییر کند. با این حال، این هوک نگاهی ارزشمند به آینده مدیریت داده‌ها در برنامه‌های ری‌اکت ارائه می‌دهد.

استفاده پایه

هوک experimental_useOptimistic دو آرگومان می‌پذیرد:

1. وضعیت اصلی (original state): این مقدار اولیه داده‌ای است که می‌خواهید به صورت خوش‌بینانه به‌روز کنید.
2. تابع به‌روزرسانی (update function): این تابع زمانی فراخوانی می‌شود که می‌خواهید یک آپدیت خوش‌بینانه اعمال کنید. این تابع وضعیت خوش‌بینانه فعلی و یک آرگومان اختیاری (معمولاً داده‌های مربوط به به‌روزرسانی) را دریافت کرده و وضعیت خوش‌بینانه جدید را برمی‌گرداند.

این هوک یک آرایه شامل موارد زیر را برمی‌گرداند:

1. وضعیت خوش‌بینانه فعلی (current optimistic state): این وضعیتی است که هم وضعیت اصلی و هم هرگونه آپدیت خوش‌بینانه اعمال شده را منعکس می‌کند.
2. تابع addOptimistic: این تابع به شما اجازه می‌دهد تا یک آپدیت خوش‌بینانه اعمال کنید. این تابع یک آرگومان اختیاری می‌گیرد که به تابع به‌روزرسانی ارسال خواهد شد.

مثال: شمارنده لایک خوش‌بینانه

بیایید با یک مثال ساده از شمارنده لایک این موضوع را نشان دهیم:

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

function LikeButton({ postId }) {
  const [likes, setLikes] = useState(50); // تعداد اولیه لایک‌ها

  const [optimisticLikes, addOptimistic] = useOptimistic(
    likes,
    (state, newLike) => state + newLike // تابع به‌روزرسانی
  );

  const handleLike = async () => {
    addOptimistic(1); // افزایش خوش‌بینانه لایک‌ها

    try {
      // شبیه‌سازی یک فراخوانی API برای لایک کردن پست
      await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 500)); // شبیه‌سازی تأخیر شبکه
      // در یک برنامه واقعی، شما اینجا یک فراخوانی API انجام می‌دهید
      // await api.likePost(postId);

      setLikes(optimisticLikes); // به‌روزرسانی تعداد لایک‌های واقعی با مقدار خوش‌بینانه پس از موفقیت‌آمیز بودن فراخوانی API

    } catch (error) {
      console.error("Failed to like post:", error);
      addOptimistic(-1); // بازگرداندن آپدیت خوش‌بینانه در صورت شکست فراخوانی API
      setLikes(likes);
    }
  };

  return (
    
      Like ({optimisticLikes})
    
  );
}

export default LikeButton;

توضیح:

• ما وضعیت likes را با یک مقدار اولیه (مثلاً 50) مقداردهی می‌کنیم.
• ما از experimental_useOptimistic برای ایجاد یک وضعیت optimisticLikes و یک تابع addOptimistic استفاده می‌کنیم.
• تابع به‌روزرسانی به سادگی state را به اندازه مقدار newLike (که در این مورد 1 خواهد بود) افزایش می‌دهد.
• هنگامی که روی دکمه کلیک می‌شود، ما addOptimistic(1) را فراخوانی می‌کنیم تا بلافاصله تعداد لایک‌های نمایش داده شده را افزایش دهیم.
• سپس یک فراخوانی API را با استفاده از setTimeout شبیه‌سازی می‌کنیم. در یک برنامه واقعی، شما اینجا یک فراخوانی API واقعی انجام می‌دهید.
• اگر فراخوانی API موفقیت‌آمیز باشد، ما وضعیت واقعی likes را با مقدار optimisticLikes به‌روز می‌کنیم.
• اگر فراخوانی API با شکست مواجه شود، ما addOptimistic(-1) را فراخوانی می‌کنیم تا آپدیت خوش‌بینانه را بازگردانیم و لایک‌ها را به مقدار اصلی برگردانیم.

استفاده پیشرفته: مدیریت ساختارهای داده پیچیده

experimental_useOptimistic همچنین می‌تواند ساختارهای داده پیچیده‌تر را مدیریت کند. بیایید مثالی از افزودن یک نظر به لیستی از نظرات را در نظر بگیریم:

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

function CommentList({ postId }) {
  const [comments, setComments] = useState([
    { id: 1, text: 'این یک پست عالی است!' },
    { id: 2, text: 'من از این مطلب چیزهای زیادی یاد گرفتم.' },
  ]);

  const [optimisticComments, addOptimistic] = useOptimistic(
    comments,
    (state, newComment) => [...state, newComment] // تابع به‌روزرسانی
  );

  const handleAddComment = async (text) => {
    const newComment = { id: Date.now(), text }; // ایجاد یک شناسه موقت
    addOptimistic(newComment); // افزودن خوش‌بینانه نظر

    try {
      // شبیه‌سازی یک فراخوانی API برای افزودن نظر
      await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 500)); // شبیه‌سازی تأخیر شبکه
      // در یک برنامه واقعی، شما اینجا یک فراخوانی API انجام می‌دهید
      // await api.addComment(postId, text);

      setComments(optimisticComments);
    } catch (error) {
      console.error("Failed to add comment:", error);
      // بازگرداندن آپدیت خوش‌بینانه با فیلتر کردن نظر موقت
      setComments(comments);
    }
  };

  return (
    

      

        {optimisticComments.map(comment => (
          
{comment.text}
        ))}
      
      
    
  );
}

function CommentForm({ onAddComment }) {
  const [text, setText] = useState('');

  const handleSubmit = (e) => {
    e.preventDefault();
    onAddComment(text);
    setText('');
  };

  return (
    

       setText(e.target.value)}
        placeholder="یک نظر اضافه کنید..."
      />
      ارسال
    
  );
}

export default CommentList;

توضیح:

• ما وضعیت comments را با آرایه‌ای از اشیاء نظر مقداردهی می‌کنیم.
• ما از experimental_useOptimistic برای ایجاد یک وضعیت optimisticComments و یک تابع addOptimistic استفاده می‌کنیم.
• تابع به‌روزرسانی شیء newComment را با استفاده از سینتکس spread (...state) به آرایه state موجود اضافه می‌کند.
• هنگامی که کاربر یک نظر ارسال می‌کند، ما یک id موقت برای نظر جدید ایجاد می‌کنیم. این مهم است زیرا ری‌اکت به کلیدهای منحصر به فرد برای آیتم‌های لیست نیاز دارد.
• ما addOptimistic(newComment) را فراخوانی می‌کنیم تا به صورت خوش‌بینانه نظر را به لیست اضافه کنیم.
• اگر فراخوانی API با شکست مواجه شود، ما آپدیت خوش‌بینانه را با فیلتر کردن نظری که دارای id موقت است از آرایه comments بازمی‌گردانیم.

مدیریت خطاها و بازگرداندن به‌روزرسانی‌ها

کلید استفاده مؤثر از آپدیت‌های خوش‌بینانه، مدیریت خطاها به شیوه‌ای مناسب و بازگرداندن UI به وضعیت قبلی خود در هنگام شکست یک عملیات است. در مثال‌های بالا، ما از یک بلوک try...catch برای گرفتن هرگونه خطایی که ممکن است در طول فراخوانی API رخ دهد استفاده کردیم. در داخل بلوک catch، ما آپدیت خوش‌بینانه را با فراخوانی addOptimistic با معکوس آپدیت اصلی یا با بازنشانی وضعیت به مقدار اصلی آن بازگرداندیم.

بسیار مهم است که هنگام وقوع خطا به کاربر بازخورد واضحی ارائه دهید. این می‌تواند شامل نمایش یک پیام خطا، برجسته کردن عنصر تحت تأثیر، یا بازگرداندن UI به وضعیت قبلی خود با یک انیمیشن کوتاه باشد.

مزایای آپدیت‌های خوش‌بینانه

• تجربه کاربری بهبود یافته: آپدیت‌های خوش‌بینانه باعث می‌شوند برنامه شما واکنش‌گراتر و تعاملی‌تر به نظر برسد، که منجر به تجربه کاربری بهتر می‌شود.
• کاهش تأخیر محسوس: با ارائه بازخورد فوری، آپدیت‌های خوش‌بینانه تأخیر عملیات ناهمزمان را پنهان می‌کنند.
• افزایش تعامل کاربر: یک UI واکنش‌گراتر می‌تواند کاربران را تشویق کند تا بیشتر با برنامه شما تعامل داشته باشند.

ملاحظات و معایب احتمالی

• پیچیدگی: پیاده‌سازی آپدیت‌های خوش‌بینانه به کد شما پیچیدگی اضافه می‌کند، زیرا شما باید خطاهای احتمالی را مدیریت کرده و UI را به وضعیت قبلی خود بازگردانید.
• پتانسیل ناهماهنگی: اگر قوانین اعتبارسنجی سمت سرور با فرضیات سمت کلاینت متفاوت باشد، آپدیت‌های خوش‌بینانه می‌توانند منجر به ناهماهنگی‌های موقت بین UI و داده‌های واقعی شوند.
• مدیریت خطا حیاتی است: عدم مدیریت صحیح خطاها می‌تواند منجر به یک تجربه کاربری گیج‌کننده و خسته‌کننده شود.

بهترین شیوه‌ها برای استفاده از experimental_useOptimistic

• ساده شروع کنید: قبل از پرداختن به سناریوهای پیچیده‌تر، با موارد استفاده ساده مانند دکمه‌های لایک یا شمارنده‌های نظرات شروع کنید.
• مدیریت خطای کامل: مدیریت خطای قوی را برای رسیدگی مناسب به عملیات ناموفق و بازگرداندن آپدیت‌های خوش‌بینانه پیاده‌سازی کنید.
• بازخورد به کاربر ارائه دهید: هنگام وقوع خطا به کاربر اطلاع دهید و توضیح دهید که چرا UI بازگردانده شده است.
• اعتبارسنجی سمت سرور را در نظر بگیرید: تلاش کنید تا فرضیات سمت کلاینت را با قوانین اعتبارسنجی سمت سرور هماهنگ کنید تا پتانسیل ناهماهنگی‌ها را به حداقل برسانید.
• با احتیاط استفاده کنید: به یاد داشته باشید که experimental_useOptimistic هنوز آزمایشی است، بنابراین API آن ممکن است در نسخه‌های آینده ری‌اکت تغییر کند.

نمونه‌های دنیای واقعی و موارد استفاده

آپدیت‌های خوش‌بینانه به طور گسترده در برنامه‌های مختلف در صنایع گوناگون استفاده می‌شوند. در اینجا چند نمونه آورده شده است:

• پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی: لایک کردن پست‌ها، افزودن نظرات، ارسال پیام‌ها. اینستاگرام یا توییتر را بدون بازخورد فوری پس از زدن دکمه «لایک» تصور کنید.
• وب‌سایت‌های تجارت الکترونیک: افزودن آیتم‌ها به سبد خرید، به‌روزرسانی تعداد، اعمال تخفیف‌ها. تأخیر در افزودن یک آیتم به سبد خرید شما یک تجربه کاربری وحشتناک است.
• ابزارهای مدیریت پروژه: ایجاد تسک‌ها، تخصیص کاربران، به‌روزرسانی وضعیت‌ها. ابزارهایی مانند Asana و Trello برای گردش کار روان به شدت به آپدیت‌های خوش‌بینانه متکی هستند.
• برنامه‌های همکاری آنی: ویرایش اسناد، به اشتراک‌گذاری فایل‌ها، شرکت در کنفرانس‌های ویدئویی. به عنوان مثال، Google Docs از آپدیت‌های خوش‌بینانه به طور گسترده برای ارائه یک تجربه همکاری تقریباً آنی استفاده می‌کند. چالش‌ها را برای تیم‌های از راه دور که در مناطق زمانی مختلف پراکنده شده‌اند در صورت تأخیر این قابلیت‌ها در نظر بگیرید.

رویکردهای جایگزین

در حالی که experimental_useOptimistic یک راه راحت برای پیاده‌سازی آپدیت‌های خوش‌بینانه فراهم می‌کند، رویکردهای جایگزینی نیز وجود دارد که می‌توانید در نظر بگیرید:

• مدیریت دستی وضعیت: شما می‌توانید به صورت دستی وضعیت خوش‌بینانه را با استفاده از هوک useState ری‌اکت مدیریت کرده و منطق به‌روزرسانی و بازگرداندن UI را خودتان پیاده‌سازی کنید. این رویکرد کنترل بیشتری را فراهم می‌کند اما به کد بیشتری نیاز دارد.
• کتابخانه‌ها: چندین کتابخانه راه‌حل‌هایی برای آپدیت‌های خوش‌بینانه و همگام‌سازی داده‌ها ارائه می‌دهند. این کتابخانه‌ها ممکن است ویژگی‌های اضافی مانند پشتیبانی آفلاین و حل تداخل را فراهم کنند. کتابخانه‌هایی مانند Apollo Client یا Relay را برای راه‌حل‌های جامع‌تر مدیریت داده در نظر بگیرید.

نتیجه‌گیری

هوک experimental_useOptimistic ری‌اکت یک ابزار ارزشمند برای بهبود تجربه کاربری برنامه‌های شما با ارائه بازخورد فوری و کاهش تأخیر محسوس است. با درک اصول آپدیت‌های خوش‌بینانه و پیروی از بهترین شیوه‌ها، می‌توانید از این تکنیک قدرتمند برای ایجاد برنامه‌های ری‌اکت جذاب‌تر و با عملکرد بالاتر استفاده کنید. به یاد داشته باشید که خطاها را به درستی مدیریت کرده و در صورت لزوم UI را به وضعیت قبلی خود بازگردانید. همانند هر ویژگی آزمایشی، مراقب تغییرات احتمالی API در نسخه‌های آینده ری‌اکت باشید. پذیرش آپدیت‌های خوش‌بینانه می‌تواند به طور قابل توجهی عملکرد محسوس و رضایت کاربر برنامه شما را بهبود بخشد و به یک تجربه کاربری صیقلی‌تر و لذت‌بخش‌تر برای مخاطبان جهانی کمک کند.