تشخیص تداخل در هوک useOptimistic ری‌اکت: برخورد به‌روزرسانی‌های همزمان

در دنیای توسعه اپلیکیشن‌های وب مدرن، ایجاد رابط‌های کاربری واکنش‌گرا و با کارایی بالا از اهمیت فوق‌العاده‌ای برخوردار است. ری‌اکت، با رویکرد اعلانی و ویژگی‌های قدرتمند خود، ابزارهایی را برای دستیابی به این هدف در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد. یکی از این ویژگی‌ها، هوک useOptimistic، به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که به‌روزرسانی‌های خوش‌بینانه را پیاده‌سازی کرده و سرعت درک‌شده اپلیکیشن‌های خود را افزایش دهند. با این حال، مزایای به‌روزرسانی‌های خوش‌بینانه با چالش‌های بالقوه‌ای همراه است، به ویژه در قالب برخوردهای به‌روزرسانی همزمان. این پست وبلاگ به بررسی پیچیدگی‌های useOptimistic، چالش‌های تشخیص برخورد و ارائه استراتژی‌های عملی برای ساخت اپلیکیشن‌های پایدار و کاربرپسند می‌پردازد که به طور یکپارچه در سراسر جهان کار می‌کنند.

درک به‌روزرسانی‌های خوش‌بینانه

به‌روزرسانی‌های خوش‌بینانه یک الگوی طراحی UI است که در آن اپلیکیشن بلافاصله در پاسخ به یک اقدام کاربر، رابط کاربری را به‌روزرسانی می‌کند، با این فرض که عملیات با موفقیت انجام خواهد شد. این کار بازخورد فوری به کاربر ارائه می‌دهد و باعث می‌شود اپلیکیشن واکنش‌گراتر به نظر برسد. همگام‌سازی واقعی داده‌ها با بک‌اند در پس‌زمینه اتفاق می‌افتد. اگر عملیات با شکست مواجه شود، UI به حالت قبلی خود بازمی‌گردد. این رویکرد به طور قابل توجهی عملکرد درک‌شده را بهبود می‌بخشد، به خصوص برای عملیات وابسته به شبکه.

سناریویی را در نظر بگیرید که در آن کاربر روی دکمه «لایک» در یک پست رسانه اجتماعی کلیک می‌کند. با به‌روزرسانی‌های خوش‌بینانه، UI بلافاصله عمل «لایک» را منعکس می‌کند (مثلاً تعداد لایک‌ها افزایش می‌یابد). در همین حین، اپلیکیشن درخواستی را برای ثبت «لایک» به سرور ارسال می‌کند. اگر سرور با موفقیت درخواست را پردازش کند، UI بدون تغییر باقی می‌ماند. اما اگر سرور خطایی برگرداند (مثلاً به دلیل مشکلات شبکه یا خطاهای اعتبارسنجی سمت سرور)، UI به حالت قبل بازگشته و تعداد لایک‌ها به مقدار اصلی خود باز می‌گردد.

این رویکرد به ویژه در مناطقی با اتصالات اینترنت کندتر یا زیرساخت‌های شبکه‌ای غیرقابل اعتماد مفید است. کاربرانی در کشورهایی مانند هند، برزیل یا نیجریه، جایی که سرعت اینترنت می‌تواند به طور قابل توجهی متغیر باشد، تجربه کاربری روان‌تری را تجربه خواهند کرد.

نقش useOptimistic در ری‌اکت

هوک useOptimistic ری‌اکت پیاده‌سازی به‌روزرسانی‌های خوش‌بینانه را ساده می‌کند. این هوک به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا یک state را با یک مقدار خوش‌بینانه مدیریت کنند، که می‌تواند به طور موقت قبل از همگام‌سازی واقعی داده‌ها به‌روز شود. این هوک راهی برای به‌روزرسانی state با یک تغییر خوش‌بینانه و سپس در صورت لزوم، بازگرداندن آن فراهم می‌کند. هوک معمولاً به دو پارامتر نیاز دارد: state اولیه و یک تابع به‌روزرسانی. تابع به‌روزرسانی، state فعلی و هر آرگومان اضافی را دریافت کرده و state جدید را برمی‌گرداند. سپس هوک یک تاپل شامل state فعلی و تابعی برای به‌روزرسانی state با یک تغییر خوش‌بینانه برمی‌گرداند.

در ادامه یک مثال ساده آورده شده است:

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

function Counter() {
  const [count, optimisticCount] = useOptimistic(0, (state, increment) => state + increment);
  const [isSaving, setIsSaving] = useState(false);

  const handleIncrement = () => {
    optimisticCount(1);
    setIsSaving(true);
    // Simulate an API call
    setTimeout(() => {
      setIsSaving(false);
    }, 2000);
  };

  return (
    

      
Count: {count}
      Increment {isSaving ? '(Saving...)' : ''}
    
  );
}

            

              
                Copy
              
            
          

در این مثال، شمارنده بلافاصله پس از کلیک روی دکمه افزایش می‌یابد. setTimeout یک فراخوانی API را شبیه‌سازی می‌کند. state isSaving نیز برای نشان دادن وضعیت فراخوانی API استفاده می‌شود. توجه کنید که چگونه هوک `useOptimistic` به‌روزرسانی خوش‌بینانه را مدیریت می‌کند.

مشکل: برخوردهای به‌روزرسانی همزمان

ماهیت ذاتی به‌روزرسانی‌های خوش‌بینانه احتمال برخوردهای به‌روزرسانی همزمان را به وجود می‌آورد. این اتفاق زمانی رخ می‌دهد که چندین به‌روزرسانی خوش‌بینانه قبل از تکمیل همگام‌سازی با بک‌اند انجام شود. این برخوردها می‌توانند منجر به ناهماهنگی داده‌ها، خطاهای رندر و تجربه کاربری ناخوشایند شوند. تصور کنید دو کاربر، آلیس و باب، هر دو در حال تلاش برای به‌روزرسانی یک داده یکسان در یک زمان هستند. آلیس ابتدا روی دکمه لایک کلیک می‌کند و UI محلی را به‌روز می‌کند. قبل از اینکه سرور این تغییر را تأیید کند، باب نیز روی دکمه لایک کلیک می‌کند. اگر این وضعیت به درستی مدیریت نشود، نتیجه نهایی که به کاربر نمایش داده می‌شود ممکن است نادرست باشد و به‌روزرسانی‌ها را به شیوه‌ای ناهماهنگ منعکس کند.

یک اپلیکیشن ویرایش اسناد اشتراکی را در نظر بگیرید. اگر دو کاربر به طور همزمان یک بخش از متن را ویرایش کنند و سرور به‌روزرسانی‌های همزمان را به خوبی مدیریت نکند، ممکن است برخی از تغییرات از بین بروند یا سند خراب شود. این مسئله می‌تواند به ویژه برای اپلیکیشن‌های جهانی که کاربران در مناطق زمانی مختلف و با شرایط شبکه متفاوت به طور همزمان با داده‌های یکسان تعامل دارند، مشکل‌ساز باشد.

تشخیص و مدیریت برخوردها

تشخیص و مدیریت مؤثر برخوردهای به‌روزرسانی همزمان برای ساخت اپلیکیشن‌های قوی با استفاده از به‌روزرسانی‌های خوش‌بینانه حیاتی است. در اینجا چندین استراتژی برای دستیابی به این هدف وجود دارد:

۱. نسخه‌بندی (Versioning)

پیاده‌سازی نسخه‌بندی در سمت سرور یک رویکرد رایج و مؤثر است. هر شیء داده دارای یک شماره نسخه است. وقتی یک کلاینت داده‌ها را بازیابی می‌کند، شماره نسخه را نیز دریافت می‌کند. وقتی کلاینت داده‌ها را به‌روز می‌کند، شماره نسخه را در درخواست خود می‌گنجاند. سرور شماره نسخه را تأیید می‌کند. اگر شماره نسخه در درخواست با نسخه فعلی در سرور مطابقت داشته باشد، به‌روزرسانی ادامه می‌یابد. اگر شماره‌های نسخه مطابقت نداشته باشند (که نشان‌دهنده یک برخورد است)، سرور به‌روزرسانی را رد می‌کند و به کلاینت اطلاع می‌دهد که داده‌ها را مجدداً دریافت کرده و تغییرات خود را دوباره اعمال کند. این استراتژی اغلب در سیستم‌های پایگاه داده مانند PostgreSQL یا MySQL استفاده می‌شود.

مثال:

۱. کلاینت ۱ (آلیس) سند را با نسخه ۱ می‌خواند. UI به صورت خوش‌بینانه به‌روز می‌شود و نسخه را به صورت محلی تنظیم می‌کند. ۲. کلاینت ۲ (باب) سند را با نسخه ۱ می‌خواند. UI به صورت خوش‌بینانه به‌روز می‌شود و نسخه را به صورت محلی تنظیم می‌کند. ۳. آلیس سند به‌روز شده (نسخه ۱) را با تغییر خوش‌بینانه خود به سرور ارسال می‌کند. سرور آن را پردازش کرده و با موفقیت به‌روز می‌کند و نسخه را به ۲ افزایش می‌دهد. ۴. باب تلاش می‌کند سند به‌روز شده خود (نسخه ۱) را با تغییر خوش‌بینانه خود به سرور ارسال کند. سرور عدم تطابق نسخه را تشخیص داده و درخواست را رد می‌کند. به باب اطلاع داده می‌شود که نسخه فعلی (۲) را مجدداً دریافت کرده و تغییرات خود را دوباره اعمال کند.

۲. مُهر زمانی (Timestamping)

مشابه نسخه‌بندی، مُهر زمانی شامل ردیابی آخرین زمان اصلاح داده‌ها است. سرور مُهر زمانی درخواست به‌روزرسانی کلاینت را با مُهر زمانی فعلی داده‌ها مقایسه می‌کند. اگر مُهر زمانی جدیدتری در سرور وجود داشته باشد، به‌روزرسانی رد می‌شود. این روش معمولاً در اپلیکیشن‌هایی که نیاز به همگام‌سازی داده‌ها در زمان واقعی دارند، استفاده می‌شود.

مثال:

۱. آلیس یک پست را در ساعت ۱۰:۰۰ صبح می‌خواند. ۲. باب همان پست را در ساعت ۱۰:۰۱ صبح می‌خواند. ۳. آلیس پست را در ساعت ۱۰:۰۲ صبح به‌روز می‌کند و به‌روزرسانی را با مُهر زمانی اصلی ۱۰:۰۰ صبح ارسال می‌کند. سرور این به‌روزرسانی را پردازش می‌کند زیرا آلیس اولین به‌روزرسانی را انجام داده است. ۴. باب تلاش می‌کند پست را در ساعت ۱۰:۰۳ صبح به‌روز کند. او تغییرات خود را با مُهر زمانی اصلی ۱۰:۰۱ صبح ارسال می‌کند. سرور تشخیص می‌دهد که به‌روزرسانی آلیس جدیدتر است (۱۰:۰۲ صبح) و به‌روزرسانی باب را رد می‌کند.

۳. آخرین-نوشتن-برنده (Last-Write-Wins)

در استراتژی «آخرین-نوشتن-برنده» (LWW)، سرور همیشه جدیدترین به‌روزرسانی را می‌پذیرد. این رویکرد حل تداخل را ساده می‌کند اما به قیمت از دست رفتن احتمالی داده‌ها تمام می‌شود. این روش بیشتر برای سناریوهایی مناسب است که از دست دادن مقدار کمی از داده‌ها قابل قبول باشد. این می‌تواند برای آمار کاربران یا برخی از انواع نظرات کاربرد داشته باشد.

مثال:

۱. آلیس و باب به طور همزمان فیلد «وضعیت» را در پروفایل خود ویرایش می‌کنند. ۲. آلیس ویرایش خود را ابتدا ارسال می‌کند، سرور آن را ذخیره می‌کند و ویرایش باب، که کمی دیرتر می‌رسد، روی ویرایش آلیس بازنویسی می‌شود.

۴. استراتژی‌های حل تداخل

به جای رد کردن ساده به‌روزرسانی‌ها، استراتژی‌های حل تداخل را در نظر بگیرید. این استراتژی‌ها می‌توانند شامل موارد زیر باشند:

• ادغام تغییرات: سرور به طور هوشمند تغییرات کلاینت‌های مختلف را ادغام می‌کند. این کار پیچیده است اما برای سناریوهای ویرایش مشترک، مانند اسناد یا کد، ایده‌آل است.
• مداخله کاربر: سرور تغییرات متناقض را به کاربر ارائه می‌دهد و از او می‌خواهد که تداخل را حل کند. این روش برای زمانی مناسب است که برای حل تداخل به ورودی انسانی نیاز است.
• اولویت‌بندی تغییرات خاص: بر اساس قوانین کسب‌وکار، سرور تغییرات خاصی را بر دیگران اولویت می‌دهد (مثلاً به‌روزرسانی‌های کاربری با سطح دسترسی بالاتر).

مثال - ادغام: تصور کنید آلیس و باب هر دو یک سند مشترک را ویرایش می‌کنند. آلیس «Hello» را تایپ می‌کند و باب «World» را. سرور با استفاده از ادغام، ممکن است تغییرات را ترکیب کرده و به جای دور انداختن اطلاعات، «Hello World» را ایجاد کند.

مثال - مداخله کاربر: اگر آلیس عنوان یک مقاله را به «راهنمای نهایی» تغییر دهد و باب همزمان آن را به «بهترین راهنما» تغییر دهد، سرور هر دو عنوان را در بخش «تداخل» نمایش می‌دهد و از آلیس یا باب می‌خواهد که عنوان صحیح را انتخاب کنند یا یک عنوان جدید و ادغام‌شده را فرموله کنند.

۵. UI خوش‌بینانه با به‌روزرسانی‌های بدبینانه

UI خوش‌بینانه را با به‌روزرسانی‌های بدبینانه ترکیب کنید. این شامل نمایش فوری بازخورد خوش‌بینانه در حالی است که عملیات بک‌اند به صورت سریالی در صف قرار می‌گیرند. شما همچنان بازخورد فوری ارائه می‌دهید، اما اقدامات کاربر به جای همزمان، به صورت متوالی انجام می‌شوند.

مثال: کاربر دو بار خیلی سریع روی «لایک» کلیک می‌کند. UI دو بار به‌روز می‌شود (خوش‌بینانه)، اما بک‌اند فقط اقدامات «لایک» را یکی یکی در یک صف پردازش می‌کند. این رویکرد تعادلی بین سرعت و یکپارچگی داده‌ها فراهم می‌کند و می‌تواند با استفاده از نسخه‌بندی برای تأیید تغییرات، بهبود یابد.

پیاده‌سازی تشخیص تداخل با useOptimistic در ری‌اکت

در اینجا یک مثال عملی برای نشان دادن نحوه تشخیص و مدیریت برخوردها با استفاده از نسخه‌بندی با هوک useOptimistic آورده شده است. این یک پیاده‌سازی ساده را نشان می‌دهد؛ سناریوهای دنیای واقعی شامل منطق سمت سرور و مدیریت خطای قوی‌تری خواهند بود.

            
import React, { useState, useOptimistic, useEffect } from 'react';

function Post({ postId, initialTitle, onTitleUpdate }) {
  const [title, optimisticTitle] = useOptimistic(initialTitle, (state, newTitle) => newTitle);
  const [version, setVersion] = useState(1);
  const [isSaving, setIsSaving] = useState(false);
  const [error, setError] = useState(null);

  useEffect(() => {
    // Simulate fetching the initial version from the server (in a real application)
    // Assume the server sends back the current version number along with the data
    // This useEffect is just to simulate how the version number might be retrieved initially
    // In a real application, this would happen on component mount and initial data fetch
    // and may involve an API call to get the data and version.
  }, [postId]);

  const handleUpdateTitle = async (newTitle) => {
    optimisticTitle(newTitle);
    setIsSaving(true);
    setError(null);

    try {
      // Simulate an API call to update the title
      const response = await fetch(`/api/posts/${postId}`, {
        method: 'PUT',
        headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
        body: JSON.stringify({ title: newTitle, version }),
      });

      if (!response.ok) {
        if (response.status === 409) {
          // Conflict: Fetch the latest data and re-apply changes
          const latestData = await fetch(`/api/posts/${postId}`);
          const data = await latestData.json();
          optimisticTitle(data.title); // Resets to the server version.
          setVersion(data.version);
          setError('Conflict: Title was updated by another user.');

        } else {
          throw new Error('Failed to update title');
        }
      }
       const data = await response.json();
       setVersion(data.version);
       onTitleUpdate(newTitle); // Propagate the updated title

    } catch (err) {
      setError(err.message || 'An error occurred.');
      //Revert the optimistic change.
      optimisticTitle(initialTitle);
    } finally {
      setIsSaving(false);
    }
  };

  return (
    

      {error && 
{error}
}
       handleUpdateTitle(e.target.value)}
        disabled={isSaving}
      />
      {isSaving && 
Saving...
}
      
Version: {version}
    
  );
}

export default Post;

            

              
                Copy
              
            
          

در این کد:

• کامپوننت Post عنوان پست را مدیریت می‌کند، از هوک useOptimistic و همچنین شماره نسخه استفاده می‌کند.
• وقتی کاربر تایپ می‌کند، تابع handleUpdateTitle فعال می‌شود. این تابع بلافاصله عنوان را به صورت خوش‌بینانه به‌روز می‌کند.
• کد یک فراخوانی API (در این مثال شبیه‌سازی شده) برای به‌روزرسانی عنوان در سرور انجام می‌دهد. فراخوانی API شامل شماره نسخه با به‌روزرسانی است.
• سرور نسخه را بررسی می‌کند. اگر نسخه فعلی باشد، عنوان را به‌روز کرده و نسخه را افزایش می‌دهد. اگر تداخلی وجود داشته باشد (عدم تطابق نسخه)، سرور یک کد وضعیت 409 Conflict برمی‌گرداند.
• اگر یک تداخل (409) رخ دهد، کد جدیدترین داده‌ها را از سرور مجدداً دریافت می‌کند، عنوان را به مقدار سرور تنظیم می‌کند و یک پیام خطا به کاربر نمایش می‌دهد.
• این کامپوننت همچنین شماره نسخه را برای اشکال‌زدایی و وضوح بیشتر نمایش می‌دهد.

بهترین شیوه‌ها برای اپلیکیشن‌های جهانی

هنگام ساخت اپلیکیشن‌های جهانی، چندین ملاحظه هنگام استفاده از useOptimistic و مدیریت به‌روزرسانی‌های همزمان، بسیار مهم می‌شوند:

• مدیریت خطای قوی: مدیریت خطای جامع را برای رسیدگی به شکست‌های شبکه، خطاهای سمت سرور و تداخل‌های نسخه‌بندی پیاده‌سازی کنید. پیام‌های خطای آموزنده را به زبان ترجیحی کاربر ارائه دهید. بین‌المللی‌سازی و محلی‌سازی (i18n/L10n) در اینجا حیاتی هستند.
• UI خوش‌بینانه با بازخورد واضح: تعادلی بین به‌روزرسانی‌های خوش‌بینانه و بازخورد واضح به کاربر حفظ کنید. از نشانه‌های بصری، مانند نشانگرهای بارگذاری و پیام‌های آموزنده (مثلاً «در حال ذخیره...»)، برای نشان دادن وضعیت عملیات استفاده کنید.
• ملاحظات منطقه زمانی: هنگام کار با مُهرهای زمانی، به تفاوت‌های منطقه زمانی توجه داشته باشید. مُهرهای زمانی را در سرور و پایگاه داده به UTC تبدیل کنید. استفاده از کتابخانه‌ها برای مدیریت صحیح تبدیل‌های منطقه زمانی را در نظر بگیرید.
• اعتبارسنجی داده‌ها: اعتبارسنجی سمت سرور را برای محافظت در برابر ناهماهنگی داده‌ها پیاده‌سازی کنید. فرمت‌های داده را اعتبارسنجی کرده و از انواع داده مناسب برای جلوگیری از خطاهای غیرمنتظره استفاده کنید.
• بهینه‌سازی شبکه: درخواست‌های شبکه را با به حداقل رساندن اندازه payload و استفاده از استراتژی‌های کش کردن بهینه کنید. استفاده از یک شبکه تحویل محتوا (CDN) برای ارائه دارایی‌های استاتیک در سطح جهانی را در نظر بگیرید تا عملکرد در مناطقی با اتصال اینترنت محدود بهبود یابد.
• آزمایش: اپلیکیشن را تحت شرایط مختلف، از جمله سرعت‌های مختلف شبکه، اتصالات غیرقابل اعتماد و اقدامات همزمان کاربران، به طور کامل آزمایش کنید. از تست‌های خودکار، به ویژه تست‌های یکپارچه‌سازی، برای تأیید صحت عملکرد مکانیسم‌های حل تداخل استفاده کنید. آزمایش در مناطق مختلف به اعتبارسنجی عملکرد کمک می‌کند.
• مقیاس‌پذیری: بک‌اند را با در نظر گرفتن مقیاس‌پذیری طراحی کنید. این شامل طراحی مناسب پایگاه داده، استراتژی‌های کش کردن و تعادل بار برای مدیریت ترافیک افزایش یافته کاربران است. استفاده از خدمات ابری برای مقیاس‌بندی خودکار اپلیکیشن در صورت نیاز را در نظر بگیرید.
• طراحی رابط کاربری (UI) برای مخاطبان بین‌المللی: الگوهای UI/UX را در نظر بگیرید که در فرهنگ‌های مختلف به خوبی ترجمه می‌شوند. به آیکون‌ها یا ارجاعات فرهنگی که ممکن است به طور جهانی قابل درک نباشند، وابسته نباشید. گزینه‌هایی برای زبان‌های راست‌به‌چپ فراهم کنید و از وجود فضای کافی برای رشته‌های محلی‌سازی شده اطمینان حاصل کنید.

نتیجه‌گیری

هوک useOptimistic در ری‌اکت ابزاری ارزشمند برای بهبود عملکرد درک‌شده اپلیکیشن‌های وب است. با این حال، استفاده از آن نیازمند توجه دقیق به پتانسیل برخوردهای به‌روزرسانی همزمان است. با پیاده‌سازی مکانیسم‌های تشخیص برخورد قوی، مانند نسخه‌بندی، و به کارگیری بهترین شیوه‌ها، توسعه‌دهندگان می‌توانند اپلیکیشن‌های پایدار و کاربرپسندی بسازند که تجربه‌ای یکپارچه را برای کاربران در سراسر جهان فراهم می‌کنند. رسیدگی پیشگیرانه به این چالش‌ها منجر به رضایت بهتر کاربر و بهبود کیفیت کلی اپلیکیشن‌های جهانی شما می‌شود.

به یاد داشته باشید که عواملی مانند تأخیر، شرایط شبکه و تفاوت‌های فرهنگی را هنگام طراحی و پیاده‌سازی UI خود در نظر بگیرید تا تجربه‌ای کاربری عالی و پایدار را برای همه تضمین کنید.