React ના experimental_useOptimistic હૂકની પર્ફોર્મન્સ અસરો અને સરળ યુઝર અનુભવ માટે ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ પ્રોસેસિંગ સ્પીડને ઓપ્ટિમાઇઝ કરવાની વ્યૂહરચનાઓ શોધો.
React experimental_useOptimistic પર્ફોર્મન્સ: ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ પ્રોસેસિંગ સ્પીડ
React નો experimental_useOptimistic હૂક ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સ પ્રદાન કરીને યુઝર અનુભવને સુધારવાનો એક શક્તિશાળી માર્ગ આપે છે. સર્વરની પુષ્ટિની રાહ જોયા વિના, UI તરત જ અપડેટ થાય છે, જે ત્વરિત ક્રિયાનો ભ્રમ આપે છે. જોકે, ખરાબ રીતે અમલમાં મૂકાયેલા ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સ પર્ફોર્મન્સ પર નકારાત્મક અસર કરી શકે છે. આ લેખ experimental_useOptimistic ની પર્ફોર્મન્સ અસરોની ઊંડાણપૂર્વક ચર્ચા કરે છે અને એક સરળ અને પ્રતિભાવશીલ યુઝર ઇન્ટરફેસ સુનિશ્ચિત કરવા માટે અપડેટ પ્રોસેસિંગ સ્પીડને ઓપ્ટિમાઇઝ કરવાની વ્યૂહરચનાઓ પ્રદાન કરે છે.
ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સ અને experimental_useOptimistic ને સમજવું
ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સ એ એક UI ટેકનિક છે જેમાં એપ્લિકેશન માની લે છે કે કોઈ ક્રિયા સફળ થશે અને સર્વરમાંથી પુષ્ટિ પ્રાપ્ત કરતા *પહેલા* તે મુજબ UI ને અપડેટ કરે છે. આ એક અનુભવાયેલી પ્રતિભાવશીલતા બનાવે છે જે યુઝર સંતોષમાં ઘણો સુધારો કરે છે. experimental_useOptimistic React માં આ પેટર્નના અમલીકરણને સરળ બનાવે છે.
મૂળભૂત સિદ્ધાંત સરળ છે: તમારી પાસે અમુક સ્ટેટ હોય છે, એક ફંક્શન જે તે સ્ટેટને સ્થાનિક રીતે (ઓપ્ટિમિસ્ટિકલી) અપડેટ કરે છે, અને એક ફંક્શન જે સર્વર પર વાસ્તવિક અપડેટ કરે છે. experimental_useOptimistic મૂળ સ્ટેટ અને ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ ફંક્શન લે છે અને એક નવું 'ઓપ્ટિમિસ્ટિક' સ્ટેટ પરત કરે છે જે UI માં પ્રદર્શિત થાય છે. જ્યારે સર્વર અપડેટની પુષ્ટિ કરે છે (અથવા કોઈ ભૂલ થાય છે), ત્યારે તમે વાસ્તવિક સ્ટેટ પર પાછા ફરો છો.
ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સના મુખ્ય લાભો:
- સુધારેલ યુઝર અનુભવ: એપ્લિકેશનને વધુ ઝડપી અને વધુ પ્રતિભાવશીલ બનાવે છે.
- ઘટાડેલ અનુભવાયેલી લેટન્સી: સર્વર વિનંતીઓ સાથે સંકળાયેલ રાહ જોવાનો સમય દૂર કરે છે.
- વધારેલી સંલગ્નતા: ત્વરિત પ્રતિસાદ આપીને યુઝરની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાને પ્રોત્સાહિત કરે છે.
experimental_useOptimistic સાથે પર્ફોર્મન્સ વિચારણાઓ
જ્યારે experimental_useOptimistic અત્યંત ઉપયોગી છે, ત્યારે સંભવિત પર્ફોર્મન્સ અવરોધોથી વાકેફ રહેવું નિર્ણાયક છે:
1. વારંવાર સ્ટેટ અપડેટ્સ:
દરેક ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ કમ્પોનન્ટ અને સંભવિત રીતે તેના ચિલ્ડ્રનનું પુનઃ-રેન્ડરિંગ ટ્રિગર કરે છે. જો અપડેટ્સ ખૂબ વારંવાર હોય અથવા તેમાં જટિલ ગણતરીઓ શામેલ હોય, તો આ પર્ફોર્મન્સમાં ઘટાડો તરફ દોરી શકે છે.
ઉદાહરણ: એક સહયોગી ડોક્યુમેન્ટ એડિટરની કલ્પના કરો. જો દરેક કીસ્ટ્રોક એક ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ ટ્રિગર કરે છે, તો કમ્પોનન્ટ પ્રતિ સેકન્ડ ડઝન વખત પુનઃ-રેન્ડર થઈ શકે છે, જે ખાસ કરીને મોટા દસ્તાવેજોમાં લેગનું કારણ બની શકે છે.
2. જટિલ અપડેટ લોજિક:
તમે experimental_useOptimistic ને જે અપડેટ ફંક્શન પ્રદાન કરો છો તે શક્ય તેટલું હલકું હોવું જોઈએ. અપડેટ ફંક્શનની અંદરની જટિલ ગણતરીઓ અથવા ઓપરેશન્સ ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ પ્રક્રિયાને ધીમી કરી શકે છે.
ઉદાહરણ: જો ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ ફંક્શનમાં મોટા ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સનું ડીપ ક્લોનિંગ અથવા યુઝર ઇનપુટ પર આધારિત ખર્ચાળ ગણતરીઓ શામેલ હોય, તો ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ ધીમું અને ઓછું અસરકારક બને છે.
3. રિકન્સિલિએશન ઓવરહેડ:
React ની રિકન્સિલિએશન પ્રક્રિયા વાસ્તવિક DOM ને અપડેટ કરવા માટે જરૂરી ન્યૂનતમ ફેરફારો નક્કી કરવા માટે અપડેટ પહેલાં અને પછી વર્ચ્યુઅલ DOM ની તુલના કરે છે. વારંવારના ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સ રિકન્સિલિએશન ઓવરહેડમાં વધારો કરી શકે છે, ખાસ કરીને જો ફેરફારો નોંધપાત્ર હોય.
4. સર્વર પ્રતિભાવ સમય:
જ્યારે ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સ લેટન્સીને છુપાવે છે, ધીમા સર્વર પ્રતિભાવો હજુ પણ સમસ્યા બની શકે છે. જો સર્વર અપડેટને પુષ્ટિ કરવા અથવા નકારવામાં ઘણો સમય લે છે, તો ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ પાછું ખેંચાય કે સુધારવામાં આવે ત્યારે યુઝરને એક આંચકાજનક સંક્રમણનો અનુભવ થઈ શકે છે.
experimental_useOptimistic પર્ફોર્મન્સને ઓપ્ટિમાઇઝ કરવાની વ્યૂહરચનાઓ
experimental_useOptimistic નો ઉપયોગ કરીને ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સના પર્ફોર્મન્સને ઓપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે અહીં ઘણી વ્યૂહરચનાઓ છે:
1. ડિબાઉન્સિંગ અને થ્રોટલિંગ:
ડિબાઉન્સિંગ (Debouncing): ચોક્કસ વિલંબ પછી બહુવિધ ઇવેન્ટ્સને એક જ ઇવેન્ટમાં જૂથબદ્ધ કરો. જ્યારે તમે યુઝર ઇનપુટ પર આધારિત અપડેટ્સને ખૂબ વારંવાર ટ્રિગર કરવાનું ટાળવા માંગતા હો ત્યારે આ ઉપયોગી છે.
થ્રોટલિંગ (Throttling): કોઈ ફંક્શન કેટલી ઝડપથી એક્ઝેક્યુટ થઈ શકે તેની મર્યાદા નક્કી કરો. આ ખાતરી કરે છે કે અપડેટ્સ નિર્દિષ્ટ અંતરાલ કરતાં વધુ વારંવાર ટ્રિગર ન થાય.
ઉદાહરણ (ડિબાઉન્સિંગ): અગાઉ ઉલ્લેખિત સહયોગી ડોક્યુમેન્ટ એડિટર માટે, ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સને ડિબાઉન્સ કરો જેથી તે યુઝરે ટાઇપ કરવાનું બંધ કર્યા પછી, કહો કે, 200 મિલિસેકન્ડ પછી જ થાય. આ પુનઃ-રેન્ડરિંગની સંખ્યામાં નોંધપાત્ર ઘટાડો કરે છે.
import { debounce } from 'lodash';
import { experimental_useOptimistic, useState } from 'react';
function DocumentEditor() {
const [text, setText] = useState("Initial text");
const [optimisticText, setOptimisticText] = experimental_useOptimistic(text, (prevState, newText) => newText);
const debouncedSetOptimisticText = debounce((newText) => {
setOptimisticText(newText);
// Also send the update to the server here
sendUpdateToServer(newText);
}, 200);
const handleChange = (e) => {
const newText = e.target.value;
setText(newText); // Update actual state immediately
debouncedSetOptimisticText(newText); // Schedule optimistic update
};
return (
);
}
ઉદાહરણ (થ્રોટલિંગ): સેન્સર ડેટા સાથે અપડેટ થતા રીઅલ-ટાઇમ ચાર્ટને ધ્યાનમાં લો. UI પર વધુ પડતો બોજ ટાળવા માટે ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સને પ્રતિ સેકન્ડ એક કરતા વધુ વખત ન થાય તે માટે થ્રોટલ કરો.
2. મેમોઇઝેશન:
ઓપ્ટિમિસ્ટિક સ્ટેટને પ્રોપ્સ તરીકે મેળવતા કમ્પોનન્ટ્સના બિનજરૂરી પુનઃ-રેન્ડરિંગને રોકવા માટે React.memo નો ઉપયોગ કરો. React.memo પ્રોપ્સની છીછરી તુલના કરે છે અને જો પ્રોપ્સ બદલાયા હોય તો જ કમ્પોનન્ટને પુનઃ-રેન્ડર કરે છે.
ઉદાહરણ: જો કોઈ કમ્પોનન્ટ ઓપ્ટિમિસ્ટિક ટેક્સ્ટ પ્રદર્શિત કરે છે અને તેને પ્રોપ તરીકે મેળવે છે, તો કમ્પોનન્ટને React.memo સાથે લપેટો. આ સુનિશ્ચિત કરે છે કે જ્યારે ઓપ્ટિમિસ્ટિક ટેક્સ્ટ ખરેખર બદલાય ત્યારે જ કમ્પોનન્ટ પુનઃ-રેન્ડર થાય છે.
import React from 'react';
const DisplayText = React.memo(({ text }) => {
console.log("DisplayText re-rendered");
return {text}
;
});
export default DisplayText;
3. સિલેક્ટર્સ અને સ્ટેટ નોર્મલાઇઝેશન:
સિલેક્ટર્સ (Selectors): ઓપ્ટિમિસ્ટિક સ્ટેટમાંથી ડેટાના ચોક્કસ ટુકડાઓ મેળવવા માટે સિલેક્ટર્સનો (દા.ત., Reselect લાઇબ્રેરી) ઉપયોગ કરો. સિલેક્ટર્સ મેળવેલા ડેટાને મેમોઇઝ કરી શકે છે, જે ફક્ત સ્ટેટના નાના સબસેટ પર આધાર રાખતા કમ્પોનન્ટ્સના બિનજરૂરી પુનઃ-રેન્ડરિંગને અટકાવે છે.
સ્ટેટ નોર્મલાઇઝેશન (State Normalization): ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સ દરમિયાન અપડેટ કરવાની જરૂર હોય તેવા ડેટાની માત્રાને ઘટાડવા માટે તમારા સ્ટેટને સામાન્ય રીતે સંરચિત કરો. નોર્મલાઇઝેશનમાં જટિલ ઓબ્જેક્ટ્સને નાના, વધુ વ્યવસ્થાપિત ટુકડાઓમાં તોડવાનો સમાવેશ થાય છે જેને સ્વતંત્ર રીતે અપડેટ કરી શકાય છે.
ઉદાહરણ: જો તમારી પાસે આઇટમ્સની સૂચિ છે અને તમે એક આઇટમની સ્થિતિને ઓપ્ટિમિસ્ટિકલી અપડેટ કરી રહ્યાં છો, તો આઇટમ્સને તેમની ID દ્વારા કી કરેલ ઓબ્જેક્ટમાં સંગ્રહિત કરીને સ્ટેટને નોર્મલાઇઝ કરો. આ તમને સમગ્ર સૂચિને બદલે ફક્ત તે ચોક્કસ આઇટમને અપડેટ કરવાની મંજૂરી આપે છે જે બદલાઈ છે.
4. ઇમ્યુટેબલ ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ:
સ્ટેટ અપડેટ્સને સરળ બનાવવા અને પર્ફોર્મન્સ સુધારવા માટે ઇમ્યુટેબલ ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સનો (દા.ત., Immer લાઇબ્રેરી) ઉપયોગ કરો. ઇમ્યુટેબલ ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ સુનિશ્ચિત કરે છે કે અપડેટ્સ હાલના ઓબ્જેક્ટ્સમાં ફેરફાર કરવાને બદલે નવા ઓબ્જેક્ટ્સ બનાવે છે, જે ફેરફારોને શોધવા અને પુનઃ-રેન્ડરિંગને ઓપ્ટિમાઇઝ કરવાનું સરળ બનાવે છે.
ઉદાહરણ: Immer નો ઉપયોગ કરીને, તમે ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ ફંક્શનની અંદર સ્ટેટની સંશોધિત નકલ સરળતાથી બનાવી શકો છો અને મૂળ સ્ટેટને આકસ્મિક રીતે મ્યુટેટ કરવાની ચિંતા કર્યા વિના.
import { useImmer } from 'use-immer';
import { experimental_useOptimistic } from 'react';
function ItemList() {
const [items, updateItems] = useImmer([
{ id: 1, name: "Item A", status: "pending" },
{ id: 2, name: "Item B", status: "completed" },
]);
const [optimisticItems, setOptimisticItems] = experimental_useOptimistic(
items,
(prevState, itemId) => {
return prevState.map((item) =>
item.id === itemId ? { ...item, status: "processing" } : item
);
}
);
const handleItemClick = (itemId) => {
setOptimisticItems(itemId);
// Send the update to the server
sendUpdateToServer(itemId);
};
return (
{optimisticItems.map((item) => (
- handleItemClick(item.id)}>
{item.name} - {item.status}
))}
);
}
5. એસિંક્રોનસ ઓપરેશન્સ અને કન્કરન્સી:
વેબ વર્કર્સ અથવા એસિંક્રોનસ ફંક્શન્સનો ઉપયોગ કરીને ગણતરીની દ્રષ્ટિએ ખર્ચાળ કાર્યોને બેકગ્રાઉન્ડ થ્રેડો પર ઓફલોડ કરો. આ મુખ્ય થ્રેડને બ્લોક થતો અટકાવે છે અને સુનિશ્ચિત કરે છે કે ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સ દરમિયાન UI પ્રતિભાવશીલ રહે છે.
ઉદાહરણ: જો ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ ફંક્શનમાં જટિલ ડેટા ટ્રાન્સફોર્મેશન શામેલ હોય, તો ટ્રાન્સફોર્મેશન લોજિકને વેબ વર્કરમાં ખસેડો. વેબ વર્કર બેકગ્રાઉન્ડમાં ટ્રાન્સફોર્મેશન કરી શકે છે અને અપડેટ કરેલો ડેટા મુખ્ય થ્રેડ પર પાછો મોકલી શકે છે.
6. વર્ચ્યુઅલાઇઝેશન:
મોટી સૂચિઓ અથવા કોષ્ટકો માટે, સ્ક્રીન પર ફક્ત દૃશ્યમાન આઇટમ્સને રેન્ડર કરવા માટે વર્ચ્યુઅલાઇઝેશન તકનીકોનો ઉપયોગ કરો. આ ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સ દરમિયાન જરૂરી DOM મેનિપ્યુલેશનની માત્રાને નોંધપાત્ર રીતે ઘટાડે છે અને પર્ફોર્મન્સ સુધારે છે.
ઉદાહરણ: react-window અને react-virtualized જેવી લાઇબ્રેરીઓ તમને મોટી સૂચિઓને અસરકારક રીતે રેન્ડર કરવાની મંજૂરી આપે છે, ફક્ત તે જ આઇટમ્સને રેન્ડર કરીને જે હાલમાં વ્યુપોર્ટમાં દૃશ્યમાન છે.
7. કોડ સ્પ્લિટિંગ:
તમારી એપ્લિકેશનને નાના ટુકડાઓમાં વિભાજીત કરો જે માંગ પર લોડ કરી શકાય. આ પ્રારંભિક લોડ સમય ઘટાડે છે અને ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સના પર્ફોર્મન્સ સહિત એપ્લિકેશનના એકંદર પર્ફોર્મન્સમાં સુધારો કરે છે.
ઉદાહરણ: કમ્પોનન્ટ્સને ફક્ત ત્યારે જ લોડ કરવા માટે React.lazy અને Suspense નો ઉપયોગ કરો જ્યારે તેમની જરૂર હોય. આ પ્રારંભિક પૃષ્ઠ લોડ દરમિયાન પાર્સ અને એક્ઝેક્યુટ કરવાની જરૂર હોય તેવા જાવાસ્ક્રીપ્ટની માત્રા ઘટાડે છે.
8. પ્રોફાઇલિંગ અને મોનિટરિંગ:
તમારી એપ્લિકેશનમાં પર્ફોર્મન્સ અવરોધોને ઓળખવા માટે React DevTools અને અન્ય પ્રોફાઇલિંગ સાધનોનો ઉપયોગ કરો. તમારા ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સના પર્ફોર્મન્સનું નિરીક્ષણ કરો અને અપડેટ સમય, પુનઃ-રેન્ડર ગણતરી અને મેમરી વપરાશ જેવા મેટ્રિક્સને ટ્રેક કરો.
ઉદાહરણ: React Profiler એ ઓળખવામાં મદદ કરી શકે છે કે કયા કમ્પોનન્ટ્સ બિનજરૂરી રીતે પુનઃ-રેન્ડર થઈ રહ્યા છે અને કયા અપડેટ ફંક્શન્સ એક્ઝેક્યુટ થવામાં સૌથી વધુ સમય લઈ રહ્યા છે.
આંતરરાષ્ટ્રીય વિચારણાઓ
જ્યારે વૈશ્વિક પ્રેક્ષકો માટે experimental_useOptimistic ને ઓપ્ટિમાઇઝ કરી રહ્યા હો, ત્યારે આ પાસાઓને ધ્યાનમાં રાખો:
- નેટવર્ક લેટન્સી: જુદા જુદા ભૌગોલિક સ્થળોના યુઝર્સ અલગ અલગ નેટવર્ક લેટન્સીનો અનુભવ કરશે. ખાતરી કરો કે તમારા ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સ ઊંચી લેટન્સી સાથે પણ પૂરતો લાભ પ્રદાન કરે છે. લેટન્સીની સમસ્યાઓને ઘટાડવા માટે પ્રીફેચિંગ જેવી તકનીકોનો ઉપયોગ કરવાનું વિચારો.
- ડિવાઇસ ક્ષમતાઓ: યુઝર્સ તમારી એપ્લિકેશનને વિવિધ પ્રોસેસિંગ પાવરવાળા વિવિધ ઉપકરણો પર એક્સેસ કરી શકે છે. તમારા ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ લોજિકને લો-એન્ડ ઉપકરણો પર પર્ફોર્મન્ટ બનાવવા માટે ઓપ્ટિમાઇઝ કરો. ઉપકરણ ક્ષમતાઓના આધારે તમારી એપ્લિકેશનના વિવિધ સંસ્કરણો સેવા આપવા માટે અનુકૂલનશીલ લોડિંગ તકનીકોનો ઉપયોગ કરો.
- ડેટા સ્થાનિકીકરણ: જ્યારે સ્થાનિકીકૃત ડેટા (દા.ત., તારીખો, ચલણો, સંખ્યાઓ) શામેલ હોય તેવા ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સ પ્રદર્શિત કરો, ત્યારે ખાતરી કરો કે અપડેટ્સ યુઝરના લોકેલ માટે યોગ્ય રીતે ફોર્મેટ થયેલ છે. ડેટા સ્થાનિકીકરણને હેન્ડલ કરવા માટે
i18nextજેવી આંતરરાષ્ટ્રીયકરણ લાઇબ્રેરીઓનો ઉપયોગ કરો. - સુલભતા: ખાતરી કરો કે તમારા ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સ વિકલાંગ યુઝર્સ માટે સુલભ છે. કોઈ ક્રિયા પ્રગતિમાં છે તે દર્શાવવા માટે સ્પષ્ટ દ્રશ્ય સંકેતો પ્રદાન કરો અને જ્યારે ક્રિયા સફળ થાય કે નિષ્ફળ જાય ત્યારે યોગ્ય પ્રતિસાદ આપો. તમારા ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સની સુલભતા વધારવા માટે ARIA એટ્રિબ્યુટ્સનો ઉપયોગ કરો.
- સમય ઝોન: સમય-સંવેદનશીલ ડેટા (દા.ત., શેડ્યુલિંગ, એપોઇન્ટમેન્ટ્સ) હેન્ડલ કરતી એપ્લિકેશન્સ માટે, ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સ પ્રદર્શિત કરતી વખતે સમય ઝોનના તફાવતોનું ધ્યાન રાખો. સચોટ પ્રદર્શન સુનિશ્ચિત કરવા માટે સમયને યુઝરના સ્થાનિક સમય ઝોનમાં રૂપાંતરિત કરો.
વ્યવહારુ ઉદાહરણો અને દૃશ્યો
1. ઈ-કોમર્સ એપ્લિકેશન:
ઈ-કોમર્સ એપ્લિકેશનમાં, શોપિંગ કાર્ટમાં કોઈ આઇટમ ઉમેરવાથી ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સથી ઘણો ફાયદો થઈ શકે છે. જ્યારે યુઝર "Add to Cart" બટન પર ક્લિક કરે છે, ત્યારે સર્વરની પુષ્ટિની રાહ જોયા વિના આઇટમ તરત જ કાર્ટ ડિસ્પ્લેમાં ઉમેરાઈ જાય છે. આ એક ઝડપી અને વધુ પ્રતિભાવશીલ અનુભવ પ્રદાન કરે છે.
અમલીકરણ:
import { experimental_useOptimistic, useState } from 'react';
function ProductCard({ product }) {
const [cartItems, setCartItems] = useState([]);
const [optimisticCartItems, setOptimisticCartItems] = experimental_useOptimistic(
cartItems,
(prevState, productId) => [...prevState, productId]
);
const handleAddToCart = (productId) => {
setOptimisticCartItems(productId);
// Send the add-to-cart request to the server
sendAddToCartRequest(productId);
};
return (
{product.name}
{product.price}
Items in cart: {optimisticCartItems.length}
);
}
2. સોશિયલ મીડિયા એપ્લિકેશન:
સોશિયલ મીડિયા એપ્લિકેશનમાં, કોઈ પોસ્ટને લાઇક કરવું અથવા સંદેશ મોકલવો તે ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સ સાથે સુધારી શકાય છે. જ્યારે યુઝર "Like" બટન પર ક્લિક કરે છે, ત્યારે સર્વરની પુષ્ટિની રાહ જોયા વિના લાઇકની ગણતરી તરત જ વધી જાય છે. તેવી જ રીતે, જ્યારે યુઝર સંદેશ મોકલે છે, ત્યારે સંદેશ તરત જ ચેટ વિંડોમાં પ્રદર્શિત થાય છે.
3. ટાસ્ક મેનેજમેન્ટ એપ્લિકેશન:
ટાસ્ક મેનેજમેન્ટ એપ્લિકેશનમાં, કોઈ કાર્યને પૂર્ણ તરીકે ચિહ્નિત કરવું અથવા કોઈ યુઝરને કાર્ય સોંપવું તે ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સ સાથે સુધારી શકાય છે. જ્યારે યુઝર કોઈ કાર્યને પૂર્ણ તરીકે ચિહ્નિત કરે છે, ત્યારે કાર્ય તરત જ UI માં પૂર્ણ તરીકે ચિહ્નિત થાય છે. જ્યારે યુઝર કોઈ અન્ય યુઝરને કાર્ય સોંપે છે, ત્યારે કાર્ય તરત જ સોંપાયેલ યુઝરની કાર્ય સૂચિમાં પ્રદર્શિત થાય છે.
નિષ્કર્ષ
experimental_useOptimistic React એપ્લિકેશન્સમાં પ્રતિભાવશીલ અને આકર્ષક યુઝર અનુભવો બનાવવા માટે એક શક્તિશાળી સાધન છે. ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સની પર્ફોર્મન્સ અસરોને સમજીને અને આ લેખમાં દર્શાવેલ ઓપ્ટિમાઇઝેશન વ્યૂહરચનાઓનો અમલ કરીને, તમે ખાતરી કરી શકો છો કે તમારા ઓપ્ટિમિસ્ટિક અપડેટ્સ અસરકારક અને પર્ફોર્મન્ટ બંને છે. તમારી એપ્લિકેશનને પ્રોફાઇલ કરવાનું, પર્ફોર્મન્સ મેટ્રિક્સનું નિરીક્ષણ કરવાનું અને તમારી એપ્લિકેશન અને તમારા વૈશ્વિક પ્રેક્ષકોની ચોક્કસ જરૂરિયાતોને અનુરૂપ તમારી ઓપ્ટિમાઇઝેશન તકનીકોને અપનાવવાનું યાદ રાખો. પર્ફોર્મન્સ અને સુલભતા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીને, તમે વિશ્વભરના યુઝર્સને શ્રેષ્ઠ યુઝર અનુભવ પ્રદાન કરી શકો છો.