React experimental_useOptimistic אלגוריתם מיזוג: צלילה עמוקה לעדכונים אופטימיים

בעולם המתפתח ללא הרף של פיתוח front-end, יצירת ממשקי משתמש מגיבים ומרתקים היא בעלת חשיבות עליונה. React, עם ארכיטקטורה מבוססת הרכיבים שלה, מספקת למפתחים כלים עוצמתיים להשגת מטרה זו. אחד מהכלים הללו, שנמצא כרגע בניסוי, הוא ה-experimental_useOptimistic hook, שנועד לשפר את חוויית המשתמש באמצעות עדכונים אופטימיים. פוסט זה בבלוג מספק חקירה מקיפה של ה-hook הזה, תוך התמקדות במיוחד באלגוריתם המיזוג שמפעיל אותו.

מה הם עדכונים אופטימיים?

עדכונים אופטימיים הם תבנית UI שבה אתה מעדכן מיד את ממשק המשתמש כאילו פעולה (לדוגמה, לחיצה על כפתור, שליחת טופס) הצליחה, לפני קבלת אישור מהשרת בפועל. זה מספק שיפור ביצועים נתפס וגורם לאפליקציה להרגיש מגיבה יותר. אם השרת מאשר את הפעולה, שום דבר לא משתנה. עם זאת, אם השרת מדווח על שגיאה, אתה מחזיר את ממשק המשתמש למצבו הקודם ומודיע למשתמש.

שקול את הדוגמאות הבאות:

• מדיה חברתית: לייק לפוסט בפלטפורמת מדיה חברתית. ספירת הלייקים גדלה באופן מיידי, והמשתמש רואה את המספר המעודכן מיד. אם הלייק לא נרשם בשרת, הספירה חוזרת לערכה המקורית.
• ניהול משימות: סימון משימה כהושלמה באפליקציית רשימת מטלות. המשימה מופיעה כמסומנת באופן מיידי, ומספקת משוב מיידי. אם ההשלמה לא מצליחה להישמר, המשימה חוזרת למצבה הלא שלם.
• מסחר אלקטרוני: הוספת פריט לעגלת קניות. ספירת העגלה מתעדכנת באופן מיידי, והמשתמש רואה את הפריט בתצוגה המקדימה של העגלה. אם ההוספה לעגלה נכשלת, הפריט מוסר מהתצוגה המקדימה והספירה חוזרת.

מציגים את experimental_useOptimistic

ה-experimental_useOptimistic hook של React מפשט את היישום של עדכונים אופטימיים. הוא מאפשר לך לנהל עדכוני מצב אופטימיים בקלות, ומספק מנגנון לחזרה למצב המקורי במידת הצורך. ה-hook הזה הוא ניסיוני, מה שאומר שה-API שלו עשוי להשתנות במהדורות עתידיות.

שימוש בסיסי

ה-experimental_useOptimistic hook מקבל שני ארגומנטים:

• מצב התחלתי: הערך ההתחלתי של המצב.
• פונקציית עדכון: פונקציה שמקבלת את המצב הנוכחי ואת הערך האופטימי ומחזירה את המצב האופטימי החדש. כאן נכנס לפעולה אלגוריתם המיזוג.

הוא מחזיר מערך המכיל שני אלמנטים:

• מצב אופטימי: המצב האופטימי הנוכחי (או המצב ההתחלתי או תוצאת פונקציית העדכון).
• שליחה אופטימית: פונקציה שמקבלת ערך אופטימי. קריאה לפונקציה זו מפעילה את פונקציית העדכון כדי לחשב מצב אופטימי חדש.

הנה דוגמה פשוטה:

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

function MyComponent() {
  const [originalValue, setOriginalValue] = useState(0);
  const [optimisticValue, updateOptimisticValue] = useOptimistic(
    originalValue,
    (state, optimisticUpdate) => state + optimisticUpdate // Simple merge algorithm: adds the optimistic update to the current state
  );

  const handleClick = () => {
    updateOptimisticValue(1); // Optimistically increment by 1
    // Simulate an asynchronous operation (e.g., API call)
    setTimeout(() => {
      setOriginalValue(originalValue + 1); // Update the real value after successful operation
    }, 1000);
  };

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

export default MyComponent;

            

              
                Copy
              
            
          

בדוגמה זו, לחיצה על כפתור "Increment" מגדילה באופן אופטימי את `optimisticValue` ב-1. לאחר השהייה של שנייה אחת, `originalValue` מתעדכן כדי לשקף את השינוי בפועל בצד השרת. אם קריאת ה-API המדומה הייתה נכשלת, היינו צריכים לאפס את `originalValue` חזרה לערכו הקודם.

אלגוריתם המיזוג: הפעלת עדכונים אופטימיים

ליבו של experimental_useOptimistic טמון באלגוריתם המיזוג שלו, המיושם בתוך פונקציית העדכון. אלגוריתם זה קובע כיצד העדכון האופטימי מוחל על המצב הנוכחי כדי לייצר את המצב האופטימי החדש. המורכבות של אלגוריתם זה תלויה במבנה המצב ובאופי העדכונים.

תרחישים שונים דורשים אסטרטגיות מיזוג שונות. הנה כמה דוגמאות נפוצות:

1. עדכוני ערך פשוטים

כפי שהודגם בדוגמה הקודמת, עבור ערכים פשוטים כמו מספרים או מחרוזות, אלגוריתם המיזוג יכול להיות פשוט כמו הוספת העדכון האופטימי למצב הנוכחי או החלפת המצב הנוכחי בערך האופטימי.

            (state, optimisticUpdate) => state + optimisticUpdate // For numbers
(state, optimisticUpdate) => optimisticUpdate // For strings or booleans (replace the entire state)

            

              
                Copy
              
            
          

2. מיזוג אובייקטים

כשמתמודדים עם אובייקטים כמצב, לעתים קרובות אתה צריך למזג את העדכון האופטימי עם האובייקט הקיים, תוך שמירה על המאפיינים המקוריים תוך עדכון אלה שצוינו. זה נעשה בדרך כלל באמצעות אופרטור ה-spread או שיטת Object.assign().

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

            

              
                Copy
              
            
          

שקול תרחיש עדכון פרופיל:

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

const handleLocationUpdate = (newLocation) => {
  updateOptimisticProfile({ location: newLocation }); // Optimistically update the location
  // Simulate API call to update the profile on the server
};

            

              
                Copy
              
            
          

בדוגמה זו, רק המאפיין `location` מתעדכן באופן אופטימי, בעוד שהמאפיינים `name` ו-`bio` נשארים ללא שינוי.

3. מניפולציה של מערכים

עדכון מערכים דורש שיקול דעת רב יותר, במיוחד בעת הוספה, הסרה או שינוי של אלמנטים. הנה כמה תרחישי מניפולציה של מערכים נפוצים:

• הוספת אלמנט: שרשר את האלמנט החדש למערך.
• הסרת אלמנט: סנן את המערך כדי לא לכלול את האלמנט שיש להסיר.
• עדכון אלמנט: מפה את המערך והחלף את האלמנט בגרסה המעודכנת על סמך מזהה ייחודי.

שקול יישום רשימת משימות:

            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 });
  // Simulate API call to add the task to the server
};

const handleRemoveTask = (taskId) => {
  updateOptimisticTasks({ type: 'REMOVE', id: taskId });
  // Simulate API call to remove the task from the server
};

const handleUpdateTask = (updatedTask) => {
  updateOptimisticTasks({ type: 'UPDATE', task: updatedTask });
  // Simulate API call to update the task on the server
};

            

              
                Copy
              
            
          

דוגמה זו מדגימה כיצד להוסיף, להסיר ולעדכן משימות במערך באופן אופטימי. אלגוריתם המיזוג משתמש במשפט switch כדי לטפל בסוגי עדכון שונים.

4. אובייקטים מקוננים עמוק

כשמתמודדים עם אובייקטים מקוננים עמוק, אופרטור spread פשוט עשוי שלא להספיק, מכיוון שהוא מבצע רק עותק רדוד. במקרים כאלה, ייתכן שתצטרך להשתמש בפונקציית מיזוג רקורסיבית או בספרייה כמו _.merge של Lodash או Immer כדי להבטיח שהאובייקט כולו יעודכן כהלכה.

הנה דוגמה לשימוש בפונקציית מיזוג רקורסיבית מותאמת אישית:

            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 }; // Create a shallow copy
    deepMerge(newState, optimisticUpdate);
    return newState;
  }
);

const handleThemeUpdate = (newTheme) => {
  updateOptimisticConfig({ theme: newTheme });
  // Simulate API call to update the configuration on the server
};

            

              
                Copy
              
            
          

דוגמה זו מדגימה כיצד להשתמש בפונקציית מיזוג רקורסיבית כדי לעדכן מאפיינים מקוננים עמוק באובייקט התצורה.

התאמה אישית של אלגוריתם המיזוג

הגמישות של experimental_useOptimistic מאפשרת לך להתאים אישית את אלגוריתם המיזוג כך שיתאים לצרכים הספציפיים שלך. אתה יכול ליצור פונקציות מותאמות אישית המטפלות בלוגיקת מיזוג מורכבת, ולהבטיח שהעדכונים האופטימיים שלך יוחלו בצורה נכונה ויעילה.

בעת תכנון אלגוריתם המיזוג שלך, שקול את הגורמים הבאים:

• מבנה מצב: המורכבות של נתוני המצב (ערכים פשוטים, אובייקטים, מערכים, מבנים מקוננים).
• סוגי עדכון: סוגי העדכונים השונים שיכולים להתרחש (הוספה, הסרה, עדכון, החלפה).
• ביצועים: היעילות של האלגוריתם, במיוחד בעת התמודדות עם מערכי נתונים גדולים.
• חוסר שינוי: שמירה על חוסר שינוי של המצב כדי למנוע תופעות לוואי בלתי צפויות.

טיפול בשגיאות ונסיגה

היבט מכריע של עדכונים אופטימיים הוא טיפול בשגיאות ונסיגה של המצב האופטימי אם פעולת השרת נכשלת. כאשר מתרחשת שגיאה, עליך להחזיר את ממשק המשתמש למצבו המקורי ולהודיע למשתמש על הכישלון.

הנה דוגמה לאופן הטיפול בשגיאות ולנסיגה של המצב האופטימי:

            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
  );

  // Use useRef to store the previous originalValue for rollback
  const previousValueRef = useRef(originalValue);

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

    try {
      // Simulate an asynchronous operation (e.g., API call)
      await new Promise((resolve, reject) => {
        setTimeout(() => {
          // Simulate a random error
          if (Math.random() < 0.2) {
            reject(new Error("Operation failed"));
          } else {
            setOriginalValue(originalValue + 1);
            resolve();
          }
        }, 1000);
      });
    } catch (error) {
      console.error("Operation failed:", error);
      // Rollback to the previous value
      setOriginalValue(previousValueRef.current);
      alert("Operation failed. Please try again."); // Inform the user
    }
  };

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

            

              
                Copy
              
            
          

בדוגמה זו, `previousValueRef` משמש לאחסון `originalValue` הקודם לפני החלת העדכון האופטימי. אם קריאת ה-API נכשלת, `originalValue` מאופס לערך המאוחסן, מה שמבטל למעשה את העדכון האופטימי. התראה מודיעה למשתמש על הכישלון.

יתרונות השימוש ב-experimental_useOptimistic

שימוש ב-experimental_useOptimistic ליישום עדכונים אופטימיים מציע מספר יתרונות:

• חוויית משתמש משופרת: מספק ממשק משתמש מגיב ומרתק יותר.
• יישום פשוט: מפשט את ניהול עדכוני המצב האופטימיים.
• לוגיקה מרכזית: מכיל את לוגיקת המיזוג בתוך פונקציית העדכון, מה שהופך את הקוד לתחזוקה רבה יותר.
• גישה הצהרתית: מאפשר לך להגדיר כיצד עדכונים אופטימיים מוחלים בצורה הצהרתית.

מגבלות ושיקולים

אמנם experimental_useOptimistic הוא כלי רב עוצמה, אך חשוב להיות מודע למגבלות ולשיקולים שלו:

• API ניסיוני: ה-API נתון לשינויים במהדורות עתידיות של React.
• מורכבות: יישום אלגוריתמי מיזוג מורכבים יכול להיות מאתגר.
• טיפול בשגיאות: טיפול נכון בשגיאות ומנגנוני נסיגה חיוניים.
• עקביות נתונים: ודא שהעדכונים האופטימיים תואמים למודל הנתונים בצד השרת.

חלופות ל-experimental_useOptimistic

אמנם experimental_useOptimistic מספק דרך נוחה ליישם עדכונים אופטימיים, אך ישנן גישות חלופיות שתוכל לשקול:

• ניהול מצב ידני: אתה יכול לנהל את המצב האופטימי באופן ידני באמצעות useState ולוגיקה מותאמת אישית.
• Redux עם תוכנת ביניים אופטימית: ניתן להשתמש בתוכנת ביניים של Redux כדי ליירט פעולות ולהחיל עדכונים אופטימיים לפני שליחתם לחנות.
• ספריות GraphQL (לדוגמה, Apollo Client, Relay): ספריות אלה מספקות לעתים קרובות תמיכה מובנית לעדכונים אופטימיים.

מקרים לשימוש בתעשיות שונות

עדכונים אופטימיים משפרים את חוויית המשתמש בתעשיות שונות. הנה כמה תרחישים ספציפיים:

• טכנולוגיה פיננסית (FinTech):
  • פלטפורמות מסחר בזמן אמת: כאשר משתמש מבצע עסקה, הפלטפורמה יכולה לעדכן באופן אופטימי את יתרת התיק ואת סטטוס אישור העסקה לפני שהעסקה מבוצעת בפועל. זה מספק משוב מיידי, חשוב במיוחד בסביבות מסחר מהירות.
    • דוגמה: אפליקציית מסחר במניות מעדכנת את היתרה הזמינה של המשתמש באופן מיידי לאחר ביצוע הזמנת קנייה, ומציגה ביצוע משוער של העסקה.
  • בנקאות מקוונת: בעת העברת כספים בין חשבונות, ממשק המשתמש יכול להציג את ההעברה כהושלמה באופן מיידי, כאשר אישור ממתין ברקע.
  • דוגמה: אפליקציית בנק מקוונת מציגה מסך אישור העברה מוצלחת באופן מיידי תוך עיבוד ההעברה בפועל ברקע.
• טכנולוגיית בריאות (HealthTech):
  • תזמון פגישות: בעת תזמון פגישה, המערכת יכולה להציג מיד את הפגישה כמאושרת, כאשר בדיקות רקע מאמתות זמינות.
  • דוגמה: פורטל בריאות מציג פגישה כמאושרת מיד לאחר שהמשתמש בוחר משבצת זמן.
  • עדכוני רשומות בריאות אלקטרוניות (EHR): בעת עדכון מידע על מטופל (לדוגמה, אלרגיות, תרופות), השינויים יכולים להיות מוצגים באופן מיידי, בעוד שהמערכת שומרת אותם ברקע.
  • דוגמה: רופא מעדכן את רשימת האלרגיות של מטופל ורואה את השינויים באופן מיידי, ומאפשר לו להמשיך בהתייעצות מבלי להמתין.
• לוגיסטיקה ושרשרת אספקה:
  • מעקב אחר הזמנות: כאשר סטטוס חבילה מתעדכן (לדוגמה, "יצא למשלוח"), ניתן לעדכן את מידע המעקב באופן אופטימי כדי לשקף את השינוי באופן מיידי.
  • דוגמה: אפליקציית שליחויות מציגה חבילה כ"יצאה למשלוח" ברגע שהנהג סורק אותה, עוד לפני שהמערכת המרכזית מתעדכנת.
  • ניהול מלאי: בעת התאמת רמות המלאי (לדוגמה, קבלת משלוח), ניתן לעדכן את ספירות המלאי באופן אופטימי כדי להציג זמינות מיידית.
  • דוגמה: מערכת ניהול מחסנים מציגה את רמת המלאי המעודכנת של מוצר מיד לאחר שפקיד קבלה מאשר את הגעת משלוח חדש.
• טכנולוגיית חינוך (EdTech):
  • הגשות חידונים: כאשר תלמיד מגיש חידון, המערכת יכולה להציג באופן מיידי ציון ראשוני, עוד לפני שכל התשובות נבדקות.
  • דוגמה: פלטפורמת למידה מקוונת מציגה לתלמיד ציון משוער מיד לאחר שהוא מגיש חידון, ומציינת ביצועים פוטנציאליים.
  • הרשמה לקורסים: בעת הרשמה לקורס, המערכת יכולה להוסיף מיד את הקורס ללוח המחוונים של התלמיד, תוך אימות זמינות מקומות ישיבה ברקע.
  • דוגמה: פורטל אוניברסיטאי מוסיף קורס לרשימת הקורסים הרשומים של תלמיד מיד לאחר שהתלמיד לוחץ על "הירשם".

מסקנה

experimental_useOptimistic הוא כלי רב עוצמה לשיפור חוויית המשתמש ביישומי React באמצעות עדכונים אופטימיים. על ידי הבנת אלגוריתם המיזוג והתאמתו אישית כך שיתאים לצרכים הספציפיים שלך, תוכל ליצור ממשקי משתמש חלקים ומגיבים המספקים שיפור ביצועים נתפס. זכור לטפל בשגיאות ולבטל את המצב האופטימי בעת הצורך כדי לשמור על עקביות הנתונים. כ-API ניסיוני, חיוני להישאר מעודכן עם המהדורות האחרונות של React ולהיות מוכן לשינויים פוטנציאליים בעתיד.

על ידי התחשבות זהירה במבנה המצב, בסוגי העדכון ובמנגנוני הטיפול בשגיאות, אתה יכול למנף ביעילות את experimental_useOptimistic כדי לבנות יישומים מרתקים ומגיבים יותר עבור המשתמשים שלך, ללא קשר למיקומם הגלובלי או לתעשייה שלהם.

קריאה נוספת

• תיעוד React - experimental_useOptimistic
• מאגר React GitHub
• ספריית Immer לעדכוני מצב בלתי ניתנים לשינוי (https://immerjs.github.io/immer/)