Race Condition pada React experimental_useOptimistic: Penanganan Pembaruan Konkuren

Hook experimental_useOptimistic dari React menawarkan cara yang ampuh untuk meningkatkan pengalaman pengguna dengan memberikan umpan balik langsung saat operasi asinkron sedang berlangsung. Namun, optimisme ini terkadang dapat menyebabkan race condition ketika beberapa pembaruan diterapkan secara bersamaan. Artikel ini akan membahas seluk-beluk masalah ini dan memberikan strategi untuk menangani pembaruan konkuren secara tangguh, memastikan konsistensi data dan pengalaman pengguna yang lancar, yang ditujukan untuk audiens global.

Memahami experimental_useOptimistic

Sebelum kita membahas race condition, mari kita ulas secara singkat cara kerja experimental_useOptimistic. Hook ini memungkinkan Anda untuk memperbarui UI secara optimistis dengan suatu nilai sebelum operasi di sisi server yang bersangkutan selesai. Ini memberi pengguna kesan tindakan yang instan, meningkatkan responsivitas. Sebagai contoh, pertimbangkan seorang pengguna menyukai sebuah postingan. Daripada menunggu server mengonfirmasi suka tersebut, Anda dapat langsung memperbarui UI untuk menunjukkan postingan tersebut telah disukai, dan kemudian mengembalikannya jika server melaporkan kesalahan.

Penggunaan dasarnya terlihat seperti ini:

const [optimisticValue, addOptimisticValue] = experimental_useOptimistic(
  originalValue,
  (currentState, newValue) => {
    // Kembalikan pembaruan optimistis berdasarkan state saat ini dan nilai baru
    return newValue;
  }
);

originalValue adalah state awal. Argumen kedua adalah fungsi pembaruan optimistis, yang mengambil state saat ini dan nilai baru, lalu mengembalikan state yang diperbarui secara optimistis. addOptimisticValue adalah fungsi yang dapat Anda panggil untuk memicu pembaruan optimistis.

Apa itu Race Condition?

Race condition terjadi ketika hasil suatu program bergantung pada urutan atau waktu yang tidak dapat diprediksi dari beberapa proses atau thread. Dalam konteks experimental_useOptimistic, race condition muncul ketika beberapa pembaruan optimistis dipicu secara bersamaan, dan operasi sisi server yang bersangkutan selesai dalam urutan yang berbeda dari saat dimulai. Hal ini dapat menyebabkan data yang tidak konsisten dan pengalaman pengguna yang membingungkan.

Pertimbangkan skenario di mana pengguna dengan cepat mengklik tombol "Suka" beberapa kali. Setiap klik memicu pembaruan optimistis, yang secara langsung menambah jumlah suka di UI. Namun, permintaan server untuk setiap suka mungkin selesai dalam urutan yang berbeda karena latensi jaringan atau penundaan pemrosesan server. Jika permintaan selesai tidak berurutan, jumlah suka akhir yang ditampilkan kepada pengguna mungkin tidak benar.

Contoh: Bayangkan sebuah penghitung dimulai dari 0. Pengguna mengklik tombol tambah dua kali dengan cepat. Dua pembaruan optimistis dikirim. Pembaruan pertama adalah `0 + 1 = 1`, dan yang kedua adalah `1 + 1 = 2`. Namun, jika permintaan server untuk klik kedua selesai sebelum yang pertama, server mungkin salah menyimpan state sebagai `0 + 1 = 1` berdasarkan nilai yang usang, dan selanjutnya, permintaan pertama yang selesai menimpanya lagi sebagai `0 + 1 = 1`. Pengguna akhirnya melihat `1`, bukan `2`.

Mengidentifikasi Race Condition dengan experimental_useOptimistic

Mengidentifikasi race condition bisa jadi menantang, karena sering kali bersifat intermiten dan bergantung pada faktor waktu. Namun, beberapa gejala umum dapat menunjukkan keberadaannya:

• State UI yang tidak konsisten: UI menampilkan nilai yang tidak mencerminkan data aktual di sisi server.
• Penimpaan data yang tidak terduga: Data ditimpa dengan nilai yang lebih lama, menyebabkan kehilangan data.
• Elemen UI yang berkedip: Elemen UI berkedip atau berubah dengan cepat saat pembaruan optimistis yang berbeda diterapkan dan dikembalikan.

Untuk mengidentifikasi race condition secara efektif, pertimbangkan hal berikut:

• Logging: Terapkan logging terperinci untuk melacak urutan pemicu pembaruan optimistis dan urutan penyelesaian operasi sisi server yang bersangkutan. Sertakan stempel waktu dan pengidentifikasi unik untuk setiap pembaruan.
• Pengujian: Tulis pengujian integrasi yang menyimulasikan pembaruan konkuren dan verifikasi bahwa state UI tetap konsisten. Alat seperti Jest dan React Testing Library dapat membantu untuk ini. Pertimbangkan menggunakan pustaka mocking untuk menyimulasikan berbagai latensi jaringan dan waktu respons server.
• Pemantauan: Terapkan alat pemantauan untuk melacak frekuensi inkonsistensi UI dan penimpaan data di lingkungan produksi. Ini dapat membantu Anda mengidentifikasi potensi race condition yang mungkin tidak terlihat selama pengembangan.
• Umpan Balik Pengguna: Perhatikan dengan cermat laporan pengguna tentang inkonsistensi UI atau kehilangan data. Umpan balik pengguna dapat memberikan wawasan berharga tentang potensi race condition yang mungkin sulit dideteksi melalui pengujian otomatis.

Strategi untuk Menangani Pembaruan Konkuren

Beberapa strategi dapat digunakan untuk mengurangi race condition saat menggunakan experimental_useOptimistic. Berikut adalah beberapa pendekatan yang paling efektif:

1. Debouncing dan Throttling

Debouncing membatasi laju di mana sebuah fungsi dapat dijalankan. Ini menunda pemanggilan fungsi hingga sejumlah waktu tertentu telah berlalu sejak fungsi tersebut terakhir kali dipanggil. Dalam konteks pembaruan optimistis, debouncing dapat mencegah pembaruan berurutan yang cepat dipicu, mengurangi kemungkinan terjadinya race condition.

Throttling memastikan bahwa sebuah fungsi hanya dipanggil paling banyak sekali dalam periode waktu tertentu. Ini mengatur frekuensi pemanggilan fungsi, mencegahnya membebani sistem. Throttling bisa berguna ketika Anda ingin mengizinkan pembaruan terjadi, tetapi pada laju yang terkontrol.

Berikut adalah contoh menggunakan fungsi yang di-debounce:

import { useCallback } from 'react';
import { debounce } from 'lodash'; // Atau fungsi debounce kustom

function MyComponent() {
  const handleClick = useCallback(
    debounce(() => {
      addOptimisticValue(currentState => currentState + 1);
      // Kirim permintaan ke server di sini
    }, 300), // Debounce selama 300ms
    [addOptimisticValue]
  );

  return Increment;
}

2. Penomoran Urutan (Sequence Numbering)

Tetapkan nomor urut unik untuk setiap pembaruan optimistis. Ketika server merespons, verifikasi bahwa respons tersebut sesuai dengan nomor urut terbaru. Jika respons tidak berurutan, buanglah. Ini memastikan bahwa hanya pembaruan terbaru yang diterapkan.

Berikut cara mengimplementasikan penomoran urutan:

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);
    
    // Simulasikan permintaan server
    simulateServerRequest(value + 1, currentSequenceNumber)
      .then((data) => {
        if (data.sequenceNumber === sequenceNumber.current) {
          setValue(data.value);
        } else {
          console.log("Membuang respons yang usang");
        }
      });
  }, [value, addOptimisticValue]);

  async function simulateServerRequest(newValue, sequenceNumber) {
    // Simulasikan latensi jaringan
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    return { value: newValue, sequenceNumber: sequenceNumber };
  }

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

Dalam contoh ini, setiap pembaruan diberi nomor urut. Respons server menyertakan nomor urut dari permintaan yang bersangkutan. Ketika respons diterima, komponen memeriksa apakah nomor urut cocok dengan nomor urut saat ini. Jika cocok, pembaruan diterapkan. Jika tidak, pembaruan akan dibuang.

3. Menggunakan Antrean untuk Pembaruan

Pelihara antrean pembaruan yang tertunda. Ketika pembaruan dipicu, tambahkan ke antrean. Proses pembaruan secara berurutan dari antrean, memastikan bahwa mereka diterapkan sesuai urutan saat dimulai. Ini menghilangkan kemungkinan pembaruan yang tidak berurutan.

Berikut adalah contoh cara menggunakan antrean untuk pembaruan:

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 {
      // Simulasikan permintaan server
      const result = await simulateServerRequest(newValue);
      setValue(result);
    } finally {
      isProcessing.current = false;
      processQueue(); // Proses item berikutnya di antrean
    }
  }, [setValue]);

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

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

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

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

Dalam contoh ini, setiap pembaruan ditambahkan ke antrean. Fungsi processQueue memproses pembaruan secara berurutan dari antrean. Ref isProcessing mencegah beberapa pembaruan diproses secara bersamaan.

4. Operasi Idempoten

Pastikan operasi sisi server Anda bersifat idempoten. Operasi idempoten dapat diterapkan beberapa kali tanpa mengubah hasil di luar penerapan awal. Misalnya, mengatur suatu nilai adalah idempoten, sedangkan menambah nilai tidak.

Jika operasi Anda idempoten, race condition menjadi kurang menjadi masalah. Bahkan jika pembaruan diterapkan tidak berurutan, hasil akhirnya akan sama. Untuk membuat operasi penambahan menjadi idempoten, Anda dapat mengirim nilai akhir yang diinginkan ke server, bukan instruksi penambahan.

Contoh: Alih-alih mengirim permintaan untuk "tambah jumlah suka", kirim permintaan untuk "atur jumlah suka menjadi X". Jika server menerima beberapa permintaan seperti itu, jumlah suka akhir akan selalu X, terlepas dari urutan pemrosesan permintaan.

5. Transaksi Optimistis dengan Rollback

Terapkan transaksi optimistis yang mencakup mekanisme rollback. Saat pembaruan optimistis diterapkan, simpan nilai asli. Jika server melaporkan kesalahan, kembalikan ke nilai asli. Ini memastikan bahwa state UI tetap konsisten dengan data sisi server.

Berikut adalah contoh konseptual:

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); //Render ulang dengan nilai yang diperbaiki secara optimistis
      });
  }, [value, addOptimisticValue, previousValue]);

  async function simulateServerRequest(newValue) {
    // Simulasikan latensi jaringan
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    // Simulasikan potensi kesalahan
    if (Math.random() < 0.2) {
      throw new Error("Kesalahan server");
    }
    return newValue;
  }

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

Dalam contoh ini, nilai asli disimpan di previousValue sebelum pembaruan optimistis diterapkan. Jika server melaporkan kesalahan, komponen akan kembali ke nilai asli.

6. Menggunakan Imutabilitas

Gunakan struktur data yang tidak dapat diubah (immutable). Imutabilitas memastikan bahwa data tidak diubah secara langsung. Sebaliknya, salinan baru dari data dibuat dengan perubahan yang diinginkan. Ini mempermudah pelacakan perubahan dan kembali ke state sebelumnya, mengurangi risiko race condition.

Pustaka JavaScript seperti Immer dan Immutable.js dapat membantu Anda bekerja dengan struktur data yang tidak dapat diubah.

7. UI Optimistis dengan State Lokal

Pertimbangkan untuk mengelola pembaruan optimistis di state lokal daripada hanya mengandalkan experimental_useOptimistic. Ini memberi Anda lebih banyak kontrol atas proses pembaruan dan memungkinkan Anda menerapkan logika kustom untuk menangani pembaruan konkuren. Anda dapat menggabungkan ini dengan teknik seperti penomoran urutan atau antrean untuk memastikan konsistensi data.

8. Konsistensi Akhir (Eventual Consistency)

Terapkan konsistensi akhir. Terima bahwa state UI mungkin untuk sementara tidak sinkron dengan data sisi server. Rancang aplikasi Anda untuk menangani ini dengan baik. Misalnya, tampilkan indikator pemuatan saat server sedang memproses pembaruan. Edukasi pengguna bahwa data mungkin tidak langsung konsisten di seluruh perangkat.

Praktik Terbaik untuk Aplikasi Global

Saat membangun aplikasi untuk audiens global, sangat penting untuk mempertimbangkan faktor-faktor seperti latensi jaringan, zona waktu, dan lokalisasi bahasa.

• Latensi Jaringan: Terapkan strategi untuk mengurangi dampak latensi jaringan, seperti caching data secara lokal dan menggunakan Jaringan Pengiriman Konten (CDN) untuk menyajikan konten dari server yang didistribusikan secara geografis.
• Zona Waktu: Tangani zona waktu dengan benar untuk memastikan bahwa data ditampilkan secara akurat kepada pengguna di zona waktu yang berbeda. Gunakan basis data zona waktu yang andal dan pertimbangkan untuk menggunakan pustaka seperti Moment.js atau date-fns untuk menyederhanakan konversi zona waktu.
• Lokalisasi: Lokalkan aplikasi Anda untuk mendukung berbagai bahasa dan wilayah. Gunakan pustaka lokalisasi seperti i18next atau React Intl untuk mengelola terjemahan dan memformat data sesuai dengan lokal pengguna.
• Aksesibilitas: Pastikan aplikasi Anda dapat diakses oleh pengguna dengan disabilitas. Ikuti panduan aksesibilitas seperti WCAG untuk membuat aplikasi Anda dapat digunakan oleh semua orang.

Kesimpulan

experimental_useOptimistic menawarkan cara yang ampuh untuk meningkatkan pengalaman pengguna, tetapi penting untuk memahami dan mengatasi potensi race condition. Dengan menerapkan strategi yang diuraikan dalam artikel ini, Anda dapat membangun aplikasi yang tangguh dan andal yang memberikan pengalaman pengguna yang lancar dan konsisten, bahkan saat menangani pembaruan konkuren. Ingatlah untuk memprioritaskan konsistensi data, penanganan galat, dan umpan balik pengguna untuk memastikan bahwa aplikasi Anda memenuhi kebutuhan pengguna di seluruh dunia. Pertimbangkan dengan cermat trade-off antara pembaruan optimistis dan potensi inkonsistensi, dan pilih pendekatan yang paling sesuai dengan persyaratan spesifik aplikasi Anda. Dengan mengambil pendekatan proaktif untuk mengelola pembaruan konkuren, Anda dapat memanfaatkan kekuatan experimental_useOptimistic sambil meminimalkan risiko race condition dan kerusakan data.