Menyelesaikan Konflik dengan Hook experimental_useOptimistic React

Hook experimental_useOptimistic dari React menawarkan cara yang ampuh untuk meningkatkan pengalaman pengguna dengan menyediakan pembaruan UI optimis. Ini berarti UI diperbarui secara langsung seolah-olah tindakan pengguna berhasil, bahkan sebelum server mengonfirmasi perubahan tersebut. Hal ini menciptakan antarmuka pengguna yang lebih responsif dan lancar. Namun, pendekatan ini menimbulkan kemungkinan adanya konflik – situasi di mana respons aktual dari server berbeda dari pembaruan optimis. Memahami cara menangani konflik ini sangat penting untuk membangun aplikasi yang kuat dan andal.

Memahami UI Optimis dan Potensi Konflik

Pembaruan UI tradisional sering kali melibatkan penantian respons server sebelum merefleksikan perubahan di antarmuka pengguna. Hal ini dapat menyebabkan penundaan yang nyata dan pengalaman yang kurang responsif. UI optimis bertujuan untuk mengurangi masalah ini dengan segera memperbarui UI dengan asumsi bahwa operasi server akan berhasil. experimental_useOptimistic memfasilitasi pendekatan ini dengan memungkinkan pengembang untuk menentukan nilai "optimis" yang sementara menimpa status sebenarnya.

Bayangkan sebuah skenario di mana pengguna menyukai sebuah postingan di platform media sosial. Tanpa UI optimis, pengguna akan mengklik tombol "suka" dan menunggu server mengonfirmasi tindakan tersebut sebelum jumlah suka diperbarui. Dengan UI optimis, jumlah suka bertambah segera setelah tombol diklik, memberikan umpan balik instan. Namun, jika server menolak permintaan suka (misalnya, karena kesalahan validasi, masalah jaringan, atau pengguna sudah menyukai postingan tersebut), maka timbullah konflik, dan UI perlu diperbaiki.

Konflik dapat bermanifestasi dalam berbagai cara, termasuk:

• Inkonsistensi Data: UI menampilkan data yang berbeda dari data aktual di server. Misalnya, jumlah suka menunjukkan 101 di UI, tetapi server melaporkan hanya 100.
• Status yang Salah: Status aplikasi menjadi tidak konsisten, yang mengarah pada perilaku tak terduga. Bayangkan keranjang belanja di mana sebuah barang ditambahkan secara optimis tetapi kemudian gagal karena stok tidak mencukupi.
• Kebingungan Pengguna: Pengguna mungkin bingung atau frustrasi jika UI mencerminkan status yang salah, yang mengarah pada pengalaman pengguna yang negatif.

Strategi untuk Menyelesaikan Konflik

Resolusi konflik yang efektif sangat penting untuk menjaga integritas data dan memberikan pengalaman pengguna yang konsisten. Berikut adalah beberapa strategi untuk mengatasi konflik yang timbul dari pembaruan optimis:

1. Validasi Sisi Server dan Penanganan Kesalahan

Lini pertahanan pertama terhadap konflik adalah validasi sisi server yang kuat. Server harus memvalidasi semua permintaan yang masuk secara menyeluruh untuk memastikan integritas data dan mencegah operasi yang tidak valid. Ketika terjadi kesalahan, server harus mengembalikan pesan kesalahan yang jelas dan informatif yang dapat digunakan oleh klien untuk menangani konflik.

Contoh:

Misalkan seorang pengguna mencoba memperbarui informasi profil mereka, tetapi alamat email yang diberikan sudah digunakan. Server harus merespons dengan pesan kesalahan yang menunjukkan konflik, seperti:

            {
  "success": false,
  "error": "Alamat email sudah digunakan"
}
            

              
                Copy
              
            
          

Klien kemudian dapat menggunakan pesan kesalahan ini untuk memberi tahu pengguna tentang konflik dan memungkinkan mereka untuk memperbaiki input.

2. Penanganan Kesalahan Sisi Klien dan Rollback

Aplikasi sisi klien harus siap menangani kesalahan yang dikembalikan oleh server dan melakukan rollback pada pembaruan optimis. Ini melibatkan pengaturan ulang UI ke keadaan sebelumnya dan memberi tahu pengguna tentang konflik tersebut.

Contoh (menggunakan React dengan experimental_useOptimistic):

            import { experimental_useOptimistic } from 'react';
import { useState, useCallback } from 'react';

function LikeButton({ postId, initialLikes }) {
  const [likes, setLikes] = useState(initialLikes);
  const [optimisticLikes, setOptimisticLikes] = experimental_useOptimistic(
    likes,
    (currentState, newLikeValue) => newLikeValue
  );

  const handleLike = useCallback(async () => {
    const newLikeValue = optimisticLikes + 1;
    setOptimisticLikes(newLikeValue);

    try {
      const response = await fetch(`/api/posts/${postId}/like`, {
        method: 'POST',
      });

      if (!response.ok) {
        const error = await response.json();
        // Konflik terdeteksi! Lakukan rollback pada pembaruan optimis
        console.error("Gagal menyukai:", error);
        setOptimisticLikes(likes); // Kembalikan ke nilai asli
        alert("Gagal menyukai postingan: " + error.message);
      } else {
        // Perbarui state lokal dengan nilai yang dikonfirmasi (opsional)
        const data = await response.json();
        setLikes(data.likes); // Pastikan state lokal cocok dengan server
      }
    } catch (error) {
      console.error("Kesalahan saat menyukai postingan:", error);
      setOptimisticLikes(likes); // Lakukan rollback juga saat terjadi kesalahan jaringan
      alert("Kesalahan jaringan. Silakan coba lagi.");
    }
  }, [postId, likes, optimisticLikes, setOptimisticLikes]);

  return (
    
      Suka ({optimisticLikes})
    
  );
}

export default LikeButton;

            

              
                Copy
              
            
          

Dalam contoh ini, fungsi handleLike mencoba menaikkan jumlah suka secara optimis. Jika server mengembalikan kesalahan, fungsi setOptimisticLikes dipanggil dengan nilai likes asli, yang secara efektif membatalkan pembaruan optimis. Sebuah peringatan ditampilkan kepada pengguna, memberi tahu mereka tentang kegagalan tersebut.

3. Rekonsiliasi dengan Data Server

Daripada hanya melakukan rollback pada pembaruan optimis, Anda mungkin memilih untuk merekonsiliasi state sisi klien dengan data server. Ini melibatkan pengambilan data terbaru dari server dan memperbarui UI sesuai dengan itu. Pendekatan ini bisa lebih kompleks tetapi dapat menghasilkan pengalaman pengguna yang lebih mulus.

Contoh:

Bayangkan sebuah aplikasi pengeditan dokumen kolaboratif. Banyak pengguna dapat mengedit dokumen yang sama secara bersamaan. Ketika seorang pengguna membuat perubahan, UI diperbarui secara optimis. Namun, jika pengguna lain membuat perubahan yang bertentangan, server mungkin menolak pembaruan pengguna pertama. Dalam kasus ini, klien dapat mengambil versi terbaru dokumen dari server dan menggabungkan perubahan pengguna dengan versi terbaru. Ini dapat dicapai melalui teknik seperti Operational Transformation (OT) atau Conflict-free Replicated Data Types (CRDTs), yang berada di luar cakupan experimental_useOptimistic itu sendiri tetapi akan menjadi bagian dari logika aplikasi di seputar penggunaannya.

Rekonsiliasi mungkin melibatkan:

• Mengambil data baru dari server setelah terjadi kesalahan.
• Menggabungkan perubahan optimis dengan versi server menggunakan OT/CRDT.
• Menampilkan tampilan perbedaan kepada pengguna yang menunjukkan perubahan yang bertentangan.

4. Menggunakan Stempel Waktu atau Nomor Versi

Untuk mencegah pembaruan yang usang menimpa perubahan yang lebih baru, Anda dapat menggunakan stempel waktu atau nomor versi untuk melacak status data. Saat mengirim pembaruan ke server, sertakan stempel waktu atau nomor versi dari data yang sedang diperbarui. Server kemudian dapat membandingkan nilai ini dengan versi data saat ini dan menolak pembaruan jika sudah usang.

Contoh:

Saat memperbarui profil pengguna, klien mengirimkan nomor versi saat ini bersama dengan data yang diperbarui:

            {
  "userId": 123,
  "name": "Jane Doe",
  "version": 42, // Versi saat ini dari data profil
  "email": "jane.doe@example.com"
}
            

              
                Copy
              
            
          

Server kemudian dapat membandingkan bidang version dengan versi data profil saat ini. Jika versi tidak cocok, server menolak pembaruan dan mengembalikan pesan kesalahan yang menunjukkan bahwa data tersebut usang. Klien kemudian dapat mengambil versi data terbaru dan menerapkan kembali pembaruan.

5. Penguncian Optimis (Optimistic Locking)

Penguncian optimis adalah teknik kontrol konkurensi yang mencegah banyak pengguna memodifikasi data yang sama secara bersamaan. Cara kerjanya adalah dengan menambahkan kolom versi ke tabel database. Ketika pengguna mengambil sebuah rekaman, nomor versi juga diambil. Ketika pengguna memperbarui rekaman tersebut, pernyataan pembaruan menyertakan klausa WHERE yang memeriksa apakah nomor versi masih sama. Jika nomor versi telah berubah, itu berarti pengguna lain telah memperbarui rekaman tersebut, dan pembaruan gagal.

Contoh (SQL yang disederhanakan):

            -- Status awal:
-- id | nama  | versi
-- ---|-------|--------
-- 1  | John  | 1

-- Pengguna A mengambil rekaman (id=1, version=1)

-- Pengguna B mengambil rekaman (id=1, version=1)

-- Pengguna A memperbarui rekaman:
UPDATE users SET name = 'John Smith', version = version + 1 WHERE id = 1 AND version = 1;

-- Pembaruan berhasil. Database sekarang terlihat seperti:
-- id | nama      | versi
-- ---|-----------|--------
-- 1  | John Smith| 2

-- Pengguna B mencoba memperbarui rekaman:
UPDATE users SET name = 'Johnny' , version = version + 1 WHERE id = 1 AND version = 1;

-- Pembaruan gagal karena nomor versi dalam klausa WHERE (1) tidak cocok dengan versi saat ini di database (2).

            

              
                Copy
              
            
          

Teknik ini, meskipun tidak secara langsung terkait dengan implementasi experimental_useOptimistic, melengkapi pendekatan UI optimis dengan menyediakan mekanisme sisi server yang kuat untuk mencegah kerusakan data dan memastikan konsistensi data. Ketika server menolak pembaruan karena penguncian optimis, klien tahu secara pasti bahwa konflik telah terjadi dan harus mengambil tindakan yang sesuai (misalnya, mengambil ulang data dan meminta pengguna untuk menyelesaikan konflik).

6. Debouncing atau Throttling Pembaruan

Dalam skenario di mana pengguna dengan cepat membuat perubahan, seperti mengetik di kotak pencarian atau memperbarui formulir pengaturan, pertimbangkan untuk melakukan debouncing atau throttling pada pembaruan yang dikirim ke server. Ini mengurangi jumlah permintaan yang dikirim ke server dan dapat membantu mencegah konflik. Teknik-teknik ini tidak secara langsung menyelesaikan konflik tetapi dapat mengurangi kemunculannya.

Debouncing memastikan bahwa pembaruan hanya dikirim setelah periode tidak aktif tertentu. Throttling memastikan bahwa pembaruan dikirim pada frekuensi maksimum, bahkan jika pengguna terus menerus membuat perubahan.

7. Umpan Balik Pengguna dan Pesan Kesalahan

Terlepas dari strategi resolusi konflik yang digunakan, sangat penting untuk memberikan umpan balik yang jelas dan informatif kepada pengguna. Ketika konflik terjadi, beri tahu pengguna tentang masalah tersebut dan berikan panduan tentang cara menyelesaikannya. Ini bisa berupa menampilkan pesan kesalahan, meminta pengguna untuk mencoba kembali operasi, atau menyediakan cara untuk merekonsiliasi perubahan.

Contoh:

"Perubahan yang Anda buat tidak dapat disimpan karena pengguna lain telah memperbarui dokumen. Harap tinjau perubahannya dan coba lagi."

Praktik Terbaik Menggunakan experimental_useOptimistic

Untuk secara efektif menggunakan experimental_useOptimistic dan meminimalkan risiko konflik, pertimbangkan praktik terbaik berikut:

• Gunakan secara selektif: Tidak semua pembaruan UI mendapat manfaat dari pembaruan optimis. Gunakan experimental_useOptimistic hanya ketika secara signifikan meningkatkan pengalaman pengguna dan risiko konflik relatif rendah.
• Jaga agar pembaruan optimis tetap sederhana: Hindari pembaruan optimis yang kompleks yang melibatkan beberapa modifikasi data atau logika yang rumit. Pembaruan yang lebih sederhana lebih mudah untuk dibatalkan atau direkonsiliasi jika terjadi konflik.
• Terapkan validasi sisi server yang kuat: Pastikan server memvalidasi semua permintaan yang masuk secara menyeluruh untuk mencegah operasi yang tidak valid dan meminimalkan risiko konflik.
• Tangani kesalahan dengan baik: Terapkan penanganan kesalahan yang komprehensif di sisi klien untuk mendeteksi dan merespons konflik. Berikan umpan balik yang jelas dan informatif kepada pengguna.
• Uji secara menyeluruh: Uji aplikasi Anda secara ketat untuk mengidentifikasi dan mengatasi potensi konflik. Simulasikan berbagai skenario, termasuk kesalahan jaringan, pembaruan serentak, dan data yang tidak valid.
• Pertimbangkan konsistensi eventual (eventual consistency): Rangkul konsep konsistensi eventual. Pahami bahwa mungkin ada perbedaan sementara antara data sisi klien dan sisi server. Rancang aplikasi Anda untuk menangani perbedaan ini dengan baik.

Pertimbangan Lanjutan: Dukungan Offline

experimental_useOptimistic juga dapat membantu dalam mengimplementasikan dukungan offline. Dengan memperbarui UI secara optimis bahkan ketika pengguna sedang offline, Anda dapat memberikan pengalaman yang lebih mulus. Ketika pengguna kembali online, Anda dapat mencoba menyinkronkan perubahan dengan server. Konflik lebih mungkin terjadi dalam skenario offline, jadi resolusi konflik yang kuat menjadi lebih penting.

Kesimpulan

Hook experimental_useOptimistic dari React adalah alat yang ampuh untuk menciptakan antarmuka pengguna yang responsif dan menarik. Namun, penting untuk memahami potensi konflik dan menerapkan strategi resolusi konflik yang efektif. Dengan menggabungkan validasi sisi server yang kuat, penanganan kesalahan sisi klien, dan umpan balik pengguna yang jelas, Anda dapat meminimalkan risiko konflik dan memberikan pengalaman pengguna yang positif secara konsisten. Ingatlah untuk menimbang manfaat pembaruan optimis dengan kompleksitas pengelolaan potensi konflik dan memilih pendekatan yang tepat untuk kebutuhan aplikasi spesifik Anda. Karena hook ini bersifat eksperimental, pastikan untuk tetap mengikuti dokumentasi React dan diskusi komunitas untuk mengetahui praktik terbaik terbaru dan potensi perubahan pada API.