React experimental_useOptimistic 경쟁 상태: 동시 업데이트 처리

React의 experimental_useOptimistic 훅은 비동기 작업이 진행되는 동안 즉각적인 피드백을 제공하여 사용자 경험을 개선하는 강력한 방법을 제공합니다. 그러나 이러한 낙관주의는 여러 업데이트가 동시에 적용될 때 때때로 경쟁 상태로 이어질 수 있습니다. 이 글에서는 이 문제의 복잡성을 깊이 파고들어 동시 업데이트를 견고하게 처리하고, 데이터 일관성과 원활한 사용자 경험을 보장하며, 전 세계 사용자를 만족시키는 전략을 제공합니다.

experimental_useOptimistic 이해하기

경쟁 상태에 대해 알아보기 전에, experimental_useOptimistic이 어떻게 작동하는지 간단히 요약해 보겠습니다. 이 훅을 사용하면 해당 서버 측 작업이 완료되기 전에 값을 사용하여 UI를 낙관적으로 업데이트할 수 있습니다. 이는 사용자에게 즉각적인 행동이라는 인상을 주어 응답성을 향상시킵니다. 예를 들어, 사용자가 게시물에 '좋아요'를 누르는 경우를 생각해 보세요. 서버가 '좋아요'를 확인할 때까지 기다리는 대신, 즉시 UI를 업데이트하여 게시물이 '좋아요'를 받은 것으로 표시하고, 서버에서 오류를 보고하면 되돌릴 수 있습니다.

기본적인 사용법은 다음과 같습니다:

const [optimisticValue, addOptimisticValue] = experimental_useOptimistic(
  originalValue,
  (currentState, newValue) => {
    // Return the optimistic update based on the current state and new value
    return newValue;
  }
);

originalValue는 초기 상태입니다. 두 번째 인수는 낙관적 업데이트 함수로, 현재 상태와 새 값을 받아 낙관적으로 업데이트된 상태를 반환합니다. addOptimisticValue는 낙관적 업데이트를 트리거하기 위해 호출할 수 있는 함수입니다.

경쟁 상태란 무엇인가?

경쟁 상태는 여러 프로세스나 스레드의 예측 불가능한 순서나 타이밍에 프로그램의 결과가 의존할 때 발생합니다. experimental_useOptimistic의 맥락에서 경쟁 상태는 여러 낙관적 업데이트가 동시에 트리거되고, 해당 서버 측 작업이 시작된 순서와 다른 순서로 완료될 때 발생합니다. 이는 일관성 없는 데이터와 혼란스러운 사용자 경험으로 이어질 수 있습니다.

사용자가 '좋아요' 버튼을 빠르게 여러 번 클릭하는 시나리오를 생각해 보세요. 각 클릭은 낙관적 업데이트를 트리거하여 UI의 좋아요 수를 즉시 증가시킵니다. 그러나 각 '좋아요'에 대한 서버 요청은 네트워크 지연 시간이나 서버 처리 지연으로 인해 다른 순서로 완료될 수 있습니다. 만약 요청이 순서 없이 완료되면, 사용자에게 표시되는 최종 좋아요 수가 부정확할 수 있습니다.

예시: 카운터가 0에서 시작한다고 상상해 보세요. 사용자가 증가 버튼을 빠르게 두 번 클릭합니다. 두 개의 낙관적 업데이트가 전달됩니다. 첫 번째 업데이트는 `0 + 1 = 1`이고, 두 번째는 `1 + 1 = 2`입니다. 그러나 만약 두 번째 클릭에 대한 서버 요청이 먼저 완료되면, 서버는 오래된 값을 기반으로 상태를 `0 + 1 = 1`로 잘못 저장할 수 있으며, 그 후 첫 번째로 완료된 요청이 다시 `0 + 1 = 1`로 덮어쓸 수 있습니다. 사용자는 결국 `1`을 보게 되고, `2`가 아닙니다.

experimental_useOptimistic으로 경쟁 상태 식별하기

경쟁 상태를 식별하는 것은 종종 간헐적이고 타이밍 요소에 의존하기 때문에 어려울 수 있습니다. 그러나 몇 가지 일반적인 증상은 그 존재를 나타낼 수 있습니다:

• 일관성 없는 UI 상태: UI가 실제 서버 측 데이터를 반영하지 않는 값을 표시합니다.
• 예상치 못한 데이터 덮어쓰기: 데이터가 오래된 값으로 덮어씌워져 데이터 손실로 이어집니다.
• 깜빡이는 UI 요소: 다른 낙관적 업데이트가 적용되고 되돌려지면서 UI 요소가 깜빡이거나 빠르게 변경됩니다.

경쟁 상태를 효과적으로 식별하려면 다음을 고려하십시오:

• 로깅: 낙관적 업데이트가 트리거되는 순서와 해당 서버 측 작업이 완료되는 순서를 추적하기 위해 상세한 로깅을 구현하십시오. 각 업데이트에 대한 타임스탬프와 고유 식별자를 포함하십시오.
• 테스트: 동시 업데이트를 시뮬레이션하고 UI 상태가 일관성을 유지하는지 확인하는 통합 테스트를 작성하십시오. Jest나 React Testing Library와 같은 도구가 이에 유용할 수 있습니다. 다양한 네트워크 지연 시간과 서버 응답 시간을 시뮬레이션하기 위해 모킹 라이브러리 사용을 고려하십시오.
• 모니터링: 운영 환경에서 UI 불일치 및 데이터 덮어쓰기 빈도를 추적하기 위한 모니터링 도구를 구현하십시오. 이는 개발 중에는 명확하지 않을 수 있는 잠재적인 경쟁 상태를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 사용자 피드백: UI 불일치나 데이터 손실에 대한 사용자 보고에 세심한 주의를 기울이십시오. 사용자 피드백은 자동화된 테스트를 통해 감지하기 어려운 잠재적인 경쟁 상태에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

동시 업데이트 처리 전략

experimental_useOptimistic을 사용할 때 경쟁 상태를 완화하기 위해 여러 전략을 사용할 수 있습니다. 다음은 가장 효과적인 접근 방식 중 일부입니다:

1. 디바운싱과 스로틀링

디바운싱(Debouncing)은 함수가 실행될 수 있는 빈도를 제한합니다. 함수가 마지막으로 호출된 후 일정 시간이 지날 때까지 함수 호출을 지연시킵니다. 낙관적 업데이트의 맥락에서 디바운싱은 빠르고 연속적인 업데이트가 트리거되는 것을 방지하여 경쟁 상태의 가능성을 줄일 수 있습니다.

스로틀링(Throttling)은 함수가 지정된 기간 내에 최대 한 번만 호출되도록 보장합니다. 이는 함수 호출의 빈도를 조절하여 시스템에 과부하가 걸리는 것을 방지합니다. 스로틀링은 업데이트가 발생하도록 허용하되, 제어된 속도로 이루어지기를 원할 때 유용합니다.

다음은 디바운스된 함수를 사용하는 예시입니다:

import { useCallback } from 'react';
import { debounce } from 'lodash'; // Or a custom debounce function

function MyComponent() {
  const handleClick = useCallback(
    debounce(() => {
      addOptimisticValue(currentState => currentState + 1);
      // Send request to server here
    }, 300), // Debounce for 300ms
    [addOptimisticValue]
  );

  return Increment;
}

2. 시퀀스 번호 지정

각 낙관적 업데이트에 고유한 시퀀스 번호를 할당하십시오. 서버가 응답할 때, 응답이 최신 시퀀스 번호에 해당하는지 확인하십시오. 응답이 순서에 맞지 않으면 폐기하십시오. 이렇게 하면 가장 최근의 업데이트만 적용되도록 보장합니다.

다음은 시퀀스 번호를 구현하는 방법입니다:

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);
    
    // Simulate a server request
    simulateServerRequest(value + 1, currentSequenceNumber)
      .then((data) => {
        if (data.sequenceNumber === sequenceNumber.current) {
          setValue(data.value);
        } else {
          console.log("Discarding outdated response");
        }
      });
  }, [value, addOptimisticValue]);

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

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

이 예시에서 각 업데이트에는 시퀀스 번호가 할당됩니다. 서버 응답에는 해당 요청의 시퀀스 번호가 포함됩니다. 응답을 받으면 컴포넌트는 시퀀스 번호가 현재 시퀀스 번호와 일치하는지 확인합니다. 일치하면 업데이트가 적용됩니다. 그렇지 않으면 업데이트는 폐기됩니다.

3. 업데이트를 위한 큐 사용

보류 중인 업데이트 큐를 유지하십시오. 업데이트가 트리거되면 큐에 추가하십시오. 큐에서 업데이트를 순차적으로 처리하여 시작된 순서대로 적용되도록 보장합니다. 이는 순서가 뒤바뀐 업데이트의 가능성을 제거합니다.

다음은 업데이트에 큐를 사용하는 방법의 예시입니다:

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 {
      // Simulate a server request
      const result = await simulateServerRequest(newValue);
      setValue(result);
    } finally {
      isProcessing.current = false;
      processQueue(); // Process the next item in the queue
    }
  }, [setValue]);

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

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

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

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

이 예시에서는 각 업데이트가 큐에 추가됩니다. processQueue 함수는 큐에서 순차적으로 업데이트를 처리합니다. isProcessing ref는 여러 업데이트가 동시에 처리되는 것을 방지합니다.

4. 멱등성 작업

서버 측 작업이 멱등성(idempotent)을 갖도록 하십시오. 멱등성 작업은 초기 적용 이후에는 여러 번 적용해도 결과가 바뀌지 않는 작업입니다. 예를 들어, 값을 설정하는 것은 멱등성이지만, 값을 증가시키는 것은 그렇지 않습니다.

작업이 멱등성을 갖는다면 경쟁 상태는 덜 우려됩니다. 업데이트가 순서 없이 적용되더라도 최종 결과는 동일할 것입니다. 증가 작업을 멱등성 있게 만들려면, 증가 명령 대신 원하는 최종 값을 서버에 보낼 수 있습니다.

예시: "좋아요 수 증가" 요청을 보내는 대신, "좋아요 수를 X로 설정"하는 요청을 보내십시오. 서버가 여러 개의 그러한 요청을 받더라도, 요청이 처리되는 순서에 관계없이 최종 좋아요 수는 항상 X가 될 것입니다.

5. 롤백을 포함한 낙관적 트랜잭션

롤백 메커니즘을 포함하는 낙관적 트랜잭션을 구현하십시오. 낙관적 업데이트가 적용될 때 원래 값을 저장하십시오. 서버에서 오류를 보고하면 원래 값으로 되돌리십시오. 이렇게 하면 UI 상태가 서버 측 데이터와 일관성을 유지하도록 보장합니다.

다음은 개념적인 예시입니다:

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); //Re-render with corrected value optimistically
      });
  }, [value, addOptimisticValue, previousValue]);

  async function simulateServerRequest(newValue) {
    // Simulate network latency
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    // Simulate potential error
    if (Math.random() < 0.2) {
      throw new Error("Server error");
    }
    return newValue;
  }

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

이 예시에서는 낙관적 업데이트가 적용되기 전에 원래 값이 previousValue에 저장됩니다. 서버에서 오류를 보고하면 컴포넌트는 원래 값으로 되돌아갑니다.

6. 불변성 사용

불변 데이터 구조를 사용하십시오. 불변성은 데이터가 직접 수정되지 않도록 보장합니다. 대신 원하는 변경 사항이 적용된 데이터의 새 복사본이 생성됩니다. 이는 변경 사항을 추적하고 이전 상태로 되돌리기 쉽게 만들어 경쟁 상태의 위험을 줄입니다.

Immer나 Immutable.js와 같은 JavaScript 라이브러리는 불변 데이터 구조를 다루는 데 도움이 될 수 있습니다.

7. 로컬 상태를 이용한 낙관적 UI

experimental_useOptimistic에만 의존하기보다는 로컬 상태에서 낙관적 업데이트를 관리하는 것을 고려하십시오. 이는 업데이트 프로세스에 대한 더 많은 제어권을 부여하고 동시 업데이트 처리를 위한 사용자 지정 로직을 구현할 수 있게 합니다. 데이터 일관성을 보장하기 위해 시퀀스 번호 지정이나 큐잉과 같은 기술과 결합할 수 있습니다.

8. 최종적 일관성

최종적 일관성을 수용하십시오. UI 상태가 일시적으로 서버 측 데이터와 동기화되지 않을 수 있음을 받아들이십시오. 애플리케이션이 이를 원활하게 처리하도록 설계하십시오. 예를 들어, 서버가 업데이트를 처리하는 동안 로딩 표시기를 표시하십시오. 데이터가 기기 간에 즉시 일관되지 않을 수 있음을 사용자에게 교육하십시오.

글로벌 애플리케이션을 위한 모범 사례

글로벌 사용자를 위한 애플리케이션을 구축할 때는 네트워크 지연 시간, 시간대, 언어 현지화와 같은 요소를 고려하는 것이 중요합니다.

• 네트워크 지연 시간: 데이터를 로컬에 캐싱하고 지리적으로 분산된 서버에서 콘텐츠를 제공하기 위해 콘텐츠 전송 네트워크(CDN)를 사용하는 등 네트워크 지연 시간의 영향을 완화하는 전략을 구현하십시오.
• 시간대: 다른 시간대의 사용자에게 데이터가 정확하게 표시되도록 시간대를 올바르게 처리하십시오. 신뢰할 수 있는 시간대 데이터베이스를 사용하고 Moment.js나 date-fns와 같은 라이브러리를 사용하여 시간대 변환을 단순화하는 것을 고려하십시오.
• 현지화: 여러 언어와 지역을 지원하도록 애플리케이션을 현지화하십시오. i18next나 React Intl과 같은 현지화 라이브러리를 사용하여 번역을 관리하고 사용자의 로캘에 따라 데이터를 형식화하십시오.
• 접근성: 장애가 있는 사용자도 애플리케이션에 접근할 수 있도록 하십시오. 모든 사람이 애플리케이션을 사용할 수 있도록 WCAG와 같은 접근성 가이드라인을 따르십시오.

결론

experimental_useOptimistic은 사용자 경험을 향상시키는 강력한 방법을 제공하지만, 경쟁 상태의 가능성을 이해하고 해결하는 것이 중요합니다. 이 글에서 설명한 전략을 구현함으로써, 동시 업데이트를 처리할 때에도 원활하고 일관된 사용자 경험을 제공하는 견고하고 신뢰할 수 있는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 전 세계 사용자의 요구를 충족시키기 위해 데이터 일관성, 오류 처리, 사용자 피드백을 우선시하는 것을 기억하십시오. 낙관적 업데이트와 잠재적 불일치 사이의 장단점을 신중하게 고려하고, 애플리케이션의 특정 요구 사항에 가장 잘 맞는 접근 방식을 선택하십시오. 동시 업데이트를 관리하는 데 사전 예방적 접근 방식을 취함으로써, 경쟁 상태 및 데이터 손상의 위험을 최소화하면서 experimental_useOptimistic의 힘을 활용할 수 있습니다.