React experimental_useOptimistic: 낙관적 UI 업데이트를 위한 종합 가이드

프론트엔드 개발의 세계에서 부드럽고 반응이 빠른 사용자 경험을 제공하는 것은 가장 중요합니다. 사용자는 애플리케이션과 상호 작용할 때 즉각적인 피드백을 기대하며, 지연은 불만과 이탈로 이어질 수 있습니다. React의 experimental_useOptimistic 훅은 서버 응답을 받기 전에 UI를 낙관적으로 업데이트하여 체감 성능을 향상시키는 강력한 기술을 제공합니다. 이 가이드는 experimental_useOptimistic의 목적, 구현, 이점 및 잠재적 단점에 대한 포괄적인 이해를 제공하며 그 복잡성을 깊이 파고들 것입니다.

낙관적 UI란 무엇인가?

낙관적 UI는 사용자 행동에 대한 응답으로, 해당 행동이 성공할 것이라고 가정하고 사용자 인터페이스를 즉시 업데이트하는 디자인 패턴입니다. 이는 사용자에게 즉각적인 피드백을 제공하여 애플리케이션이 더 빠르고 반응적으로 느껴지게 만듭니다. 내부적으로는 애플리케이션이 서버에 처리를 위해 해당 액션을 전송합니다. 서버가 액션의 성공을 확인하면 더 이상 할 일이 없습니다. 그러나 서버가 오류를 보고하면 UI는 원래 상태로 롤백되고 사용자에게 알림이 표시됩니다.

다음 예시를 생각해 보세요:

• 소셜 미디어: 사용자가 게시물에 '좋아요'를 누르면 '좋아요' 수가 즉시 증가합니다. 그런 다음 애플리케이션은 서버에 '좋아요'를 등록하기 위한 요청을 보냅니다.
• 작업 관리: 사용자가 작업을 완료로 표시하면 UI에서 해당 작업이 즉시 시각적으로 완료된 것으로 표시됩니다.
• 전자상거래: 사용자가 장바구니에 상품을 추가하면 장바구니 아이콘이 서버 확인을 기다리지 않고 새 상품 수로 업데이트됩니다.

핵심 이점은 향상된 체감 성능입니다. 사용자는 즉각적인 피드백을 경험하게 되어 서버 작업에 시간이 조금 더 걸리더라도 애플리케이션이 더 빠릿빠릿하게 느껴집니다.

experimental_useOptimistic 소개

React의 experimental_useOptimistic 훅은 이름에서 알 수 있듯이 현재 실험적인 기능입니다. 이는 API가 변경될 수 있음을 의미합니다. 이 훅은 React 컴포넌트에서 낙관적 UI 업데이트를 구현하는 선언적인 방법을 제공합니다. 컴포넌트의 상태를 낙관적으로 업데이트한 다음, 서버가 오류를 보고하면 원래 상태로 되돌릴 수 있게 해줍니다. 이는 낙관적 업데이트 구현 프로세스를 간소화하여 코드를 더 깔끔하고 유지 관리하기 쉽게 만듭니다. 프로덕션 환경에서 이 훅을 사용하기 전에 적합성을 철저히 평가하고 향후 React 릴리스에서 발생할 수 있는 API 변경에 대비해야 합니다. 최신 정보 및 실험적 기능과 관련된 주의 사항은 공식 React 문서를 참조하세요.

experimental_useOptimistic의 주요 이점

• 간소화된 낙관적 업데이트: 낙관적 상태 업데이트 관리를 위한 깔끔하고 선언적인 API를 제공합니다.
• 자동 롤백: 서버 작업이 실패할 경우 원래 상태로 되돌리는 작업을 처리합니다.
• 향상된 사용자 경험: 더 반응이 빠르고 매력적인 사용자 인터페이스를 만듭니다.
• 코드 복잡성 감소: 낙관적 UI 패턴의 구현을 단순화하여 코드를 더 유지 관리하기 쉽게 만듭니다.

experimental_useOptimistic의 작동 방식

experimental_useOptimistic 훅은 두 개의 인자를 받습니다:

1. 현재 상태: 낙관적으로 업데이트하려는 상태입니다.
2. 상태를 변환하는 함수: 이 함수는 현재 상태와 낙관적 업데이트를 입력으로 받아 새로운 낙관적 상태를 반환합니다.

이 훅은 두 개의 요소를 포함하는 배열을 반환합니다:

1. 낙관적 상태: UI에 표시되는 상태입니다. 처음에는 현재 상태와 동일합니다. 낙관적 업데이트 후에는 변환 함수에 의해 만들어진 변경 사항을 반영합니다.
2. 낙관적 업데이트를 적용하는 함수: 이 함수는 낙관적 업데이트를 입력으로 받아 현재 상태에 변환 함수를 적용합니다. 또한 서버 작업이 완료될 때(성공 또는 오류) 해결되는 프로미스(promise)를 반환합니다.

실용적인 예제: 낙관적 '좋아요' 버튼

소셜 미디어 게시물의 낙관적 '좋아요' 버튼이라는 실용적인 예제를 통해 experimental_useOptimistic의 사용법을 설명해 보겠습니다.

시나리오: 사용자가 게시물의 '좋아요' 버튼을 클릭합니다. 우리는 서버가 '좋아요'를 확인할 때까지 기다리지 않고 UI의 '좋아요' 수를 즉시 증가시키고 싶습니다. 만약 서버 요청이 실패하면(예: 네트워크 오류 또는 사용자가 인증되지 않은 경우), '좋아요' 수를 원래 값으로 되돌려야 합니다.

```javascript import React, { useState, experimental_useOptimistic as useOptimistic } from 'react'; function Post({ postId, initialLikes }) { const [likes, setLikes] = useState(initialLikes); const [optimisticLikes, addOptimisticLike] = useOptimistic( likes, (currentState, optimisticUpdate) => currentState + optimisticUpdate ); async function handleLike() { const optimisticLikeValue = 1; // 낙관적 업데이트 값 정의 addOptimisticLike(optimisticLikeValue); try { // 게시물 '좋아요' 네트워크 요청 시뮬레이션 await fakeLikePost(postId); // 요청이 성공하면 실제 likes 상태 업데이트 setLikes(optimisticLikes); } catch (error) { console.error("Failed to like post:", error); // addOptimisticLike가 거부되었으므로 낙관적 업데이트는 자동으로 롤백됩니다 setLikes(likes); // 이전 값으로 롤백 (구현에 따라 필요하지 않을 수 있음) } } return ( ); } // 서버에서 게시물 '좋아요'를 시뮬레이션하는 모의 함수 async function fakeLikePost(postId) { return new Promise((resolve, reject) => { setTimeout(() => { // 1초 지연 시뮬레이션 const success = Math.random() > 0.2; // 잠재적 오류 시뮬레이션 if (success) { resolve(); } else { reject(new Error("Failed to like post")); } }, 1000); }); } export default Post; ```

설명:

• useState: likes 상태 변수는 서버에서 가져온 게시물의 실제 '좋아요' 수를 보유합니다.
• useOptimistic: 이 훅은 likes 상태와 변환 함수를 인자로 받습니다. 변환 함수는 현재 '좋아요' 수에 낙관적 업데이트(이 경우 1)를 더합니다.
• optimisticLikes: 이 훅은 UI에 표시되는 '좋아요' 수를 나타내는 optimisticLikes 상태 변수를 반환합니다.
• addOptimisticLike: 이 훅은 또한 낙관적 업데이트를 적용하는 데 사용되는 addOptimisticLike 함수를 반환합니다.
• handleLike: 이 함수는 사용자가 '좋아요' 버튼을 클릭할 때 호출됩니다. 먼저 addOptimisticLike(1)을 호출하여 UI의 optimisticLikes 수를 즉시 증가시킵니다. 그런 다음, fakeLikePost(시뮬레이션된 네트워크 요청)를 호출하여 서버에 '좋아요' 액션을 보냅니다.
• 오류 처리: 만약 fakeLikePost가 거부되면(서버 오류 시뮬레이션), catch 블록이 실행됩니다. 이 경우, likes 상태를 이전 값으로 되돌립니다(setLikes(likes) 호출). useOptimistic 훅은 optimisticLikes도 자동으로 원래 값으로 되돌릴 것입니다. 여기서 핵심은 `useOptimistic`이 의도한 대로 완전히 작동하려면 `addOptimisticLike`가 오류 발생 시 거부되는 프로미스를 반환해야 한다는 것입니다.

단계별 설명:

1. 컴포넌트는 초기 '좋아요' 수(예: 10)와 동일한 likes로 초기화됩니다.
2. 사용자가 '좋아요' 버튼을 클릭합니다.
3. handleLike가 호출됩니다.
4. addOptimisticLike(1)이 호출되어 UI의 optimisticLikes가 즉시 11로 업데이트됩니다. 사용자는 '좋아요' 수가 즉시 증가하는 것을 봅니다.
5. fakeLikePost(postId)는 서버에 게시물을 '좋아요'하기 위한 요청을 보내는 것을 시뮬레이션합니다.
6. 만약 fakeLikePost가 성공적으로 해결되면(1초 후), setLikes(optimisticLikes)가 호출되어 실제 likes 상태를 11로 업데이트하여 서버와의 일관성을 보장합니다.
7. 만약 fakeLikePost가 거부되면(1초 후), catch 블록이 실행되고, setLikes(likes)가 호출되어 실제 likes 상태를 10으로 되돌립니다. useOptimistic 훅은 optimisticLikes 값을 10으로 되돌려 일치시킵니다. UI는 원래 상태(10개의 좋아요)를 반영하고, 사용자에게는 오류에 대해 알림이 표시될 수 있습니다(예: 오류 메시지).

고급 사용법 및 고려사항

복잡한 상태 업데이트

experimental_useOptimistic에 전달되는 변환 함수는 단순한 증가 이상의 복잡한 상태 업데이트를 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 배열에 항목을 추가하거나, 중첩된 객체를 업데이트하거나, 여러 상태 속성을 동시에 수정하는 데 사용할 수 있습니다.

예제: 댓글 목록에 댓글 추가하기:

```javascript import React, { useState, experimental_useOptimistic as useOptimistic } from 'react'; function CommentList({ initialComments }) { const [comments, setComments] = useState(initialComments); const [optimisticComments, addOptimisticComment] = useOptimistic( comments, (currentComments, newComment) => [...currentComments, newComment] ); async function handleAddComment(text) { const newComment = { id: Date.now(), text, author: "User" }; // 새 댓글 객체 생성 addOptimisticComment(newComment); try { // 서버에 댓글 전송 시뮬레이션 await fakeAddComment(newComment); setComments(optimisticComments); } catch (error) { console.error("Failed to add comment:", error); setComments(comments); // 원래 상태로 롤백 } } return ( ); } function CommentForm({ onAddComment }) { const [commentText, setCommentText] = useState(""); const handleSubmit = (e) => { e.preventDefault(); onAddComment(commentText); setCommentText(""); }; return (

setCommentText(e.target.value)} placeholder="Add a comment..." /> Post

); } async function fakeAddComment(comment) { return new Promise((resolve, reject) => { setTimeout(() => { const success = Math.random() > 0.1; if (success) { resolve(); } else { reject(new Error("Failed to add comment")); } }, 500); }); } export default CommentList; ```

이 예제에서 변환 함수는 현재 댓글 배열과 새 댓글 객체를 입력으로 받아 기존의 모든 댓글에 새 댓글을 더한 새 배열을 반환합니다. 이를 통해 UI의 목록에 댓글을 낙관적으로 추가할 수 있습니다.

멱등성(Idempotency)과 낙관적 업데이트

낙관적 업데이트를 구현할 때 서버 작업의 멱등성을 고려하는 것이 중요합니다. 멱등성 있는 연산은 여러 번 적용해도 초기 적용 후의 결과가 변하지 않는 연산입니다. 예를 들어, 카운터를 증가시키는 것은 멱등성이 없습니다. 왜냐하면 연산을 여러 번 적용하면 카운터가 여러 번 증가하기 때문입니다. 값을 설정하는 것은 멱등성이 있습니다. 동일한 값을 반복적으로 설정해도 초기 설정 후 결과가 변경되지 않기 때문입니다.

서버 작업이 멱등성이 없는 경우, 재시도나 네트워크 문제 발생 시 낙관적 업데이트가 여러 번 적용되는 것을 방지하는 메커니즘을 구현해야 합니다. 일반적인 접근 방식 중 하나는 각 낙관적 업데이트에 대해 고유 ID를 생성하고 해당 ID를 서버 요청에 포함하는 것입니다. 그러면 서버는 이 ID를 사용하여 중복 요청을 감지하고 연산이 두 번 이상 적용되는 것을 방지할 수 있습니다. 이는 데이터 무결성을 보장하고 예기치 않은 동작을 방지하는 데 매우 중요합니다.

복잡한 오류 시나리오 처리

기본 예제에서는 서버 작업이 실패할 경우 단순히 원래 상태로 되돌립니다. 하지만 경우에 따라 더 복잡한 오류 시나리오를 처리해야 할 수도 있습니다. 예를 들어, 사용자에게 특정 오류 메시지를 표시하거나, 작업을 재시도하거나, 심지어 다른 작업을 시도할 수도 있습니다.

handleLike 함수의 catch 블록은 이러한 로직을 구현하는 곳입니다. fakeLikePost 함수가 반환한 오류 객체를 사용하여 오류 유형을 확인하고 적절한 조치를 취할 수 있습니다.

잠재적인 단점 및 고려사항

• 복잡성: 낙관적 UI 업데이트를 구현하면 코드의 복잡성이 증가할 수 있으며, 특히 복잡한 상태 업데이트나 오류 시나리오를 처리할 때 더욱 그렇습니다.
• 데이터 불일치: 서버 작업이 실패하면 상태가 되돌려질 때까지 UI가 일시적으로 잘못된 데이터를 표시합니다. 실패가 적절하게 처리되지 않으면 사용자에게 혼란을 줄 수 있습니다.
• 멱등성: 데이터 무결성을 유지하려면 서버 작업이 멱등성이 있거나 중복 업데이트를 방지하는 메커니즘을 구현하는 것이 중요합니다.
• 네트워크 신뢰성: 낙관적 UI 업데이트는 네트워크 연결이 일반적으로 신뢰할 수 있을 때 가장 효과적입니다. 네트워크 중단이 잦은 환경에서는 데이터 불일치 가능성 때문에 이점이 상쇄될 수 있습니다.
• 실험적 특성: experimental_useOptimistic은 실험적인 API이므로 향후 React 버전에서 인터페이스가 변경될 수 있습니다.

experimental_useOptimistic의 대안

experimental_useOptimistic은 낙관적 UI 업데이트를 구현하는 편리한 방법을 제공하지만, 고려해 볼 만한 다른 접근 방식도 있습니다:

• 수동 상태 관리: useState 및 기타 React 훅을 사용하여 낙관적 상태 업데이트를 수동으로 관리할 수 있습니다. 이 접근 방식은 업데이트 프로세스에 대한 더 많은 제어권을 제공하지만 더 많은 코드가 필요합니다.
• 라이브러리: Redux Toolkit의 createAsyncThunk나 Zustand와 같은 라이브러리는 비동기 상태 관리를 단순화하고 낙관적 업데이트에 대한 내장 지원을 제공할 수 있습니다.
• GraphQL 클라이언트 캐싱: GraphQL을 사용하는 경우, 클라이언트 라이브러리(예: Apollo Client 또는 Relay)가 캐싱 메커니즘을 통해 낙관적 업데이트에 대한 내장 지원을 제공할 수 있습니다.

experimental_useOptimistic은 언제 사용해야 하는가?

experimental_useOptimistic은 특정 시나리오에서 사용자 경험을 향상시키는 귀중한 도구입니다. 다음과 같은 경우에 사용을 고려해 보세요:

• 즉각적인 피드백이 중요한 경우: 사용자 참여를 유지하기 위해 즉각적인 피드백이 필요한 상호 작용(예: 좋아요, 댓글 달기, 장바구니에 추가).
• 서버 작업이 비교적 빠른 경우: 서버 작업이 실패할 경우 낙관적 업데이트를 신속하게 되돌릴 수 있습니다.
• 단기적인 데이터 일관성이 중요하지 않은 경우: 체감 성능을 향상시키기 위해 짧은 기간의 데이터 불일치가 허용됩니다.
• 실험적인 API 사용에 익숙한 경우: API 변경 가능성을 인지하고 있으며 그에 따라 코드를 조정할 의향이 있습니다.

experimental_useOptimistic 사용을 위한 모범 사례

• 명확한 시각적 피드백 제공: UI가 낙관적으로 업데이트되었음을 사용자에게 명확하게 표시합니다(예: 로딩 표시기 또는 미묘한 애니메이션 표시).
• 오류를 적절하게 처리: 서버 작업이 실패하고 상태가 되돌려지면 사용자에게 유익한 오류 메시지를 표시합니다.
• 멱등성 구현: 서버 작업이 멱등성이 있거나 중복 업데이트를 방지하는 메커니즘을 구현합니다.
• 철저한 테스트: 네트워크 중단 및 서버 오류를 포함한 다양한 시나리오에서 낙관적 UI 업데이트가 올바르게 작동하는지 철저히 테스트합니다.
• 성능 모니터링: 낙관적 UI 업데이트의 성능을 모니터링하여 실제로 사용자 경험을 개선하고 있는지 확인합니다.
• 모든 것 문서화: 이것은 실험적인 기능이므로, `useOptimistic`이 어떻게 구현되었는지, 그리고 모든 가정이나 제약 사항을 명확하게 문서화합니다.

결론

React의 experimental_useOptimistic 훅은 더 반응이 빠르고 매력적인 사용자 인터페이스를 구축하기 위한 강력한 도구입니다. 서버 응답을 받기 전에 UI를 낙관적으로 업데이트함으로써 애플리케이션의 체감 성능을 크게 향상시키고 더 부드러운 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 그러나 프로덕션 환경에서 이 훅을 사용하기 전에 잠재적인 단점과 고려사항을 이해하는 것이 중요합니다. 이 가이드에 설명된 모범 사례를 따르면 데이터 무결성과 애플리케이션 안정성을 유지하면서 experimental_useOptimistic을 효과적으로 활용하여 뛰어난 사용자 경험을 만들 수 있습니다. React가 발전함에 따라 이 실험적 기능의 최신 업데이트 및 잠재적인 API 변경 사항에 대한 정보를 계속 확인하는 것을 잊지 마세요.