React experimental_useOptimistic 구현: 낙관적 업데이트

현대 웹 애플리케이션에서 반응성이 뛰어나고 유연한 사용자 경험을 제공하는 것은 매우 중요합니다. 사용자들은 애플리케이션과 상호작용할 때 즉각적인 피드백을 기대하며, 인지되는 지연은 불만으로 이어질 수 있습니다. 낙관적 업데이트는 서버로부터 확인을 받기 전에도 서버 측 작업이 이미 성공한 것처럼 UI를 즉시 업데이트하여 이러한 문제를 해결하는 강력한 기술입니다.

React 18에 도입된 experimental_useOptimistic 훅은 낙관적 업데이트를 구현하는 간소화된 접근 방식을 제공합니다. 이 블로그 포스트에서는 낙관적 업데이트의 개념을 깊이 파고들고, experimental_useOptimistic 훅을 자세히 살펴보며, React 애플리케이션에서 효과적으로 구현하는 데 도움이 되는 실용적인 예제를 제공할 것입니다.

낙관적 업데이트란 무엇인가?

낙관적 업데이트는 네트워크 요청이나 비동기 작업이 성공할 것이라는 가정하에 선제적으로 사용자 인터페이스를 업데이트하는 UI 패턴입니다. 서버가 작업을 확인할 때까지 기다리는 대신, 즉시 UI에 변경 사항을 반영하여 사용자에게 즉각적인 피드백을 제공합니다.

예를 들어, 사용자가 소셜 미디어 플랫폼에서 게시물에 '좋아요'를 누르는 시나리오를 생각해 보세요. 낙관적 업데이트가 없다면, 애플리케이션은 화면의 '좋아요' 수를 업데이트하기 전에 서버가 '좋아요'를 확인할 때까지 기다릴 것입니다. 이 지연은 단지 수백 밀리초에 불과하더라도 느리게 느껴질 수 있습니다. 낙관적 업데이트를 사용하면, 사용자가 '좋아요' 버튼을 클릭하는 즉시 '좋아요' 수가 증가합니다. 만약 서버가 '좋아요'를 확인하면 모든 것이 일관성을 유지합니다. 그러나 서버가 오류(예: 네트워크 문제 또는 유효하지 않은 데이터로 인한)를 반환하면 UI는 이전 상태로 되돌아가며, 끊김 없고 반응성이 뛰어난 사용자 경험을 제공합니다.

낙관적 업데이트의 장점:

• 향상된 사용자 경험: 낙관적 업데이트는 즉각적인 피드백을 제공하여 애플리케이션을 더 반응적이고 상호작용적으로 느끼게 합니다.
• 인지 지연 감소: 사용자는 서버가 확인하기 전에도 자신의 행동 결과를 즉시 볼 수 있으므로 애플리케이션을 더 빠르다고 인지합니다.
• 참여도 증진: 더 반응적인 UI는 사용자 참여도와 만족도를 높일 수 있습니다.

낙관적 업데이트의 과제:

• 오류 처리: 서버 측 작업이 실패할 경우 UI를 되돌리기 위해 견고한 오류 처리 메커니즘을 구현해야 합니다.
• 데이터 일관성: 불일치를 피하기 위해 클라이언트와 서버 간의 데이터 일관성을 보장하는 것이 중요합니다.
• 복잡성: 특히 복잡한 데이터 구조와 상호작용을 다룰 때 낙관적 업데이트를 구현하면 애플리케이션에 복잡성이 추가될 수 있습니다.

experimental_useOptimistic 소개

experimental_useOptimistic는 낙관적 업데이트 구현을 단순화하기 위해 설계된 React 훅입니다. 이 훅을 사용하면 상태 변수와 오류 처리를 수동으로 관리하지 않고도 컴포넌트 내에서 낙관적 상태 업데이트를 관리할 수 있습니다. 이 훅은 "실험적(experimental)"으로 표시되어 있으므로 향후 React 릴리스에서 API가 변경될 수 있음을 명심하세요. 최신 정보와 모범 사례는 공식 React 문서를 참조해야 합니다.

experimental_useOptimistic 작동 방식:

experimental_useOptimistic 훅은 두 개의 인자를 받습니다:

1. 초기 상태: 낙관적으로 업데이트하려는 데이터의 초기 상태입니다.
2. 업데이터 함수: 현재 상태와 업데이트 액션을 받아 새로운 낙관적 상태를 반환하는 함수입니다.

이 훅은 두 개의 값을 포함하는 배열을 반환합니다:

1. 낙관적 상태: 현재의 낙관적 상태로, 초기 상태이거나 업데이터 함수를 적용한 결과입니다.
2. 낙관적 업데이트 추가 함수: 상태에 낙관적 업데이트를 적용할 수 있게 해주는 함수입니다. 이 함수는 업데이터 함수로 전달되는 "업데이트"를 인자로 받습니다.

기본 예제:

간단한 카운터 예제를 통해 experimental_useOptimistic의 사용법을 설명해 보겠습니다.

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

function Counter() {
  const [count, setCount] = useState(0);
  const [optimisticCount, addOptimisticCount] = useOptimistic(
    count,
    (currentState, update) => currentState + update
  );

  const increment = () => {
    // Optimistically update the count
    addOptimisticCount(1);

    // Simulate an API call (replace with your actual API call)
    setTimeout(() => {
      setCount(count + 1);
    }, 500); // Simulate a 500ms delay
  };

  return (
    <div>
      <p>Count: {optimisticCount}</p>
      <button onClick={increment}>Increment</button>
    </div>
  );
}

export default Counter;

            

              
                Copy
              
            
          

이 예제에서:

• useState를 사용하여 count 상태 변수를 초기화합니다.
• experimental_useOptimistic를 사용하여 count 값으로 초기화된 optimisticCount 상태를 생성합니다.
• 업데이터 함수는 단순히 update 값(증가분을 나타냄)을 currentState에 더합니다.
• increment 함수는 먼저 addOptimisticCount(1)을 호출하여 optimisticCount를 즉시 업데이트합니다.
• 그런 다음 setTimeout을 사용하여 API 호출을 시뮬레이션합니다. API 호출(여기서는 시뮬레이션됨)이 완료되면 실제 count 상태를 업데이트합니다.

이 코드는 서버가 작업을 확인하기 전에 UI가 어떻게 낙관적으로 업데이트되어 더 빠르고 반응성이 뛰어난 사용자 경험을 제공하는지 보여줍니다.

고급 사용법 및 오류 처리

기본 예제는 experimental_useOptimistic의 핵심 기능을 보여주지만, 실제 애플리케이션에서는 오류 처리 및 복잡한 데이터 변환을 포함하여 더 정교한 낙관적 업데이트 처리가 필요한 경우가 많습니다.

오류 처리:

낙관적 업데이트를 다룰 때, 서버 측 작업 중에 발생할 수 있는 잠재적 오류를 처리하는 것이 중요합니다. 서버가 오류를 반환하면 데이터 일관성을 유지하기 위해 UI를 이전 상태로 되돌려야 합니다.

오류 처리에 대한 한 가지 접근 방식은 낙관적 업데이트를 적용하기 전에 원래 상태를 저장하는 것입니다. 오류가 발생하면 저장된 상태로 간단히 되돌릴 수 있습니다.

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

function CounterWithUndo() {
  const [count, setCount] = useState(0);
  const [optimisticCount, addOptimisticCount] = useOptimistic(
    count,
    (currentState, update) => currentState + update
  );
  const previousCount = useRef(count);

  const increment = () => {
    previousCount.current = count;
    // Optimistically update the count
    addOptimisticCount(1);

    // Simulate an API call (replace with your actual API call)
    setTimeout(() => {
      // Simulate a success or failure (randomly)
      const success = Math.random() > 0.5;

      if (success) {
        setCount(count + 1);
      } else {
        // Revert the optimistic update
        setCount(previousCount.current);
        alert("Error: Operation failed!");
      }
    }, 500); // Simulate a 500ms delay
  };

  return (
    <div>
      <p>Count: {optimisticCount}</p>
      <button onClick={increment}>Increment</button>
    </div>
  );
}

export default CounterWithUndo;

            

              
                Copy
              
            
          

이 개선된 예제에서:

• previousCount useRef는 addOptimisticCount가 호출되기 직전의 count 값을 저장합니다.
• setTimeout에서 무작위 성공/실패가 시뮬레이션됩니다.
• 시뮬레이션된 API 호출이 실패하면, 상태는 setCount(previousCount.current)를 사용하여 되돌려지고 사용자에게 알림이 표시됩니다.

복잡한 데이터 구조:

배열이나 객체와 같은 복잡한 데이터 구조로 작업할 때, 업데이터 함수에서 더 복잡한 변환을 수행해야 할 수 있습니다. 예를 들어, 목록에 항목을 낙관적으로 추가하려는 시나리오를 생각해 보세요.

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

function ItemList() {
  const [items, setItems] = useState(['Item 1', 'Item 2']);
  const [optimisticItems, addOptimisticItem] = useOptimistic(
    items,
    (currentState, newItem) => [...currentState, newItem]
  );

  const addItem = () => {
    const newItem = `Item ${items.length + 1}`;

    // Optimistically add the item
    addOptimisticItem(newItem);

    // Simulate an API call (replace with your actual API call)
    setTimeout(() => {
      setItems([...items, newItem]);
    }, 500);
  };

  return (
    <div>
      <ul>
        {optimisticItems.map((item, index) => (
          <li key={index}>{item}</li>
        ))}
      </ul>
      <button onClick={addItem}>Add Item</button>
    </div>
  );
}

export default ItemList;

            

              
                Copy
              
            
          

이 예제에서 업데이터 함수는 전개 구문(...)을 사용하여 newItem이 끝에 추가된 새 배열을 생성합니다. 이는 배열을 다룰 때에도 낙관적 업데이트가 올바르게 적용되도록 보장합니다.

experimental_useOptimistic 사용을 위한 모범 사례

experimental_useOptimistic를 효과적으로 활용하고 원활한 사용자 경험을 보장하려면 다음 모범 사례를 고려하세요:

• 낙관적 업데이트를 단순하게 유지하기: 업데이터 함수에서 복잡한 계산이나 데이터 변환을 수행하지 마세요. 오류 및 성능 문제의 위험을 최소화하기 위해 업데이트를 가능한 한 단순하고 간단하게 유지하세요.
• 견고한 오류 처리 구현하기: 서버 측 작업이 실패할 경우 UI를 이전 상태로 되돌리기 위해 항상 오류 처리를 구현하세요. 작업이 실패한 이유를 설명하기 위해 사용자에게 유익한 오류 메시지를 제공하세요.
• 데이터 일관성 보장하기: 낙관적 업데이트가 클라이언트와 서버 간의 데이터 일관성에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 신중하게 고려하세요. 데이터를 동기화하고 발생할 수 있는 모든 불일치를 해결하는 메커니즘을 구현하세요.
• 시각적 피드백 제공하기: 로딩 표시기나 진행률 표시줄과 같은 시각적 신호를 사용하여 작업이 진행 중임을 사용자에게 알리세요. 이는 사용자 기대를 관리하고 혼란을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 철저하게 테스트하기: 네트워크 장애, 서버 오류 및 동시 업데이트를 포함한 다양한 시나리오에서 낙관적 업데이트가 올바르게 작동하는지 철저하게 테스트하세요.
• 네트워크 지연 시간 고려하기: 낙관적 업데이트를 설계할 때 네트워크 지연 시간을 염두에 두세요. 지연 시간이 너무 길면 낙관적 업데이트가 느리거나 반응이 없는 것처럼 느껴질 수 있습니다. 더 원활한 경험을 제공하기 위해 업데이트 타이밍을 조정해야 할 수도 있습니다.
• 캐싱을 전략적으로 사용하기: 네트워크 요청 수를 줄이고 성능을 향상시키기 위해 캐싱 기술을 활용하세요. 서버 의존도를 최소화하기 위해 자주 액세스하는 데이터를 클라이언트 측에 캐싱하는 것을 고려하세요.
• 성능 모니터링하기: 낙관적 업데이트와 관련된 병목 현상이나 문제를 식별하기 위해 애플리케이션의 성능을 지속적으로 모니터링하세요. 성능 모니터링 도구를 사용하여 응답 시간, 오류율, 사용자 참여도와 같은 주요 메트릭을 추적하세요.

실제 적용 사례

낙관적 업데이트는 광범위한 시나리오에 적용할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 실제 적용 사례입니다:

• 소셜 미디어 플랫폼: 게시물에 '좋아요' 누르기, 댓글 추가하기, 메시지 보내기.
• 전자상거래 애플리케이션: 장바구니에 상품 추가하기, 상품 수량 업데이트하기, 주문하기.
• 작업 관리 애플리케이션: 새 작업 생성하기, 작업을 완료로 표시하기, 사용자에게 작업 할당하기.
• 협업 도구: 문서 편집하기, 파일 공유하기, 프로젝트에 사용자 초대하기.

이러한 각 시나리오에서 낙관적 업데이트는 즉각적인 피드백을 제공하고 인지되는 지연을 줄임으로써 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.

experimental_useOptimistic의 대안

experimental_useOptimistic는 낙관적 업데이트를 구현하는 편리한 방법을 제공하지만, 특정 요구 사항과 선호도에 따라 고려할 수 있는 다른 접근 방식도 있습니다:

• 수동 상태 관리: useState 및 다른 React 훅을 사용하여 상태 변수와 오류 처리를 수동으로 관리할 수 있습니다. 이 접근 방식은 더 많은 유연성을 제공하지만 더 많은 코드와 노력이 필요합니다.
• Redux 또는 다른 상태 관리 라이브러리: Redux와 같은 상태 관리 라이브러리는 낙관적 업데이트 지원을 포함하여 애플리케이션 상태 관리를 위한 고급 기능을 제공합니다. 이러한 라이브러리는 복잡한 상태 요구 사항이 있는 복잡한 애플리케이션에 유용할 수 있습니다. React Query나 SWR과 같이 서버 상태 관리를 위해 특별히 제작된 라이브러리도 종종 낙관적 업데이트를 위한 내장 기능이나 패턴을 가지고 있습니다.
• 사용자 정의 훅: 낙관적 업데이트 관리 로직을 캡슐화하기 위해 자신만의 사용자 정의 훅을 만들 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 여러 컴포넌트에서 로직을 재사용하고 코드를 단순화할 수 있습니다.

결론

낙관적 업데이트는 React 애플리케이션의 사용자 경험과 인지 성능을 향상시키는 데 유용한 기술입니다. experimental_useOptimistic 훅은 컴포넌트 내에서 낙관적 상태 업데이트를 관리하는 간소화된 방법을 제공하여 낙관적 업데이트 구현을 단순화합니다. 이 블로그 포스트에서 논의된 개념, 모범 사례 및 대안을 이해함으로써, 더 반응적이고 매력적인 사용자 인터페이스를 만들기 위해 낙관적 업데이트를 효과적으로 활용할 수 있습니다.

experimental_useOptimistic의 API는 향후 릴리스에서 발전할 수 있으므로, 관련 최신 정보와 모범 사례에 대해서는 공식 React 문서를 참조하는 것을 잊지 마세요. 특정 애플리케이션 요구 사항에 가장 적합한 솔루션을 찾기 위해 다양한 접근 방식과 기술을 실험해 보세요. 원활하고 신뢰할 수 있는 사용자 경험을 제공하기 위해 낙관적 업데이트를 지속적으로 모니터링하고 테스트하세요.