React experimental_useOptimistic 성능: 낙관적 업데이트 처리 속도

React의 experimental_useOptimistic 훅은 낙관적 업데이트를 제공하여 사용자 경험을 향상시키는 강력한 방법을 제공합니다. 서버 확인을 기다리는 대신 UI가 즉시 업데이트되어 즉각적인 액션처럼 보이게 합니다. 하지만 잘못 구현된 낙관적 업데이트는 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이 글에서는 experimental_useOptimistic의 성능적 영향에 대해 깊이 알아보고, 부드럽고 반응성 좋은 사용자 인터페이스를 보장하기 위한 업데이트 처리 속도 최적화 전략을 제공합니다.

낙관적 업데이트와 experimental_useOptimistic 이해하기

낙관적 업데이트는 애플리케이션이 작업이 성공할 것이라고 가정하고 서버로부터 확인을 받기 *전*에 UI를 그에 맞게 업데이트하는 UI 기술입니다. 이는 사용자 만족도를 크게 향상시키는 인지된 반응성을 만들어냅니다. experimental_useOptimistic은 React에서 이 패턴의 구현을 단순화합니다.

기본 원리는 간단합니다: 어떤 상태가 있고, 그 상태를 로컬에서 (낙관적으로) 업데이트하는 함수, 그리고 서버에서 실제 업데이트를 수행하는 함수가 있습니다. experimental_useOptimistic은 원래 상태와 낙관적 업데이트 함수를 받아 UI에 표시될 새로운 '낙관적' 상태를 반환합니다. 서버가 업데이트를 확인하거나 오류가 발생하면 실제 상태로 되돌립니다.

낙관적 업데이트의 주요 이점:

• 향상된 사용자 경험: 애플리케이션이 더 빠르고 반응성 좋게 느껴지게 합니다.
• 인지된 지연 시간 감소: 서버 요청과 관련된 대기 시간을 없애줍니다.
• 참여도 증진: 즉각적인 피드백을 제공하여 사용자 상호작용을 장려합니다.

experimental_useOptimistic의 성능 고려사항

experimental_useOptimistic은 매우 유용하지만, 잠재적인 성능 병목 현상을 인지하는 것이 중요합니다:

1. 빈번한 상태 업데이트:

모든 낙관적 업데이트는 컴포넌트와 잠재적으로 그 자식들의 리렌더링을 유발합니다. 업데이트가 너무 잦거나 복잡한 계산을 포함하면 성능 저하로 이어질 수 있습니다.

예시: 공동 문서 편집기를 상상해 보세요. 모든 키 입력이 낙관적 업데이트를 유발한다면, 컴포넌트는 초당 수십 번 리렌더링될 수 있으며, 특히 큰 문서에서는 지연을 유발할 수 있습니다.

2. 복잡한 업데이트 로직:

experimental_useOptimistic에 제공하는 업데이트 함수는 가능한 한 가벼워야 합니다. 업데이트 함수 내의 복잡한 계산이나 연산은 낙관적 업데이트 과정을 느리게 만들 수 있습니다.

예시: 낙관적 업데이트 함수가 큰 데이터 구조의 깊은 복사를 포함하거나 사용자 입력을 기반으로 한 비용이 많이 드는 계산을 수행하는 경우, 낙관적 업데이트는 느려지고 효과가 떨어집니다.

3. 재조정 오버헤드:

React의 재조정(reconciliation) 과정은 업데이트 전후의 가상 DOM을 비교하여 실제 DOM을 업데이트하는 데 필요한 최소한의 변경 사항을 결정합니다. 빈번한 낙관적 업데이트는 특히 변경 사항이 클 경우 재조정 오버헤드를 증가시킬 수 있습니다.

4. 서버 응답 시간:

낙관적 업데이트가 지연 시간을 가리지만, 느린 서버 응답은 여전히 문제가 될 수 있습니다. 서버가 업데이트를 확인하거나 거부하는 데 너무 오래 걸리면, 낙관적 업데이트가 되돌려지거나 수정될 때 사용자는 어색한 전환을 경험할 수 있습니다.

experimental_useOptimistic 성능 최적화 전략

experimental_useOptimistic을 사용하여 낙관적 업데이트의 성능을 최적화하는 몇 가지 전략은 다음과 같습니다:

1. 디바운싱(Debouncing)과 쓰로틀링(Throttling):

디바운싱: 특정 지연 시간 후에 여러 이벤트를 단일 이벤트로 그룹화합니다. 사용자 입력에 따라 너무 자주 업데이트를 트리거하는 것을 피하고 싶을 때 유용합니다.

쓰로틀링: 함수가 실행될 수 있는 비율을 제한합니다. 이는 업데이트가 지정된 간격보다 더 자주 트리거되지 않도록 보장합니다.

예시 (디바운싱): 앞서 언급한 공동 문서 편집기의 경우, 사용자가 200밀리초 동안 타이핑을 멈춘 후에만 낙관적 업데이트가 발생하도록 디바운싱합니다. 이는 리렌더링 횟수를 크게 줄입니다.

import { debounce } from 'lodash';
import { experimental_useOptimistic, useState } from 'react';

function DocumentEditor() {
  const [text, setText] = useState("Initial text");
  const [optimisticText, setOptimisticText] = experimental_useOptimistic(text, (prevState, newText) => newText);

  const debouncedSetOptimisticText = debounce((newText) => {
    setOptimisticText(newText);
    // Also send the update to the server here
    sendUpdateToServer(newText); 
  }, 200);

  const handleChange = (e) => {
    const newText = e.target.value;
    setText(newText); // Update actual state immediately
    debouncedSetOptimisticText(newText); // Schedule optimistic update
  };

  return (
      );
}
</code>
</pre>

<p><b>예시 (쓰로틀링):</b> 센서 데이터로 업데이트되는 실시간 차트를 생각해 보세요. UI에 과부하가 걸리지 않도록 낙관적 업데이트를 초당 한 번 이하로 쓰로틀링합니다.</p>

<h3>2. 메모이제이션(Memoization):</h3>

<p>낙관적 상태를 props로 받는 컴포넌트의 불필요한 리렌더링을 방지하기 위해 <code>React.memo</code>를 사용하세요. <code>React.memo</code>는 props를 얕게 비교하고 props가 변경된 경우에만 컴포넌트를 리렌더링합니다.</p>

<p><b>예시:</b> 어떤 컴포넌트가 낙관적 텍스트를 표시하고 이를 prop으로 받는다면, 해당 컴포넌트를 <code>React.memo</code>로 감싸세요. 이렇게 하면 낙관적 텍스트가 실제로 변경될 때만 컴포넌트가 리렌더링됩니다.</p>

<pre>
<code>
import React from 'react';

const DisplayText = React.memo(({ text }) => {
  console.log("DisplayText re-rendered");
  return <p>{text}</p>;
});

export default DisplayText;
</code>
</pre>

<h3>3. 셀렉터와 상태 정규화:</h3>

<p><b>셀렉터:</b> 낙관적 상태에서 특정 데이터 조각을 파생시키기 위해 셀렉터(예: Reselect 라이브러리)를 사용하세요. 셀렉터는 파생된 데이터를 메모이즈하여 상태의 작은 하위 집합에만 의존하는 컴포넌트의 불필요한 리렌더링을 방지할 수 있습니다.</p>

<p><b>상태 정규화:</b> 낙관적 업데이트 중에 업데이트해야 하는 데이터의 양을 최소화하기 위해 상태를 정규화된 방식으로 구조화하세요. 정규화는 복잡한 객체를 더 작고 관리하기 쉬운 조각으로 분해하여 독립적으로 업데이트할 수 있도록 하는 것을 포함합니다.</p>

<p><b>예시:</b> 항목 목록이 있고 한 항목의 상태를 낙관적으로 업데이트하는 경우, 항목을 ID로 키를 지정한 객체에 저장하여 상태를 정규화하세요. 이렇게 하면 전체 목록이 아닌 변경된 특정 항목만 업데이트할 수 있습니다.</p>

<h3>4. 불변 데이터 구조:</h3>

<p>상태 업데이트를 단순화하고 성능을 향상시키기 위해 불변 데이터 구조(예: Immer 라이브러리)를 사용하세요. 불변 데이터 구조는 업데이트가 기존 객체를 수정하는 대신 새로운 객체를 생성하도록 보장하여 변경 사항을 감지하고 리렌더링을 최적화하기 쉽게 만듭니다.</p>

<p><b>예시:</b> Immer를 사용하면 원래 상태를 실수로 변경할 걱정 없이 낙관적 업데이트 함수 내에서 수정된 상태의 복사본을 쉽게 만들 수 있습니다.</p>

<pre>
<code>
import { useImmer } from 'use-immer';
import { experimental_useOptimistic } from 'react';

function ItemList() {
  const [items, updateItems] = useImmer([
    { id: 1, name: "Item A", status: "pending" },
    { id: 2, name: "Item B", status: "completed" },
  ]);

  const [optimisticItems, setOptimisticItems] = experimental_useOptimistic(
    items,
    (prevState, itemId) => {
      return prevState.map((item) =>
        item.id === itemId ? { ...item, status: "processing" } : item
      );
    }
  );

  const handleItemClick = (itemId) => {
    setOptimisticItems(itemId);
    // Send the update to the server
    sendUpdateToServer(itemId);
  };

  return (
    <ul>
      {optimisticItems.map((item) => (
        <li key={item.id} onClick={() => handleItemClick(item.id)}>
          {item.name} - {item.status}
        </li>
      ))}
    </ul>
  );
}
</code>
</pre>

<h3>5. 비동기 작업과 동시성:</h3>

<p>웹 워커(Web Worker)나 비동기 함수를 사용하여 계산 비용이 많이 드는 작업을 백그라운드 스레드로 오프로드하세요. 이는 메인 스레드를 차단하는 것을 방지하고 낙관적 업데이트 중에도 UI가 반응성을 유지하도록 보장합니다.</p>

<p><b>예시:</b> 낙관적 업데이트 함수가 복잡한 데이터 변환을 포함하는 경우, 변환 로직을 웹 워커로 옮기세요. 웹 워커는 백그라운드에서 변환을 수행하고 업데이트된 데이터를 메인 스레드로 다시 보낼 수 있습니다.</p>

<h3>6. 가상화(Virtualization):</h3>

<p>큰 목록이나 테이블의 경우, 화면에 보이는 항목만 렌더링하는 가상화 기술을 사용하세요. 이는 낙관적 업데이트 중에 필요한 DOM 조작의 양을 크게 줄이고 성능을 향상시킵니다.</p>

<p><b>예시:</b> react-window나 react-virtualized와 같은 라이브러리를 사용하면 현재 뷰포트 내에 보이는 항목만 렌더링하여 큰 목록을 효율적으로 렌더링할 수 있습니다.</p>

<h3>7. 코드 분할(Code Splitting):</h3>

<p>애플리케이션을 필요에 따라 로드할 수 있는 더 작은 청크로 나누세요. 이는 초기 로드 시간을 줄이고 낙관적 업데이트의 성능을 포함한 애플리케이션의 전반적인 성능을 향상시킵니다.</p>

<p><b>예시:</b> React.lazy와 Suspense를 사용하여 필요할 때만 컴포넌트를 로드하세요. 이는 초기 페이지 로드 중에 파싱하고 실행해야 하는 자바스크립트의 양을 줄입니다.</p>

<h3>8. 프로파일링 및 모니터링:</h3>

<p>React 개발자 도구 및 기타 프로파일링 도구를 사용하여 애플리케이션의 성능 병목 현상을 식별하세요. 낙관적 업데이트의 성능을 모니터링하고 업데이트 시간, 리렌더링 횟수, 메모리 사용량과 같은 지표를 추적하세요.</p>

<p><b>예시:</b> React Profiler는 어떤 컴포넌트가 불필요하게 리렌더링되는지, 어떤 업데이트 함수가 실행하는 데 가장 오래 걸리는지 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.</p>

<h2>국제적 고려사항</h2>

<p>전 세계 사용자를 위해 <code>experimental_useOptimistic</code>을 최적화할 때 다음 사항을 염두에 두세요:</p>

<ul>
    <li><b>네트워크 지연 시간:</b> 다른 지리적 위치의 사용자는 다양한 네트워크 지연 시간을 경험할 것입니다. 높은 지연 시간에서도 낙관적 업데이트가 충분한 이점을 제공하는지 확인하세요. 지연 시간 문제를 완화하기 위해 프리페칭과 같은 기술을 사용하는 것을 고려하세요.</li>
    <li><b>기기 성능:</b> 사용자는 다양한 처리 능력을 가진 광범위한 기기에서 애플리케이션에 액세스할 수 있습니다. 저사양 기기에서도 성능이 좋도록 낙관적 업데이트 로직을 최적화하세요. 기기 성능에 따라 다른 버전의 애플리케이션을 제공하기 위해 적응형 로딩 기술을 사용하세요.</li>
    <li><b>데이터 현지화:</b> 현지화된 데이터(예: 날짜, 통화, 숫자)를 포함하는 낙관적 업데이트를 표시할 때, 업데이트가 사용자의 로케일에 맞게 올바르게 형식화되었는지 확인하세요. 데이터 현지화를 처리하기 위해 <code>i18next</code>와 같은 국제화 라이브러리를 사용하세요.</li>
    <li><b>접근성:</b> 낙관적 업데이트가 장애가 있는 사용자에게도 접근 가능하도록 하세요. 작업이 진행 중임을 나타내는 명확한 시각적 신호를 제공하고 작업이 성공하거나 실패했을 때 적절한 피드백을 제공하세요. ARIA 속성을 사용하여 낙관적 업데이트의 접근성을 향상시키세요.</li>
    <li><b>시간대:</b> 시간 민감성 데이터(예: 일정, 약속)를 처리하는 애플리케이션의 경우, 낙관적 업데이트를 표시할 때 시간대 차이에 유의하세요. 정확한 표시를 위해 시간을 사용자의 현지 시간대로 변환하세요.</li>
</ul>

<h2>실용적인 예제 및 시나리오</h2>

<h3>1. 전자 상거래 애플리케이션:</h3>

<p>전자 상거래 애플리케이션에서 쇼핑 카트에 항목을 추가하는 것은 낙관적 업데이트로부터 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 사용자가 "장바구니에 담기" 버튼을 클릭하면, 서버가 추가를 확인할 때까지 기다리지 않고 항목이 즉시 카트 디스플레이에 추가됩니다. 이는 더 빠르고 반응성 좋은 경험을 제공합니다.</p>

<p><b>구현:</b></p>

<pre>
<code>
import { experimental_useOptimistic, useState } from 'react';

function ProductCard({ product }) {
  const [cartItems, setCartItems] = useState([]);
  const [optimisticCartItems, setOptimisticCartItems] = experimental_useOptimistic(
    cartItems,
    (prevState, productId) => [...prevState, productId]
  );

  const handleAddToCart = (productId) => {
    setOptimisticCartItems(productId);
    // Send the add-to-cart request to the server
    sendAddToCartRequest(productId);
  };

  return (
    <div>
      <h3>{product.name}</h3>
      <p>{product.price}</p>
      <button onClick={() => handleAddToCart(product.id)}>Add to Cart</button>
      <p>Items in cart: {optimisticCartItems.length}</p>
    </div>
  );
}
</code>
</pre>

<h3>2. 소셜 미디어 애플리케이션:</h3>

<p>소셜 미디어 애플리케이션에서 게시물에 '좋아요'를 누르거나 메시지를 보내는 것은 낙관적 업데이트로 향상될 수 있습니다. 사용자가 "좋아요" 버튼을 클릭하면, 서버 확인을 기다리지 않고 좋아요 수가 즉시 증가합니다. 마찬가지로, 사용자가 메시지를 보내면 메시지가 즉시 채팅 창에 표시됩니다.</p>

<h3>3. 작업 관리 애플리케이션:</h3>

<p>작업 관리 애플리케이션에서 작업을 완료로 표시하거나 사용자에게 작업을 할당하는 것은 낙관적 업데이트로 개선될 수 있습니다. 사용자가 작업을 완료로 표시하면, UI에서 해당 작업이 즉시 완료로 표시됩니다. 사용자가 다른 사용자에게 작업을 할당하면, 해당 작업이 즉시 할당받은 사람의 작업 목록에 표시됩니다.</p>

<h2>결론</h2>

<p><code>experimental_useOptimistic</code>은 React 애플리케이션에서 반응성 있고 매력적인 사용자 경험을 만드는 강력한 도구입니다. 낙관적 업데이트의 성능적 영향을 이해하고 이 글에서 설명한 최적화 전략을 구현함으로써, 낙관적 업데이트가 효과적이면서도 성능이 좋도록 보장할 수 있습니다. 애플리케이션을 프로파일링하고, 성능 지표를 모니터링하며, 애플리케이션과 전 세계 사용자의 특정 요구에 맞게 최적화 기술을 조정하는 것을 잊지 마세요. 성능과 접근성에 초점을 맞춤으로써 전 세계 사용자에게 우수한 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.</p>
</div><footer class="mt-12 pt-8 border-t border-gray-200"><h3 class="text-sm font-semibold text-gray-900 mb-3 dark:text-white/90">Tags:</h3><div class="flex flex-wrap gap-2"><span class="inline-block bg-gray-100 text-gray-800 px-3 py-1 rounded-full text-sm hover:bg-gray-200 transition-colors dark:bg-neutral-800 dark:text-white dark:hover:bg-neutral-700">리액트</span><span class="inline-block bg-gray-100 text-gray-800 px-3 py-1 rounded-full text-sm hover:bg-gray-200 transition-colors dark:bg-neutral-800 dark:text-white dark:hover:bg-neutral-700">experimental_useOptimistic</span><span class="inline-block bg-gray-100 text-gray-800 px-3 py-1 rounded-full text-sm hover:bg-gray-200 transition-colors dark:bg-neutral-800 dark:text-white dark:hover:bg-neutral-700">낙관적 업데이트</span><span class="inline-block bg-gray-100 text-gray-800 px-3 py-1 rounded-full text-sm hover:bg-gray-200 transition-colors dark:bg-neutral-800 dark:text-white dark:hover:bg-neutral-700">성능 최적화</span><span class="inline-block bg-gray-100 text-gray-800 px-3 py-1 rounded-full text-sm hover:bg-gray-200 transition-colors dark:bg-neutral-800 dark:text-white dark:hover:bg-neutral-700">리액트 성능</span><span class="inline-block bg-gray-100 text-gray-800 px-3 py-1 rounded-full text-sm hover:bg-gray-200 transition-colors dark:bg-neutral-800 dark:text-white dark:hover:bg-neutral-700">사용자 경험</span><span class="inline-block bg-gray-100 text-gray-800 px-3 py-1 rounded-full text-sm hover:bg-gray-200 transition-colors dark:bg-neutral-800 dark:text-white dark:hover:bg-neutral-700">동시성</span><span class="inline-block bg-gray-100 text-gray-800 px-3 py-1 rounded-full text-sm hover:bg-gray-200 transition-colors dark:bg-neutral-800 dark:text-white dark:hover:bg-neutral-700">비동기 작업</span><span class="inline-block bg-gray-100 text-gray-800 px-3 py-1 rounded-full text-sm hover:bg-gray-200 transition-colors dark:bg-neutral-800 dark:text-white dark:hover:bg-neutral-700">UI 개발</span><span class="inline-block bg-gray-100 text-gray-800 px-3 py-1 rounded-full text-sm hover:bg-gray-200 transition-colors dark:bg-neutral-800 dark:text-white dark:hover:bg-neutral-700">리액트 훅</span><span class="inline-block bg-gray-100 text-gray-800 px-3 py-1 rounded-full text-sm hover:bg-gray-200 transition-colors dark:bg-neutral-800 dark:text-white dark:hover:bg-neutral-700">웹 개발</span><span class="inline-block bg-gray-100 text-gray-800 px-3 py-1 rounded-full text-sm hover:bg-gray-200 transition-colors dark:bg-neutral-800 dark:text-white dark:hover:bg-neutral-700">자바스크립트</span></div></footer></article></div><script>$RS=function(a,b){a=document.getElementById(a);b=document.getElementById(b);for(a.parentNode.removeChild(a);a.firstChild;)b.parentNode.insertBefore(a.firstChild,b);b.parentNode.removeChild(b)};$RS("S:2","P:2")</script><script>$RB=[];$RV=function(b){$RT=performance.now();for(var a=0;a<b.length;a+=2){var c=b[a],e=b[a+1];null!==e.parentNode&&e.parentNode.removeChild(e);var f=c.parentNode;if(f){var g=c.previousSibling,h=0;do{if(c&&8===c.nodeType){var d=c.data;if("/$"===d||"/&"===d)if(0===h)break;else h--;else"$"!==d&&"$?"!==d&&"$~"!==d&&"$!"!==d&&"&"!==d||h++}d=c.nextSibling;f.removeChild(c);c=d}while(c);for(;e.firstChild;)f.insertBefore(e.firstChild,c);g.data="$";g._reactRetry&&g._reactRetry()}}b.length=0};
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