React experimental_useOptimistic lenktynių sąlyga: vienalaikių atnaujinimų valdymas

React experimental_useOptimistic hook'as suteikia galingą būdą pagerinti vartotojo patirtį, teikiant neatidėliotiną grįžtamąjį ryšį, kol vyksta asinchroninės operacijos. Tačiau šis optimizmas kartais gali sukelti lenktynių sąlygas, kai vienu metu taikomi keli atnaujinimai. Šiame straipsnyje gilinamasi į šios problemos subtilybes ir pateikiamos strategijos, kaip patikimai valdyti vienalaikius atnaujinimus, užtikrinant duomenų nuoseklumą ir sklandžią vartotojo patirtį, atsižvelgiant į pasaulinę auditoriją.

experimental_useOptimistic supratimas

Prieš gilinantis į lenktynių sąlygas, trumpai apžvelkime, kaip veikia experimental_useOptimistic. Šis hook'as leidžia optimistiškai atnaujinti vartotojo sąsają su verte, dar nepasibaigus atitinkamai serverio operacijai. Tai suteikia vartotojams greito veiksmo įspūdį, didindamas reakcijos greitį. Pavyzdžiui, įsivaizduokite, kad vartotojas pamėgsta įrašą. Užuot laukę, kol serveris patvirtins patikimą, galite iš karto atnaujinti vartotojo sąsają, kad parodytumėte įrašą kaip pamėgtą, o vėliau atšaukti, jei serveris praneša apie klaidą.

Pagrindinis naudojimas atrodo taip:

const [optimisticValue, addOptimisticValue] = experimental_useOptimistic(
  originalValue,
  (currentState, newValue) => {
    // Grąžinkite optimistinį atnaujinimą, pagrįstą dabartine būsena ir nauja verte
    return newValue;
  }
);

originalValue yra pradinė būsena. Antrasis argumentas yra optimistinio atnaujinimo funkcija, kuri priima dabartinę būseną ir naują vertę bei grąžina optimistiškai atnaujintą būseną. addOptimisticValue yra funkcija, kurią galite iškviesti, kad suaktyvintumėte optimistinį atnaujinimą.

Kas yra lenktynių sąlyga?

Lenktynių sąlyga atsiranda, kai programos rezultatas priklauso nuo nenuspėjamos kelių procesų ar gijų sekos ar laiko. Kalbant apie experimental_useOptimistic, lenktynių sąlyga kyla, kai vienu metu suaktyvinami keli optimistiniai atnaujinimai, o jų atitinkamos serverio operacijos baigiamos kitokia tvarka, nei buvo inicijuotos. Tai gali lemti nenuoseklius duomenis ir painią vartotojo patirtį.

Įsivaizduokite scenarijų, kai vartotojas greitai kelis kartus spusteli mygtuką „Patinka“. Kiekvienas paspaudimas sukelia optimistinį atnaujinimą, iš karto padidindamas patikimų skaičių vartotojo sąsajoje. Tačiau serverio užklausos dėl kiekvieno patikimo gali būti baigtos skirtinga tvarka dėl tinklo vėlavimo ar serverio apdorojimo delsos. Jei užklausos bus baigtos ne eilės tvarka, galutinis vartotojui rodomas patikimų skaičius gali būti neteisingas.

Pavyzdys: Įsivaizduokite, kad skaitiklis prasideda nuo 0. Vartotojas greitai du kartus paspaudžia didinimo mygtuką. Išsiunčiami du optimistiniai atnaujinimai. Pirmasis atnaujinimas yra `0 + 1 = 1`, o antrasis – `1 + 1 = 2`. Tačiau, jei serverio užklausa antrajam paspaudimui baigiama prieš pirmąjį, serveris gali neteisingai išsaugoti būseną kaip `0 + 1 = 1` remdamasis pasenusia verte, o vėliau pirmoji baigta užklausa vėl ją perrašo kaip `0 + 1 = 1`. Vartotojas galiausiai mato `1`, o ne `2`.

Lenktynių sąlygų su experimental_useOptimistic nustatymas

Nustatyti lenktynių sąlygas gali būti sudėtinga, nes jos dažnai būna protarpinės ir priklauso nuo laiko veiksnių. Tačiau kai kurie įprasti simptomai gali rodyti jų buvimą:

• Nenuosekli vartotojo sąsajos būsena: Vartotojo sąsaja rodo vertes, kurios neatspindi faktinių serverio duomenų.
• Netikėti duomenų perrašymai: Duomenys perrašomi senesnėmis vertėmis, dėl ko prarandami duomenys.
• Mirksintys vartotojo sąsajos elementai: Vartotojo sąsajos elementai mirksi ar greitai keičiasi, kai taikomi ir atšaukiami skirtingi optimistiniai atnaujinimai.

Norėdami efektyviai nustatyti lenktynių sąlygas, apsvarstykite šiuos dalykus:

• Registravimas (Logging): Įdiekite išsamų registravimą, kad galėtumėte sekti tvarką, kuria suaktyvinami optimistiniai atnaujinimai, ir tvarką, kuria baigiamos jų atitinkamos serverio operacijos. Įtraukite laiko žymes ir unikalius identifikatorius kiekvienam atnaujinimui.
• Testavimas: Rašykite integracijos testus, kurie imituoja vienalaikius atnaujinimus ir patikrina, ar vartotojo sąsajos būsena išlieka nuosekli. Tam gali būti naudingi įrankiai, tokie kaip Jest ir React Testing Library. Apsvarstykite galimybę naudoti imitavimo bibliotekas (mocking libraries), kad imituotumėte kintantį tinklo vėlavimą ir serverio atsakymo laiką.
• Stebėjimas (Monitoring): Įdiekite stebėjimo įrankius, kad galėtumėte sekti vartotojo sąsajos nenuoseklumų ir duomenų perrašymų dažnumą produkcinėje aplinkoje. Tai gali padėti nustatyti galimas lenktynių sąlygas, kurios gali būti nepastebimos kūrimo metu.
• Vartotojų atsiliepimai: Atidžiai stebėkite vartotojų pranešimus apie vartotojo sąsajos nenuoseklumus ar duomenų praradimą. Vartotojų atsiliepimai gali suteikti vertingų įžvalgų apie galimas lenktynių sąlygas, kurias gali būti sunku aptikti automatizuotu testavimu.

Vienalaikių atnaujinimų valdymo strategijos

Galima taikyti keletą strategijų, siekiant sušvelninti lenktynių sąlygas naudojant experimental_useOptimistic. Štai keletas veiksmingiausių metodų:

1. Debouncing ir Throttling

Debouncing apriboja greitį, kuriuo funkcija gali būti iškviesta. Tai atideda funkcijos iškvietimą, kol praeis tam tikras laiko tarpas nuo paskutinio funkcijos iškvietimo. Optimistinių atnaujinimų kontekste debouncing gali užkirsti kelią greitiems, paeiliui einantiems atnaujinimams, taip sumažinant lenktynių sąlygų tikimybę.

Throttling užtikrina, kad funkcija būtų iškviesta ne dažniau kaip vieną kartą per nurodytą laikotarpį. Tai reguliuoja funkcijų iškvietimų dažnumą, neleidžiant jiems perkrauti sistemos. Throttling gali būti naudingas, kai norite leisti atnaujinimams vykti, bet kontroliuojamu greičiu.

Štai pavyzdys, naudojant debounced funkciją:

import { useCallback } from 'react';
import { debounce } from 'lodash'; // Arba pasirinktinė debounce funkcija

function MyComponent() {
  const handleClick = useCallback(
    debounce(() => {
      addOptimisticValue(currentState => currentState + 1);
      // Čia siųskite užklausą serveriui
    }, 300), // Debounce 300ms
    [addOptimisticValue]
  );

  return Increment;
}

2. Sekos numeravimas

Priskirkite unikalų sekos numerį kiekvienam optimistiniam atnaujinimui. Kai serveris atsako, patikrinkite, ar atsakymas atitinka naujausią sekos numerį. Jei atsakymas yra ne eilės tvarka, jį atmeskite. Tai užtikrina, kad taikomas tik naujausias atnaujinimas.

Štai kaip galite įgyvendinti sekos numeravimą:

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);
    
    // Imituoti serverio užklausą
    simulateServerRequest(value + 1, currentSequenceNumber)
      .then((data) => {
        if (data.sequenceNumber === sequenceNumber.current) {
          setValue(data.value);
        } else {
          console.log("Atmetamas pasenęs atsakymas");
        }
      });
  }, [value, addOptimisticValue]);

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

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

Šiame pavyzdyje kiekvienam atnaujinimui priskiriamas sekos numeris. Serverio atsakyme yra atitinkamos užklausos sekos numeris. Gavus atsakymą, komponentas patikrina, ar sekos numeris sutampa su dabartiniu sekos numeriu. Jei taip, atnaujinimas taikomas. Priešingu atveju, atnaujinimas atmetamas.

3. Eilės naudojimas atnaujinimams

Laikykite laukiančių atnaujinimų eilę. Kai suaktyvinamas atnaujinimas, pridėkite jį į eilę. Apdorokite atnaujinimus iš eilės nuosekliai, užtikrindami, kad jie būtų taikomi ta tvarka, kuria buvo inicijuoti. Tai pašalina netvarkingų atnaujinimų galimybę.

Štai pavyzdys, kaip naudoti eilę atnaujinimams:

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 {
      // Imituoti serverio užklausą
      const result = await simulateServerRequest(newValue);
      setValue(result);
    } finally {
      isProcessing.current = false;
      processQueue(); // Apdoroti kitą eilės elementą
    }
  }, [setValue]);

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

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

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

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

Šiame pavyzdyje kiekvienas atnaujinimas pridedamas į eilę. Funkcija processQueue apdoroja atnaujinimus iš eilės nuosekliai. isProcessing ref'as neleidžia, kad keli atnaujinimai nebūtų apdorojami vienu metu.

4. Idempotentinės operacijos

Užtikrinkite, kad jūsų serverio operacijos būtų idempotentinės. Idempotentinė operacija gali būti taikoma kelis kartus, nepakeičiant rezultato po pradinio taikymo. Pavyzdžiui, reikšmės nustatymas yra idempotentiškas, o reikšmės didinimas nėra.

Jei jūsų operacijos yra idempotentinės, lenktynių sąlygos tampa mažesne problema. Net jei atnaujinimai taikomi ne eilės tvarka, galutinis rezultatas bus toks pat. Kad didinimo operacijos būtų idempotentinės, galėtumėte siųsti serveriui norimą galutinę vertę, o ne prieaugio instrukciją.

Pavyzdys: Užuot siuntę užklausą „padidinti patikimų skaičių“, siųskite užklausą „nustatyti patikimų skaičių į X“. Jei serveris gaus kelias tokias užklausas, galutinis patikimų skaičius visada bus X, nepriklausomai nuo to, kokia tvarka užklausos yra apdorojamos.

5. Optimistinės transakcijos su atšaukimu (Rollback)

Įgyvendinkite optimistines transakcijas, kurios apima atšaukimo mechanizmą. Kai taikomas optimistinis atnaujinimas, išsaugokite pradinę vertę. Jei serveris praneša apie klaidą, grįžkite prie pradinės vertės. Tai užtikrina, kad vartotojo sąsajos būsena išliks nuosekli su serverio duomenimis.

Štai konceptualus pavyzdys:

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(() => {
        // Atšaukimas
        setValue(previousValue);
        addOptimisticValue(previousValue); //Perpiešti su pataisyta verte optimistiškai
      });
  }, [value, addOptimisticValue, previousValue]);

  async function simulateServerRequest(newValue) {
    // Imituoti tinklo vėlavimą
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    // Imituoti galimą klaidą
    if (Math.random() < 0.2) {
      throw new Error("Server error");
    }
    return newValue;
  }

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

Šiame pavyzdyje pradinė vertė saugoma previousValue prieš taikant optimistinį atnaujinimą. Jei serveris praneša apie klaidą, komponentas grįžta prie pradinės vertės.

6. Nekintamumo (Immutability) naudojimas

Naudokite nekintamas duomenų struktūras. Nekintamumas užtikrina, kad duomenys nebūtų keičiami tiesiogiai. Vietoj to, sukuriamos naujos duomenų kopijos su norimais pakeitimais. Tai palengvina pakeitimų sekimą ir grįžimą į ankstesnes būsenas, sumažinant lenktynių sąlygų riziką.

JavaScript bibliotekos, tokios kaip Immer ir Immutable.js, gali padėti dirbti su nekintamomis duomenų struktūromis.

7. Optimistinė vartotojo sąsaja su vietine būsena

Apsvarstykite galimybę valdyti optimistinius atnaujinimus vietinėje būsenoje, o ne pasikliauti vien tik experimental_useOptimistic. Tai suteikia daugiau kontrolės atnaujinimo procesui ir leidžia įgyvendinti pasirinktinę logiką vienalaikiams atnaujinimams tvarkyti. Galite derinti tai su metodais, tokiais kaip sekos numeravimas ar eilės, kad užtikrintumėte duomenų nuoseklumą.

8. Galutinis nuoseklumas (Eventual Consistency)

Priimkite galutinį nuoseklumą. Susitaikykite su tuo, kad vartotojo sąsajos būsena laikinai gali nesutapti su serverio duomenimis. Sukurkite savo programą taip, kad ji su tuo tvarkytųsi sklandžiai. Pavyzdžiui, rodykite įkėlimo indikatorių, kol serveris apdoroja atnaujinimą. Informuokite vartotojus, kad duomenys gali būti ne iš karto nuoseklūs visuose įrenginiuose.

Geriausios praktikos globalioms programoms

Kuriant programas pasaulinei auditorijai, svarbu atsižvelgti į tokius veiksnius kaip tinklo vėlavimas, laiko juostos ir kalbos lokalizacija.

• Tinklo vėlavimas: Įgyvendinkite strategijas, skirtas sušvelninti tinklo vėlavimo poveikį, pvz., duomenų kaupimas talpykloje (caching) ir turinio pristatymo tinklų (CDN) naudojimas turiniui teikti iš geografiškai paskirstytų serverių.
• Laiko juostos: Teisingai tvarkykite laiko juostas, kad duomenys būtų rodomi tiksliai vartotojams skirtingose laiko juostose. Naudokite patikimą laiko juostų duomenų bazę ir apsvarstykite galimybę naudoti bibliotekas, tokias kaip Moment.js ar date-fns, kad supaprastintumėte laiko juostų konvertavimą.
• Lokalizacija: Lokalizuokite savo programą, kad palaikytumėte kelias kalbas ir regionus. Naudokite lokalizacijos biblioteką, pvz., i18next ar React Intl, kad valdytumėte vertimus ir formatuotumėte duomenis pagal vartotojo lokalės.
• Prieinamumas: Užtikrinkite, kad jūsų programa būtų prieinama vartotojams su negalia. Laikykitės prieinamumo gairių, tokių kaip WCAG, kad jūsų programa būtų prieinama visiems.

Išvada

experimental_useOptimistic suteikia galingą būdą pagerinti vartotojo patirtį, tačiau būtina suprasti ir spręsti galimų lenktynių sąlygų problemą. Įgyvendindami šiame straipsnyje aprašytas strategijas, galite sukurti patikimas ir stabilias programas, kurios suteikia sklandžią ir nuoseklią vartotojo patirtį, net ir tvarkant vienalaikius atnaujinimus. Nepamirškite teikti pirmenybės duomenų nuoseklumui, klaidų tvarkymui ir vartotojų atsiliepimams, kad užtikrintumėte, jog jūsų programa atitinka vartotojų poreikius visame pasaulyje. Atidžiai apsvarstykite kompromisus tarp optimistinių atnaujinimų ir galimų nenuoseklumų ir pasirinkite metodą, kuris geriausiai atitinka konkrečius jūsų programos reikalavimus. Aktyviai valdydami vienalaikius atnaujinimus, galite išnaudoti experimental_useOptimistic galią, kartu sumažindami lenktynių sąlygų ir duomenų sugadinimo riziką.