React experimental_useOptimistic "sacensību stāvoklis": Vienlaicīgu atjauninājumu apstrāde

React experimental_useOptimistic āķis piedāvā jaudīgu veidu, kā uzlabot lietotāja pieredzi, nodrošinot tūlītēju atgriezenisko saiti, kamēr notiek asinhronas operācijas. Tomēr šis optimisms dažreiz var novest pie "sacensību stāvokļiem", kad vienlaicīgi tiek piemēroti vairāki atjauninājumi. Šis raksts iedziļinās šīs problēmas sarežģītībā un piedāvā stratēģijas, kā stabili apstrādāt vienlaicīgus atjauninājumus, nodrošinot datu konsekvenci un plūstošu lietotāja pieredzi, kas ir piemērota globālai auditorijai.

Izpratne par experimental_useOptimistic

Pirms mēs iedziļināmies "sacensību stāvokļos", īsi atkārtosim, kā darbojas experimental_useOptimistic. Šis āķis ļauj jums optimistiski atjaunināt savu lietotāja saskarni ar vērtību, pirms ir pabeigta atbilstošā servera puses operācija. Tas lietotājiem rada tūlītējas darbības iespaidu, uzlabojot atsaucību. Piemēram, iedomājieties, ka lietotājs atzīmē ierakstu ar "patīk". Tā vietā, lai gaidītu, kamēr serveris apstiprinās atzīmi, jūs varat nekavējoties atjaunināt lietotāja saskarni, lai parādītu ierakstu kā atzīmētu ar "patīk", un pēc tam atgriezt iepriekšējo stāvokli, ja serveris ziņo par kļūdu.

Pamata lietojums izskatās šādi:

const [optimisticValue, addOptimisticValue] = experimental_useOptimistic(
  originalValue,
  (currentState, newValue) => {
    // Atgriež optimistisko atjauninājumu, pamatojoties uz pašreizējo stāvokli un jauno vērtību
    return newValue;
  }
);

originalValue ir sākotnējais stāvoklis. Otrais arguments ir optimistiskā atjaunināšanas funkcija, kas pieņem pašreizējo stāvokli un jaunu vērtību un atgriež optimistiski atjaunināto stāvokli. addOptimisticValue ir funkcija, kuru varat izsaukt, lai aktivizētu optimistisku atjauninājumu.

Kas ir "sacensību stāvoklis"?

"Sacensību stāvoklis" rodas, ja programmas iznākums ir atkarīgs no neparedzamas vairāku procesu vai plūsmu secības vai laika. experimental_useOptimistic kontekstā "sacensību stāvoklis" rodas, ja vienlaicīgi tiek aktivizēti vairāki optimistiski atjauninājumi, un to atbilstošās servera puses operācijas pabeidzas citā secībā, nekā tās tika iniciētas. Tas var novest pie nekonsekventiem datiem un mulsinošas lietotāja pieredzes.

Apsveriet scenāriju, kurā lietotājs ātri vairākas reizes noklikšķina uz pogas "Patīk". Katrs klikšķis aktivizē optimistisku atjauninājumu, nekavējoties palielinot "patīk" skaitu lietotāja saskarnē. Tomēr servera pieprasījumi par katru atzīmi var pabeigties citā secībā tīkla latentuma vai servera apstrādes aizkavēšanās dēļ. Ja pieprasījumi pabeidzas nepareizā secībā, gala "patīk" skaits, kas tiek parādīts lietotājam, var būt nepareizs.

Piemērs: Iedomājieties, ka skaitītājs sākas ar 0. Lietotājs ātri divreiz noklikšķina uz palielināšanas pogas. Tiek nosūtīti divi optimistiski atjauninājumi. Pirmais atjauninājums ir `0 + 1 = 1`, un otrais ir `1 + 1 = 2`. Tomēr, ja servera pieprasījums par otro klikšķi pabeidzas pirms pirmā, serveris var nepareizi saglabāt stāvokli kā `0 + 1 = 1`, pamatojoties uz novecojušo vērtību, un pēc tam pirmais pabeigtais pieprasījums to atkal pārraksta kā `0 + 1 = 1`. Lietotājs beigās redz `1`, nevis `2`.

"Sacensību stāvokļu" identificēšana ar experimental_useOptimistic

"Sacensību stāvokļu" identificēšana var būt sarežģīta, jo tie bieži ir periodiski un atkarīgi no laika faktoriem. Tomēr daži bieži sastopami simptomi var norādīt uz to klātbūtni:

• Nekonsekvents UI stāvoklis: Lietotāja saskarne rāda vērtības, kas neatspoguļo faktiskos servera puses datus.
• Negaidīta datu pārrakstīšana: Dati tiek pārrakstīti ar vecākām vērtībām, kas noved pie datu zuduma.
• Mirgojoši UI elementi: Lietotāja saskarnes elementi mirgo vai strauji mainās, kad tiek piemēroti un atcelti dažādi optimistiski atjauninājumi.

Lai efektīvi identificētu "sacensību stāvokļus", apsveriet šādus pasākumus:

• Žurnalēšana: Ieviesiet detalizētu žurnalēšanu, lai sekotu līdzi secībai, kādā tiek aktivizēti optimistiski atjauninājumi, un secībai, kādā pabeidzas to atbilstošās servera puses operācijas. Iekļaujiet laika zīmogus un unikālus identifikatorus katram atjauninājumam.
• Testēšana: Rakstiet integrācijas testus, kas simulē vienlaicīgus atjauninājumus un pārbauda, vai UI stāvoklis paliek konsekvents. Šim nolūkam var noderēt tādi rīki kā Jest un React Testing Library. Apsveriet iespēju izmantot imitācijas bibliotēkas, lai simulētu mainīgu tīkla latentumu un servera atbildes laiku.
• Monitorings: Ieviesiet monitoringa rīkus, lai ražošanas vidē sekotu līdzi UI nekonsekvenču un datu pārrakstīšanas biežumam. Tas var palīdzēt identificēt potenciālos "sacensību stāvokļus", kas izstrādes laikā var nebūt acīmredzami.
• Lietotāju atsauksmes: Pievērsiet īpašu uzmanību lietotāju ziņojumiem par UI nekonsekvencēm vai datu zudumu. Lietotāju atsauksmes var sniegt vērtīgu ieskatu potenciālajos "sacensību stāvokļos", kurus var būt grūti atklāt ar automatizētu testēšanu.

Stratēģijas vienlaicīgu atjauninājumu apstrādei

Ir vairākas stratēģijas, kuras var izmantot, lai mazinātu "sacensību stāvokļus", lietojot experimental_useOptimistic. Šeit ir dažas no visefektīvākajām pieejām:

1. Debouncing un Throttling

Debouncing ierobežo ātrumu, ar kādu funkcija var tikt izsaukta. Tas aizkavē funkcijas izsaukšanu, līdz ir pagājis noteikts laiks kopš pēdējās reizes, kad funkcija tika izsaukta. Optimistisku atjauninājumu kontekstā debouncing var novērst ātru, secīgu atjauninājumu aktivizēšanu, tādējādi samazinot "sacensību stāvokļu" iespējamību.

Throttling nodrošina, ka funkcija tiek izsaukta ne biežāk kā vienu reizi noteiktā laika periodā. Tas regulē funkciju izsaukumu biežumu, neļaujot tiem pārslogot sistēmu. Throttling var būt noderīgs, ja vēlaties atļaut atjauninājumiem notikt, bet kontrolētā ātrumā.

Šeit ir piemērs, izmantojot debounced funkciju:

import { useCallback } from 'react';
import { debounce } from 'lodash'; // Vai pielāgota debounce funkcija

function MyComponent() {
  const handleClick = useCallback(
    debounce(() => {
      addOptimisticValue(currentState => currentState + 1);
      // Šeit nosūtiet pieprasījumu serverim
    }, 300), // Debounce uz 300ms
    [addOptimisticValue]
  );

  return Increment;
}

2. Secības numerācija

Piešķiriet unikālu secības numuru katram optimistiskajam atjauninājumam. Kad serveris atbild, pārbaudiet, vai atbilde atbilst jaunākajam secības numuram. Ja atbilde ir ārpus kārtas, atmetiet to. Tas nodrošina, ka tiek piemērots tikai visjaunākais atjauninājums.

Lūk, kā varat ieviest secības numerāciju:

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);
    
    // Simulēt servera pieprasījumu
    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) {
    // Simulēt tīkla latentumu
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    return { value: newValue, sequenceNumber: sequenceNumber };
  }

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

Šajā piemērā katram atjauninājumam tiek piešķirts secības numurs. Servera atbildē ir iekļauts atbilstošā pieprasījuma secības numurs. Kad atbilde tiek saņemta, komponents pārbauda, vai secības numurs sakrīt ar pašreizējo secības numuru. Ja sakrīt, atjauninājums tiek piemērots. Pretējā gadījumā atjauninājums tiek atmests.

3. Rindas izmantošana atjauninājumiem

Uzturiet gaidošo atjauninājumu rindu. Kad tiek aktivizēts atjauninājums, pievienojiet to rindai. Apstrādājiet atjauninājumus secīgi no rindas, nodrošinot, ka tie tiek piemēroti to iniciēšanas secībā. Tas novērš iespēju, ka atjauninājumi notiks ārpus kārtas.

Šeit ir piemērs, kā izmantot rindu atjauninājumiem:

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 {
      // Simulēt servera pieprasījumu
      const result = await simulateServerRequest(newValue);
      setValue(result);
    } finally {
      isProcessing.current = false;
      processQueue(); // Apstrādāt nākamo elementu rindā
    }
  }, [setValue]);

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

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

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

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

Šajā piemērā katrs atjauninājums tiek pievienots rindai. Funkcija processQueue apstrādā atjauninājumus secīgi no rindas. isProcessing ref novērš vairāku atjauninājumu vienlaicīgu apstrādi.

4. Idempotentas operācijas

Nodrošiniet, lai jūsu servera puses operācijas būtu idempotentas. Idempotenta operācija var tikt piemērota vairākas reizes, nemainot rezultātu pēc sākotnējās piemērošanas. Piemēram, vērtības iestatīšana ir idempotenta, bet vērtības palielināšana nav.

Ja jūsu operācijas ir idempotentas, "sacensību stāvokļi" kļūst par mazāku problēmu. Pat ja atjauninājumi tiek piemēroti ārpus kārtas, gala rezultāts būs tāds pats. Lai palielināšanas operācijas padarītu idempotentiskas, jūs varētu nosūtīt uz serveri vēlamo gala vērtību, nevis palielināšanas instrukciju.

Piemērs: Tā vietā, lai nosūtītu pieprasījumu "palielināt patīk skaitu", nosūtiet pieprasījumu "iestatīt patīk skaitu uz X". Ja serveris saņem vairākus šādus pieprasījumus, gala patīk skaits vienmēr būs X, neatkarīgi no pieprasījumu apstrādes secības.

5. Optimistiskas transakcijas ar atriti (Rollback)

Ieviesiet optimistiskas transakcijas, kas ietver atrites mehānismu. Kad tiek piemērots optimistisks atjauninājums, saglabājiet sākotnējo vērtību. Ja serveris ziņo par kļūdu, atgriezieties pie sākotnējās vērtības. Tas nodrošina, ka UI stāvoklis paliek konsekvents ar servera puses datiem.

Šeit ir konceptuāls piemērs:

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(() => {
        // Atrite
        setValue(previousValue);
        addOptimisticValue(previousValue); //Pārrenderēt ar koriģēto vērtību optimistiski
      });
  }, [value, addOptimisticValue, previousValue]);

  async function simulateServerRequest(newValue) {
    // Simulēt tīkla latentumu
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    // Simulēt potenciālu kļūdu
    if (Math.random() < 0.2) {
      throw new Error("Server error");
    }
    return newValue;
  }

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

Šajā piemērā sākotnējā vērtība tiek saglabāta previousValue, pirms tiek piemērots optimistiskais atjauninājums. Ja serveris ziņo par kļūdu, komponents atgriežas pie sākotnējās vērtības.

6. Nemainīguma (Immutability) izmantošana

Izmantojiet nemainīgas datu struktūras. Nemainīgums nodrošina, ka dati netiek tieši modificēti. Tā vietā tiek izveidotas jaunas datu kopijas ar vēlamajām izmaiņām. Tas atvieglo izmaiņu izsekošanu un atgriešanos pie iepriekšējiem stāvokļiem, samazinot "sacensību stāvokļu" risku.

JavaScript bibliotēkas, piemēram, Immer un Immutable.js, var palīdzēt jums strādāt ar nemainīgām datu struktūrām.

7. Optimistiska UI ar lokālo stāvokli

Apsveriet iespēju pārvaldīt optimistiskus atjauninājumus lokālajā stāvoklī, nevis paļauties tikai uz experimental_useOptimistic. Tas dod jums lielāku kontroli pār atjaunināšanas procesu un ļauj ieviest pielāgotu loģiku vienlaicīgu atjauninājumu apstrādei. Jūs varat to apvienot ar tādām metodēm kā secības numerācija vai rindu veidošana, lai nodrošinātu datu konsekvenci.

8. Galu galā konsekvence (Eventual Consistency)

Pieņemiet galu galā konsekvenci. Pieņemiet, ka UI stāvoklis uz laiku var nebūt sinhronizēts ar servera puses datiem. Izstrādājiet savu lietojumprogrammu tā, lai tā ar to eleganti tiktu galā. Piemēram, parādiet ielādes indikatoru, kamēr serveris apstrādā atjauninājumu. Informējiet lietotājus, ka dati var nebūt uzreiz konsekventi visās ierīcēs.

Labākās prakses globālām lietojumprogrammām

Veidojot lietojumprogrammas globālai auditorijai, ir svarīgi ņemt vērā tādus faktorus kā tīkla latentums, laika joslas un valodu lokalizācija.

• Tīkla latentums: Ieviesiet stratēģijas, lai mazinātu tīkla latentuma ietekmi, piemēram, kešojot datus lokāli un izmantojot satura piegādes tīklus (CDN), lai pasniegtu saturu no ģeogrāfiski izkliedētiem serveriem.
• Laika joslas: Pareizi apstrādājiet laika joslas, lai nodrošinātu, ka dati tiek precīzi parādīti lietotājiem dažādās laika joslās. Izmantojiet uzticamu laika joslu datu bāzi un apsveriet iespēju izmantot tādas bibliotēkas kā Moment.js vai date-fns, lai vienkāršotu laika joslu konvertēšanu.
• Lokalizācija: Lokalizējiet savu lietojumprogrammu, lai atbalstītu vairākas valodas un reģionus. Izmantojiet lokalizācijas bibliotēku, piemēram, i18next vai React Intl, lai pārvaldītu tulkojumus un formatētu datus atbilstoši lietotāja lokalizācijai.
• Pieejamība: Nodrošiniet, lai jūsu lietojumprogramma būtu pieejama lietotājiem ar invaliditāti. Ievērojiet pieejamības vadlīnijas, piemēram, WCAG, lai padarītu jūsu lietojumprogrammu lietojamu visiem.

Noslēgums

experimental_useOptimistic piedāvā jaudīgu veidu, kā uzlabot lietotāja pieredzi, taču ir būtiski izprast un risināt potenciālos "sacensību stāvokļus". Ieviešot šajā rakstā izklāstītās stratēģijas, jūs varat veidot stabilas un uzticamas lietojumprogrammas, kas nodrošina plūstošu un konsekventu lietotāja pieredzi, pat strādājot ar vienlaicīgiem atjauninājumiem. Atcerieties par prioritāti noteikt datu konsekvenci, kļūdu apstrādi un lietotāju atsauksmes, lai nodrošinātu, ka jūsu lietojumprogramma atbilst jūsu lietotāju vajadzībām visā pasaulē. Rūpīgi apsveriet kompromisus starp optimistiskiem atjauninājumiem un iespējamām nekonsekvencēm un izvēlieties pieeju, kas vislabāk atbilst jūsu lietojumprogrammas specifiskajām prasībām. Pielietojot proaktīvu pieeju vienlaicīgu atjauninājumu pārvaldībai, jūs varat izmantot experimental_useOptimistic jaudu, vienlaikus samazinot "sacensību stāvokļu" un datu bojāšanas risku.