റിയാക്ട് experimental_useOptimistic റേസ് കണ്ടീഷൻ: ഒരേസമയം നടക്കുന്ന അപ്‌ഡേറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ

റിയാക്റ്റിന്റെ experimental_useOptimistic ഹുക്ക്, അസിൻക്രണസ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടക്കുമ്പോൾ ഉടനടി ഫീഡ്‌ബാക്ക് നൽകി ഉപയോക്തൃ അനുഭവം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു ശക്തമായ മാർഗ്ഗം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഒരേസമയം ഒന്നിലധികം അപ്‌ഡേറ്റുകൾ പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ ഈ ഓപ്റ്റിമിസം ചിലപ്പോൾ റേസ് കണ്ടീഷനുകൾക്ക് കാരണമായേക്കാം. ഈ ലേഖനം ഈ പ്രശ്നത്തിന്റെ സങ്കീർണ്ണതകളിലേക്ക് ആഴത്തിൽ ഇറങ്ങിച്ചെല്ലുകയും, ഡാറ്റാ സ്ഥിരതയും സുഗമമായ ഉപയോക്തൃ അനുഭവവും ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട്, ഒരേസമയം നടക്കുന്ന അപ്‌ഡേറ്റുകൾ കാര്യക്ഷമമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.

experimental_useOptimistic മനസ്സിലാക്കാം

റേസ് കണ്ടീഷനുകളിലേക്ക് കടക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, experimental_useOptimistic എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഹ്രസ്വമായി മനസ്സിലാക്കാം. ഈ ഹുക്ക്, അനുബന്ധ സെർവർ-സൈഡ് പ്രവർത്തനം പൂർത്തിയാകുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു മൂല്യം ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ UI ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക്കായി അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഇത് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഉടനടി പ്രതികരണം ലഭിച്ച പ്രതീതി നൽകുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഉപയോക്താവ് ഒരു പോസ്റ്റ് ലൈക്ക് ചെയ്യുന്നത് പരിഗണിക്കുക. സെർവർ ലൈക്ക് സ്ഥിരീകരിക്കുന്നതിനായി കാത്തിരിക്കുന്നതിനുപകരം, പോസ്റ്റ് ലൈക്ക് ചെയ്തതായി കാണിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് ഉടൻ തന്നെ UI അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യാം, തുടർന്ന് സെർവർ ഒരു പിശക് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ പഴയ അവസ്ഥയിലേക്ക് മാറ്റുകയും ചെയ്യാം.

അടിസ്ഥാനപരമായ ഉപയോഗം ഇങ്ങനെയാണ്:

const [optimisticValue, addOptimisticValue] = experimental_useOptimistic(
  originalValue,
  (currentState, newValue) => {
    // Return the optimistic update based on the current state and new value
    return newValue;
  }
);

originalValue എന്നത് പ്രാരംഭ സ്റ്റേറ്റാണ്. രണ്ടാമത്തെ ആർഗ്യുമെന്റ് ഒരു ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റ് ഫംഗ്ഷൻ ആണ്, ഇത് നിലവിലെ സ്റ്റേറ്റും ഒരു പുതിയ മൂല്യവും എടുക്കുകയും ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക്കായി അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്ത സ്റ്റേറ്റ് തിരികെ നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു. addOptimisticValue എന്നത് ഒരു ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റ് ട്രിഗർ ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾക്ക് വിളിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഫംഗ്ഷനാണ്.

എന്താണ് റേസ് കണ്ടീഷൻ?

ഒന്നിലധികം പ്രോസസ്സുകളുടെയോ ത്രെഡുകളുടെയോ പ്രവചനാതീതമായ ക്രമത്തെയോ സമയത്തെയോ ഒരു പ്രോഗ്രാമിന്റെ ഫലം ആശ്രയിക്കുമ്പോൾ ഒരു റേസ് കണ്ടീഷൻ സംഭവിക്കുന്നു. experimental_useOptimistic-ന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ, ഒരേസമയം ഒന്നിലധികം ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ ട്രിഗർ ചെയ്യപ്പെടുകയും, അവയുടെ അനുബന്ധ സെർവർ-സൈഡ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ ആരംഭിച്ച ക്രമത്തിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായ ഒരു ക്രമത്തിൽ പൂർത്തിയാകുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ ഒരു റേസ് കണ്ടീഷൻ ഉണ്ടാകുന്നു. ഇത് പൊരുത്തമില്ലാത്ത ഡാറ്റയിലേക്കും ഉപയോക്താവിന് ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്ന അനുഭവത്തിലേക്കും നയിച്ചേക്കാം.

ഒരു ഉപയോക്താവ് ഒരു "ലൈക്ക്" ബട്ടണിൽ പലതവണ വേഗത്തിൽ ക്ലിക്ക് ചെയ്യുന്ന ഒരു സാഹചര്യം പരിഗണിക്കുക. ഓരോ ക്ലിക്കും ഒരു ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റ് ട്രിഗർ ചെയ്യുന്നു, ഇത് UI-ലെ ലൈക്ക് കൗണ്ട് ഉടൻ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, നെറ്റ്‌വർക്ക് ലേറ്റൻസി അല്ലെങ്കിൽ സെർവർ പ്രോസസ്സിംഗ് കാലതാമസം കാരണം ഓരോ ലൈക്കിനുമുള്ള സെർവർ അഭ്യർത്ഥനകൾ വ്യത്യസ്ത ക്രമത്തിൽ പൂർത്തിയായേക്കാം. അഭ്യർത്ഥനകൾ ക്രമം തെറ്റി പൂർത്തിയായാൽ, ഉപയോക്താവിന് പ്രദർശിപ്പിക്കുന്ന അവസാന ലൈക്ക് കൗണ്ട് തെറ്റായിരിക്കാം.

ഉദാഹരണം: ഒരു കൗണ്ടർ 0-ൽ തുടങ്ങുന്നുവെന്ന് കരുതുക. ഉപയോക്താവ് ഇൻക്രിമെന്റ് ബട്ടണിൽ രണ്ടുതവണ വേഗത്തിൽ ക്ലിക്ക് ചെയ്യുന്നു. രണ്ട് ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ അയയ്ക്കപ്പെടുന്നു. ആദ്യത്തെ അപ്‌ഡേറ്റ് `0 + 1 = 1` ഉം രണ്ടാമത്തേത് `1 + 1 = 2` ഉം ആണ്. എന്നിരുന്നാലും, രണ്ടാമത്തെ ക്ലിക്കിനുള്ള സെർവർ അഭ്യർത്ഥന മുമ്പ് ആദ്യത്തേതിന് പൂർത്തിയായാൽ, കാലഹരണപ്പെട്ട മൂല്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സെർവർ സ്റ്റേറ്റ് `0 + 1 = 1` എന്ന് തെറ്റായി സേവ് ചെയ്തേക്കാം, തുടർന്ന്, ആദ്യം പൂർത്തിയാക്കിയ അഭ്യർത്ഥന അതിനെ വീണ്ടും `0 + 1 = 1` എന്ന് ഓവർറൈറ്റ് ചെയ്യുന്നു. ഉപയോക്താവിന് അവസാനം `1` കാണാൻ കഴിയുന്നു, `2` അല്ല.

experimental_useOptimistic ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ റേസ് കണ്ടീഷനുകൾ തിരിച്ചറിയൽ

റേസ് കണ്ടീഷനുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നത് വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതാണ്, കാരണം അവ പലപ്പോഴും ഇടയ്ക്കിടെ സംഭവിക്കുന്നതും സമയ ഘടകങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നതുമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ചില സാധാരണ ലക്ഷണങ്ങൾ അവയുടെ സാന്നിധ്യം സൂചിപ്പിക്കാൻ കഴിയും:

• സ്ഥിരതയില്ലാത്ത UI സ്റ്റേറ്റ്: യഥാർത്ഥ സെർവർ-സൈഡ് ഡാറ്റയെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കാത്ത മൂല്യങ്ങൾ UI പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു.
• അപ്രതീക്ഷിതമായ ഡാറ്റാ ഓവർറൈറ്റുകൾ: ഡാറ്റ പഴയ മൂല്യങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഓവർറൈറ്റ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു, ഇത് ഡാറ്റാ നഷ്ടത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.
• മിന്നുന്ന UI ഘടകങ്ങൾ: വ്യത്യസ്ത ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ പ്രയോഗിക്കുകയും പഴയപടിയാക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ UI ഘടകങ്ങൾ മിന്നുകയോ വേഗത്തിൽ മാറുകയോ ചെയ്യുന്നു.

റേസ് കണ്ടീഷനുകൾ ഫലപ്രദമായി തിരിച്ചറിയാൻ, ഇനിപ്പറയുന്നവ പരിഗണിക്കുക:

• ലോഗിംഗ്: ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ ട്രിഗർ ചെയ്യുന്ന ക്രമവും അവയുടെ അനുബന്ധ സെർവർ-സൈഡ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ പൂർത്തിയാകുന്ന ക്രമവും ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിന് വിശദമായ ലോഗിംഗ് നടപ്പിലാക്കുക. ഓരോ അപ്‌ഡേറ്റിനും ടൈംസ്റ്റാമ്പുകളും തനതായ ഐഡന്റിഫയറുകളും ഉൾപ്പെടുത്തുക.
• ടെസ്റ്റിംഗ്: ഒരേസമയം നടക്കുന്ന അപ്‌ഡേറ്റുകൾ സിമുലേറ്റ് ചെയ്യുന്ന ഇന്റഗ്രേഷൻ ടെസ്റ്റുകൾ എഴുതുക, UI സ്റ്റേറ്റ് സ്ഥിരതയുള്ളതാണോ എന്ന് പരിശോധിക്കുക. ഇതിനായി Jest, React Testing Library പോലുള്ള ടൂളുകൾ സഹായകമാകും. വ്യത്യസ്ത നെറ്റ്‌വർക്ക് ലേറ്റൻസികളും സെർവർ പ്രതികരണ സമയങ്ങളും സിമുലേറ്റ് ചെയ്യാൻ മോക്കിംഗ് ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക.
• നിരീക്ഷണം: പ്രൊഡക്ഷനിലെ UI പൊരുത്തക്കേടുകളുടെയും ഡാറ്റാ ഓവർറൈറ്റുകളുടെയും ആവൃത്തി ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിന് നിരീക്ഷണ ടൂളുകൾ നടപ്പിലാക്കുക. ഡെവലപ്‌മെന്റ് സമയത്ത് വ്യക്തമല്ലാത്ത റേസ് കണ്ടീഷനുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഇത് നിങ്ങളെ സഹായിക്കും.
• ഉപയോക്തൃ ഫീഡ്‌ബാക്ക്: UI പൊരുത്തക്കേടുകളെക്കുറിച്ചോ ഡാറ്റാ നഷ്ടത്തെക്കുറിച്ചോ ഉള്ള ഉപയോക്തൃ റിപ്പോർട്ടുകളിൽ ശ്രദ്ധ ചെലുത്തുക. ഓട്ടോമേറ്റഡ് ടെസ്റ്റിംഗിലൂടെ കണ്ടെത്താൻ പ്രയാസമുള്ള റേസ് കണ്ടീഷനുകളെക്കുറിച്ച് വിലപ്പെട്ട ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകാൻ ഉപയോക്തൃ ഫീഡ്‌ബാക്കിന് കഴിയും.

ഒരേസമയം നടക്കുന്ന അപ്‌ഡേറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ

experimental_useOptimistic ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ റേസ് കണ്ടീഷനുകൾ ലഘൂകരിക്കുന്നതിന് നിരവധി തന്ത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം. ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ ചില സമീപനങ്ങൾ താഴെ നൽകുന്നു:

1. ഡിബൗൺസിംഗും ത്രോട്ടിലിംഗും

ഡിബൗൺസിംഗ് ഒരു ഫംഗ്ഷൻ പ്രവർത്തനക്ഷമമാകുന്ന നിരക്കിനെ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു. ഒരു ഫംഗ്ഷൻ അവസാനമായി വിളിച്ചതിന് ശേഷം ഒരു നിശ്ചിത സമയം കഴിയുന്നതുവരെ ആ ഫംഗ്ഷനെ വീണ്ടും വിളിക്കുന്നത് ഇത് വൈകിപ്പിക്കുന്നു. ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകളുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ, വേഗതയേറിയതും തുടർച്ചയായതുമായ അപ്‌ഡേറ്റുകൾ ട്രിഗർ ചെയ്യുന്നത് തടയാൻ ഡിബൗൺസിംഗിന് കഴിയും, ഇത് റേസ് കണ്ടീഷനുകളുടെ സാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നു.

ത്രോട്ടിലിംഗ് ഒരു നിശ്ചിത കാലയളവിനുള്ളിൽ ഒരു ഫംഗ്ഷൻ പരമാവധി ഒരു തവണ മാത്രം വിളിക്കപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഇത് ഫംഗ്ഷൻ കോളുകളുടെ ആവൃത്തി നിയന്ത്രിക്കുകയും സിസ്റ്റത്തെ അമിതമായി ഭാരപ്പെടുത്തുന്നത് തടയുകയും ചെയ്യുന്നു. നിങ്ങൾ അപ്‌ഡേറ്റുകൾ അനുവദിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിലും ഒരു നിയന്ത്രിത നിരക്കിൽ വേണമെങ്കിൽ ത്രോട്ടിലിംഗ് ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

ഒരു ഡിബൗൺസ്ഡ് ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ഉദാഹരണം ഇതാ:

import { useCallback } from 'react';
import { debounce } from 'lodash'; // Or a custom debounce function

function MyComponent() {
  const handleClick = useCallback(
    debounce(() => {
      addOptimisticValue(currentState => currentState + 1);
      // Send request to server here
    }, 300), // Debounce for 300ms
    [addOptimisticValue]
  );

  return Increment;
}

2. സീക്വൻസ് നമ്പറിംഗ്

ഓരോ ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റിനും ഒരു തനതായ സീക്വൻസ് നമ്പർ നൽകുക. സെർവർ പ്രതികരിക്കുമ്പോൾ, പ്രതികരണം ഏറ്റവും പുതിയ സീക്വൻസ് നമ്പറുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കുക. പ്രതികരണം ക്രമം തെറ്റിയാണെങ്കിൽ, അത് നിരസിക്കുക. ഏറ്റവും പുതിയ അപ്‌ഡേറ്റ് മാത്രം പ്രയോഗിക്കുന്നുവെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

സീക്വൻസ് നമ്പറിംഗ് എങ്ങനെ നടപ്പിലാക്കാമെന്ന് താഴെ നൽകുന്നു:

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);
    
    // Simulate a server request
    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) {
    // Simulate network latency
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    return { value: newValue, sequenceNumber: sequenceNumber };
  }

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

ഈ ഉദാഹരണത്തിൽ, ഓരോ അപ്‌ഡേറ്റിനും ഒരു സീക്വൻസ് നമ്പർ നൽകിയിരിക്കുന്നു. സെർവർ പ്രതികരണത്തിൽ അനുബന്ധ അഭ്യർത്ഥനയുടെ സീക്വൻസ് നമ്പറും ഉൾപ്പെടുന്നു. പ്രതികരണം ലഭിക്കുമ്പോൾ, കമ്പോണന്റ് സീക്വൻസ് നമ്പർ നിലവിലെ സീക്വൻസ് നമ്പറുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കുന്നു. അങ്ങനെയാണെങ്കിൽ, അപ്‌ഡേറ്റ് പ്രയോഗിക്കുന്നു. അല്ലെങ്കിൽ, അപ്‌ഡേറ്റ് നിരസിക്കുന്നു.

3. അപ്‌ഡേറ്റുകൾക്കായി ഒരു ക്യൂ ഉപയോഗിക്കൽ

തീർപ്പുകൽപ്പിക്കാത്ത അപ്‌ഡേറ്റുകളുടെ ഒരു ക്യൂ നിലനിർത്തുക. ഒരു അപ്‌ഡേറ്റ് ട്രിഗർ ചെയ്യുമ്പോൾ, അത് ക്യൂവിലേക്ക് ചേർക്കുക. ക്യൂവിൽ നിന്ന് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ ക്രമമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുക, അവ ആരംഭിച്ച ക്രമത്തിൽ തന്നെ പ്രയോഗിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. ഇത് ക്രമം തെറ്റിയുള്ള അപ്‌ഡേറ്റുകളുടെ സാധ്യത ഇല്ലാതാക്കുന്നു.

അപ്‌ഡേറ്റുകൾക്കായി ഒരു ക്യൂ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നതിന്റെ ഒരു ഉദാഹരണം ഇതാ:

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 {
      // Simulate a server request
      const result = await simulateServerRequest(newValue);
      setValue(result);
    } finally {
      isProcessing.current = false;
      processQueue(); // Process the next item in the queue
    }
  }, [setValue]);

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

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

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

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

ഈ ഉദാഹരണത്തിൽ, ഓരോ അപ്‌ഡേറ്റും ഒരു ക്യൂവിലേക്ക് ചേർക്കുന്നു. processQueue ഫംഗ്ഷൻ ക്യൂവിൽ നിന്ന് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ ക്രമമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു. isProcessing ref ഒരേസമയം ഒന്നിലധികം അപ്‌ഡേറ്റുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് തടയുന്നു.

4. ഐഡംപൊട്ടന്റ് ഓപ്പറേഷൻസ്

നിങ്ങളുടെ സെർവർ-സൈഡ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഐഡംപൊട്ടന്റ് ആണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. ഒരു ഐഡംപൊട്ടന്റ് ഓപ്പറേഷൻ പ്രാരംഭ പ്രയോഗത്തിനപ്പുറം ഫലം മാറ്റാതെ ഒന്നിലധികം തവണ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു മൂല്യം സെറ്റ് ചെയ്യുന്നത് ഐഡംപൊട്ടന്റ് ആണ്, എന്നാൽ ഒരു മൂല്യം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നത് അങ്ങനെയല്ല.

നിങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഐഡംപൊട്ടന്റ് ആണെങ്കിൽ, റേസ് കണ്ടീഷനുകൾ ഒരു വലിയ ആശങ്കയല്ലാതായിത്തീരുന്നു. അപ്‌ഡേറ്റുകൾ ക്രമം തെറ്റി പ്രയോഗിച്ചാലും, അന്തിമ ഫലം ഒന്നുതന്നെയായിരിക്കും. ഇൻക്രിമെന്റ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഐഡംപൊട്ടന്റ് ആക്കുന്നതിന്, ഒരു ഇൻക്രിമെന്റ് നിർദ്ദേശത്തിനുപകരം, സെർവറിലേക്ക് ആവശ്യമായ അന്തിമ മൂല്യം അയയ്ക്കാം.

ഉദാഹരണം: "ലൈക്ക് കൗണ്ട് വർദ്ധിപ്പിക്കുക" എന്നതിന് ഒരു അഭ്യർത്ഥന അയയ്ക്കുന്നതിനുപകരം, "ലൈക്ക് കൗണ്ട് X ആയി സെറ്റ് ചെയ്യുക" എന്നതിന് ഒരു അഭ്യർത്ഥന അയയ്ക്കുക. സെർവറിന് അത്തരം ഒന്നിലധികം അഭ്യർത്ഥനകൾ ലഭിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അഭ്യർത്ഥനകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന ക്രമം പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ, അന്തിമ ലൈക്ക് കൗണ്ട് എപ്പോഴും X ആയിരിക്കും.

5. റോൾബാക്കോടു കൂടിയ ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് ട്രാൻസാക്ഷൻസ്

ഒരു റോൾബാക്ക് സംവിധാനം ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് ട്രാൻസാക്ഷനുകൾ നടപ്പിലാക്കുക. ഒരു ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റ് പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ, യഥാർത്ഥ മൂല്യം സംഭരിക്കുക. സെർവർ ഒരു പിശക് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, യഥാർത്ഥ മൂല്യത്തിലേക്ക് മടങ്ങുക. UI സ്റ്റേറ്റ് സെർവർ-സൈഡ് ഡാറ്റയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

ഇതൊരു ആശയപരമായ ഉദാഹരണമാണ്:

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(() => {
        // Rollback
        setValue(previousValue);
        addOptimisticValue(previousValue); //Re-render with corrected value optimistically
      });
  }, [value, addOptimisticValue, previousValue]);

  async function simulateServerRequest(newValue) {
    // Simulate network latency
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    // Simulate potential error
    if (Math.random() < 0.2) {
      throw new Error("Server error");
    }
    return newValue;
  }

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

ഈ ഉദാഹരണത്തിൽ, ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റ് പ്രയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് യഥാർത്ഥ മൂല്യം previousValue-ൽ സംഭരിക്കുന്നു. സെർവർ ഒരു പിശക് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, കമ്പോണന്റ് യഥാർത്ഥ മൂല്യത്തിലേക്ക് മടങ്ങുന്നു.

6. ഇമ്മ്യൂട്ടബിലിറ്റി ഉപയോഗിക്കൽ

ഇമ്മ്യൂട്ടബിൾ ഡാറ്റാ സ്ട്രക്ച്ചറുകൾ ഉപയോഗിക്കുക. ഇമ്മ്യൂട്ടബിലിറ്റി ഡാറ്റ നേരിട്ട് പരിഷ്കരിക്കുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. പകരം, ആവശ്യമുള്ള മാറ്റങ്ങളോടെ ഡാറ്റയുടെ പുതിയ പകർപ്പുകൾ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു. ഇത് മാറ്റങ്ങൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യാനും മുൻ സ്റ്റേറ്റുകളിലേക്ക് മടങ്ങാനും എളുപ്പമാക്കുന്നു, ഇത് റേസ് കണ്ടീഷനുകളുടെ അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നു.

Immer, Immutable.js പോലുള്ള ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ലൈബ്രറികൾക്ക് ഇമ്മ്യൂട്ടബിൾ ഡാറ്റാ സ്ട്രക്ച്ചറുകളുമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കാൻ കഴിയും.

7. ലോക്കൽ സ്റ്റേറ്റ് ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് UI

experimental_useOptimistic-നെ മാത്രം ആശ്രയിക്കുന്നതിനുപകരം ലോക്കൽ സ്റ്റേറ്റിൽ ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് പരിഗണിക്കുക. ഇത് അപ്‌ഡേറ്റ് പ്രക്രിയയിൽ നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ നിയന്ത്രണം നൽകുകയും ഒരേസമയം നടക്കുന്ന അപ്‌ഡേറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് ഇഷ്ടാനുസൃത ലോജിക് നടപ്പിലാക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റാ സ്ഥിരത ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് സീക്വൻസ് നമ്പറിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ ക്യൂയിംഗ് പോലുള്ള ടെക്നിക്കുകളുമായി ഇത് സംയോജിപ്പിക്കാം.

8. ഇവൻച്വൽ കൺസിസ്റ്റൻസി

ഇവൻച്വൽ കൺസിസ്റ്റൻസി സ്വീകരിക്കുക. UI സ്റ്റേറ്റ് താൽക്കാലികമായി സെർവർ-സൈഡ് ഡാറ്റയുമായി സിൻക്രൊണൈസ് ചെയ്യാതെ വന്നേക്കാമെന്ന് അംഗീകരിക്കുക. ഇത് ഭംഗിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക. ഉദാഹരണത്തിന്, സെർവർ ഒരു അപ്‌ഡേറ്റ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുമ്പോൾ ഒരു ലോഡിംഗ് ഇൻഡിക്കേറ്റർ പ്രദർശിപ്പിക്കുക. ഡാറ്റ വിവിധ ഉപകരണങ്ങളിൽ ഉടനടി സ്ഥിരതയുള്ളതായിരിക്കില്ലെന്ന് ഉപയോക്താക്കളെ അറിയിക്കുക.

ആഗോള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുള്ള മികച്ച രീതികൾ

ഒരു ആഗോള പ്രേക്ഷകർക്കായി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ, നെറ്റ്‌വർക്ക് ലേറ്റൻസി, സമയ മേഖലകൾ, ഭാഷാ പ്രാദേശികവൽക്കരണം തുടങ്ങിയ ഘടകങ്ങൾ പരിഗണിക്കേണ്ടത് നിർണായകമാണ്.

• നെറ്റ്‌വർക്ക് ലേറ്റൻസി: നെറ്റ്‌വർക്ക് ലേറ്റൻസിയുടെ ആഘാതം ലഘൂകരിക്കുന്നതിനുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുക, അതായത് ഡാറ്റ പ്രാദേശികമായി കാഷെ ചെയ്യുക, ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായി വിതരണം ചെയ്ത സെർവറുകളിൽ നിന്ന് ഉള്ളടക്കം നൽകുന്നതിന് കണ്ടന്റ് ഡെലിവറി നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (CDNs) ഉപയോഗിക്കുക.
• സമയ മേഖലകൾ: വ്യത്യസ്ത സമയ മേഖലകളിലുള്ള ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഡാറ്റ കൃത്യമായി പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ സമയ മേഖലകൾ ശരിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യുക. വിശ്വസനീയമായ ഒരു സമയ മേഖല ഡാറ്റാബേസ് ഉപയോഗിക്കുക, സമയ മേഖല പരിവർത്തനങ്ങൾ ലളിതമാക്കുന്നതിന് Moment.js അല്ലെങ്കിൽ date-fns പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക.
• പ്രാദേശികവൽക്കരണം: ഒന്നിലധികം ഭാഷകളെയും പ്രദേശങ്ങളെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനായി നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ പ്രാദേശികവൽക്കരിക്കുക. വിവർത്തനങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും ഉപയോക്താവിന്റെ ലൊക്കേൽ അനുസരിച്ച് ഡാറ്റ ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും i18next അല്ലെങ്കിൽ React Intl പോലുള്ള ഒരു പ്രാദേശികവൽക്കരണ ലൈബ്രറി ഉപയോഗിക്കുക.
• പ്രവേശനക്ഷമത (Accessibility): നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ വൈകല്യമുള്ള ഉപയോക്താക്കൾക്ക് പ്രവേശനക്ഷമമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ എല്ലാവർക്കും ഉപയോഗയോഗ്യമാക്കുന്നതിന് WCAG പോലുള്ള പ്രവേശനക്ഷമതാ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുക.

ഉപസംഹാരം

experimental_useOptimistic ഉപയോക്തൃ അനുഭവം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു ശക്തമായ മാർഗ്ഗം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, എന്നാൽ റേസ് കണ്ടീഷനുകളുടെ സാധ്യത മനസ്സിലാക്കുകയും പരിഹരിക്കുകയും ചെയ്യേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ പ്രതിപാദിച്ചിട്ടുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിലൂടെ, ഒരേസമയം നടക്കുന്ന അപ്‌ഡേറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ പോലും സുഗമവും സ്ഥിരതയുള്ളതുമായ ഉപയോക്തൃ അനുഭവം നൽകുന്ന കരുത്തുറ്റതും വിശ്വസനീയവുമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിങ്ങൾക്ക് നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ ലോകമെമ്പാടുമുള്ള ഉപയോക്താക്കളുടെ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഡാറ്റാ സ്ഥിരത, എറർ ഹാൻഡ്‌ലിംഗ്, ഉപയോക്തൃ ഫീഡ്‌ബാക്ക് എന്നിവയ്ക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്നത് ഓർക്കുക. ഓപ്റ്റിമിസ്റ്റിക് അപ്‌ഡേറ്റുകളും സാധ്യമായ പൊരുത്തക്കേടുകളും തമ്മിലുള്ള ഗുണദോഷങ്ങൾ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം പരിഗണിച്ച്, നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷന്റെ നിർദ്ദിഷ്ട ആവശ്യകതകളുമായി ഏറ്റവും നന്നായി യോജിക്കുന്ന സമീപനം തിരഞ്ഞെടുക്കുക. ഒരേസമയം നടക്കുന്ന അപ്‌ഡേറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ ഒരു മുൻകൈയെടുത്ത സമീപനം സ്വീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, റേസ് കണ്ടീഷനുകളുടെയും ഡാറ്റാ അഴിമതിയുടെയും അപകടസാധ്യത കുറച്ചുകൊണ്ട് experimental_useOptimistic-ന്റെ ശക്തി നിങ്ങൾക്ക് പ്രയോജനപ്പെടുത്താം.