React experimental_useOptimistic i warunki wyścigu: Obsługa jednoczesnych aktualizacji

Hook experimental_useOptimistic w React oferuje potężny sposób na poprawę doświadczenia użytkownika poprzez natychmiastowe informacje zwrotne podczas trwania operacji asynchronicznych. Jednak ten optymizm może czasami prowadzić do warunków wyścigu, gdy wiele aktualizacji jest stosowanych jednocześnie. Ten artykuł zagłębia się w zawiłości tego problemu i przedstawia strategie solidnej obsługi jednoczesnych aktualizacji, zapewniając spójność danych i płynne doświadczenie użytkownika, z myślą o globalnej publiczności.

Zrozumienie experimental_useOptimistic

Zanim przejdziemy do warunków wyścigu, przypomnijmy krótko, jak działa experimental_useOptimistic. Ten hook pozwala optymistycznie zaktualizować interfejs użytkownika o nową wartość, zanim odpowiadająca jej operacja po stronie serwera zostanie zakończona. Daje to użytkownikom wrażenie natychmiastowego działania, poprawiając responsywność. Rozważmy na przykład polubienie posta przez użytkownika. Zamiast czekać na potwierdzenie polubienia przez serwer, można natychmiast zaktualizować interfejs, aby pokazać post jako polubiony, a następnie cofnąć zmianę, jeśli serwer zgłosi błąd.

Podstawowe użycie wygląda następująco:

const [optimisticValue, addOptimisticValue] = experimental_useOptimistic(
  originalValue,
  (currentState, newValue) => {
    // Zwróć optymistyczną aktualizację na podstawie bieżącego stanu i nowej wartości
    return newValue;
  }
);

originalValue to stan początkowy. Drugi argument to funkcja optymistycznej aktualizacji, która przyjmuje bieżący stan i nową wartość, a następnie zwraca optymistycznie zaktualizowany stan. addOptimisticValue to funkcja, którą można wywołać, aby uruchomić optymistyczną aktualizację.

Czym są warunki wyścigu?

Warunki wyścigu występują, gdy wynik programu zależy od nieprzewidywalnej sekwencji lub synchronizacji wielu procesów lub wątków. W kontekście experimental_useOptimistic warunki wyścigu pojawiają się, gdy wiele optymistycznych aktualizacji jest uruchamianych jednocześnie, a odpowiadające im operacje po stronie serwera kończą się w innej kolejności, niż zostały zainicjowane. Może to prowadzić do niespójnych danych i mylącego doświadczenia użytkownika.

Rozważmy scenariusz, w którym użytkownik szybko klika przycisk "Lubię to" kilka razy. Każde kliknięcie uruchamia optymistyczną aktualizację, natychmiast zwiększając liczbę polubień w interfejsie użytkownika. Jednak żądania do serwera dla każdego polubienia mogą zakończyć się w innej kolejności z powodu opóźnień sieciowych lub opóźnień w przetwarzaniu po stronie serwera. Jeśli żądania zakończą się w niewłaściwej kolejności, ostateczna liczba polubień wyświetlana użytkownikowi może być nieprawidłowa.

Przykład: Wyobraź sobie, że licznik zaczyna od 0. Użytkownik szybko klika przycisk inkrementacji dwa razy. Dwie optymistyczne aktualizacje są wysyłane. Pierwsza aktualizacja to `0 + 1 = 1`, a druga to `1 + 1 = 2`. Jeśli jednak żądanie serwera dla drugiego kliknięcia zakończy się przed pierwszym, serwer może nieprawidłowo zapisać stan jako `0 + 1 = 1` na podstawie nieaktualnej wartości, a następnie pierwsze zakończone żądanie ponownie nadpisze go jako `0 + 1 = 1`. Użytkownik ostatecznie widzi `1`, a nie `2`.

Identyfikacja warunków wyścigu z experimental_useOptimistic

Identyfikacja warunków wyścigu może być trudna, ponieważ często są one sporadyczne i zależą od czynników czasowych. Jednak pewne typowe objawy mogą wskazywać na ich obecność:

• Niespójny stan interfejsu użytkownika: Interfejs wyświetla wartości, które nie odzwierciedlają rzeczywistych danych po stronie serwera.
• Nieoczekiwane nadpisywanie danych: Dane są nadpisywane starszymi wartościami, co prowadzi do utraty danych.
• Migotanie elementów interfejsu: Elementy interfejsu migoczą lub szybko się zmieniają w miarę stosowania i cofania różnych optymistycznych aktualizacji.

Aby skutecznie identyfikować warunki wyścigu, rozważ następujące kwestie:

• Logowanie: Zaimplementuj szczegółowe logowanie, aby śledzić kolejność uruchamiania optymistycznych aktualizacji i kolejność, w jakiej kończą się odpowiadające im operacje po stronie serwera. Dołącz znaczniki czasu i unikalne identyfikatory dla każdej aktualizacji.
• Testowanie: Napisz testy integracyjne, które symulują jednoczesne aktualizacje i weryfikują, czy stan interfejsu pozostaje spójny. Pomocne mogą być narzędzia takie jak Jest i React Testing Library. Rozważ użycie bibliotek do mockowania, aby symulować zmienne opóźnienia sieciowe i czasy odpowiedzi serwera.
• Monitorowanie: Wdróż narzędzia do monitorowania, aby śledzić częstotliwość niespójności interfejsu i nadpisywania danych w środowisku produkcyjnym. Może to pomóc w identyfikacji potencjalnych warunków wyścigu, które mogą nie być widoczne podczas developmentu.
• Informacje zwrotne od użytkowników: Zwracaj szczególną uwagę na zgłoszenia użytkowników dotyczące niespójności interfejsu lub utraty danych. Opinie użytkowników mogą dostarczyć cennych informacji o potencjalnych warunkach wyścigu, które mogą być trudne do wykrycia za pomocą testów automatycznych.

Strategie obsługi jednoczesnych aktualizacji

Można zastosować kilka strategii w celu złagodzenia warunków wyścigu podczas korzystania z experimental_useOptimistic. Oto niektóre z najskuteczniejszych podejść:

1. Debouncing i Throttling

Debouncing ogranicza częstotliwość wywoływania funkcji. Opóźnia wywołanie funkcji do momentu, aż upłynie określony czas od ostatniego jej wywołania. W kontekście optymistycznych aktualizacji, debouncing może zapobiegać uruchamianiu szybkich, kolejnych aktualizacji, zmniejszając prawdopodobieństwo wystąpienia warunków wyścigu.

Throttling zapewnia, że funkcja jest wywoływana co najwyżej raz w określonym okresie. Reguluje częstotliwość wywołań funkcji, zapobiegając przeciążeniu systemu. Throttling może być przydatny, gdy chcesz zezwolić na aktualizacje, ale w kontrolowanym tempie.

Oto przykład użycia funkcji z debouncingiem:

import { useCallback } from 'react';
import { debounce } from 'lodash'; // Lub własna funkcja debounce

function MyComponent() {
  const handleClick = useCallback(
    debounce(() => {
      addOptimisticValue(currentState => currentState + 1);
      // Tutaj wyślij żądanie do serwera
    }, 300), // Debounce na 300ms
    [addOptimisticValue]
  );

  return Increment;
}

2. Numeracja sekwencyjna

Przypisz unikalny numer sekwencyjny do każdej optymistycznej aktualizacji. Gdy serwer odpowie, sprawdź, czy odpowiedź odpowiada najnowszemu numerowi sekwencyjnemu. Jeśli odpowiedź jest nie po kolei, odrzuć ją. Zapewnia to, że zostanie zastosowana tylko najnowsza aktualizacja.

Oto jak można zaimplementować numerację sekwencyjną:

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);
    
    // Symuluj żądanie do serwera
    simulateServerRequest(value + 1, currentSequenceNumber)
      .then((data) => {
        if (data.sequenceNumber === sequenceNumber.current) {
          setValue(data.value);
        } else {
          console.log("Odrzucanie nieaktualnej odpowiedzi");
        }
      });
  }, [value, addOptimisticValue]);

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

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

W tym przykładzie każdej aktualizacji przypisywany jest numer sekwencyjny. Odpowiedź serwera zawiera numer sekwencyjny odpowiadającego żądania. Po otrzymaniu odpowiedzi komponent sprawdza, czy numer sekwencyjny jest zgodny z bieżącym numerem sekwencyjnym. Jeśli tak, aktualizacja jest stosowana. W przeciwnym razie aktualizacja jest odrzucana.

3. Użycie kolejki do aktualizacji

Utrzymuj kolejkę oczekujących aktualizacji. Gdy aktualizacja jest uruchamiana, dodaj ją do kolejki. Przetwarzaj aktualizacje sekwencyjnie z kolejki, upewniając się, że są stosowane w kolejności, w jakiej zostały zainicjowane. Eliminuje to możliwość aktualizacji w niewłaściwej kolejności.

Oto przykład użycia kolejki do aktualizacji:

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 {
      // Symuluj żądanie do serwera
      const result = await simulateServerRequest(newValue);
      setValue(result);
    } finally {
      isProcessing.current = false;
      processQueue(); // Przetwórz następny element w kolejce
    }
  }, [setValue]);

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

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

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

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

W tym przykładzie każda aktualizacja jest dodawana do kolejki. Funkcja processQueue przetwarza aktualizacje sekwencyjnie z kolejki. Ref isProcessing zapobiega jednoczesnemu przetwarzaniu wielu aktualizacji.

4. Operacje idempotentne

Upewnij się, że operacje po stronie serwera są idempotentne. Operacja idempotentna może być stosowana wielokrotnie bez zmiany wyniku poza początkowym zastosowaniem. Na przykład ustawienie wartości jest idempotentne, podczas gdy inkrementacja wartości nie jest.

Jeśli operacje są idempotentne, warunki wyścigu stają się mniejszym problemem. Nawet jeśli aktualizacje są stosowane w niewłaściwej kolejności, ostateczny wynik będzie taki sam. Aby operacje inkrementacji stały się idempotentne, można wysłać do serwera żądaną wartość końcową, a nie instrukcję inkrementacji.

Przykład: Zamiast wysyłać żądanie "zwiększ liczbę polubień", wyślij żądanie "ustaw liczbę polubień na X". Jeśli serwer otrzyma wiele takich żądań, ostateczna liczba polubień zawsze wyniesie X, niezależnie od kolejności, w jakiej żądania zostaną przetworzone.

5. Optymistyczne transakcje z wycofywaniem (Rollback)

Zaimplementuj optymistyczne transakcje, które zawierają mechanizm wycofywania zmian (rollback). Gdy stosowana jest optymistyczna aktualizacja, zapisz oryginalną wartość. Jeśli serwer zgłosi błąd, przywróć oryginalną wartość. Zapewnia to, że stan interfejsu pozostaje spójny z danymi po stronie serwera.

Oto przykład koncepcyjny:

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(() => {
        // Wycofanie (Rollback)
        setValue(previousValue);
        addOptimisticValue(previousValue); //Ponowne renderowanie z optymistycznie poprawioną wartością
      });
  }, [value, addOptimisticValue, previousValue]);

  async function simulateServerRequest(newValue) {
    // Symuluj opóźnienie sieciowe
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    // Symuluj potencjalny błąd
    if (Math.random() < 0.2) {
      throw new Error("Błąd serwera");
    }
    return newValue;
  }

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

W tym przykładzie oryginalna wartość jest przechowywana w previousValue przed zastosowaniem optymistycznej aktualizacji. Jeśli serwer zgłosi błąd, komponent powraca do oryginalnej wartości.

6. Używanie niezmienności (Immutability)

Stosuj niezmienne struktury danych. Niezmienność zapewnia, że dane nie są modyfikowane bezpośrednio. Zamiast tego tworzone są nowe kopie danych z pożądanymi zmianami. Ułatwia to śledzenie zmian i powracanie do poprzednich stanów, zmniejszając ryzyko warunków wyścigu.

Biblioteki JavaScript, takie jak Immer i Immutable.js, mogą pomóc w pracy z niezmiennymi strukturami danych.

7. Optymistyczny interfejs użytkownika ze stanem lokalnym

Rozważ zarządzanie optymistycznymi aktualizacjami w stanie lokalnym, zamiast polegać wyłącznie na experimental_useOptimistic. Daje to większą kontrolę nad procesem aktualizacji i pozwala na implementację niestandardowej logiki do obsługi jednoczesnych aktualizacji. Można to połączyć z technikami takimi jak numeracja sekwencyjna lub kolejkowanie, aby zapewnić spójność danych.

8. Ostateczna spójność (Eventual Consistency)

Zaakceptuj ostateczną spójność. Pogódź się z tym, że stan interfejsu użytkownika może być tymczasowo niezsynchronizowany z danymi po stronie serwera. Zaprojektuj swoją aplikację tak, aby radziła sobie z tym w elegancki sposób. Na przykład wyświetlaj wskaźnik ładowania, gdy serwer przetwarza aktualizację. Poinformuj użytkowników, że dane mogą nie być natychmiast spójne na wszystkich urządzeniach.

Najlepsze praktyki dla aplikacji globalnych

Tworząc aplikacje dla globalnej publiczności, kluczowe jest uwzględnienie czynników takich jak opóźnienia sieciowe, strefy czasowe i lokalizacja językowa.

• Opóźnienia sieciowe: Zaimplementuj strategie łagodzenia wpływu opóźnień sieciowych, takie jak buforowanie danych lokalnie i korzystanie z sieci dostarczania treści (CDN), aby serwować treści z geograficznie rozproszonych serwerów.
• Strefy czasowe: Poprawnie obsługuj strefy czasowe, aby zapewnić dokładne wyświetlanie danych użytkownikom w różnych strefach czasowych. Użyj wiarygodnej bazy danych stref czasowych i rozważ użycie bibliotek, takich jak Moment.js lub date-fns, aby uprościć konwersje stref czasowych.
• Lokalizacja: Zlokalizuj swoją aplikację, aby obsługiwała wiele języków i regionów. Użyj biblioteki do lokalizacji, takiej jak i18next lub React Intl, do zarządzania tłumaczeniami i formatowania danych zgodnie z ustawieniami regionalnymi użytkownika.
• Dostępność: Upewnij się, że Twoja aplikacja jest dostępna dla użytkowników z niepełnosprawnościami. Postępuj zgodnie z wytycznymi dotyczącymi dostępności, takimi jak WCAG, aby Twoja aplikacja była użyteczna dla wszystkich.

Podsumowanie

experimental_useOptimistic oferuje potężny sposób na poprawę doświadczenia użytkownika, ale kluczowe jest zrozumienie i rozwiązanie problemu potencjalnych warunków wyścigu. Wdrażając strategie opisane w tym artykule, można tworzyć solidne i niezawodne aplikacje, które zapewniają płynne i spójne doświadczenie użytkownika, nawet podczas obsługi jednoczesnych aktualizacji. Pamiętaj, aby priorytetowo traktować spójność danych, obsługę błędów i opinie użytkowników, aby zapewnić, że Twoja aplikacja spełnia potrzeby użytkowników na całym świecie. Starannie rozważ kompromisy między optymistycznymi aktualizacjami a potencjalnymi niespójnościami i wybierz podejście, które najlepiej odpowiada specyficznym wymaganiom Twojej aplikacji. Przyjmując proaktywne podejście do zarządzania jednoczesnymi aktualizacjami, można wykorzystać moc experimental_useOptimistic, minimalizując jednocześnie ryzyko warunków wyścigu i uszkodzenia danych.