React experimental_useOptimistic Algoritmo de Merge: Uma Análise Detalhada de Atualizações Otimistas

No mundo em constante evolução do desenvolvimento front-end, criar interfaces de usuário responsivas e envolventes é fundamental. O React, com sua arquitetura baseada em componentes, fornece aos desenvolvedores ferramentas poderosas para atingir esse objetivo. Uma dessas ferramentas, atualmente experimental, é o experimental_useOptimistic hook, projetado para aprimorar a experiência do usuário por meio de atualizações otimistas. Este post do blog fornece uma exploração abrangente deste hook, concentrando-se particularmente no algoritmo de merge que o alimenta.

O que são Atualizações Otimistas?

Atualizações otimistas são um padrão de UI onde você atualiza imediatamente a interface do usuário como se uma operação (por exemplo, um clique de botão, envio de formulário) tivesse sido bem-sucedida, antes de realmente receber a confirmação do servidor. Isso fornece um aumento de desempenho percebido e faz com que o aplicativo pareça mais responsivo. Se o servidor confirmar a operação, nada muda. No entanto, se o servidor relatar um erro, você reverte a UI para seu estado anterior e informa o usuário.

Considere estes exemplos:

• Mídia Social: Curtir uma postagem em uma plataforma de mídia social. A contagem de curtidas aumenta instantaneamente e o usuário vê o número atualizado imediatamente. Se a curtida não for registrada no servidor, a contagem retorna ao seu valor original.
• Gerenciamento de Tarefas: Marcar uma tarefa como concluída em um aplicativo de lista de tarefas. A tarefa aparece riscada instantaneamente, fornecendo feedback imediato. Se a conclusão não persistir, a tarefa retorna ao seu estado incompleto.
• E-commerce: Adicionar um item a um carrinho de compras. A contagem do carrinho é atualizada instantaneamente e o usuário vê o item na visualização do carrinho. Se a adição ao carrinho falhar, o item é removido da visualização e a contagem é revertida.

Apresentando experimental_useOptimistic

O React's experimental_useOptimistic hook simplifica a implementação de atualizações otimistas. Ele permite que você gerencie atualizações de estado otimistas facilmente, fornecendo um mecanismo para reverter ao estado original, se necessário. Este hook é experimental, o que significa que sua API pode mudar em versões futuras.

Uso Básico

O experimental_useOptimistic hook recebe dois argumentos:

• Estado inicial: O valor inicial do estado.
• Função de atualização: Uma função que recebe o estado atual e um valor otimista e retorna o novo estado otimista. É aqui que o algoritmo de merge entra em jogo.

Ele retorna um array contendo dois elementos:

• Estado otimista: O estado otimista atual (seja o estado inicial ou o resultado da função de atualização).
• Dispatch otimista: Uma função que aceita um valor otimista. Chamar esta função aciona a função de atualização para calcular um novo estado otimista.

Aqui está um exemplo simplificado:

            import { experimental_useOptimistic as useOptimistic, useState } from 'react';

function MyComponent() {
  const [originalValue, setOriginalValue] = useState(0);
  const [optimisticValue, updateOptimisticValue] = useOptimistic(
    originalValue,
    (state, optimisticUpdate) => state + optimisticUpdate // Algoritmo de merge simples: adiciona a atualização otimista ao estado atual
  );

  const handleClick = () => {
    updateOptimisticValue(1); // Incrementa otimisticamente em 1
    // Simula uma operação assíncrona (por exemplo, chamada de API)
    setTimeout(() => {
      setOriginalValue(originalValue + 1); // Atualiza o valor real após a operação bem-sucedida
    }, 1000);
  };

  return (
    <div>
      <p>Valor Original: {originalValue}</p>
      <p>Valor Otimista: {optimisticValue}</p>
      <button onClick={handleClick}>Incrementar</button>
    </div>
  );
}

export default MyComponent;

            

              
                Copy
              
            
          

Neste exemplo, clicar no botão "Incrementar" incrementa otimisticamente o `optimisticValue` em 1. Após um atraso de 1 segundo, o `originalValue` é atualizado para refletir a mudança real do lado do servidor. Se a chamada de API simulada tivesse falhado, precisaríamos redefinir `originalValue` de volta ao seu valor anterior.

O Algoritmo de Merge: Alimentando Atualizações Otimistas

O coração de experimental_useOptimistic reside em seu algoritmo de merge, que é implementado dentro da função de atualização. Este algoritmo determina como a atualização otimista é aplicada ao estado atual para produzir o novo estado otimista. A complexidade deste algoritmo depende da estrutura do estado e da natureza das atualizações.

Diferentes cenários requerem diferentes estratégias de merge. Aqui estão alguns exemplos comuns:

1. Atualizações de Valor Simples

Como demonstrado no exemplo anterior, para valores simples como números ou strings, o algoritmo de merge pode ser tão direto quanto adicionar a atualização otimista ao estado atual ou substituir o estado atual pelo valor otimista.

            (state, optimisticUpdate) => state + optimisticUpdate // Para números
(state, optimisticUpdate) => optimisticUpdate // Para strings ou booleanos (substitui o estado inteiro)

            

              
                Copy
              
            
          

2. Merge de Objetos

Ao lidar com objetos como estado, você geralmente precisa fazer o merge da atualização otimista com o objeto existente, preservando as propriedades originais enquanto atualiza as propriedades especificadas. Isso é comumente feito usando o operador spread ou o método Object.assign().

            (state, optimisticUpdate) => ({ ...state, ...optimisticUpdate });

            

              
                Copy
              
            
          

Considere um cenário de atualização de perfil:

            const [profile, updateOptimisticProfile] = useOptimistic(
  {
    name: "John Doe",
    location: "New York",
    bio: "Software Engineer"
  },
  (state, optimisticUpdate) => ({ ...state, ...optimisticUpdate })
);

const handleLocationUpdate = (newLocation) => {
  updateOptimisticProfile({ location: newLocation }); // Atualiza otimisticamente a localização
  // Simula chamada de API para atualizar o perfil no servidor
};

            

              
                Copy
              
            
          

Neste exemplo, apenas a propriedade `location` é atualizada otimisticamente, enquanto as propriedades `name` e `bio` permanecem inalteradas.

3. Manipulação de Array

Atualizar arrays requer uma consideração mais cuidadosa, especialmente ao adicionar, remover ou modificar elementos. Aqui estão alguns cenários comuns de manipulação de array:

• Adicionar um elemento: Concatene o novo elemento ao array.
• Remover um elemento: Filtre o array para excluir o elemento a ser removido.
• Atualizar um elemento: Mapeie o array e substitua o elemento pela versão atualizada com base em um identificador exclusivo.

Considere um aplicativo de lista de tarefas:

            const [tasks, updateOptimisticTasks] = useOptimistic(
  [
    { id: 1, text: "Buy groceries", completed: false },
    { id: 2, text: "Walk the dog", completed: true }
  ],
  (state, optimisticUpdate) => {
    switch (optimisticUpdate.type) {
      case 'ADD':
        return [...state, optimisticUpdate.task];
      case 'REMOVE':
        return state.filter(task => task.id !== optimisticUpdate.id);
      case 'UPDATE':
        return state.map(task =>
          task.id === optimisticUpdate.task.id ? optimisticUpdate.task : task
        );
      default:
        return state;
    }
  }
);

const handleAddTask = (newTaskText) => {
  const newTask = { id: Date.now(), text: newTaskText, completed: false };
  updateOptimisticTasks({ type: 'ADD', task: newTask });
  // Simula chamada de API para adicionar a tarefa ao servidor
};

const handleRemoveTask = (taskId) => {
  updateOptimisticTasks({ type: 'REMOVE', id: taskId });
  // Simula chamada de API para remover a tarefa do servidor
};

const handleUpdateTask = (updatedTask) => {
  updateOptimisticTasks({ type: 'UPDATE', task: updatedTask });
  // Simula chamada de API para atualizar a tarefa no servidor
};

            

              
                Copy
              
            
          

Este exemplo demonstra como adicionar, remover e atualizar tarefas em um array otimisticamente. O algoritmo de merge usa uma instrução switch para lidar com diferentes tipos de atualização.

4. Objetos Profundamente Aninhados

Ao lidar com objetos profundamente aninhados, um simples operador spread pode não ser suficiente, pois ele executa apenas uma cópia superficial. Nesses casos, você pode precisar usar uma função de merge recursiva ou uma biblioteca como o _.merge do Lodash ou o Immer para garantir que o objeto inteiro seja atualizado corretamente.

Aqui está um exemplo usando uma função de merge recursiva personalizada:

            function deepMerge(target, source) {
  for (const key in source) {
    if (typeof source[key] === 'object' && source[key] !== null && !Array.isArray(source[key])) {
      if (!target[key] || typeof target[key] !== 'object') {
        target[key] = {};
      }
      deepMerge(target[key], source[key]);
    } else {
      target[key] = source[key];
    }
  }
  return target;
}

const [config, updateOptimisticConfig] = useOptimistic(
  {
    theme: {
      primaryColor: "blue",
      secondaryColor: "green",
    },
    userSettings: {
      notificationsEnabled: true,
      language: "en"
    }
  },
  (state, optimisticUpdate) => {
    const newState = { ...state }; // Cria uma cópia superficial
    deepMerge(newState, optimisticUpdate);
    return newState;
  }
);

const handleThemeUpdate = (newTheme) => {
  updateOptimisticConfig({ theme: newTheme });
  // Simula chamada de API para atualizar a configuração no servidor
};

            

              
                Copy
              
            
          

Este exemplo demonstra como usar uma função de merge recursiva para atualizar propriedades profundamente aninhadas no objeto de configuração.

Personalizando o Algoritmo de Merge

A flexibilidade de experimental_useOptimistic permite que você personalize o algoritmo de merge para atender às suas necessidades específicas. Você pode criar funções personalizadas que lidam com a lógica de merge complexa, garantindo que suas atualizações otimistas sejam aplicadas corretamente e com eficiência.

Ao projetar seu algoritmo de merge, considere os seguintes fatores:

• Estrutura do estado: A complexidade dos dados do estado (valores simples, objetos, arrays, estruturas aninhadas).
• Tipos de atualização: Os diferentes tipos de atualizações que podem ocorrer (adicionar, remover, atualizar, substituir).
• Desempenho: A eficiência do algoritmo, especialmente ao lidar com grandes conjuntos de dados.
• Imutabilidade: Manter a imutabilidade do estado para evitar efeitos colaterais inesperados.

Tratamento de Erros e Rollback

Um aspecto crucial das atualizações otimistas é o tratamento de erros e o rollback do estado otimista se a operação do servidor falhar. Quando ocorre um erro, você precisa reverter a UI para seu estado original e informar o usuário sobre a falha.

Aqui está um exemplo de como lidar com erros e fazer o rollback do estado otimista:

            import { experimental_useOptimistic as useOptimistic, useState, useRef } from 'react';

function MyComponent() {
  const [originalValue, setOriginalValue] = useState(0);
  const [optimisticValue, updateOptimisticValue] = useOptimistic(
    originalValue,
    (state, optimisticUpdate) => state + optimisticUpdate
  );

  // Use useRef para armazenar o previous originalValue para rollback
  const previousValueRef = useRef(originalValue);

  const handleClick = async () => {
    previousValueRef.current = originalValue;
    updateOptimisticValue(1);

    try {
      // Simula uma operação assíncrona (por exemplo, chamada de API)
      await new Promise((resolve, reject) => {
        setTimeout(() => {
          // Simula um erro aleatório
          if (Math.random() < 0.2) {
            reject(new Error("Operation failed"));
          } else {
            setOriginalValue(originalValue + 1);
            resolve();
          }
        }, 1000);
      });
    } catch (error) {
      console.error("Operation failed:", error);
      // Rollback para o valor anterior
      setOriginalValue(previousValueRef.current);
      alert("Operation failed. Please try again."); // Informa o usuário
    }
  };

  return (
    <div>
      <p>Valor Original: {originalValue}</p>
      <p>Valor Otimista: {optimisticValue}</p>
      <button onClick={handleClick}>Incrementar</button>
    </div>
  );
}

            

              
                Copy
              
            
          

Neste exemplo, o `previousValueRef` é usado para armazenar o `originalValue` anterior antes de aplicar a atualização otimista. Se a chamada de API falhar, o `originalValue` é redefinido para o valor armazenado, revertendo efetivamente a atualização otimista. Um alerta informa o usuário sobre a falha.

Benefícios de Usar experimental_useOptimistic

Usar experimental_useOptimistic para implementar atualizações otimistas oferece vários benefícios:

• Experiência do usuário aprimorada: Fornece uma interface de usuário mais responsiva e envolvente.
• Implementação simplificada: Simplifica o gerenciamento de atualizações de estado otimistas.
• Lógica centralizada: Encapsula a lógica de merge dentro da função de atualização, tornando o código mais fácil de manter.
• Abordagem declarativa: Permite que você defina como as atualizações otimistas são aplicadas de forma declarativa.

Limitações e Considerações

Embora experimental_useOptimistic seja uma ferramenta poderosa, é importante estar ciente de suas limitações e considerações:

• API experimental: A API está sujeita a alterações em versões futuras do React.
• Complexidade: Implementar algoritmos de merge complexos pode ser desafiador.
• Tratamento de erros: O tratamento adequado de erros e os mecanismos de rollback são essenciais.
• Consistência de dados: Garanta que as atualizações otimistas se alinhem com o modelo de dados do lado do servidor.

Alternativas para experimental_useOptimistic

Embora experimental_useOptimistic forneça uma maneira conveniente de implementar atualizações otimistas, existem abordagens alternativas que você pode considerar:

• Gerenciamento de estado manual: Você pode gerenciar o estado otimista manualmente usando useState e lógica personalizada.
• Redux com middleware otimista: O middleware Redux pode ser usado para interceptar ações e aplicar atualizações otimistas antes de despachá-las para a store.
• Bibliotecas GraphQL (por exemplo, Apollo Client, Relay): Essas bibliotecas geralmente fornecem suporte integrado para atualizações otimistas.

Casos de Uso em Diferentes Indústrias

Atualizações otimistas melhoram a experiência do usuário em vários setores. Aqui estão alguns cenários específicos:

• Tecnologia Financeira (FinTech):
  • Plataformas de Negociação em Tempo Real: Quando um usuário faz uma negociação, a plataforma pode atualizar otimisticamente o saldo da carteira e o status de confirmação da negociação antes que a negociação seja realmente executada. Isso fornece feedback imediato, especialmente importante em ambientes de negociação em ritmo acelerado.
    • Exemplo: Um aplicativo de negociação de ações atualiza o saldo disponível do usuário instantaneamente após fazer um pedido de compra, mostrando uma execução de negociação estimada.
  • Banco Online: Ao transferir fundos entre contas, a UI pode mostrar a transferência como concluída imediatamente, com uma confirmação pendente em segundo plano.
  • Exemplo: Um aplicativo de banco online mostra uma tela de confirmação de transferência bem-sucedida instantaneamente enquanto processa a transferência real em segundo plano.
• Tecnologia de Saúde (HealthTech):
  • Agendamento de Consultas: Ao agendar uma consulta, o sistema pode exibir imediatamente a consulta como confirmada, com verificações em segundo plano verificando a disponibilidade.
  • Exemplo: Um portal de saúde mostra uma consulta como confirmada imediatamente após o usuário selecionar um horário.
  • Atualizações de Registros Eletrônicos de Saúde (EHR): Ao atualizar as informações do paciente (por exemplo, alergias, medicamentos), as alterações podem ser exibidas imediatamente, enquanto o sistema as salva em segundo plano.
  • Exemplo: Um médico atualiza a lista de alergias de um paciente e vê as mudanças instantaneamente, permitindo que ele continue com a consulta sem esperar.
• Logística e Cadeia de Suprimentos:
  • Rastreamento de Pedidos: Quando o status de um pacote é atualizado (por exemplo, "saiu para entrega"), as informações de rastreamento podem ser atualizadas otimisticamente para refletir a mudança instantaneamente.
  • Exemplo: Um aplicativo de entrega mostra um pacote como "saiu para entrega" assim que o motorista o escaneia, mesmo antes que o sistema central seja atualizado.
  • Gerenciamento de Inventário: Ao ajustar os níveis de inventário (por exemplo, receber um carregamento), as contagens de inventário podem ser atualizadas otimisticamente para mostrar a disponibilidade imediata.
  • Exemplo: Um sistema de gerenciamento de armazém mostra o nível de estoque atualizado de um produto imediatamente após um funcionário de recebimento confirmar a chegada de um novo carregamento.
• Tecnologia Educacional (EdTech):
  • Envios de Questionários: Quando um aluno envia um questionário, o sistema pode exibir imediatamente uma pontuação preliminar, mesmo antes que todas as respostas sejam classificadas.
  • Exemplo: Uma plataforma de aprendizado online mostra a um aluno uma pontuação estimada imediatamente após ele enviar um questionário, indicando o desempenho potencial.
  • Inscrição em Cursos: Ao se inscrever em um curso, o sistema pode adicionar imediatamente o curso ao painel do aluno, enquanto verifica a disponibilidade de vagas em segundo plano.
  • Exemplo: Um portal universitário adiciona um curso à lista de cursos inscritos de um aluno imediatamente após o aluno clicar em "Inscrever-se".

Conclusão

experimental_useOptimistic é uma ferramenta poderosa para aprimorar a experiência do usuário em aplicações React por meio de atualizações otimistas. Ao entender o algoritmo de merge e personalizá-lo para atender às suas necessidades específicas, você pode criar interfaces de usuário contínuas e responsivas que fornecem um aumento de desempenho percebido. Lembre-se de lidar com erros e reverter o estado otimista quando necessário para manter a consistência dos dados. Como uma API experimental, é crucial manter-se atualizado com as versões mais recentes do React e estar preparado para possíveis mudanças no futuro.

Ao considerar cuidadosamente a estrutura do estado, os tipos de atualização e os mecanismos de tratamento de erros, você pode aproveitar efetivamente experimental_useOptimistic para construir aplicações mais envolventes e responsivas para seus usuários, independentemente de sua localização global ou setor.

Leitura Adicional

• Documentação do React - experimental_useOptimistic
• Repositório React no GitHub
• Immer Library for Immutable State Updates (https://immerjs.github.io/immer/)