React experimental_useOptimistic и состояние гонки: обработка конкурентных обновлений

Хук experimental_useOptimistic в React предлагает мощный способ улучшить пользовательский опыт, предоставляя немедленную обратную связь во время выполнения асинхронных операций. Однако этот оптимизм иногда может приводить к состояниям гонки, когда несколько обновлений применяются одновременно. В этой статье мы углубимся в тонкости этой проблемы и предложим стратегии для надежной обработки конкурентных обновлений, обеспечивая согласованность данных и плавный пользовательский опыт для глобальной аудитории.

Понимание experimental_useOptimistic

Прежде чем мы углубимся в состояния гонки, давайте кратко вспомним, как работает experimental_useOptimistic. Этот хук позволяет вам оптимистично обновить ваш UI значением до того, как завершится соответствующая операция на стороне сервера. Это создает у пользователей впечатление немедленного действия, повышая отзывчивость. Например, представьте, что пользователь ставит лайк посту. Вместо того чтобы ждать подтверждения от сервера, вы можете немедленно обновить UI, чтобы показать, что пост понравился, а затем отменить изменение, если сервер сообщит об ошибке.

Базовое использование выглядит так:

const [optimisticValue, addOptimisticValue] = experimental_useOptimistic(
  originalValue,
  (currentState, newValue) => {
    // Возвращаем оптимистичное обновление на основе текущего состояния и нового значения
    return newValue;
  }
);

originalValue — это начальное состояние. Второй аргумент — это функция оптимистичного обновления, которая принимает текущее состояние и новое значение и возвращает оптимистично обновленное состояние. addOptimisticValue — это функция, которую вы можете вызвать для запуска оптимистичного обновления.

Что такое состояние гонки?

Состояние гонки возникает, когда результат работы программы зависит от непредсказуемой последовательности или времени выполнения нескольких процессов или потоков. В контексте experimental_useOptimistic состояние гонки возникает, когда несколько оптимистичных обновлений запускаются одновременно, а их соответствующие серверные операции завершаются в порядке, отличном от того, в котором они были инициированы. Это может привести к несогласованности данных и запутанному пользовательскому опыту.

Рассмотрим сценарий, когда пользователь быстро нажимает кнопку "Нравится" несколько раз. Каждый клик запускает оптимистичное обновление, немедленно увеличивая счетчик лайков в UI. Однако серверные запросы для каждого лайка могут завершиться в разном порядке из-за задержек в сети или на сервере. Если запросы завершатся не по порядку, итоговый счетчик лайков, отображаемый пользователю, может быть неверным.

Пример: Представьте, что счетчик начинается с 0. Пользователь быстро нажимает кнопку инкремента дважды. Отправляются два оптимистичных обновления. Первое обновление — `0 + 1 = 1`, а второе — `1 + 1 = 2`. Однако, если серверный запрос для второго клика завершится раньше первого, сервер может неверно сохранить состояние как `0 + 1 = 1` на основе устаревшего значения, и впоследствии первый завершенный запрос снова перезапишет его как `0 + 1 = 1`. В итоге пользователь увидит `1`, а не `2`.

Выявление состояний гонки с experimental_useOptimistic

Выявление состояний гонки может быть сложной задачей, так как они часто носят эпизодический характер и зависят от факторов времени. Однако некоторые общие симптомы могут указывать на их наличие:

• Несогласованное состояние UI: UI отображает значения, которые не соответствуют фактическим данным на сервере.
• Неожиданные перезаписи данных: Данные перезаписываются старыми значениями, что приводит к их потере.
• Мерцающие элементы UI: Элементы UI мерцают или быстро изменяются по мере применения и отката различных оптимистичных обновлений.

Чтобы эффективно выявлять состояния гонки, рассмотрите следующее:

• Логирование: Внедрите подробное логирование для отслеживания порядка запуска оптимистичных обновлений и порядка завершения соответствующих серверных операций. Включайте временные метки и уникальные идентификаторы для каждого обновления.
• Тестирование: Напишите интеграционные тесты, которые имитируют конкурентные обновления и проверяют, что состояние UI остается согласованным. В этом могут помочь такие инструменты, как Jest и React Testing Library. Рассмотрите возможность использования библиотек для мокирования, чтобы имитировать различные задержки сети и время ответа сервера.
• Мониторинг: Внедрите инструменты мониторинга для отслеживания частоты несоответствий UI и перезаписи данных в продакшене. Это может помочь выявить потенциальные состояния гонки, которые могут быть незаметны во время разработки.
• Обратная связь от пользователей: Внимательно относитесь к сообщениям пользователей о несоответствиях в UI или потере данных. Отзывы пользователей могут предоставить ценную информацию о потенциальных состояниях гонки, которые трудно обнаружить с помощью автоматизированного тестирования.

Стратегии обработки конкурентных обновлений

Существует несколько стратегий, которые можно использовать для смягчения состояний гонки при использовании experimental_useOptimistic. Вот некоторые из наиболее эффективных подходов:

1. Устранение дребезга (Debouncing) и регулирование (Throttling)

Устранение дребезга (Debouncing) ограничивает частоту вызова функции. Оно задерживает вызов функции до тех пор, пока не пройдет определенное количество времени с момента последнего вызова. В контексте оптимистичных обновлений debouncing может предотвратить запуск быстрых последовательных обновлений, снижая вероятность состояний гонки.

Регулирование (Throttling) гарантирует, что функция вызывается не чаще одного раза в указанный период. Оно регулирует частоту вызовов функции, предотвращая перегрузку системы. Throttling может быть полезен, когда вы хотите разрешить обновления, но с контролируемой скоростью.

Вот пример использования функции с debouncing:

import { useCallback } from 'react';
import { debounce } from 'lodash'; // Или кастомная функция debounce

function MyComponent() {
  const handleClick = useCallback(
    debounce(() => {
      addOptimisticValue(currentState => currentState + 1);
      // Отправляем запрос на сервер здесь
    }, 300), // Устранение дребезга на 300 мс
    [addOptimisticValue]
  );

  return Increment;
}

2. Порядковая нумерация

Присваивайте уникальный порядковый номер каждому оптимистичному обновлению. Когда сервер отвечает, убедитесь, что ответ соответствует последнему порядковому номеру. Если ответ пришел не по порядку, отбросьте его. Это гарантирует, что будет применено только самое последнее обновление.

Вот как можно реализовать порядковую нумерацию:

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);
    
    // Имитация серверного запроса
    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) {
    // Имитация сетевой задержки
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    return { value: newValue, sequenceNumber: sequenceNumber };
  }

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

В этом примере каждому обновлению присваивается порядковый номер. Ответ сервера включает порядковый номер соответствующего запроса. При получении ответа компонент проверяет, совпадает ли порядковый номер с текущим. Если да, обновление применяется. В противном случае обновление отбрасывается.

3. Использование очереди для обновлений

Поддерживайте очередь ожидающих обновлений. Когда запускается обновление, добавьте его в очередь. Обрабатывайте обновления последовательно из очереди, гарантируя, что они применяются в том порядке, в котором были инициированы. Это исключает возможность обновлений не по порядку.

Вот пример использования очереди для обновлений:

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 {
      // Имитация серверного запроса
      const result = await simulateServerRequest(newValue);
      setValue(result);
    } finally {
      isProcessing.current = false;
      processQueue(); // Обрабатываем следующий элемент в очереди
    }
  }, [setValue]);

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

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

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

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

В этом примере каждое обновление добавляется в очередь. Функция processQueue обрабатывает обновления последовательно из очереди. Ref isProcessing предотвращает одновременную обработку нескольких обновлений.

4. Идемпотентные операции

Убедитесь, что ваши операции на стороне сервера идемпотентны. Идемпотентная операция может быть применена несколько раз без изменения результата после первого применения. Например, установка значения является идемпотентной, в то время как инкремент — нет.

Если ваши операции идемпотентны, состояния гонки становятся менее серьезной проблемой. Даже если обновления применяются не по порядку, конечный результат будет одинаковым. Чтобы сделать операции инкремента идемпотентными, вы можете отправлять на сервер желаемое конечное значение, а не инструкцию инкремента.

Пример: Вместо отправки запроса "увеличить счетчик лайков", отправляйте запрос "установить счетчик лайков в X". Если сервер получит несколько таких запросов, итоговый счетчик лайков всегда будет равен X, независимо от порядка обработки запросов.

5. Оптимистичные транзакции с откатом

Реализуйте оптимистичные транзакции, которые включают механизм отката. При применении оптимистичного обновления сохраняйте исходное значение. Если сервер сообщает об ошибке, вернитесь к исходному значению. Это гарантирует, что состояние UI останется согласованным с данными на сервере.

Вот концептуальный пример:

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(() => {
        // Откат
        setValue(previousValue);
        addOptimisticValue(previousValue); //Повторный рендеринг с исправленным значением оптимистично
      });
  }, [value, addOptimisticValue, previousValue]);

  async function simulateServerRequest(newValue) {
    // Имитация сетевой задержки
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    // Имитация возможной ошибки
    if (Math.random() < 0.2) {
      throw new Error("Server error");
    }
    return newValue;
  }

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

В этом примере исходное значение сохраняется в previousValue перед применением оптимистичного обновления. Если сервер сообщает об ошибке, компонент возвращается к исходному значению.

6. Использование иммутабельности

Используйте иммутабельные структуры данных. Иммутабельность гарантирует, что данные не изменяются напрямую. Вместо этого создаются новые копии данных с желаемыми изменениями. Это упрощает отслеживание изменений и возврат к предыдущим состояниям, снижая риск состояний гонки.

Библиотеки JavaScript, такие как Immer и Immutable.js, могут помочь вам в работе с иммутабельными структурами данных.

7. Оптимистичный UI с локальным состоянием

Рассмотрите возможность управления оптимистичными обновлениями в локальном состоянии, а не полагаясь исключительно на experimental_useOptimistic. Это дает вам больше контроля над процессом обновления и позволяет реализовать собственную логику для обработки конкурентных обновлений. Вы можете сочетать это с такими техниками, как порядковая нумерация или очереди, для обеспечения согласованности данных.

8. Согласованность в конечном счете

Примите концепцию согласованности в конечном счете. Примите тот факт, что состояние UI может временно не совпадать с данными на сервере. Спроектируйте свое приложение так, чтобы оно корректно обрабатывало эту ситуацию. Например, отображайте индикатор загрузки, пока сервер обрабатывает обновление. Информируйте пользователей о том, что данные могут не сразу быть согласованными на всех устройствах.

Лучшие практики для глобальных приложений

При создании приложений для глобальной аудитории крайне важно учитывать такие факторы, как задержка в сети, часовые пояса и локализация языка.

• Сетевая задержка: Внедряйте стратегии для смягчения влияния сетевой задержки, такие как кэширование данных локально и использование сетей доставки контента (CDN) для раздачи контента с географически распределенных серверов.
• Часовые пояса: Правильно обрабатывайте часовые пояса, чтобы данные отображались корректно для пользователей в разных часовых поясах. Используйте надежную базу данных часовых поясов и рассмотрите возможность использования библиотек, таких как Moment.js или date-fns, для упрощения преобразования времени.
• Локализация: Локализуйте ваше приложение для поддержки нескольких языков и регионов. Используйте библиотеки для локализации, такие как i18next или React Intl, для управления переводами и форматирования данных в соответствии с локалью пользователя.
• Доступность: Убедитесь, что ваше приложение доступно для пользователей с ограниченными возможностями. Следуйте рекомендациям по доступности, таким как WCAG, чтобы сделать ваше приложение удобным для всех.

Заключение

experimental_useOptimistic предлагает мощный способ улучшить пользовательский опыт, но крайне важно понимать и устранять потенциальные состояния гонки. Реализуя стратегии, изложенные в этой статье, вы сможете создавать надежные и стабильные приложения, которые обеспечивают плавный и согласованный пользовательский опыт даже при работе с конкурентными обновлениями. Не забывайте уделять первоочередное внимание согласованности данных, обработке ошибок и обратной связи от пользователей, чтобы ваше приложение отвечало потребностям пользователей по всему миру. Тщательно взвешивайте компромиссы между оптимистичными обновлениями и потенциальными несоответствиями и выбирайте подход, который наилучшим образом соответствует конкретным требованиям вашего приложения. Применяя проактивный подход к управлению конкурентными обновлениями, вы можете использовать всю мощь experimental_useOptimistic, минимизируя при этом риск состояний гонки и повреждения данных.