ரியாக்ட்டின் experimental_useOptimistic ஹூக்கின் செயல்திறன் தாக்கங்கள் மற்றும் மென்மையான பயனர் அனுபவங்களுக்கு ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்பு செயலாக்க வேகத்தை மேம்படுத்துவதற்கான உத்திகளை ஆராயுங்கள்.
ரியாக்ட் experimental_useOptimistic செயல்திறன்: ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்பு செயலாக்க வேகம்
ரியாக்ட்டின் experimental_useOptimistic ஹூக், ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகளை வழங்குவதன் மூலம் பயனர் அனுபவத்தை மேம்படுத்த ஒரு சக்திவாய்ந்த வழியை வழங்குகிறது. சர்வர் உறுதிப்படுத்தலுக்காகக் காத்திருப்பதற்குப் பதிலாக, UI உடனடியாகப் புதுப்பிக்கப்பட்டு, உடனடிச் செயலின் தோற்றத்தை அளிக்கிறது. இருப்பினும், மோசமாகச் செயல்படுத்தப்பட்ட ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகள் செயல்திறனை எதிர்மறையாகப் பாதிக்கலாம். இந்தக் கட்டுரை experimental_useOptimistic-இன் செயல்திறன் தாக்கங்களை ஆராய்ந்து, ஒரு மென்மையான மற்றும் பதிலளிக்கக்கூடிய பயனர் இடைமுகத்தை உறுதிசெய்ய புதுப்பிப்பு செயலாக்க வேகத்தை மேம்படுத்துவதற்கான உத்திகளை வழங்குகிறது.
ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகள் மற்றும் experimental_useOptimistic-ஐப் புரிந்துகொள்ளுதல்
ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகள் என்பது ஒரு UI நுட்பமாகும், இதில் ஒரு செயலி ஒரு செயல் வெற்றி பெறும் என்று கருதி, சர்வரில் இருந்து உறுதிப்படுத்தலைப் பெறுவதற்கு *முன்பே* UI-ஐ அதற்கேற்பப் புதுப்பிக்கிறது. இது உணரப்பட்ட பதிலளிக்கும் தன்மையை உருவாக்கி, பயனர் திருப்தியைப் பெரிதும் மேம்படுத்துகிறது. experimental_useOptimistic ரியாக்ட்டில் இந்த வடிவத்தின் செயலாக்கத்தை எளிதாக்குகிறது.
அடிப்படை தத்துவம் எளிமையானது: உங்களிடம் ஒரு ஸ்டேட், அந்த ஸ்டேட்டை உள்ளூரில் (ஆப்டிமிஸ்டிக்காக) புதுப்பிக்கும் ஒரு செயல்பாடு, மற்றும் சர்வரில் உண்மையான புதுப்பிப்பைச் செய்யும் ஒரு செயல்பாடு உள்ளது. experimental_useOptimistic அசல் ஸ்டேட்டையும் ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்பு செயல்பாட்டையும் எடுத்துக்கொண்டு, UI-இல் காட்டப்படும் ஒரு புதிய 'ஆப்டிமிஸ்டிக்' ஸ்டேட்டைத் தருகிறது. சர்வர் புதுப்பிப்பை உறுதிப்படுத்தும்போது (அல்லது ஒரு பிழை ஏற்படும்போது), நீங்கள் உண்மையான ஸ்டேட்டிற்குத் திரும்புவீர்கள்.
ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகளின் முக்கிய நன்மைகள்:
- மேம்பட்ட பயனர் அனுபவம்: செயலியை வேகமாகவும் பதிலளிக்கக்கூடியதாகவும் உணர வைக்கிறது.
- குறைக்கப்பட்ட உணரப்பட்ட தாமதம்: சர்வர் கோரிக்கைகளுடன் தொடர்புடைய காத்திருப்பு நேரத்தை நீக்குகிறது.
- மேம்படுத்தப்பட்ட ஈடுபாடு: உடனடிப் பின்னூட்டத்தை வழங்குவதன் மூலம் பயனர் தொடர்புகளை ஊக்குவிக்கிறது.
experimental_useOptimistic-உடன் செயல்திறன் கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை
experimental_useOptimistic மிகவும் பயனுள்ளதாக இருந்தாலும், சாத்தியமான செயல்திறன் தடைகளைக் குறித்து எச்சரிக்கையாக இருப்பது அவசியம்:
1. அடிக்கடி ஸ்டேட் புதுப்பிப்புகள்:
ஒவ்வொரு ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்பும் காம்போனென்ட் மற்றும் அதன் பிள்ளைகளின் மறு-ரெண்டரைத் தூண்டுகிறது. புதுப்பிப்புகள் மிகவும் அடிக்கடி நடந்தால் அல்லது சிக்கலான கணக்கீடுகளை உள்ளடக்கியிருந்தால், இது செயல்திறன் குறைவுக்கு வழிவகுக்கும்.
உதாரணம்: ஒரு கூட்டு ஆவண எடிட்டரைக் கற்பனை செய்து பாருங்கள். ஒவ்வொரு தட்டச்சும் ஒரு ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்பைத் தூண்டினால், காம்போனென்ட் ஒரு நொடிக்கு பல டஜன் முறை மறு-ரெண்டர் ஆகலாம், இது குறிப்பாக பெரிய ஆவணங்களில் தாமதத்தை ஏற்படுத்தக்கூடும்.
2. சிக்கலான புதுப்பிப்பு லாஜிக்:
நீங்கள் experimental_useOptimistic-க்கு வழங்கும் புதுப்பிப்பு செயல்பாடு முடிந்தவரை இலகுவாக இருக்க வேண்டும். புதுப்பிப்பு செயல்பாட்டிற்குள் உள்ள சிக்கலான கணக்கீடுகள் அல்லது செயல்பாடுகள் ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்பு செயல்முறையை மெதுவாக்கும்.
உதாரணம்: ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்பு செயல்பாட்டில் பெரிய தரவுக் கட்டமைப்புகளை ஆழமாக குளோனிங் செய்வது அல்லது பயனர் உள்ளீட்டின் அடிப்படையில் விலையுயர்ந்த கணக்கீடுகளைச் செய்வது ஆகியவை அடங்கியிருந்தால், ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்பு மெதுவாகவும் செயல்திறன் குறைந்ததாகவும் மாறும்.
3. இணக்கச் செலவு (Reconciliation Overhead):
ரியாக்ட்டின் இணக்கச் செயல்முறை, உண்மையான DOM-ஐப் புதுப்பிக்கத் தேவையான குறைந்தபட்ச மாற்றங்களைத் தீர்மானிக்க, ஒரு புதுப்பிப்பிற்கு முன்னும் பின்னும் உள்ள விர்ச்சுவல் DOM-ஐ ஒப்பிடுகிறது. அடிக்கடி செய்யப்படும் ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகள், குறிப்பாக மாற்றங்கள் குறிப்பிடத்தக்கதாக இருந்தால், இணக்கச் செலவை அதிகரிக்கலாம்.
4. சர்வர் பதிலளிப்பு நேரம்:
ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகள் தாமதத்தை மறைத்தாலும், மெதுவான சர்வர் பதில்கள் ஒரு சிக்கலாக மாறக்கூடும். சர்வர் புதுப்பிப்பை உறுதிப்படுத்த அல்லது நிராகரிக்க அதிக நேரம் எடுத்துக் கொண்டால், ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்பு மாற்றியமைக்கப்படும்போது அல்லது சரிசெய்யப்படும்போது பயனர் ஒரு குழப்பமான மாற்றத்தை அனுபவிக்கலாம்.
experimental_useOptimistic செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கான உத்திகள்
experimental_useOptimistic-ஐப் பயன்படுத்தி ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்த பல உத்திகள் இங்கே:
1. டிபவுன்சிங் மற்றும் த்ராட்லிங்:
டிபவுன்சிங் (Debouncing): ஒரு குறிப்பிட்ட தாமதத்திற்குப் பிறகு பல நிகழ்வுகளை ஒரே நிகழ்வாகக் குழுவாக்குகிறது. பயனர் உள்ளீட்டின் அடிப்படையில் அடிக்கடி புதுப்பிப்புகளைத் தூண்டுவதைத் தவிர்க்க இது பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
த்ராட்லிங் (Throttling): ஒரு செயல்பாடு செயல்படுத்தப்படும் விகிதத்தைக் கட்டுப்படுத்துகிறது. இது ஒரு குறிப்பிட்ட இடைவெளியை விட அடிக்கடி புதுப்பிப்புகள் தூண்டப்படாமல் இருப்பதை உறுதி செய்கிறது.
உதாரணம் (டிபவுன்சிங்): முன்னர் குறிப்பிட்ட கூட்டு ஆவண எடிட்டருக்கு, பயனர் தட்டச்சு செய்வதை நிறுத்திய பிறகு, உதாரணமாக 200 மில்லி விநாடிகளுக்குப் பிறகு மட்டுமே ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகள் நிகழும்படி டிபவுன்ஸ் செய்யவும். இது மறு-ரெண்டர்களின் எண்ணிக்கையை கணிசமாகக் குறைக்கிறது.
import { debounce } from 'lodash';
import { experimental_useOptimistic, useState } from 'react';
function DocumentEditor() {
const [text, setText] = useState("Initial text");
const [optimisticText, setOptimisticText] = experimental_useOptimistic(text, (prevState, newText) => newText);
const debouncedSetOptimisticText = debounce((newText) => {
setOptimisticText(newText);
// புதுப்பிப்பை இங்கே சர்வருக்கு அனுப்பவும்
sendUpdateToServer(newText);
}, 200);
const handleChange = (e) => {
const newText = e.target.value;
setText(newText); // உண்மையான ஸ்டேட்டை உடனடியாகப் புதுப்பிக்கவும்
debouncedSetOptimisticText(newText); // ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்பை திட்டமிடவும்
};
return (
);
}
உதாரணம் (த்ராட்லிங்): சென்சார் தரவுகளுடன் புதுப்பிக்கும் ஒரு நிகழ்நேர விளக்கப்படத்தைக் கவனியுங்கள். UI-ஐ அதிகமாகப் பாதிக்காமல் இருக்க, ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகளை விநாடிக்கு ஒரு முறைக்கு மேல் நிகழாமல் த்ராட்டில் செய்யவும்.
2. மெமோயிசேஷன் (Memoization):
ஆப்டிமிஸ்டிக் ஸ்டேட்டை ப்ராப்ஸாகப் பெறும் காம்போனென்ட்களின் தேவையற்ற மறு-ரெண்டர்களைத் தடுக்க React.memo-வைப் பயன்படுத்தவும். React.memo ப்ராப்ஸ்களை மேலோட்டமாக ஒப்பிட்டு, ப்ராப்ஸ் மாறியிருந்தால் மட்டுமே காம்போனென்ட்டை மறு-ரெண்டர் செய்யும்.
உதாரணம்: ஒரு காம்போனென்ட் ஆப்டிமிஸ்டிக் டெக்ஸ்டைக் காட்டி அதை ஒரு ப்ராப்ஸாகப் பெற்றால், அந்த காம்போனென்ட்டை React.memo உடன் வ்ராப் செய்யவும். இது ஆப்டிமிஸ்டிக் டெக்ஸ்ட் உண்மையில் மாறும்போது மட்டுமே காம்போனென்ட் மறு-ரெண்டர் செய்யப்படுவதை உறுதி செய்கிறது.
import React from 'react';
const DisplayText = React.memo(({ text }) => {
console.log("DisplayText re-rendered");
return {text}
;
});
export default DisplayText;
3. செலக்டர்கள் மற்றும் ஸ்டேட் நார்மலைசேஷன்:
செலக்டர்கள் (Selectors): ஆப்டிமிஸ்டிக் ஸ்டேட்டிலிருந்து குறிப்பிட்ட தரவுத் துண்டுகளைப் பெற செலக்டர்களைப் (எ.கா., Reselect லைப்ரரி) பயன்படுத்தவும். செலக்டர்கள் பெறப்பட்ட தரவை மெமோயிஸ் செய்ய முடியும், இது ஸ்டேட்டின் ஒரு சிறிய துணைக்குழுவை மட்டுமே சார்ந்துள்ள காம்போனென்ட்களின் தேவையற்ற மறு-ரெண்டர்களைத் தடுக்கிறது.
ஸ்டேட் நார்மலைசேஷன் (State Normalization): ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகளின் போது புதுப்பிக்கப்பட வேண்டிய தரவின் அளவைக் குறைக்க உங்கள் ஸ்டேட்டை ஒரு நார்மலைஸ்டு வழியில் கட்டமைக்கவும். நார்மலைசேஷன் என்பது சிக்கலான ஆப்ஜெக்ட்களை சிறிய, நிர்வகிக்கக்கூடிய துண்டுகளாக உடைப்பதை உள்ளடக்குகிறது, அவை சுயாதீனமாகப் புதுப்பிக்கப்படலாம்.
உதாரணம்: உங்களிடம் ஒரு பொருட்களின் பட்டியல் இருந்து, நீங்கள் ஒரு பொருளின் நிலையை ஆப்டிமிஸ்டிக்காகப் புதுப்பிக்கிறீர்கள் என்றால், பொருட்களை அவற்றின் ID-களால் கீ செய்யப்பட்ட ஒரு ஆப்ஜெக்ட்டில் சேமிப்பதன் மூலம் ஸ்டேட்டை நார்மலைஸ் செய்யவும். இது முழுப் பட்டியலையும் விட, மாறிய குறிப்பிட்ட பொருளை மட்டும் புதுப்பிக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது.
4. மாற்ற முடியாத தரவுக் கட்டமைப்புகள் (Immutable Data Structures):
ஸ்டேட் புதுப்பிப்புகளை எளிதாக்கவும் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் மாற்ற முடியாத தரவுக் கட்டமைப்புகளைப் (எ.கா., Immer லைப்ரரி) பயன்படுத்தவும். மாற்ற முடியாத தரவுக் கட்டமைப்புகள், புதுப்பிப்புகள் இருக்கும் ஆப்ஜெக்ட்களை மாற்றுவதற்குப் பதிலாக புதிய ஆப்ஜெக்ட்களை உருவாக்குவதை உறுதி செய்கின்றன, இது மாற்றங்களைக் கண்டறிந்து மறு-ரெண்டர்களை மேம்படுத்துவதை எளிதாக்குகிறது.
உதாரணம்: Immer-ஐப் பயன்படுத்தி, அசல் ஸ்டேட்டைத் தற்செயலாக மாற்றுவதைப் பற்றிக் கவலைப்படாமல், ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்பு செயல்பாட்டிற்குள் ஸ்டேட்டின் மாற்றியமைக்கப்பட்ட நகலை எளிதாக உருவாக்கலாம்.
import { useImmer } from 'use-immer';
import { experimental_useOptimistic } from 'react';
function ItemList() {
const [items, updateItems] = useImmer([
{ id: 1, name: "Item A", status: "pending" },
{ id: 2, name: "Item B", status: "completed" },
]);
const [optimisticItems, setOptimisticItems] = experimental_useOptimistic(
items,
(prevState, itemId) => {
return prevState.map((item) =>
item.id === itemId ? { ...item, status: "processing" } : item
);
}
);
const handleItemClick = (itemId) => {
setOptimisticItems(itemId);
// Send the update to the server
sendUpdateToServer(itemId);
};
return (
{optimisticItems.map((item) => (
- handleItemClick(item.id)}>
{item.name} - {item.status}
))}
);
}
5. ஒத்திசைவற்ற செயல்பாடுகள் மற்றும் ஒருங்கமைவு:
வெப் வொர்க்கர்கள் அல்லது ஒத்திசைவற்ற செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்தி கணக்கீட்டு ரீதியாக விலையுயர்ந்த பணிகளை பின்னணித் திரெட்களுக்கு மாற்றவும். இது பிரதான திரெட்டைத் தடுப்பதைத் தடுத்து, ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகளின் போது UI பதிலளிக்கக்கூடியதாக இருப்பதை உறுதி செய்கிறது.
உதாரணம்: ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்பு செயல்பாட்டில் சிக்கலான தரவு மாற்றங்கள் இருந்தால், அந்த மாற்ற லாஜிக்கை ஒரு வெப் வொர்க்கருக்கு நகர்த்தவும். வெப் வொர்க்கர் பின்னணியில் மாற்றத்தைச் செய்து, புதுப்பிக்கப்பட்ட தரவை பிரதான திரெட்டிற்குத் திருப்பி அனுப்ப முடியும்.
6. விர்ச்சுவலைசேஷன் (Virtualization):
பெரிய பட்டியல்கள் அல்லது அட்டவணைகளுக்கு, திரையில் தெரியும் பொருட்களை மட்டும் ரெண்டர் செய்ய விர்ச்சுவலைசேஷன் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும். இது ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகளின் போது தேவைப்படும் DOM கையாளுதலின் அளவைக் கணிசமாகக் குறைத்து செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது.
உதாரணம்: react-window மற்றும் react-virtualized போன்ற லைப்ரரிகள், தற்போது வியூபோர்ட்டில் தெரியும் பொருட்களை மட்டும் ரெண்டர் செய்வதன் மூலம் பெரிய பட்டியல்களைத் திறமையாக ரெண்டர் செய்ய உங்களை அனுமதிக்கின்றன.
7. கோட் ஸ்ப்ளிட்டிங் (Code Splitting):
உங்கள் செயலியைத் தேவைக்கேற்ப ஏற்றக்கூடிய சிறிய துண்டுகளாக உடைக்கவும். இது ஆரம்ப ஏற்றுதல் நேரத்தைக் குறைத்து, ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகளின் செயல்திறன் உட்பட, செயலியின் ஒட்டுமொத்த செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது.
உதாரணம்: காம்போனென்ட்கள் தேவைப்படும்போது மட்டும் அவற்றை ஏற்ற React.lazy மற்றும் Suspense-ஐப் பயன்படுத்தவும். இது ஆரம்பப் பக்க ஏற்றத்தின் போது பாகுபடுத்தப்பட்டு செயல்படுத்தப்பட வேண்டிய ஜாவாஸ்கிரிப்டின் அளவைக் குறைக்கிறது.
8. சுயவிவரப்படுத்தல் மற்றும் கண்காணிப்பு (Profiling and Monitoring):
உங்கள் செயலியில் செயல்திறன் தடைகளைக் கண்டறிய ரியாக்ட் டெவ்டூல்ஸ் மற்றும் பிற சுயவிவரப்படுத்தும் கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும். உங்கள் ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகளின் செயல்திறனைக் கண்காணித்து, புதுப்பிப்பு நேரம், மறு-ரெண்டர் எண்ணிக்கை, மற்றும் நினைவகப் பயன்பாடு போன்ற அளவீடுகளைக் கண்காணிக்கவும்.
உதாரணம்: ரியாக்ட் புரொஃபைலர் எந்த காம்போனென்ட்கள் தேவையற்ற முறையில் மறு-ரெண்டர் ஆகின்றன மற்றும் எந்தப் புதுப்பிப்பு செயல்பாடுகள் செயல்படுத்த அதிக நேரம் எடுக்கின்றன என்பதைக் கண்டறிய உதவும்.
சர்வதேசக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை
ஒரு உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்காக experimental_useOptimistic-ஐ மேம்படுத்தும்போது, இந்த அம்சங்களைக் கவனத்தில் கொள்ளுங்கள்:
- நெட்வொர்க் தாமதம்: வெவ்வேறு புவியியல் இடங்களில் உள்ள பயனர்கள் மாறுபட்ட நெட்வொர்க் தாமதத்தை அனுபவிப்பார்கள். அதிக தாமதங்கள் இருந்தாலும் உங்கள் ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகள் போதுமான நன்மையை வழங்குவதை உறுதிப்படுத்தவும். தாமதச் சிக்கல்களைத் தணிக்க ப்ரீஃபெட்சிங் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.
- சாதனத் திறன்கள்: பயனர்கள் உங்கள் செயலியை மாறுபட்ட செயலாக்க சக்தியுடன் கூடிய பரந்த அளவிலான சாதனங்களில் அணுகலாம். குறைந்த-தர சாதனங்களில் செயல்திறன் மிக்கதாக இருக்க உங்கள் ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்பு லாஜிக்கை மேம்படுத்தவும். சாதனத் திறன்களின் அடிப்படையில் உங்கள் செயலியின் வெவ்வேறு பதிப்புகளை வழங்க அடாப்டிவ் லோடிங் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும்.
- தரவு உள்ளூர்மயமாக்கல்: உள்ளூர்மயமாக்கப்பட்ட தரவுகளை (எ.கா., தேதிகள், நாணயங்கள், எண்கள்) உள்ளடக்கிய ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகளைக் காட்டும்போது, அந்தப் புதுப்பிப்புகள் பயனரின் வட்டார மொழிக்குச் சரியாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளதா என்பதை உறுதிப்படுத்தவும். தரவு உள்ளூர்மயமாக்கலைக் கையாள
i18nextபோன்ற சர்வதேசமயமாக்கல் லைப்ரரிகளைப் பயன்படுத்தவும். - அணுகல்தன்மை: உங்கள் ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகள் மாற்றுத்திறனாளிகளுக்கு அணுகக்கூடியதாக இருப்பதை உறுதிப்படுத்தவும். ஒரு செயல் செயல்பாட்டில் உள்ளது என்பதைக் குறிக்க தெளிவான காட்சி குறிப்புகளை வழங்கவும், மற்றும் செயல் வெற்றிபெறும்போது அல்லது தோல்வியடையும்போது பொருத்தமான பின்னூட்டத்தை வழங்கவும். உங்கள் ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகளின் அணுகல்தன்மையை மேம்படுத்த ARIA பண்புகளைப் பயன்படுத்தவும்.
- நேர மண்டலங்கள்: நேரம் சார்ந்த தரவைக் கையாளும் செயலிகளுக்கு (எ.கா., திட்டமிடல், சந்திப்புகள்), ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகளைக் காட்டும்போது நேர மண்டல வேறுபாடுகளை மனதில் கொள்ளுங்கள். துல்லியமான காட்சியை உறுதிசெய்ய, நேரங்களைப் பயனரின் உள்ளூர் நேர மண்டலத்திற்கு மாற்றவும்.
நடைமுறை எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் காட்சிகள்
1. இ-காமர்ஸ் செயலி:
ஒரு இ-காமர்ஸ் செயலியில், ஷாப்பிங் கார்ட்டில் ஒரு பொருளைச் சேர்ப்பது ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகளிலிருந்து பெரிதும் பயனடையலாம். ஒரு பயனர் "கார்ட்டில் சேர்" பொத்தானைக் கிளிக் செய்யும்போது, சர்வர் சேர்ப்பதை உறுதிப்படுத்தும் வரை காத்திருக்காமல், பொருள் உடனடியாக கார்ட் காட்சியில் சேர்க்கப்படுகிறது. இது ஒரு வேகமான மற்றும் பதிலளிக்கக்கூடிய அனுபவத்தை வழங்குகிறது.
செயல்படுத்துதல்:
import { experimental_useOptimistic, useState } from 'react';
function ProductCard({ product }) {
const [cartItems, setCartItems] = useState([]);
const [optimisticCartItems, setOptimisticCartItems] = experimental_useOptimistic(
cartItems,
(prevState, productId) => [...prevState, productId]
);
const handleAddToCart = (productId) => {
setOptimisticCartItems(productId);
// கார்ட்டில் சேர்க்கும் கோரிக்கையை சர்வருக்கு அனுப்பவும்
sendAddToCartRequest(productId);
};
return (
{product.name}
{product.price}
Items in cart: {optimisticCartItems.length}
);
}
2. சமூக ஊடகச் செயலி:
ஒரு சமூக ஊடகச் செயலியில், ஒரு பதிவை லைக் செய்வது அல்லது ஒரு செய்தியை அனுப்புவது ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகளுடன் மேம்படுத்தப்படலாம். ஒரு பயனர் "லைக்" பொத்தானைக் கிளிக் செய்யும்போது, சர்வர் உறுதிப்படுத்தலுக்காகக் காத்திருக்காமல் லைக் எண்ணிக்கை உடனடியாக அதிகரிக்கப்படுகிறது. இதேபோல், ஒரு பயனர் ஒரு செய்தியை அனுப்பும்போது, அந்த செய்தி உடனடியாக அரட்டை சாளரத்தில் காட்டப்படும்.
3. பணி மேலாண்மைச் செயலி:
ஒரு பணி மேலாண்மைச் செயலியில், ஒரு பணியை முடிந்தது எனக் குறிப்பது அல்லது ஒரு பயனருக்கு ஒரு பணியை ஒதுக்குவது ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகளுடன் மேம்படுத்தப்படலாம். ஒரு பயனர் ஒரு பணியை முடிந்தது எனக் குறிக்கும்போது, அந்தப் பணி உடனடியாக UI-இல் முடிந்தது எனக் குறிக்கப்படுகிறது. ஒரு பயனர் மற்றொரு பயனருக்கு ஒரு பணியை ஒதுக்கும்போது, அந்தப் பணி உடனடியாக ஒதுக்கப்பட்டவரின் பணிப் பட்டியலில் காட்டப்படும்.
முடிவுரை
experimental_useOptimistic என்பது ரியாக்ட் செயலிகளில் பதிலளிக்கக்கூடிய மற்றும் ஈடுபாடுள்ள பயனர் அனுபவங்களை உருவாக்குவதற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகளின் செயல்திறன் தாக்கங்களைப் புரிந்துகொண்டு, இந்தக் கட்டுரையில் கோடிட்டுக் காட்டப்பட்டுள்ள மேம்படுத்தல் உத்திகளைச் செயல்படுத்துவதன் மூலம், உங்கள் ஆப்டிமிஸ்டிக் புதுப்பிப்புகள் பயனுள்ளதாகவும் செயல்திறன் மிக்கதாகவும் இருப்பதை நீங்கள் உறுதிசெய்யலாம். உங்கள் செயலியை சுயவிவரப்படுத்தவும், செயல்திறன் அளவீடுகளைக் கண்காணிக்கவும், மற்றும் உங்கள் செயலியின் குறிப்பிட்ட தேவைகள் மற்றும் உங்கள் உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்கு ஏற்ப உங்கள் மேம்படுத்தல் நுட்பங்களைத் தழுவவும் நினைவில் கொள்ளுங்கள். செயல்திறன் மற்றும் அணுகல்தன்மையில் கவனம் செலுத்துவதன் மூலம், உலகெங்கிலும் உள்ள பயனர்களுக்கு ஒரு உயர்ந்த பயனர் அனுபவத்தை நீங்கள் வழங்க முடியும்.