Race Condition ใน React experimental_useOptimistic: การจัดการอัปเดตพร้อมกัน (Concurrent Update)

Hook experimental_useOptimistic ของ React เป็นวิธีที่ทรงพลังในการปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้โดยการให้ผลตอบรับทันทีในขณะที่การดำเนินการแบบอะซิงโครนัสกำลังดำเนินอยู่ อย่างไรก็ตาม การมองโลกในแง่ดีนี้บางครั้งอาจนำไปสู่สภาวะ race condition เมื่อมีการอัปเดตหลายรายการพร้อมกัน บทความนี้จะเจาะลึกถึงความซับซ้อนของปัญหานี้และนำเสนอกลยุทธ์ในการจัดการการอัปเดตพร้อมกันอย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความสอดคล้องกันและมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ราบรื่นสำหรับผู้ใช้ทั่วโลก

ทำความเข้าใจ experimental_useOptimistic

ก่อนที่เราจะเจาะลึกเรื่อง race condition เรามาทบทวนการทำงานของ experimental_useOptimistic กันสั้นๆ ก่อน hook นี้ช่วยให้คุณสามารถอัปเดต UI ของคุณในเชิงบวก (optimistically) ด้วยค่าใหม่ก่อนที่การดำเนินการฝั่งเซิร์ฟเวอร์ที่เกี่ยวข้องจะเสร็จสมบูรณ์ สิ่งนี้ทำให้ผู้ใช้รู้สึกเหมือนได้รับการตอบสนองทันที ซึ่งช่วยเพิ่มการตอบสนอง ตัวอย่างเช่น ลองนึกถึงผู้ใช้ที่กดไลค์โพสต์ แทนที่จะรอให้เซิร์ฟเวอร์ยืนยันการไลค์ คุณสามารถอัปเดต UI ทันทีเพื่อแสดงว่าโพสต์ถูกไลค์แล้ว และจากนั้นจึงย้อนกลับหากเซิร์ฟเวอร์รายงานข้อผิดพลาด

รูปแบบการใช้งานพื้นฐานมีลักษณะดังนี้:

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

originalValue คือสถานะเริ่มต้น อาร์กิวเมนต์ที่สองคือ ฟังก์ชันอัปเดตเชิงบวก (optimistic update function) ซึ่งรับสถานะปัจจุบันและค่าใหม่เข้ามา และส่งกลับสถานะที่อัปเดตในเชิงบวก addOptimisticValue เป็นฟังก์ชันที่คุณสามารถเรียกใช้เพื่อกระตุ้นการอัปเดตเชิงบวก

Race Condition คืออะไร?

Race condition เกิดขึ้นเมื่อผลลัพธ์ของโปรแกรมขึ้นอยู่กับลำดับหรือจังหวะเวลาที่คาดเดาไม่ได้ของกระบวนการหรือเธรดหลายรายการ ในบริบทของ experimental_useOptimistic, race condition จะเกิดขึ้นเมื่อมีการกระตุ้นการอัปเดตเชิงบวกหลายรายการพร้อมกัน และการดำเนินการฝั่งเซิร์ฟเวอร์ที่เกี่ยวข้องเสร็จสิ้นในลำดับที่แตกต่างจากที่เริ่มต้น ซึ่งอาจนำไปสู่ข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันและประสบการณ์ผู้ใช้ที่น่าสับสน

ลองพิจารณาสถานการณ์ที่ผู้ใช้คลิกปุ่ม "Like" อย่างรวดเร็วหลายครั้ง การคลิกแต่ละครั้งจะกระตุ้นการอัปเดตเชิงบวก ทำให้จำนวนไลค์ใน UI เพิ่มขึ้นทันที อย่างไรก็ตาม คำขอไปยังเซิร์ฟเวอร์สำหรับแต่ละไลค์อาจเสร็จสิ้นในลำดับที่แตกต่างกันเนื่องจากความหน่วงของเครือข่ายหรือความล่าช้าในการประมวลผลของเซิร์ฟเวอร์ หากคำขอเสร็จสิ้นไม่เป็นไปตามลำดับ จำนวนไลค์สุดท้ายที่แสดงให้ผู้ใช้อาจไม่ถูกต้อง

ตัวอย่าง: สมมติว่าตัวนับเริ่มต้นที่ 0 ผู้ใช้คลิกปุ่มเพิ่มสองครั้งอย่างรวดเร็ว การอัปเดตเชิงบวกสองครั้งถูกส่งออกไป การอัปเดตครั้งแรกคือ `0 + 1 = 1` และครั้งที่สองคือ `1 + 1 = 2` อย่างไรก็ตาม หากคำขอของเซิร์ฟเวอร์สำหรับการคลิกครั้งที่สองเสร็จสิ้นก่อนครั้งแรก เซิร์ฟเวอร์อาจบันทึกสถานะอย่างไม่ถูกต้องเป็น `0 + 1 = 1` ตามค่าที่ล้าสมัย และต่อมาคำขอแรกที่เสร็จสิ้นก็จะเขียนทับเป็น `0 + 1 = 1` อีกครั้ง ผู้ใช้จึงเห็นค่าเป็น `1` ไม่ใช่ `2`

การระบุ Race Condition ด้วย experimental_useOptimistic

การระบุ race condition อาจเป็นเรื่องท้าทาย เนื่องจากมักเกิดขึ้นเป็นครั้งคราวและขึ้นอยู่กับปัจจัยด้านเวลา อย่างไรก็ตาม มีอาการทั่วไปบางอย่างที่สามารถบ่งบอกถึงการมีอยู่ของมันได้:

• สถานะ UI ไม่สอดคล้องกัน: UI แสดงค่าที่ไม่สะท้อนข้อมูลจริงฝั่งเซิร์ฟเวอร์
• การเขียนทับข้อมูลที่ไม่คาดคิด: ข้อมูลถูกเขียนทับด้วยค่าที่เก่ากว่า ทำให้ข้อมูลสูญหาย
• องค์ประกอบ UI กระพริบ: องค์ประกอบ UI กะพริบหรือเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วเมื่อมีการนำการอัปเดตเชิงบวกต่างๆ มาใช้และย้อนกลับ

เพื่อระบุ race condition อย่างมีประสิทธิภาพ ควรพิจารณาสิ่งต่อไปนี้:

• การบันทึก (Logging): ใช้การบันทึกอย่างละเอียดเพื่อติดตามลำดับที่การอัปเดตเชิงบวกถูกกระตุ้นและลำดับที่การดำเนินการฝั่งเซิร์ฟเวอร์ที่เกี่ยวข้องเสร็จสิ้น รวมการประทับเวลาและตัวระบุที่ไม่ซ้ำกันสำหรับการอัปเดตแต่ละครั้ง
• การทดสอบ (Testing): เขียนการทดสอบแบบบูรณาการ (integration tests) ที่จำลองการอัปเดตพร้อมกันและตรวจสอบว่าสถานะ UI ยังคงสอดคล้องกัน เครื่องมืออย่าง Jest และ React Testing Library สามารถช่วยในเรื่องนี้ได้ พิจารณาใช้ไลบรารี mocking เพื่อจำลองความหน่วงของเครือข่ายและเวลาตอบสนองของเซิร์ฟเวอร์ที่แตกต่างกัน
• การตรวจสอบ (Monitoring): ใช้เครื่องมือตรวจสอบเพื่อติดตามความถี่ของความไม่สอดคล้องกันของ UI และการเขียนทับข้อมูลในสภาพแวดล้อมจริง สิ่งนี้สามารถช่วยให้คุณระบุ race condition ที่อาจไม่ปรากฏชัดในระหว่างการพัฒนาได้
• ข้อเสนอแนะจากผู้ใช้ (User Feedback): ให้ความสนใจอย่างใกล้ชิดกับรายงานของผู้ใช้เกี่ยวกับความไม่สอดคล้องกันของ UI หรือการสูญเสียข้อมูล ข้อเสนอแนะจากผู้ใช้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับ race condition ที่อาจตรวจจับได้ยากผ่านการทดสอบอัตโนมัติ

กลยุทธ์ในการจัดการ Concurrent Updates

มีหลายกลยุทธ์ที่สามารถนำมาใช้เพื่อลด race condition เมื่อใช้ experimental_useOptimistic นี่คือแนวทางที่มีประสิทธิภาพที่สุดบางส่วน:

1. การใช้ Debouncing และ Throttling

Debouncing เป็นการจำกัดอัตราการเรียกใช้ฟังก์ชัน โดยจะหน่วงการเรียกใช้ฟังก์ชันจนกว่าจะพ้นช่วงเวลาที่กำหนดไปแล้วนับตั้งแต่การเรียกใช้ครั้งล่าสุด ในบริบทของการอัปเดตเชิงบวก debouncing สามารถป้องกันการอัปเดตที่รวดเร็วและต่อเนื่องจากการถูกกระตุ้น ซึ่งช่วยลดโอกาสในการเกิด race condition

Throttling ช่วยให้แน่ใจว่าฟังก์ชันจะถูกเรียกใช้เพียงครั้งเดียวภายในระยะเวลาที่กำหนด มันควบคุมความถี่ของการเรียกใช้ฟังก์ชัน ป้องกันไม่ให้ระบบทำงานหนักเกินไป Throttling มีประโยชน์เมื่อคุณต้องการอนุญาตให้อัปเดตเกิดขึ้นได้ แต่อยู่ในอัตราที่ควบคุมได้

นี่คือตัวอย่างการใช้ฟังก์ชัน debounced:

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. การใช้หมายเลขลำดับ (Sequence Numbering)

กำหนดหมายเลขลำดับที่ไม่ซ้ำกันให้กับการอัปเดตเชิงบวกแต่ละครั้ง เมื่อเซิร์ฟเวอร์ตอบกลับ ให้ตรวจสอบว่าการตอบกลับนั้นสอดคล้องกับหมายเลขลำดับล่าสุดหรือไม่ หากการตอบกลับมาไม่ตรงตามลำดับ ให้ละทิ้งไป สิ่งนี้ช่วยให้แน่ใจว่ามีการนำการอัปเดตล่าสุดมาใช้เท่านั้น

นี่คือวิธีที่คุณสามารถใช้หมายเลขลำดับได้:

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
    
  );
}

ในตัวอย่างนี้ การอัปเดตแต่ละครั้งจะได้รับหมายเลขลำดับ การตอบกลับของเซิร์ฟเวอร์จะรวมหมายเลขลำดับของคำขอที่เกี่ยวข้อง เมื่อได้รับการตอบกลับ คอมโพเนนต์จะตรวจสอบว่าหมายเลขลำดับตรงกับหมายเลขลำดับปัจจุบันหรือไม่ ถ้าใช่ การอัปเดตจะถูกนำไปใช้ มิฉะนั้น การอัปเดตจะถูกละทิ้ง

3. การใช้คิว (Queue) สำหรับการอัปเดต

สร้างคิวของการอัปเดตที่รอดำเนินการ เมื่อมีการกระตุ้นการอัปเดต ให้เพิ่มเข้าไปในคิว ประมวลผลการอัปเดตตามลำดับจากคิว เพื่อให้แน่ใจว่ามีการนำไปใช้ตามลำดับที่เริ่มต้น ซึ่งจะช่วยขจัดความเป็นไปได้ของการอัปเดตที่ไม่เป็นไปตามลำดับ

นี่คือตัวอย่างการใช้คิวสำหรับการอัปเดต:

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
    
  );
}

ในตัวอย่างนี้ การอัปเดตแต่ละครั้งจะถูกเพิ่มเข้าไปในคิว ฟังก์ชัน processQueue จะประมวลผลการอัปเดตตามลำดับจากคิว ref isProcessing จะป้องกันไม่ให้มีการประมวลผลการอัปเดตหลายรายการพร้อมกัน

4. การดำเนินการแบบ Idempotent

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการดำเนินการฝั่งเซิร์ฟเวอร์ของคุณเป็นแบบ idempotent การดำเนินการแบบ idempotent คือการดำเนินการที่สามารถทำซ้ำหลายครั้งได้โดยไม่เปลี่ยนแปลงผลลัพธ์นอกเหนือจากการดำเนินการครั้งแรก ตัวอย่างเช่น การตั้งค่าเป็นค่าใดค่าหนึ่งเป็น idempotent ในขณะที่การเพิ่มค่าไม่ใช่

หากการดำเนินการของคุณเป็นแบบ idempotent ปัญหา race condition จะลดความกังวลลง แม้ว่าการอัปเดตจะถูกนำไปใช้ไม่ตามลำดับ แต่ผลลัพธ์สุดท้ายจะยังคงเหมือนเดิม เพื่อให้การดำเนินการเพิ่มค่าเป็นแบบ idempotent คุณสามารถส่ง ค่าสุดท้ายที่ต้องการ ไปยังเซิร์ฟเวอร์ แทนที่จะส่งคำสั่งเพิ่มค่า

ตัวอย่าง: แทนที่จะส่งคำขอ "เพิ่มจำนวนไลค์" ให้ส่งคำขอ "ตั้งค่าจำนวนไลค์เป็น X" หากเซิร์ฟเวอร์ได้รับคำขอเช่นนี้หลายครั้ง จำนวนไลค์สุดท้ายจะเป็น X เสมอ โดยไม่คำนึงถึงลำดับที่คำขอถูกประมวลผล

5. Optimistic Transactions พร้อมกลไก Rollback

ใช้ optimistic transactions ที่มีกลไกการย้อนกลับ (rollback) เมื่อมีการนำการอัปเดตเชิงบวกไปใช้ ให้เก็บค่าดั้งเดิมไว้ หากเซิร์ฟเวอร์รายงานข้อผิดพลาด ให้ย้อนกลับไปใช้ค่าดั้งเดิม สิ่งนี้ช่วยให้แน่ใจว่าสถานะ UI ยังคงสอดคล้องกับข้อมูลฝั่งเซิร์ฟเวอร์

นี่คือตัวอย่างแนวคิด:

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
    
  );
}

ในตัวอย่างนี้ ค่าดั้งเดิมจะถูกเก็บไว้ใน previousValue ก่อนที่จะนำการอัปเดตเชิงบวกไปใช้ หากเซิร์ฟเวอร์รายงานข้อผิดพลาด คอมโพเนนต์จะย้อนกลับไปใช้ค่าดั้งเดิม

6. การใช้ Immutability

ใช้โครงสร้างข้อมูลที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ (immutable) Immutability ช่วยให้แน่ใจว่าข้อมูลจะไม่ถูกแก้ไขโดยตรง แต่จะมีการสร้างสำเนาใหม่ของข้อมูลพร้อมกับการเปลี่ยนแปลงที่ต้องการแทน สิ่งนี้ทำให้ง่ายต่อการติดตามการเปลี่ยนแปลงและย้อนกลับไปยังสถานะก่อนหน้า ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงของ race condition

ไลบรารี JavaScript เช่น Immer และ Immutable.js สามารถช่วยให้คุณทำงานกับโครงสร้างข้อมูลที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้

7. Optimistic UI กับสถานะภายใน (Local State)

พิจารณาจัดการการอัปเดตเชิงบวกในสถานะภายใน (local state) แทนที่จะพึ่งพา experimental_useOptimistic เพียงอย่างเดียว สิ่งนี้ให้คุณควบคุมกระบวนการอัปเดตได้มากขึ้นและช่วยให้คุณสามารถใช้ตรรกะที่กำหนดเองสำหรับการจัดการการอัปเดตพร้อมกันได้ คุณสามารถรวมเทคนิคนี้เข้ากับเทคนิคอื่น ๆ เช่น การใช้หมายเลขลำดับหรือการใช้คิวเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความสอดคล้องกัน

8. Eventual Consistency

ยอมรับหลักการ eventual consistency ยอมรับว่าสถานะ UI อาจไม่ซิงค์กับข้อมูลฝั่งเซิร์ฟเวอร์ชั่วคราว ออกแบบแอปพลิเคชันของคุณให้จัดการกับสิ่งนี้ได้อย่างราบรื่น ตัวอย่างเช่น แสดงตัวบ่งชี้การโหลดในขณะที่เซิร์ฟเวอร์กำลังประมวลผลการอัปเดต ให้ความรู้แก่ผู้ใช้ว่าข้อมูลอาจไม่สอดคล้องกันในทันทีระหว่างอุปกรณ์ต่างๆ

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับแอปพลิเคชันระดับโลก

เมื่อสร้างแอปพลิเคชันสำหรับผู้ใช้ทั่วโลก สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ความหน่วงของเครือข่าย เขตเวลา และการปรับให้เข้ากับภาษาท้องถิ่น (localization)

• ความหน่วงของเครือข่าย (Network Latency): ใช้กลยุทธ์เพื่อลดผลกระทบจากความหน่วงของเครือข่าย เช่น การแคชข้อมูลไว้ในเครื่อง และการใช้ Content Delivery Networks (CDNs) เพื่อให้บริการเนื้อหาจากเซิร์ฟเวอร์ที่กระจายตามภูมิภาคต่างๆ
• เขตเวลา (Time Zones): จัดการเขตเวลาอย่างถูกต้องเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลแสดงผลอย่างแม่นยำแก่ผู้ใช้ในเขตเวลาที่แตกต่างกัน ใช้ฐานข้อมูลเขตเวลาที่เชื่อถือได้และพิจารณาใช้ไลบรารีอย่าง Moment.js หรือ date-fns เพื่อทำให้การแปลงเขตเวลาง่ายขึ้น
• การปรับให้เข้ากับท้องถิ่น (Localization): ปรับแอปพลิเคชันของคุณให้รองรับหลายภาษาและภูมิภาค ใช้ไลบรารี localization เช่น i18next หรือ React Intl เพื่อจัดการการแปลและจัดรูปแบบข้อมูลตามตำแหน่งของผู้ใช้
• การเข้าถึง (Accessibility): ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแอปพลิเคชันของคุณสามารถเข้าถึงได้โดยผู้ใช้ที่มีความพิการ ปฏิบัติตามแนวทางการเข้าถึง เช่น WCAG เพื่อให้แอปพลิเคชันของคุณใช้งานได้โดยทุกคน

สรุป

experimental_useOptimistic เป็นวิธีที่ทรงพลังในการปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ แต่สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจและจัดการกับโอกาสในการเกิด race condition ด้วยการใช้กลยุทธ์ที่ระบุไว้ในบทความนี้ คุณสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่แข็งแกร่งและเชื่อถือได้ ซึ่งมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ราบรื่นและสอดคล้องกัน แม้ในขณะที่ต้องจัดการกับการอัปเดตพร้อมกัน อย่าลืมให้ความสำคัญกับความสอดคล้องของข้อมูล การจัดการข้อผิดพลาด และข้อเสนอแนะจากผู้ใช้ เพื่อให้แน่ใจว่าแอปพลิเคชันของคุณตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ทั่วโลก พิจารณาข้อดีข้อเสียระหว่างการอัปเดตเชิงบวกและความไม่สอดคล้องที่อาจเกิดขึ้นอย่างรอบคอบ และเลือกแนวทางที่เหมาะสมที่สุดกับความต้องการเฉพาะของแอปพลิเคชันของคุณ ด้วยการใช้แนวทางเชิงรุกในการจัดการการอัปเดตพร้อมกัน คุณสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของ experimental_useOptimistic ในขณะที่ลดความเสี่ยงของ race condition และการเสียหายของข้อมูลให้เหลือน้อยที่สุด