Стан гонитви в React experimental_useOptimistic: обробка одночасних оновлень

Хук experimental_useOptimistic в React пропонує потужний спосіб покращити користувацький досвід, надаючи миттєвий зворотний зв'язок під час виконання асинхронних операцій. Однак цей оптимізм іноді може призводити до станів гонитви, коли кілька оновлень застосовуються одночасно. Ця стаття розглядає тонкощі цієї проблеми та пропонує стратегії для надійної обробки одночасних оновлень, забезпечуючи узгодженість даних та плавний користувацький досвід, орієнтований на глобальну аудиторію.

Розуміння experimental_useOptimistic

Перш ніж заглибитися в стани гонитви, коротко нагадаємо, як працює experimental_useOptimistic. Цей хук дозволяє оптимістично оновлювати ваш інтерфейс користувача значенням ще до того, як відповідна операція на стороні сервера буде завершена. Це створює у користувачів враження негайної дії, підвищуючи чутливість інтерфейсу. Наприклад, уявіть, що користувач ставить "лайк" допису. Замість того, щоб чекати підтвердження від сервера, ви можете негайно оновити інтерфейс, щоб показати, що допис вподобано, а потім скасувати зміни, якщо сервер повідомить про помилку.

Основне використання виглядає так:

const [optimisticValue, addOptimisticValue] = experimental_useOptimistic(
  originalValue,
  (currentState, newValue) => {
    // Повертає оптимістичне оновлення на основі поточного стану та нового значення
    return newValue;
  }
);

originalValue — це початковий стан. Другий аргумент — це функція оптимістичного оновлення, яка приймає поточний стан та нове значення і повертає оптимістично оновлений стан. addOptimisticValue — це функція, яку ви можете викликати для запуску оптимістичного оновлення.

Що таке стан гонитви?

Стан гонитви виникає, коли результат програми залежить від непередбачуваної послідовності або часу виконання кількох процесів чи потоків. У контексті experimental_useOptimistic стан гонитви виникає, коли кілька оптимістичних оновлень запускаються одночасно, а відповідні операції на сервері завершуються в іншому порядку, ніж були ініційовані. Це може призвести до неузгодженості даних та заплутаного користувацького досвіду.

Розглянемо сценарій, коли користувач швидко натискає кнопку "Лайк" кілька разів. Кожен клік викликає оптимістичне оновлення, негайно збільшуючи лічильник лайків в інтерфейсі. Однак серверні запити для кожного лайка можуть завершитися в іншому порядку через затримки в мережі або на сервері. Якщо запити завершуються не по порядку, кінцева кількість лайків, що відображається користувачеві, може бути неправильною.

Приклад: Уявіть, що лічильник починається з 0. Користувач швидко натискає кнопку збільшення двічі. Відправляються два оптимістичні оновлення. Перше оновлення — це 0 + 1 = 1, а друге — 1 + 1 = 2. Однак, якщо серверний запит для другого кліка завершиться до першого, сервер може неправильно зберегти стан як 0 + 1 = 1 на основі застарілого значення, і згодом перший завершений запит знову перезапише його як 0 + 1 = 1. У результаті користувач бачить 1, а не 2.

Виявлення станів гонитви з experimental_useOptimistic

Виявлення станів гонитви може бути складним, оскільки вони часто є спорадичними і залежать від факторів часу. Однак деякі загальні симптоми можуть вказувати на їх наявність:

• Неузгоджений стан інтерфейсу: Інтерфейс відображає значення, які не відповідають фактичним даним на сервері.
• Неочікуване перезаписування даних: Дані перезаписуються старішими значеннями, що призводить до їх втрати.
• Мерехтіння елементів інтерфейсу: Елементи інтерфейсу мерехтять або швидко змінюються, оскільки застосовуються та скасовуються різні оптимістичні оновлення.

Для ефективного виявлення станів гонитви, розгляньте наступне:

• Логування: Впровадьте детальне логування для відстеження порядку, в якому запускаються оптимістичні оновлення, та порядку, в якому завершуються відповідні серверні операції. Включайте часові мітки та унікальні ідентифікатори для кожного оновлення.
• Тестування: Напишіть інтеграційні тести, які симулюють одночасні оновлення та перевіряють, що стан інтерфейсу залишається узгодженим. Для цього можуть бути корисними такі інструменти, як Jest та React Testing Library. Розгляньте використання бібліотек для мокування, щоб симулювати різні мережеві затримки та час відповіді сервера.
• Моніторинг: Впровадьте інструменти моніторингу для відстеження частоти неузгодженостей інтерфейсу та перезаписування даних у продакшені. Це допоможе виявити потенційні стани гонитви, які можуть бути неочевидними під час розробки.
• Зворотний зв'язок від користувачів: Уважно ставтеся до звітів користувачів про неузгодженості інтерфейсу або втрату даних. Зворотний зв'язок від користувачів може надати цінні відомості про потенційні стани гонитви, які важко виявити за допомогою автоматизованого тестування.

Стратегії обробки одночасних оновлень

Існує кілька стратегій, які можна застосувати для зменшення ризику станів гонитви при використанні experimental_useOptimistic. Ось деякі з найефективніших підходів:

1. Дебаунсинг та тротлінг

Дебаунсинг обмежує швидкість, з якою може викликатися функція. Він відкладає виклик функції доти, доки не мине певний час з моменту останнього виклику. У контексті оптимістичних оновлень дебаунсинг може запобігти запуску швидких, послідовних оновлень, зменшуючи ймовірність станів гонитви.

Тротлінг гарантує, що функція викликається не частіше одного разу за вказаний період. Він регулює частоту викликів функцій, не дозволяючи їм перевантажувати систему. Тротлінг може бути корисним, коли ви хочете дозволити оновлення, але з контрольованою швидкістю.

Ось приклад використання дебаунс-функції:

import { useCallback } from 'react';
import { debounce } from 'lodash'; // Або власна дебаунс-функція

function MyComponent() {
  const handleClick = useCallback(
    debounce(() => {
      addOptimisticValue(currentState => currentState + 1);
      // Тут надсилається запит на сервер
    }, 300), // Дебаунс на 300 мс
    [addOptimisticValue]
  );

  return Increment;
}

2. Нумерація послідовності

Присвоюйте унікальний номер послідовності кожному оптимістичному оновленню. Коли сервер відповідає, перевіряйте, чи відповідає відповідь останньому номеру послідовності. Якщо відповідь прийшла не по порядку, відкидайте її. Це гарантує, що застосовується лише найновіше оновлення.

Ось як можна реалізувати нумерацію послідовності:

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);
    
    // Симуляція запиту до сервера
    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) {
    // Симуляція мережевої затримки
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    return { value: newValue, sequenceNumber: sequenceNumber };
  }

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

У цьому прикладі кожному оновленню присвоюється номер послідовності. Відповідь сервера містить номер послідовності відповідного запиту. Коли відповідь отримана, компонент перевіряє, чи збігається номер послідовності з поточним. Якщо так, оновлення застосовується. В іншому випадку оновлення відкидається.

3. Використання черги для оновлень

Створіть чергу очікуваних оновлень. Коли оновлення запускається, додайте його до черги. Обробляйте оновлення послідовно з черги, гарантуючи, що вони застосовуються в тому порядку, в якому були ініційовані. Це усуває можливість оновлень не по порядку.

Ось приклад використання черги для оновлень:

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 {
      // Симуляція запиту до сервера
      const result = await simulateServerRequest(newValue);
      setValue(result);
    } finally {
      isProcessing.current = false;
      processQueue(); // Обробка наступного елемента в черзі
    }
  }, [setValue]);

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

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

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

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

У цьому прикладі кожне оновлення додається до черги. Функція processQueue обробляє оновлення послідовно з черги. Реф isProcessing запобігає одночасній обробці кількох оновлень.

4. Ідемпотентні операції

Переконайтеся, що ваші серверні операції є ідемпотентними. Ідемпотентна операція може бути застосована кілька разів, не змінюючи результат після першого застосування. Наприклад, встановлення значення є ідемпотентним, тоді як збільшення значення — ні.

Якщо ваші операції ідемпотентні, стани гонитви стають меншою проблемою. Навіть якщо оновлення застосовуються не по порядку, кінцевий результат буде однаковим. Щоб зробити операції інкременту ідемпотентними, ви можете надсилати на сервер бажане кінцеве значення, а не інструкцію для збільшення.

Приклад: Замість надсилання запиту "збільшити кількість лайків", надсилайте запит "встановити кількість лайків на X". Якщо сервер отримає кілька таких запитів, кінцева кількість лайків завжди буде X, незалежно від порядку обробки запитів.

5. Оптимістичні транзакції з відкатом

Впроваджуйте оптимістичні транзакції, які включають механізм відкату. Коли застосовується оптимістичне оновлення, збережіть початкове значення. Якщо сервер повідомляє про помилку, поверніться до початкового значення. Це гарантує, що стан інтерфейсу залишається узгодженим із даними на сервері.

Ось концептуальний приклад:

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(() => {
        // Відкат
        setValue(previousValue);
        addOptimisticValue(previousValue); //Повторний рендер з виправленим оптимістичним значенням
      });
  }, [value, addOptimisticValue, previousValue]);

  async function simulateServerRequest(newValue) {
    // Симуляція мережевої затримки
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    // Симуляція можливої помилки
    if (Math.random() < 0.2) {
      throw new Error("Server error");
    }
    return newValue;
  }

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

У цьому прикладі початкове значення зберігається в previousValue перед застосуванням оптимістичного оновлення. Якщо сервер повідомляє про помилку, компонент повертається до початкового значення.

6. Використання незмінності (Immutability)

Використовуйте незмінні структури даних. Незмінність гарантує, що дані не змінюються безпосередньо. Замість цього створюються нові копії даних з бажаними змінами. Це полегшує відстеження змін та повернення до попередніх станів, зменшуючи ризик станів гонитви.

Бібліотеки JavaScript, такі як Immer та Immutable.js, можуть допомогти вам працювати з незмінними структурами даних.

7. Оптимістичний інтерфейс з локальним станом

Розгляньте можливість управління оптимістичними оновленнями в локальному стані, а не покладатися виключно на experimental_useOptimistic. Це дає вам більше контролю над процесом оновлення та дозволяє реалізувати власну логіку для обробки одночасних оновлень. Ви можете поєднати це з такими техніками, як нумерація послідовності або черги, щоб забезпечити узгодженість даних.

8. Кінцева узгодженість

Прийміть концепцію кінцевої узгодженості. Погодьтеся з тим, що стан інтерфейсу може тимчасово не синхронізуватися з даними на сервері. Розробляйте свій додаток так, щоб він коректно обробляв такі ситуації. Наприклад, відображайте індикатор завантаження, поки сервер обробляє оновлення. Пояснюйте користувачам, що дані можуть не бути негайно узгодженими на всіх пристроях.

Найкращі практики для глобальних додатків

При створенні додатків для глобальної аудиторії важливо враховувати такі фактори, як мережева затримка, часові пояси та локалізація мови.

• Мережева затримка: Впроваджуйте стратегії для зменшення впливу мережевої затримки, такі як локальне кешування даних та використання мереж доставки контенту (CDN) для обслуговування контенту з географічно розподілених серверів.
• Часові пояси: Правильно обробляйте часові пояси, щоб забезпечити точне відображення даних для користувачів у різних часових поясах. Використовуйте надійну базу даних часових поясів та розгляньте можливість використання бібліотек, таких як Moment.js або date-fns, для спрощення перетворень часових поясів.
• Локалізація: Локалізуйте ваш додаток для підтримки кількох мов та регіонів. Використовуйте бібліотеки локалізації, такі як i18next або React Intl, для управління перекладами та форматування даних відповідно до локалі користувача.
• Доступність: Переконайтеся, що ваш додаток доступний для користувачів з обмеженими можливостями. Дотримуйтесь настанов з доступності, таких як WCAG, щоб зробити ваш додаток придатним для використання всіма.

Висновок

experimental_useOptimistic пропонує потужний спосіб покращити користувацький досвід, але важливо розуміти та вирішувати потенційну проблему станів гонитви. Впроваджуючи стратегії, описані в цій статті, ви можете створювати надійні додатки, які забезпечують плавний та узгоджений користувацький досвід, навіть при роботі з одночасними оновленнями. Пам'ятайте про пріоритетність узгодженості даних, обробки помилок та зворотного зв'язку від користувачів, щоб ваш додаток відповідав потребам користувачів у всьому світі. Ретельно зважуйте компроміси між оптимістичними оновленнями та потенційними неузгодженостями та обирайте підхід, який найкраще відповідає конкретним вимогам вашого додатку. Завдяки проактивному підходу до управління одночасними оновленнями ви зможете використовувати всю потужність experimental_useOptimistic, мінімізуючи ризик станів гонитви та пошкодження даних.