React experimental_useOptimistic 竞态条件：并发更新处理

React 的 experimental_useOptimistic 钩子提供了一种强大的方式，通过在异步操作进行中提供即时反馈来改善用户体验。然而，当多个更新并发应用时，这种乐观主义有时会导致竞态条件。本文深入探讨了这个问题，并提供了稳健处理并发更新、确保数据一致性和流畅用户体验的策略，以满足全球用户的需求。

理解 experimental_useOptimistic

在我们深入探讨竞态条件之前，让我们简要回顾一下 experimental_useOptimistic 的工作原理。这个钩子允许您在相应的服务器端操作完成之前，用一个值来乐观地更新您的 UI。这给用户带来了即时操作的印象，增强了响应性。例如，考虑用户点赞一篇文章。您可以立即更新 UI 显示帖子已被点赞，而不是等待服务器确认点赞，然后在服务器报告错误时再恢复。

基本用法如下：

const [optimisticValue, addOptimisticValue] = experimental_useOptimistic(
  originalValue,
  (currentState, newValue) => {
    // 根据当前状态和新值返回乐观更新
    return newValue;
  }
);

originalValue 是初始状态。第二个参数是一个乐观更新函数，它接收当前状态和一个新值，并返回乐观更新后的状态。addOptimisticValue 是一个您可以调用以触发乐观更新的函数。

什么是竞态条件？

当一个程序的输出取决于多个进程或线程的不可预测的顺序或时间时，就会发生竞态条件。在 experimental_useOptimistic 的上下文中，当多个乐观更新被并发触发，并且它们对应的服务器端操作完成的顺序与它们被启动的顺序不同时，就会出现竞态条件。这可能导致数据不一致和令人困惑的用户体验。

考虑一个用户快速多次点击“点赞”按钮的场景。每次点击都会触发一个乐观更新，立即在 UI 中增加点赞数。然而，由于网络延迟或服务器处理延迟，每次点赞的服务器请求可能会以不同的顺序完成。如果请求乱序完成，最终向用户显示的点赞数可能是不正确的。

例如：想象一个计数器从 0 开始。用户快速点击两次增量按钮。两个乐观更新被分派。第一个更新是 `0 + 1 = 1`，第二个是 `1 + 1 = 2`。然而，如果第二次点击的服务器请求在第一次之前完成，服务器可能会根据过时的值错误地将状态保存为 `0 + 1 = 1`，随后，第一次完成的请求再次将其覆盖为 `0 + 1 = 1`。用户最终看到的是 `1`，而不是 `2`。

识别 experimental_useOptimistic 的竞态条件

识别竞态条件可能具有挑战性，因为它们通常是间歇性的，并取决于时间因素。然而，一些常见症状可以表明它们的存在：

• UI 状态不一致：UI 显示的值与实际的服务器端数据不符。
• 意外的数据覆盖：数据被旧值覆盖，导致数据丢失。
• UI 元素闪烁：随着不同的乐观更新被应用和恢复，UI 元素会闪烁或快速变化。

为了有效地识别竞态条件，请考虑以下几点：

• 日志记录：实施详细的日志记录，以跟踪乐观更新被触发的顺序以及它们对应的服务器端操作完成的顺序。为每次更新包含时间戳和唯一标识符。
• 测试：编写集成测试，模拟并发更新并验证 UI 状态保持一致。像 Jest 和 React Testing Library 这样的工具对此很有帮助。考虑使用模拟库来模拟不同的网络延迟和服务器响应时间。
• 监控：实施监控工具，以跟踪生产环境中 UI 不一致和数据覆盖的频率。这可以帮助您识别在开发过程中可能不明显的潜在竞态条件。
• 用户反馈：密切关注用户关于 UI 不一致或数据丢失的报告。用户反馈可以为通过自动化测试难以检测到的潜在竞态条件提供宝贵的见解。

处理并发更新的策略

可以采用多种策略来缓解使用 experimental_useOptimistic 时的竞态条件。以下是一些最有效的方法：

1. 防抖（Debouncing）和节流（Throttling）

防抖（Debouncing）限制了函数触发的频率。它会延迟调用一个函数，直到自上次调用该函数以来经过了一定的时间。在乐观更新的上下文中，防抖可以防止快速、连续的更新被触发，从而减少竞态条件的可能性。

节流（Throttling）确保一个函数在指定的时间段内最多只被调用一次。它调节函数调用的频率，防止它们使系统不堪重负。当您希望允许更新发生，但以受控的速率进行时，节流非常有用。

这是一个使用防抖函数的例子：

import { useCallback } from 'react';
import { debounce } from 'lodash'; // 或自定义的 debounce 函数

function MyComponent() {
  const handleClick = useCallback(
    debounce(() => {
      addOptimisticValue(currentState => currentState + 1);
      // 在此处向服务器发送请求
    }, 300), // 防抖延迟 300 毫秒
    [addOptimisticValue]
  );

  return Increment;
}

2. 序列编号

为每个乐观更新分配一个唯一的序列号。当服务器响应时，验证响应是否对应于最新的序列号。如果响应是乱序的，则丢弃它。这确保了只有最新的更新被应用。

您可以这样实现序列编号：

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);
    
    // 模拟服务器请求
    simulateServerRequest(value + 1, currentSequenceNumber)
      .then((data) => {
        if (data.sequenceNumber === sequenceNumber.current) {
          setValue(data.value);
        } else {
          console.log("正在丢弃过时的响应");
        }
      });
  }, [value, addOptimisticValue]);

  async function simulateServerRequest(newValue, sequenceNumber) {
    // 模拟网络延迟
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    return { value: newValue, sequenceNumber: sequenceNumber };
  }

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

在这个例子中，每个更新都被分配了一个序列号。服务器响应中包含了相应请求的序列号。当收到响应时，组件会检查序列号是否与当前序列号匹配。如果匹配，则应用更新。否则，更新被丢弃。

3. 使用队列处理更新

维护一个待处理更新的队列。当一个更新被触发时，将其添加到队列中。按顺序处理队列中的更新，确保它们按照被启动的顺序应用。这消除了乱序更新的可能性。

这是一个使用队列处理更新的例子：

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 {
      // 模拟服务器请求
      const result = await simulateServerRequest(newValue);
      setValue(result);
    } finally {
      isProcessing.current = false;
      processQueue(); // 处理队列中的下一个项目
    }
  }, [setValue]);

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

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

  async function simulateServerRequest(newValue) {
    // 模拟网络延迟
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    return newValue;
  }

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

在这个例子中，每个更新都被添加到一个队列中。processQueue 函数按顺序处理队列中的更新。isProcessing ref 防止多个更新被并发处理。

4. 幂等操作

确保您的服务器端操作是幂等的。一个幂等操作可以被多次应用而不会改变初次应用之后的结果。例如，设置一个值是幂等的，而递增一个值则不是。

如果您的操作是幂等的，竞态条件就不那么令人担忧了。即使更新是乱序应用的，最终结果也会是相同的。为了使增量操作幂等，您可以向服务器发送期望的最终值，而不是一个增量指令。

例如：与其发送一个“增加点赞数”的请求，不如发送一个“将点赞数设置为 X”的请求。如果服务器收到多个这样的请求，最终的点赞数将始终是 X，无论请求以何种顺序被处理。

5. 带回滚的乐观事务

实现包含回滚机制的乐观事务。当应用一个乐观更新时，存储原始值。如果服务器报告错误，则恢复到原始值。这确保了 UI 状态与服务器端数据保持一致。

这是一个概念性的例子：

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(() => {
        // 回滚
        setValue(previousValue);
        addOptimisticValue(previousValue); //使用修正后的值进行乐观地重新渲染
      });
  }, [value, addOptimisticValue, previousValue]);

  async function simulateServerRequest(newValue) {
    // 模拟网络延迟
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, Math.random() * 500));
    // 模拟潜在的错误
    if (Math.random() < 0.2) {
      throw new Error("服务器错误");
    }
    return newValue;
  }

  return (
    

      
Value: {optimisticValue}
      Increment
    
  );
}

在这个例子中，原始值在应用乐观更新之前被存储在 previousValue 中。如果服务器报告错误，组件会恢复到原始值。

6. 使用不可变性

采用不可变的数据结构。不可变性确保数据不会被直接修改。相反，会创建带有期望更改的数据的新副本。这使得跟踪更改和恢复到以前的状态更容易，从而降低了竞态条件的风险。

像 Immer 和 Immutable.js 这样的 JavaScript 库可以帮助您使用不可变数据结构。

7. 使用本地状态的乐观 UI

考虑在本地状态中管理乐观更新，而不是仅仅依赖于 experimental_useOptimistic。这让您对更新过程有更多的控制，并允许您实现处理并发更新的自定义逻辑。您可以将其与序列编号或队列等技术结合使用，以确保数据一致性。

8. 最终一致性

拥抱最终一致性。接受 UI 状态可能暂时与服务器端数据不同步。设计您的应用程序以优雅地处理这种情况。例如，在服务器处理更新时显示一个加载指示器。告知用户数据可能不会在设备之间立即保持一致。

面向全球应用的​​​​最佳实践

在为全球用户构建应用程序时，考虑网络延迟、时区和语言本地化等因素至关重要。

• 网络延迟：实施策略以减轻网络延迟的影响，例如在本地缓存数据和使用内容分发网络（CDN）从地理上分布的服务器提供内容。
• 时区：正确处理时区，以确保数据能准确地显示给不同时区的用户。使用可靠的时区数据库，并考虑使用像 Moment.js 或 date-fns 这样的库来简化时区转换。
• 本地化：对您的应用程序进行本地化，以支持多种语言和地区。使用像 i18next 或 React Intl 这样的本地化库来管理翻译并根据用户的区域设置格式化数据。
• 可访问性：确保您的应用程序对残障人士是可访问的。遵循 WCAG 等可访问性指南，使您的应用程序对每个人都可用。

结论

experimental_useOptimistic 提供了一种增强用户体验的强大方法，但理解和解决潜在的竞态条件至关重要。通过实施本文中概述的策略，您可以构建稳健可靠的应用程序，即使在处理并发更新时也能提供流畅一致的用户体验。请记住优先考虑数据一致性、错误处理和用户反馈，以确保您的应用程序满足全球用户的需求。仔细权衡乐观更新和潜在不一致性之间的利弊，并选择最符合您应用程序特定要求的方法。通过采取主动的方法来管理并发更新，您可以利用 experimental_useOptimistic 的强大功能，同时最大限度地降低竞态条件和数据损坏的风险。