探索 React 的 experimental_useOptimistic 钩子的性能影响，以及优化更新处理速度以实现流畅用户体验的策略。
React experimental_useOptimistic 性能：优化更新处理速度
React 的 experimental_useOptimistic 钩子通过提供优化更新，为增强用户体验提供了一种强大的方式。UI 无需等待服务器确认即可立即更新，从而营造出即时操作的错觉。然而，如果优化更新实现不当，可能会对性能产生负面影响。本文深入探讨了 experimental_useOptimistic 的性能影响，并提供了优化更新处理速度的策略，以确保用户界面流畅且响应迅速。
理解优化更新与 experimental_useOptimistic
优化更新是一种 UI 技术，即应用程序假定某个操作会成功，并在收到服务器确认*之前*相应地更新 UI。这创造了一种感知上的响应能力，极大地提高了用户满意度。experimental_useOptimistic 简化了在 React 中实现这种模式的过程。
其基本原理很简单：你有一个状态，一个在本地（优化地）更新该状态的函数，以及一个在服务器上执行实际更新的函数。experimental_useOptimistic 接收原始状态和优化更新函数，并返回一个新的“优化”状态，该状态会显示在 UI 中。当服务器确认更新（或发生错误）时，你再恢复到实际状态。
优化更新的主要优点：
- 改善用户体验：让应用程序感觉更快、响应更灵敏。
- 减少感知延迟：消除了与服务器请求相关的等待时间。
- 增强互动性：通过提供即时反馈来鼓励用户互动。
使用 experimental_useOptimistic 时的性能考量
虽然 experimental_useOptimistic 非常有用，但必须注意潜在的性能瓶颈：
1. 频繁的状态更新：
每次优化更新都会触发组件及其子组件的重新渲染。如果更新过于频繁或涉及复杂计算，可能会导致性能下降。
示例：想象一个协作文档编辑器。如果每次按键都触发一次优化更新，组件可能会每秒重新渲染几十次，尤其是在大型文档中，这可能会导致卡顿。
2. 复杂的更新逻辑：
你提供给 experimental_useOptimistic 的更新函数应尽可能轻量。更新函数内部的复杂计算或操作会减慢优化更新过程。
示例：如果优化更新函数涉及深拷贝大型数据结构或根据用户输入执行昂贵的计算，那么优化更新会变慢且效果不佳。
3. 协调（Reconciliation）开销：
React 的协调过程会比较更新前后的虚拟 DOM，以确定更新实际 DOM 所需的最小更改。频繁的优化更新会增加协调开销，尤其是在更改很大的情况下。
4. 服务器响应时间：
虽然优化更新掩盖了延迟，但缓慢的服务器响应仍然可能成为问题。如果服务器花费太长时间来确认或拒绝更新，当优化更新被恢复或纠正时，用户可能会经历一次突兀的过渡。
优化 experimental_useOptimistic 性能的策略
以下是使用 experimental_useOptimistic 优化更新性能的几种策略：
1. 防抖（Debouncing）和节流（Throttling）：
防抖：在一定延迟后将多个事件组合成一个事件。当您想避免因用户输入而过于频繁地触发更新时，这非常有用。
节流：限制函数的执行频率。这确保更新的触发频率不会超过指定的时间间隔。
示例（防抖）：对于前面提到的协作文档编辑器，对优化更新进行防抖处理，使其仅在用户停止输入（例如 200 毫秒）后才发生。这显著减少了重新渲染的次数。
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);
// 在此处也将更新发送到服务器
sendUpdateToServer(newText);
}, 200);
const handleChange = (e) => {
const newText = e.target.value;
setText(newText); // 立即更新实际状态
debouncedSetOptimisticText(newText); // 安排优化更新
};
return (
);
}
示例（节流）：考虑一个根据传感器数据实时更新的图表。对优化更新进行节流，使其每秒最多发生一次，以避免 UI 过载。
2. Memoization（记忆化）：
使用 React.memo 来防止接收优化状态作为 props 的组件进行不必要的重新渲染。React.memo 会对 props 进行浅比较，仅在 props 发生变化时才重新渲染组件。
示例：如果一个组件显示优化文本并将其作为 prop 接收，请用 React.memo 包装该组件。这可以确保该组件仅在优化文本实际更改时才重新渲染。
import React from 'react';
const DisplayText = React.memo(({ text }) => {
console.log("DisplayText re-rendered");
return {text}
;
});
export default DisplayText;
3. 选择器（Selectors）和状态范式化（State Normalization）：
选择器：使用选择器（例如 Reselect 库）从优化状态中派生特定的数据片段。选择器可以记忆化派生数据，从而防止仅依赖于状态一小部分的组件进行不必要的重新渲染。
状态范式化：以范式化的方式组织你的状态，以最小化优化更新期间需要更新的数据量。范式化涉及将复杂对象分解为更小、更易于管理的部分，这些部分可以独立更新。
示例：如果你有一个项目列表，并且正在优化地更新其中一个项目的状态，可以通过将项目存储在一个以其 ID 为键的对象中来范式化状态。这使你能够只更新已更改的特定项目，而不是整个列表。
4. 不可变数据结构：
使用不可变数据结构（例如 Immer 库）来简化状态更新并提高性能。不可变数据结构确保更新会创建新对象而不是修改现有对象，从而更容易检测更改并优化重新渲染。
示例：使用 Immer，你可以轻松地在优化更新函数内创建状态的修改副本，而无需担心意外改变原始状态。
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);
// 将更新发送到服务器
sendUpdateToServer(itemId);
};
return (
{optimisticItems.map((item) => (
- handleItemClick(item.id)}>
{item.name} - {item.status}
))}
);
}
5. 异步操作与并发：
使用 Web Workers 或异步函数将计算密集型任务卸载到后台线程。这可以防止阻塞主线程，并确保 UI 在优化更新期间保持响应。
示例：如果优化更新函数涉及复杂的数据转换，请将转换逻辑移至 Web Worker。Web Worker 可以在后台执行转换，并将更新后的数据发送回主线程。
6. 虚拟化（Virtualization）：
对于大型列表或表格，使用虚拟化技术仅渲染屏幕上可见的项目。这显著减少了优化更新期间所需的 DOM 操作量，并提高了性能。
示例：像 react-window 和 react-virtualized 这样的库允许你通过仅渲染当前视口内可见的项目来高效地渲染大型列表。
7. 代码分割（Code Splitting）：
将你的应用程序分解成可以按需加载的更小的块。这减少了初始加载时间，并提高了应用程序的整体性能，包括优化更新的性能。
示例：使用 React.lazy 和 Suspense 仅在需要时加载组件。这减少了在初始页面加载期间需要解析和执行的 JavaScript 数量。
8. 性能分析与监控：
使用 React DevTools 和其他性能分析工具来识别应用程序中的性能瓶颈。监控你的优化更新的性能，并跟踪更新时间、重新渲染次数和内存使用等指标。
示例：React Profiler 可以帮助识别哪些组件在进行不必要的重新渲染，以及哪些更新函数的执行时间最长。
国际化考量
在为全球用户优化 experimental_useOptimistic 时，请记住以下几个方面：
- 网络延迟：不同地理位置的用户将体验到不同的网络延迟。确保你的优化更新即使在延迟较高的情况下也能提供足够的好处。考虑使用预取等技术来缓解延迟问题。
- 设备能力：用户可能在处理能力各不相同的各种设备上访问你的应用程序。优化你的更新逻辑，使其在低端设备上也能表现良好。使用自适应加载技术，根据设备能力提供不同版本的应用程序。
- 数据本地化：当显示涉及本地化数据（如日期、货币、数字）的优化更新时，请确保更新的格式符合用户所在的地区设置。使用像
i18next这样的国际化库来处理数据本地化。 - 可访问性：确保你的优化更新对残障用户是可访问的。提供清晰的视觉提示，以表明操作正在进行中，并在操作成功或失败时提供适当的反馈。使用 ARIA 属性来增强优化更新的可访问性。
- 时区：对于处理时间敏感数据（如日程安排、约会）的应用程序，在显示优化更新时要注意时区差异。将时间转换为用户的本地时区，以确保准确显示。
实践示例与场景
1. 电子商务应用：
在电子商务应用中，将商品添加到购物车可以从优化更新中获益匪浅。当用户点击“添加到购物车”按钮时，商品会立即被添加到购物车显示中，而无需等待服务器确认。这提供了更快、更灵敏的体验。
实现：
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);
// 向服务器发送添加到购物车的请求
sendAddToCartRequest(productId);
};
return (
{product.name}
{product.price}
Items in cart: {optimisticCartItems.length}
);
}
2. 社交媒体应用：
在社交媒体应用中，点赞帖子或发送消息可以通过优化更新得到增强。当用户点击“点赞”按钮时，点赞数会立即增加，而无需等待服务器确认。同样，当用户发送消息时，消息会立即显示在聊天窗口中。
3. 任务管理应用：
在任务管理应用中，将任务标记为完成或将任务分配给用户可以通过优化更新得到改善。当用户将任务标记为完成时，该任务会立即在 UI 中标记为完成。当用户将任务分配给另一用户时，该任务会立即显示在受让人的任务列表中。
结论
experimental_useOptimistic 是在 React 应用中创建响应迅速且引人入胜的用户体验的强大工具。通过理解优化更新的性能影响并实施本文中概述的优化策略，你可以确保你的优化更新既有效又高效。请记住对你的应用程序进行性能分析，监控性能指标，并根据应用程序和全球用户的具体需求调整你的优化技术。通过关注性能和可访问性，你可以为世界各地的用户提供卓越的用户体验。