React experimental_useOptimistic: 乐观 UI 更新全面指南

在前端开发的世界里，提供流畅且响应迅速的用户体验至关重要。用户期望在与应用程序交互时能得到即时反馈，任何延迟都可能导致挫败感和用户流失。React 的 experimental_useOptimistic 钩子提供了一种强大的技术，它通过在收到服务器响应前就乐观地更新 UI，来提升应用的感知性能。本指南将深入探讨 experimental_useOptimistic 的复杂性，全面解析其用途、实现方式、优点和潜在的缺点。

什么是乐观 UI？

乐观 UI (Optimistic UI) 是一种设计模式，它假设用户的操作总会成功，并立即更新用户界面以响应用户的操作。这为用户提供了即时反馈，使应用程序感觉更快、响应更灵敏。在后台，应用程序会将该操作发送到服务器进行处理。如果服务器确认操作成功，则无需再做任何事情。但是，如果服务器报告错误，UI 将回滚到其原始状态，并通知用户。

请看以下示例：

• 社交媒体：当用户点赞一个帖子时，点赞数会立即增加。然后，应用程序再向服务器发送请求来记录这次点赞。
• 任务管理：当用户将一个任务标记为完成时，该任务在 UI 中会立即在视觉上被标记为已完成。
• 电子商务：当用户将商品添加到购物车时，购物车图标会立即更新商品数量，而无需等待服务器确认。

其主要好处是提升了感知性能。用户能体验到即时反馈，这使得应用程序感觉更流畅，即使服务器操作需要一些时间。

experimental_useOptimistic 介绍

正如其名，React 的 experimental_useOptimistic 钩子目前仍是一个实验性功能。这意味着其 API 可能会发生变化。它提供了一种声明式的方式在 React 组件中实现乐观 UI 更新。它允许你乐观地更新组件的状态，然后在服务器报告错误时恢复到原始状态。它简化了实现乐观更新的过程，使你的代码更清晰、更易于维护。在生产环境中使用此钩子之前，请彻底评估其适用性，并为未来 React 版本中可能出现的 API 变更做好准备。请查阅 React 官方文档以获取最新信息和与实验性功能相关的任何注意事项。

experimental_useOptimistic 的主要优点

• 简化的乐观更新：为管理乐观状态更新提供了清晰的声明式 API。
• 自动回滚：在服务器操作失败时，能自动处理状态恢复。
• 改善用户体验：创建更具响应性和吸引力的用户界面。
• 降低代码复杂度：简化了乐观 UI 模式的实现，使代码更易于维护。

experimental_useOptimistic 的工作原理

experimental_useOptimistic 钩子接受两个参数：

1. 当前状态 (current state)：这是你想要进行乐观更新的状态。
2. 一个转换状态的函数 (a function that transforms the state)：此函数接收当前状态和乐观更新值作为输入，并返回新的乐观状态。

该钩子返回一个包含两个元素的数组：

1. 乐观状态 (optimistic state)：这是显示在 UI 中的状态。初始时，它与当前状态相同。在进行乐观更新后，它会反映转换函数所做的更改。
2. 一个应用乐观更新的函数 (a function to apply optimistic updates)：此函数接收乐观更新值作为输入，并将转换函数应用于当前状态。它还会返回一个 promise，该 promise 在服务器操作完成时（无论是成功还是出错）解析。

一个实践示例：乐观的点赞按钮

让我们通过一个实际例子来说明 experimental_useOptimistic 的用法：一个用于社交媒体帖子的乐观点赞按钮。

场景：用户点击帖子的点赞按钮。我们希望在不等待服务器确认的情况下，立即在 UI 中增加点赞数。如果服务器请求失败（例如，由于网络错误或用户未认证），我们需要将点赞数恢复到其原始值。

```javascript import React, { useState, experimental_useOptimistic as useOptimistic } from 'react'; function Post({ postId, initialLikes }) { const [likes, setLikes] = useState(initialLikes); const [optimisticLikes, addOptimisticLike] = useOptimistic( likes, (currentState, optimisticUpdate) => currentState + optimisticUpdate ); async function handleLike() { const optimisticLikeValue = 1; // 定义乐观更新值 addOptimisticLike(optimisticLikeValue); try { // 模拟一个网络请求来点赞帖子 await fakeLikePost(postId); // 如果请求成功，更新实际的点赞状态 setLikes(optimisticLikes); } catch (error) { console.error("Failed to like post:", error); // 由于 addOptimisticLike 被拒绝，乐观更新将自动回滚 setLikes(likes); // 恢复到之前的值（这可能不是必需的，取决于具体实现） } } return ( ); } // 一个模拟在服务器上点赞帖子的模拟函数 async function fakeLikePost(postId) { return new Promise((resolve, reject) => { setTimeout(() => { // 模拟 1 秒延迟 const success = Math.random() > 0.2; // 模拟一个潜在的错误 if (success) { resolve(); } else { reject(new Error("Failed to like post")); } }, 1000); }); } export default Post; ```

代码解释：

• useState: likes 状态变量持有从服务器获取的帖子的实际点赞数。
• useOptimistic: 这个钩子接收 likes 状态和一个转换函数作为参数。该转换函数只是将乐观更新值（在这里是 1）加到当前的点赞数上。
• optimisticLikes: 该钩子返回 optimisticLikes 状态变量，它代表了 UI 中显示的点赞数。
• addOptimisticLike: 该钩子还返回 addOptimisticLike 函数，用于应用乐观更新。
• handleLike: 当用户点击点赞按钮时调用此函数。它首先调用 addOptimisticLike(1) 来立即在 UI 中增加 optimisticLikes 的数量。然后，它调用 fakeLikePost（一个模拟的网络请求）将点赞操作发送到服务器。
• 错误处理：如果 fakeLikePost 被拒绝（模拟服务器错误），则执行 catch 块。在这种情况下，我们通过调用 setLikes(likes) 将 likes 状态恢复到之前的值。useOptimistic 钩子也会自动将 optimisticLikes 恢复到原始值。这里的关键是，`addOptimisticLike` 需要返回一个在出错时会拒绝的 promise，这样 `useOptimistic` 才能按预期完全工作。

流程演练：

1. 组件初始化时，likes 等于初始点赞数（例如，10）。
2. 用户点击“点赞”按钮。
3. handleLike 被调用。
4. addOptimisticLike(1) 被调用，立即将 UI 中的 optimisticLikes 更新为 11。用户立即看到点赞数增加。
5. fakeLikePost(postId) 模拟向服务器发送点赞帖子的请求。
6. 如果 fakeLikePost 成功解析（1 秒后），则调用 setLikes(optimisticLikes)，将实际的 likes 状态更新为 11，确保与服务器保持一致。
7. 如果 fakeLikePost 被拒绝（1 秒后），则执行 catch 块，调用 setLikes(likes)，将实际的 likes 状态恢复为 10。useOptimistic 钩子会将 optimisticLikes 的值也恢复为 10。UI 会反映原始状态（10 个赞），并且可能会通知用户错误（例如，通过错误消息）。

高级用法与注意事项

复杂的状态更新

传递给 experimental_useOptimistic 的转换函数可以处理比简单递增更复杂的状态更新。例如，你可以用它来向数组中添加一个项目、更新一个嵌套对象或同时修改多个状态属性。

示例：向评论列表中添加一条评论：

```javascript import React, { useState, experimental_useOptimistic as useOptimistic } from 'react'; function CommentList({ initialComments }) { const [comments, setComments] = useState(initialComments); const [optimisticComments, addOptimisticComment] = useOptimistic( comments, (currentComments, newComment) => [...currentComments, newComment] ); async function handleAddComment(text) { const newComment = { id: Date.now(), text, author: "User" }; // 创建一个新的评论对象 addOptimisticComment(newComment); try { // 模拟将评论发送到服务器 await fakeAddComment(newComment); setComments(optimisticComments); } catch (error) { console.error("Failed to add comment:", error); setComments(comments); // 恢复到原始状态 } } return ( ); } function CommentForm({ onAddComment }) { const [commentText, setCommentText] = useState(""); const handleSubmit = (e) => { e.preventDefault(); onAddComment(commentText); setCommentText(""); }; return (

setCommentText(e.target.value)} placeholder="Add a comment..." /> Post

); } async function fakeAddComment(comment) { return new Promise((resolve, reject) => { setTimeout(() => { const success = Math.random() > 0.1; if (success) { resolve(); } else { reject(new Error("Failed to add comment")); } }, 500); }); } export default CommentList; ```

在这个例子中，转换函数接收当前的评论数组和一个新的评论对象作为输入，并返回一个包含所有现有评论以及新评论的新数组。这使我们能够在 UI 中乐观地将评论添加到列表中。

幂等性与乐观更新

在实现乐观更新时，考虑服务器操作的幂等性非常重要。幂等操作是指可以执行多次而不会改变初次执行之外的结果的操作。例如，给计数器加一就不是幂等的，因为多次执行该操作会导致计数器被多次增加。而设置一个值是幂等的，因为重复设置相同的值不会在初次设置后改变结果。

如果你的服务器操作不是幂等的，你需要实现一些机制来防止在重试或网络问题的情况下多次应用乐观更新。一种常见的方法是为每次乐观更新生成一个唯一的 ID，并将该 ID 包含在发送给服务器的请求中。然后服务器可以使用该 ID 来检测重复请求，并防止操作被多次应用。这对于确保数据完整性和防止意外行为至关重要。

处理复杂的错误场景

在基本示例中，如果服务器操作失败，我们只是简单地恢复到原始状态。然而，在某些情况下，你可能需要处理更复杂的错误场景。例如，你可能想向用户显示特定的错误消息、重试操作，甚至尝试一个不同的操作。

handleLike 函数中的 catch 块就是实现这种逻辑的地方。你可以使用 fakeLikePost 函数返回的错误对象来确定错误的类型并采取适当的行动。

潜在的缺点和注意事项

• 复杂性：实现乐观 UI 更新会增加代码的复杂性，尤其是在处理复杂的状态更新或错误场景时。
• 数据不一致：如果服务器操作失败，UI 会暂时显示不正确的数据，直到状态被恢复。如果未能优雅地处理失败情况，这可能会让用户感到困惑。
• 幂等性：确保服务器操作是幂等的，或实现防止重复更新的机制，对于维护数据完整性至关重要。
• 网络可靠性：当网络连接普遍可靠时，乐观 UI 更新最为有效。在网络频繁中断的环境中，其好处可能会被潜在的数据不一致性所抵消。
• 实验性：由于 experimental_useOptimistic 是一个实验性 API，其接口可能会在未来的 React 版本中发生变化。

experimental_useOptimistic 的替代方案

虽然 experimental_useOptimistic 提供了一种实现乐观 UI 更新的便捷方式，但你也可以考虑其他替代方法：

• 手动状态管理：你可以使用 useState 和其他 React 钩子来手动管理乐观状态更新。这种方法让你对更新过程有更多的控制，但需要编写更多代码。
• 库：像 Redux Toolkit 的 createAsyncThunk 或 Zustand 这样的库可以简化异步状态管理，并为乐观更新提供内置支持。
• GraphQL 客户端缓存：如果你正在使用 GraphQL，你的客户端库（例如 Apollo Client 或 Relay）可能会通过其缓存机制为乐观更新提供内置支持。

何时使用 experimental_useOptimistic

experimental_useOptimistic 是一个在特定场景下增强用户体验的宝贵工具。考虑在以下情况使用它：

• 即时反馈至关重要：用户交互需要即时反馈以保持参与度（例如，点赞、评论、添加到购物车）。
• 服务器操作相对较快：如果服务器操作失败，乐观更新可以被迅速回滚。
• 短期内数据一致性不那么关键：为了提升感知性能，可以接受短暂的数据不一致。
• 你对使用实验性 API 感到放心：你了解 API 可能发生变化的风险，并愿意相应地调整你的代码。

使用 experimental_useOptimistic 的最佳实践

• 提供清晰的视觉反馈：明确向用户指示 UI 已被乐观更新（例如，显示加载指示器或细微的动画）。
• 优雅地处理错误：如果服务器操作失败并且状态被恢复，向用户显示信息明确的错误消息。
• 实现幂等性：确保你的服务器操作是幂等的，或实现防止重复更新的机制。
• 充分测试：彻底测试你的乐观 UI 更新，确保它们在各种场景下（包括网络中断和服务器错误）都能正常工作。
• 监控性能：监控乐观 UI 更新的性能，确保它们确实在改善用户体验。
• 记录一切：由于这是实验性的功能，清晰地记录 `useOptimistic` 的实现方式以及任何假设或约束。

结论

React 的 experimental_useOptimistic 钩子是构建更具响应性和吸引力的用户界面的强大工具。通过在收到服务器响应之前乐观地更新 UI，你可以显著提升应用程序的感知性能，并提供更流畅的用户体验。然而，在生产环境中使用此钩子之前，必须了解其潜在的缺点和注意事项。通过遵循本指南中概述的最佳实践，你可以有效地利用 experimental_useOptimistic 来创造卓越的用户体验，同时保持数据完整性和应用程序的稳定性。随着 React 的发展，请记得随时关注这个实验性功能的最新更新和潜在的 API 变化。