Waku项目中useRefetch与异步状态管理的优化实践
背景介绍
在Waku项目中,开发者遇到了一个关于异步状态管理和UI更新的优化问题。具体场景是在实现一个投票功能时,使用了React的useOptimistic和startTransition配合服务器操作(Server Actions),但出现了UI闪烁的问题。
问题现象
开发者实现了一个投票组件,包含以下功能:
- 显示当前票数
- 提供"+1"和"-1"两个投票按钮
- 使用乐观更新(optimistic update)来立即反映用户操作
- 通过服务器操作实际修改数据库
- 使用
useRefetch重新获取最新数据
但在实际操作中,当用户点击投票按钮时,UI会出现明显的闪烁现象。
技术分析
原始实现代码
startTransition(async () => {
setOptimisticVotes(+1) // 乐观更新
await vote() // 服务器操作
await refetch('') // 重新获取数据
})
这段代码看似合理,但实际上存在几个关键问题:
-
过渡(Transition)中断:虽然
startTransition支持异步函数,但在第一个await之后,React就不再将其视为过渡的一部分。这意味着后续的UI更新可能会失去过渡的优先级处理。 -
乐观更新与实际更新的冲突:乐观更新立即改变了UI,而服务器操作和重新获取数据是异步的,这期间如果数据不一致就会导致UI闪烁。
-
useRefetch的异步性:useRefetch本身是一个异步操作,但开发者期望它能同步更新UI。
解决方案
经过项目维护者的深入分析,提出了以下解决方案:
-
分离过渡和非过渡操作:将必须在过渡中完成的操作(如乐观更新)与可以异步完成的操作分开。
-
优化服务器操作与数据获取的顺序:确保数据一致性,避免中间状态导致的UI闪烁。
-
正确处理异步流程:理解React过渡(Transition)的工作机制,合理安排异步操作的执行顺序。
最佳实践
基于此案例,我们可以总结出在Waku项目中使用异步状态管理的最佳实践:
-
合理使用乐观更新:乐观更新应该立即反映用户操作,但要准备好处理可能的失败情况。
-
理解过渡的生命周期:在
startTransition中的第一个await之前完成所有需要过渡优先级的UI更新。 -
数据一致性:确保服务器操作完成后再进行数据重新获取,避免中间状态。
-
错误处理:考虑添加错误处理逻辑,在服务器操作失败时回滚乐观更新。
结论
通过这个案例,我们深入理解了在Waku项目中如何正确处理异步操作与UI更新的关系。关键在于理解React的过渡机制和合理安排异步操作的执行顺序。这种优化不仅适用于投票功能,也可以推广到其他需要即时反馈和后台数据同步的场景中。
对于开发者来说,掌握这些概念和技术细节,将有助于构建更流畅、响应更快的用户界面,提升整体用户体验。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C042
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0121
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00