tRPC End-to-End Type Safe APIs · Leçon

Implémentation de mises à jour optimistes

Apprenez à offrir une expérience utilisateur instantanée en implémentant des mises à jour optimistes avec tRPC et un cache côté client.

Implémentation de mises à jour optimistes est une leçon tRPC End-to-End Type Safe APIs gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 2 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage tRPC End-to-End Type Safe APIs, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours tRPC End-to-End Type Safe APIs comprend 4 leçons au total.

Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.

Instant Feedback with Optimistic Updates

Imagine clicking 'Like' on a post. You expect it to show 'Liked' instantly, right? That's the magic of Optimistic Updates!

Optimistic updates make your app feel incredibly fast and responsive. They improve the user experience by giving immediate feedback.

What Are Optimistic Updates?

An optimistic update means updating the user interface (UI) before the server has confirmed the change. You 'optimistically' assume the server request will succeed.

Instant UI update: The user sees their action immediately reflected.
Background server call: The actual data change is sent to the backend.
Rollback on error: If the server fails, the UI reverts to its previous state.

Why Use Them with tRPC?

tRPC, combined with a client-side caching library like React Query (or TanStack Query), provides powerful tools for managing server state and implementing optimistic updates.

React Query's useMutation hook is central to this. It allows you to define callbacks for when a mutation starts, succeeds, or fails, enabling precise control over the UI.

The `onMutate` Callback

When you trigger a mutation, React Query calls the onMutate function before sending the request to the server. This is where you perform the optimistic UI update.

Inside onMutate, you typically:

Cancel any ongoing fetches for the data you're about to change.
Snapshot the current data so you can roll back if needed.
Update the cache with the new, optimistic data.

Setting Up `onMutate`

Let's look at a simplified example for 'liking' a post. We'll use queryClient.setQueryData to update the cache optimistically.

import { trpc } from '../utils/trpc';
import { useQueryClient } from '@tanstack/react-query';

function PostLikeButton({ postId }: { postId: string }) {
  const queryClient = useQueryClient();
  const likeMutation = trpc.post.like.useMutation({
    onMutate: async (newLike) => {
      // 1. Cancel any outgoing refetches
      await queryClient.cancelQueries(['post', postId]);

      // 2. Snapshot the previous value
      const previousPost = queryClient.getQueryData(['post', postId]);

      // 3. Optimistically update to the new value
      queryClient.setQueryData(['post', postId], (old: any) => {
        if (old) {
          return { ...old, likes: old.likes + 1, isLiked: true };
        }
        return old;
      });

      return { previousPost }; // Context for onError
    },
  });

  return (
    <button onClick={() => likeMutation.mutate({ postId })}>Like</button>
  );
}

The `onError` Callback

If the server mutation fails, you need to revert the UI to its previous state. This is handled in the onError callback.

Here, you use the context object returned from onMutate (which holds your snapshot of previousPost) to restore the cache to its original value.

Implementing `onError` (Rollback)

Adding the onError handler to our useMutation setup:

import { trpc } from '../utils/trpc';
import { useQueryClient } from '@tanstack/react-query';

function PostLikeButton({ postId }: { postId: string }) {
  const queryClient = useQueryClient();
  const likeMutation = trpc.post.like.useMutation({
    onMutate: async (newLike) => {
      // ... (same as before)
      const previousPost = queryClient.getQueryData(['post', postId]);
      queryClient.setQueryData(['post', postId], (old: any) => {
        if (old) return { ...old, likes: old.likes + 1, isLiked: true };
        return old;
      });
      return { previousPost };
    },
    onError: (err, newLike, context) => {
      // Rollback the cache to the previousPost
      queryClient.setQueryData(['post', postId], context?.previousPost);
      // Optionally show an error toast
      console.error("Failed to like post: ", err.message);
    },
  });

  return (
    <button onClick={() => likeMutation.mutate({ postId })}>Like</button>
  );
}

The `onSuccess` Callback

Once the server successfully processes the mutation, the onSuccess callback is triggered. At this point, your optimistic UI update is correct, but you still want to ensure data consistency.

The best practice here is to invalidate relevant queries. This tells React Query to refetch the data in the background, ensuring your client-side cache is perfectly in sync with the server.

Completing the Optimistic Flow

Here's the full useMutation with onSuccess to invalidate and refetch data after a successful server response:

import { trpc } from '../utils/trpc';
import { useQueryClient } from '@tanstack/react-query';

function PostLikeButton({ postId }: { postId: string }) {
  const queryClient = useQueryClient();
  const likeMutation = trpc.post.like.useMutation({
    onMutate: async (newLike) => {
      await queryClient.cancelQueries(['post', postId]);
      const previousPost = queryClient.getQueryData(['post', postId]);
      queryClient.setQueryData(['post', postId], (old: any) => {
        if (old) return { ...old, likes: old.likes + 1, isLiked: true };
        return old;
      });
      return { previousPost };
    },
    onError: (err, newLike, context) => {
      queryClient.setQueryData(['post', postId], context?.previousPost);
      console.error("Failed to like post: ", err.message);
    },
    onSuccess: () => {
      // Invalidate and refetch the post data to ensure consistency
      queryClient.invalidateQueries(['post', postId]);
    },
  });

  return (
    <button onClick={() => likeMutation.mutate({ postId })}>Like</button>
  );
}

Benefits and Considerations

Optimistic updates are fantastic for user experience, but they add complexity:

Pro: Instant UI feedback, perceived performance boost.
Pro: Reduces loading spinners and waiting times.
Con: Requires careful rollback logic for errors.
Con: Can be complex for operations that depend on server-generated IDs or complex data transformations.

Use them thoughtfully, especially for actions where immediate feedback is critical and conflicts are rare.

Check Your Understanding

Consider an optimistic update for adding an item to a shopping cart. Which of the following actions are typically performed within the onMutate callback?

Recap: Optimistic Updates

In this lesson, we explored optimistic updates, a powerful technique to enhance user experience by providing instant feedback.

We learned how onMutate is used to optimistically update the UI and prepare for potential rollbacks.
We saw how onError handles reverting the UI to its previous state if the server request fails.
Finally, we covered how onSuccess ensures data consistency by invalidating and refetching data after a successful server response.

Mastering optimistic updates helps you build highly responsive and user-friendly tRPC applications!

Questions Fréquemment Posées

La leçon « Implémentation de mises à jour optimistes » est-elle gratuite ?

Oui — le texte complet de « Implémentation de mises à jour optimistes » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours tRPC End-to-End Type Safe APIs, passe à CoddyKit PRO. Le cours tRPC End-to-End Type Safe APIs comprend 4 leçons au total.

Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Implémentation de mises à jour optimistes » ?

Apprenez à offrir une expérience utilisateur instantanée en implémentant des mises à jour optimistes avec tRPC et un cache côté client. Tu pratiques tRPC End-to-End Type Safe APIs avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.

Dois-je avoir de l'expérience pour commencer tRPC End-to-End Type Safe APIs ?

Aucune expérience préalable n'est requise. tRPC End-to-End Type Safe APIs sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 2 sur 4.

Combien de temps prend la leçon « Implémentation de mises à jour optimistes » ?

La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.

Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon tRPC End-to-End Type Safe APIs ?

Oui. Chaque leçon tRPC End-to-End Type Safe APIs inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.

Toutes les leçons de ce cours

Regrouper efficacement les requêtes
Implémentation de mises à jour optimistes
Téléversement de fichiers avec tRPC
Requêtes infinies et pagination par curseur

← Retour à tRPC End-to-End Type Safe APIs