浅谈前端响应式设计（一）
现实世界有很多是以响应式的方式运作的，例如我们会在收到他人的提问，然后做出响应，给出相应的回答。在开发过程中笔者也应用了大量的响应式设计，积累了一些经验，希望能抛砖引玉。
响应式编程（Reactive Programming）和普通的编程思路的主要区别在于，响应式以推（push）的方式运作，而非响应式的编程思路以拉（pull）的方式运作。例如，事件就是一个很常见的响应式编程，我们通常会这么做：
button.on('click', () => {
// ...
})而非响应式方式下，就会变成这样：
while (true) {
if (button.clicked) {
// ...
}
}显然，无论是代码的优雅度还是执行效率上，非响应式的方式都不如响应式的设计。
Event Emitter
Event Emitter是大多数人都很熟悉的事件实现，它很简单也很实用，我们可以利用Event Emitter实现简单的响应式设计，例如下面这个异步搜索：
class Input extends Component {
state = {
value: ''
}
onChange = e => {
this.props.events.emit('onChange', e.target.value)
}
afterChange = value => {
this.setState({
value
})
}
componentDidMount() {
this.props.events.on('onChange', this.afterChange)
}
componentWillUnmount() {
this.props.events.off('onChange', this.afterChange)
}
render() {
const { value } = this.state
return (
<input value={value} onChange={this.onChange} />
)
}
}
class Search extends Component {
doSearch = (value) => {
ajax(/* ... */).then(list => this.setState({
list
}))
}
componentDidMount() {
this.props.events.on('onChange', this.doSearch)
}
componentWillUnmount() {
this.props.events.off('onChange', this.doSearch)
}
render() {
const { list } = this.state
return (
<ul>
{list.map(item => <li key={item.id}>{item.value}</li>)}
</ul>
)
}
}这里我们会发现用
Event Emitter
的实现有很多缺点，需要我们手动在
componentWillUnmount
里进行资源的释放。它的表达能力不足，例如我们在搜索时需要聚合多个数据源的时候：
class Search extends Component {
foo = ''
bar = ''
doSearch = () => {
ajax({
foo,
bar
}).then(list => this.setState({
list
}))
}
fooChange = value => {
this.foo = value
this.doSearch()
}
barChange = value => {
this.bar = value
this.doSearch()
}
componentDidMount() {
this.props.events.on('fooChange', this.fooChange)
this.props.events.on('barChange', this.barChange)
}
componentWillUnmount() {
this.props.events.off('fooChange', this.fooChange)
this.props.events.off('barChange', this.barChange)
}
render() {
// ...
}
}
显然开发效率很低。
Redux
Redux采用了一个事件流的方式实现响应式，在Redux中由于reducer必须是纯函数，因此要实现响应式的方式只有订阅中或者是在中间件中。
如果通过订阅store的方式，由于Redux不能准确拿到哪一个数据放生了变化，因此只能通过脏检查的方式。例如：
function createWatcher(mapState, callback) {
let previousValue = null
return (store) => {
store.subscribe(() => {
const value = mapState(store.getState())
if (value !== previousValue) {
callback(value)
}
previousValue = value
})
}
}
const watcher = createWatcher(state => {
// ...
}, () => {
// ...
})
watcher(store)
这个方法有两个缺点，一是在数据很复杂且数据量比较大的时候会有效率上的问题；二是，如果mapState函数依赖上下文的话，就很难办了。在react-redux中，connect函数中mapStateToProps的第二个参数是props，可以通过上层组件传入props来获得需要的上下文，但是这样监听者就变成了React的组件，会随着组件的挂载和卸载被创建和销毁，如果我们希望这个响应式和组件无关的话就有问题了。
另一种方式就是在中间件中监听数据变化。得益于Redux的设计，我们通过监听特定的事件（Action）就可以得到对应的数据变化。
const search = () => (dispatch, getState) => {
// ...
}
const middleware = ({ dispatch }) => next => action => {
switch action.type {
case 'FOO_CHANGE':
case 'BAR_CHANGE': {
const nextState = next(action)
// 在本次dispatch完成以后再去进行新的dispatch
setTimeout(() => dispatch(search()), 0)
return nextState
}
default:
return next(action)
}
}
这个方法能解决大多数的问题，但是在Redux中，中间件和reducer实际上隐式订阅了所有的事件（Action），这显然是有些不合理的，虽然在没有性能问题的前提下是完全可以接受的。
面向对象的响应式
ECMASCRIPT 5.1引入了getter和setter，我们可以通过getter和setter实现一种响应式。
class Model {
_foo = ''
get foo() {
return this._foo
}
set foo(value) {
this._foo = value
this.search()
}
search() {
// ...
}
}
// 当然如果没有getter和setter的话也可以通过这种方式实现
class Model {
foo = ''
getFoo() {
return this.foo
}
setFoo(value) {
this.foo = value
this.search()
}
search() {
// ...
}
}
Mobx和Vue就使用了这样的方式实现响应式。当然，如果不考虑兼容性的话我们还可以使用Proxy。
当我们需要响应若干个值然后得到一个新值的话，在Mobx中我们可以这么做：
class Model {
@observable hour = '00'
@observable minute = '00'
@computed get time() {
return `${this.hour}:${this.minute}`
}
}
Mobx会在运行时收集time依赖了哪些值，并在这些值发生改变（触发setter）的时候重新计算time的值，显然要比EventEmitter的做法方便高效得多，相对Redux的middleware更直观。
但是这里也有一个缺点，基于getter的computed属性只能描述y = f(x)的情形，但是现实中很多情况f是一个异步函数，那么就会变成y = await f(x)，对于这种情形getter就无法描述了。
对于这种情形，我们可以通过Mobx提供的autorun来实现：
class Model {
@observable keyword = ''
@observable searchResult = []
constructor() {
autorun(() => {
// ajax ...
})
}
}
由于运行时的依赖收集过程完全是隐式的，这里经常会遇到一个问题就是收集到意外的依赖：
class Model {
@observable loading = false
@observable keyword = ''
@observable searchResult = []
constructor() {
autorun(() => {
if (this.loading) {
return
}
// ajax ...
})
}
}
显然这里
loading
不应该被搜索的
autorun
收集到，为了处理这个问题就会多出一些额外的代码，而多余的代码容易带来犯错的机会。 或者，我们也可以手动指定需要的字段，但是这种方式就不得不多出一些额外的操作：
class Model {
@observable loading = false
@observable keyword = ''
@observable searchResult = []
disposers = []
fetch = () => {
// ...
}
dispose() {
this.disposers.forEach(disposer => disposer())
}
constructor() {
this.disposers.push(
observe(this, 'loading', this.fetch),
observe(this, 'keyword', this.fetch)
)
}
}
class FooComponent extends Component {
this.mode = new Model()
componentWillUnmount() {
this.state.model.dispose()
}
// ...
}
而当我们需要对时间轴做一些描述时，Mobx就有些力不从心了，例如需要延迟5秒再进行搜索。
在下一篇博客中，将介绍Observable处理异步事件的实践。
