前端相应式编程的方案及其缺陷的细致介绍（附代码）
实际世界有许多是以响应式的方式运作的，例如我们会在收到别人的发问，然后做出响应，给出响应的答复。在开发历程中我也利用了大量的响应式设计，积存了一些经历，但愿能举一反三。
响应式编程（Reactive Programming）和一般的编程思绪的主要不同在于，响应式以推（push）的方式运作，而非响应式的编程思绪以拉（pull）的方式运作。例如，事件就是一个很常见的响应式编程，我们平常会这么做：
button.on('click', () => {
// ...})而非响应式方式下，就会变成这样：
while (true) {
if (button.clicked) { // ...
}
}明显，不管在是代码的文雅度还是施行效力上，非响应式的方式都不如响应式的设计。
Event Emitter
Event Emitter是大多数人都很熟知的事件实现，它很简便也很有用，我们可以利用Event Emitter实现简便的响应式设计，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>
)
}
}这里我们会发明用Event Emitter的实现有许多缺陷，需要我们手动在componentWillUnmount里停止资源的开释。它的表达能力不足，例如我们在搜索的时候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() { // ...
}
}明显开发效力很低。
Redux
Redux采纳了一个事件流的方式实现响应式，在Redux中由于reducer必需是纯函数，因此要实现响应式的方式只要订阅中或者是在中心件中。
假如通过订阅store的方式，由于Redux不克不及准确拿到哪一个数据放生了转变，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)
这个办法有两个缺陷，一是在数据很复杂且数据量比力大的时候会有效力上的问题；二是，假如mapState函数依靠上下文的话，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立和烧毁，假如我们但愿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心件中监听数据转变。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转变。
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完成今后再去停止新的dispatch
setTimeout(() => dispatch(search()), 0) return nextState
} default: return next(action)
}
}这个办法能解决大多数的问题，但是在Redux中，中心件和reducer实际上隐式订阅了所有的事件（Action），这明显是有些不合理的，虽然在没有机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() { // ...
}
}// 当然假如没有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，假如不思考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会在运转时收集time依靠了哪些值，并在这些值发生改动（触发setter）的时候从新运算time的值，明显要比EventEmitter的做法利便高效得多，相对Redux的middleware更直不雅。
但是这里也有一个缺陷，基于getter的computed属性只能描写y = f(x)的情形，但是实际中许多状况f是一个异步函数，那么就会变成y = await f(x)，关于这种情形getter就没法描写了。
关于这种情形，我们可以通过Mobx供给的autorun来实现：
class Model {
@observable keyword = ''
@observable searchResult = [] constructor() {
autorun(() => { // ajax ...
})
}
}由于运转时的依靠收集历程完全是隐式的，这里经常会碰到一个问题就是收集到不测的依靠：
class Model {
@observable loading = false
@observable keyword = ''
@observable searchResult = [] constructor() {
autorun(() => { if (this.loading) { return
} // ajax ...
})
}
}明显这里loading不该该被搜索的autorun收集到，为了处置这个问题就会多出一些额外的代码，而余外的代码容易带来犯错的时机。 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纵：
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写时，Mobx就有些力所不及了，例如需要延迟5秒再停止搜索。
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