
上一篇文章提到了几种响应式的方案,以及它们的缺点。本文将介绍 Observable以及它的一个实现,以及它在处理响应式时相对于上篇博客中的方案的巨大优势(推荐两篇博客对比阅读)。
Observable是一个集合了观察者模式、迭代器模式和函数式的库,提供了基于事件流的强大的异步处理能力,并且已在 Stage1草案中。本文介绍的 Rxjs是 Observable的一个实现,它是 ReactiveX 众多语言中的 JavaScript版本。
在 JavaScript中,我们可以使用 T|null去处理一个单值,使用 Iterator去处理多个值得情况,使用 Promise处理异步的单个值,而 Observable则填补了缺失的“异步多个值”。
使用 Rxjs
上文提到使用 EventEmitter做响应式处理,在 Rxjs中稍有些不同:
在这里,我们虽然也需要手动释放对事件的订阅,但是得益于 Rxjs的设计,我们不需要像 EventEmitter那样去存下回调函数的实例,用于释放订阅,因此我们很容易就可以通过高阶组件解决这个问题。例如:
这样在需要聚合多个数据源时,也不会像 EventEmitter那样手动释放资源造成麻烦。同时,在 Rxjs中我们还有专用于聚合数据源的方法:
显然相对于 EventEmitter的方式十分高效,同时它相对于 Mobx也有巨大的优势。在 Mobx中,我们提到需要聚合多个数据源的时候,采用 autoRun的方式容易收集到不必要的依赖,使用 observe则不够高效。在 Rxjs中,显然不会有这些问题, combineLatest可以以很简练的方式声明需要聚合的数据源,同时,得益于 Rxjs设计,我们不需要像 Mobx一个一个去调用 observe返回的析构,只需要处理每一个 subscribe返回的 subscription:
异步处理
Rxjs使用操作符去描述各种行为,每一个操作符会返回一个新的 Observable,我们可以对它进行后续的操作。例如,使用 map操作符就可以实现对数据的转换:
Rxjs5.5之后所有的 Observable上都引入了一个 pipe方法,接收若干个操作符, pipe方法会返回一个 Observable。因此,我们可以很容易配合 tree shaking实现对操作符的按需引入,而不是把整个 Rxjs引入进来:
推荐使用这种写法。
在讨论面向对象的响应式的响应式中,我们提到对于异步的问题,面向对象的方式不好处理。在 Observable中我们可以通过 switchMap操作符处理异步问题,一个异步搜索看起来会是这样:
在处理异步单值时,我们可以使用 Promise,而 Observable用于处理异步多个值,我们可以很容易把一个 Promise转成一个 Observable,从而复用已有的异步代码:
switchMap接受一个返回 Observable的函数作为参数,下游的流就会切到这个返回的 Observable。
而要聚合多个数据源并做异步处理时:
同时,由于标准制定的 Promise是没有 cancel方法的,有时候我们要取消异步方法的时候就有些麻烦(主要是为了解决一些并发安全问题)。 switchMap当上游有新值到来时,会忽略结束已有未完成的 Observable然后调用函数返回一个新的 Observable,我们只使用一个函数就解决了并发安全问题。当然,我们可以根据实际需要选用 switchMap、 mergeMap、 concatMap、 exhaustMap等。
而对于时间轴的操作, Rxjs也有巨大优势。上篇博客中提到当我们需要延时 5 秒做操作时,无论是 EventEmitter还是面向对象的方式都力不从心,而在 Rxjs中我们只需要一个 delay操作符即可解决问题:
用 Rxjs 处理数据
在实际开发过程中,事件不能解决所有问题,我们往往会需要存储数据,而 Observable被设计成用于处理事件,因此它有很多符合事件直觉的设计。
Observable被设计为懒( lazy)的,当当没有订阅者时,一个流不会执行。对于事件而言,没有事件的消费者那么不执行也不会有问题。而在 GUI 中,订阅者可能是 View:
由于这个 View可能不存在,例如路由被切走了,那么我们的事件源就没有了订阅者,他就不会运行。但是我们希望在路由被且走后,后台的数据依然会继续。
对于事件而言,在事件发生之后的订阅者不会受到订阅之前的逻辑。例如在 EventEmitter中:
由于 listener是在 hello事件发生后在监听的,不会收到值为 1的事件。但是这在处理数据的时候会造成麻烦,我们的数据在 View被卸载(例如路由切走)后丢失。
同时,由于 Observable没有提供直接取到内部状态的方法,当我们使用 Observable处理数据时,我们不方便随时拿到数据。那有办法解决这个问题,从而使 Observable强大抽象能力去赋能数据层呢?
回到 Redux。 Redux的事件(Action)其实是一个事件流,那么我们就可以很自然地把 Redux的事件流融入到 Rxjs流中:
通过这样的封装,redux-observable 就能让我们把 Observable强大的事件描述和处理能力和 Redux结合。我们可以非常方便地根据 Action去处理副作用:
ReduxObservable使我们可以结合 Redux和 Observable。在这里, Action被视作一个流, ofType相当于 filter(action=>action.type==='SOME_ACTION'),从而得到需要监听的 Action,得益于 Redux的设计,我们可以通过监听 Action去完成副作用的处理或者监听数据变化。最后这个流返回一个新的 Action流, ReduxObservable会把这个新的 Action流中的 Action dispatch出去。由此,我们在使用 Redux存储数据的基础上获得了 Rxjs对异步事件的强大处理能力。












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