三个容易混淆的前端框架概念

「响应式更新」也叫「细粒度更新」。同时,最近前端圈比较火的Signal这一概念描述的也是「响应式更新」。笼统的讲,「响应式更新」描述的是「状态与UI之间的关系」,即「状态变化如何映射到UI变化」。
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大家好,我卡颂。

有3个容易混淆的前端框架概念:

  1. 响应式更新

  2. 单向数据流

  3. 双向数据绑定

在继续阅读本文前,读者可以思考下是否明确知道三者的含义。

这三者之所以容易混淆,是因为他们虽然同属前端框架范畴内的概念,但又不是同一抽象层级的概念,不好直接比较。

本文会从3个抽象层级入手讲解这三者的区别。

响应式更新

「响应式更新」也叫「细粒度更新」。同时,最近前端圈比较火的Signal这一概念描述的也是「响应式更新」。

笼统的讲,「响应式更新」描述的是「状态与UI之间的关系」,即「状态变化如何映射到UI变化」。

考虑如下例子(例子来自what are signals[1]一文):

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function TodoApp() {const [todos, setTodos] = useState(
      [{ text: 'sleep', completed: false }]
    )    const [showCompleted, setShowCompleted] = useState(false)    const filteredTodos = useMemo(() => {return todos.filter((todo) => !todo.completed || showCompleted)
    }, [todos, showCompleted])return (<TodoList todos={filteredTodos} />)
}
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在TodoApp组件中,定义了两个状态:

  • 待办事项todos

  • 是否展示完成的事项showCompleted

以及根据上述状态派生出的状态filteredTodos。最终,返回<TodoList/>组件。

如果todos状态变化,UI该如何变化?即「我们该如何知道状态变化的影响范围」?这时,有两个思路:

  • 推(push)

  • 拉(pull)

推的原理

我们可以从变化的状态(例子中为todos)出发,根据状态的派生关系,一路推下去。

图片

图片来自what are signals一文

在例子中:

  1. todos变化

  2. filteredTodos由todos派生而来,变化传导到他这里

  3. <TodoList/>组件依赖了filteredTodos,变化传导到他这里

  4. 确定了todos变化的最终影响范围后,更新对应UI

这就建立了「状态与UI之间的关系」。

除了「推」之外,还有一种被称为「拉」的方式。

拉的原理

同样的例子,我们也能建立「状态与可能的UI变化的关系」,再反过来推导UI变化的范围。

图片

图片来自what are signals一文

在例子中:

  1. todos变化。

  2. 可能有UI变化(因为建立了「状态与可能的UI变化的关系」)。

  3. UI与<TodoList/>组件相关,判断他是否变化。

  4. <TodoList/>组件依赖filteredTodos,filteredTodos由todos派生而来,所以filteredTodos是变化的。

  5. 既然filteredTodos变化了,那么<TodoList/>组件可能变化。

  6. 计算变化的影响范围,更新UI。

在主流框架中,React的更新以「推」为主,Vue、Preact、Solid.js等更多框架使用「拉」的方式。

本文聊的「响应式更新」就是「拉」这种方式的一种实现。

单向数据流

我们可以发现,不管是「推」还是「拉」,他们都需要计算变化的影响范围,即「一个状态变化后,究竟有多少组件会受影响」。

那么,从框架作者的角度出发,是希望增加一些约束,来减少「计算影响范围」这一过程的复杂度。

同样,从框架使用者的角度出发,也希望增加一些约束,当「计算影响范围」出bug后,更容易排查问题。

这就有了「单向数据流」。

「单向数据流」是一条约定,他规定了「当状态变化后,变化产生的影响只会从上往下传递」。

考虑如下例子:

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function Parent() {  const [num] = useState(0);  return <Child data={num}/>;
}function Child({data}) {  const isEven = data % 2 === 0;  return <GrandChild data={isEven}/>;
}function GrandChild({data}) {  return <p>{data}</p>;
}
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<Parent/>组件的状态num作为props传给<Child/>组件,再作为props传给<GrandChild/>组件,整个过程只能自上而下。

「单向数据流」并不是实现前端框架必须遵循的原则,他的存在主要是为了减少开发者的心智负担,让「状态变化后,计算影响范围」这一过程更可控。

双向数据绑定

当本文开篇聊「响应式更新」时,讨论的是「状态与UI的关系」,这是将框架作为一个整体来讨论,抽象层级比较高。

当我们继续聊到「单向数据流」时,讨论的是「状态变化的影响范围在组件间单向扩散」,这是「组件与组件之间的关系」,抽象层级下降了一级。

接下来我们要讨论的「双向数据绑定」,讨论的是单个组件内发生的事。

「双向数据绑定」是「状态+改变状态后触发的回调」相结合的语法糖。

这里不讨论框架语境下「语法糖」一词是否完全准确

比较知名的「双向数据绑定」实现,比如Vue中的v-model语法:

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<input v-model=‘data’/>
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相当于如下状态+事件回调的组合:

复制

<input @input='onInput' :value=‘data’ />
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实际上早期React中也有类似实现,名叫LinkedStateMixin[2],只是早已被废弃

总结

我们可以用一张图概括本文介绍的3个概念之间的关系:

图片

概括起来主要是两点:

  • 他们都是前端框架范畴内的概念

  • 他们属于不同抽象层级的概念

其中:

  • 「双向数据绑定」描述的是「组件内逻辑与视图的关系」

  • 「单向数据流」描述的是「组件之间的关系」

  • 「响应式更新」描述的是「状态与UI之间的关系」

参考资料

[1]what are signals:https://signia.tldraw.dev/docs/what-are-signals。

[2]LinkedStateMixin:https://reactjs.org/docs/two-way-binding-helpers.html。