146. 精读《React Hooks 数据流》
1 引言
React Hooks 渐渐被国内前端团队所接受，但基于 Hooks 的数据流方案却还未固定，我们有 “100 种” 类似的选择，却各有利弊，让人难以取舍。
本周笔者就深入谈一谈对 Hooks 数据流的理解，相信读完文章后，可以从百花齐放的 Hooks 数据流方案中看到本质。
2 精读
基于 React Hooks 谈数据流，我们先从最不容易产生分歧的基础方案说起。
单组件数据流
单组件最简单的数据流一定是 useState：
function App() {
const [count, setCount] = useState();
}useState 在组件内用是毫无争议的，那么下个话题就一定是跨组件共享数据流了。
组件间共享数据流
跨组件最简单的方案就是 useContext：
const CountContext = createContext();
function App() {
const [count, setCount] = useState();
return (
<CountContext.Provider value={{ count, setCount }}>
<Child />
</CountContext.Provider>
);
}
function Child() {
const { count } = useContext(CountContext);
}用法都是官方 API，显然也是毫无争议的，但问题是数据与 UI 不解耦，这个问题 unstated-next 已经为你想好解决方案了。
数据流与组件解耦
unstated-next 可以帮你把上面例子中，定义在 App 中的数据单独出来，形成一个自定义数据管理 Hook：
import { createContainer } from "unstated-next";
function useCounter() {
const [count, setCount] = useState();
return { count, setCount };
}
const Counter = createContainer(useCounter);
function App() {
return (
<Counter.Provider>
<Child />
</Counter.Provider>
);
}
function Child() {
const { count } = Counter.useContainer();
}数据与 App 就解耦了，这下 Counter 再也不和 App 绑定了，Counter 可以和其他组件绑定作用了。
这个时候性能问题就慢慢浮出了水面，首当其冲的就是 useState 无法合并更新的问题，我们自然想到利用 useReducer 解决。
合并更新
useReducer 可以让数据合并更新，这也是 React 官方 API，毫无争议：
import { createContainer } from "unstated-next";
function useCounter() {
const [state, dispath] = useReducer(
(state, action) => {
switch (action.type) {
case "setCount":
return {
...state,
count: action.setCount(state.count),
};
case "setFoo":
return {
...state,
foo: action.setFoo(state.foo),
};
default:
return state;
}
return state;
},
{ count: 0, foo: 0 }
);
return { ...state, dispatch };
}
const Counter = createContainer(useCounter);
function App() {
return (
<Counter.Provider>
<Child />
</Counter.Provider>
);
}
function Child() {
const { count } = Counter.useContainer();
}这下即便要同时更新 count 和 foo，我们也能通过抽象成一个 reducer 的方式合并更新。
然而还有性能问题：
function ChildCount() {
const { count } = Counter.useContainer();
}
function ChildFoo() {
const { foo } = Counter.useContainer();
}更新 foo 时，ChildCount 和 ChildFoo 同时会执行，但 ChildCount 没用到 foo 呀？这个原因是 Counter.useContainer 提供的数据流是一个引用整体，其子节点 foo 引用变化后会导致整个 Hook 重新执行，继而所有引用它的组件也会重新渲染。
此时我们发现可以利用 Redux useSelector 实现按需更新。
按需更新
首先我们利用 Redux 对数据流做一次改造：
import { createStore } from "redux";
import { Provider, useSelector } from "react-redux";
function reducer(state, action) {
switch (action.type) {
case "setCount":
return {
...state,
count: action.setCount(state.count),
};
case "setFoo":
return {
...state,
foo: action.setFoo(state.foo),
};
default:
return state;
}
return state;
}
function App() {
return (
<Provider store={store}>
<Child />
</Provider>
);
}
function Child() {
const { count } = useSelector(
(state) => ({ count: state.count }),
shallowEqual
);
}useSelector 可以让 Child 在 count 变化时才更新，而 foo 变化时不更新，这已经接近较为理想的性能目标了。
但 useSelector 的作用仅仅是计算结果不变化时阻止组件刷新，但并不能保证返回结果的引用不变化。
防止数据引用频繁变化
对于上面的场景，拿到 count 的引用是不变的，但对于其他场景就不一定了。
举个例子：
function Child() {
const user = useSelector((state) => ({ user: state.user }), shallowEqual);
return <UserPage user={user} />;
}假设 user 对象在每次数据流更新引用都会发生变化，那么 shallowEqual 自然是不起作用，那我们换成 deepEqual深对比呢？结果是引用依然会变，只是重渲染不那么频繁了：
function Child() {
const user = useSelector(
(state) => ({ user: state.user }),
// 当 user 值变化时才重渲染
deepEqual
);
// 但此处拿到的 user 引用还是会变化
return <UserPage user={user} />;
}是不是觉得在 deepEqual 的作用下，没有触发重渲染，user 的引用就不会变呢？答案是会变，因为 user 对象在每次数据流更新都会变，useSelector 在 deepEqual 作用下没有触发重渲染，但因为全局 reducer 隐去组件自己的重渲染依然会重新执行此函数，此时拿到的 user 引用会不断变化。
因此 useSelector deepEqual 一定要和 useDeepMemo 结合使用，才能保证 user 引用不会频繁改变：
function Child() {
const user = useSelector(
(state) => ({ user: state.user }),
// 当 user 值变化时才重渲染
deepEqual
);
const userDeep = useDeepMemo(() => user, [user]);
return <UserPage user={user} />;
}当然这是比较极端的情况，只要看到 deepEqual 与 useSelector 同时作用了，就要问问自己其返回的值的引用会不会发生意外变化。
缓存查询函数
对于极限场景，即便控制了重渲染次数与返回结果的引用最大程度不变，还是可能存在性能问题，这最后一块性能问题就处在查询函数上。
上面的例子中，查询函数比较简单，但如果查询函数非常复杂就不一样了：
function Child() {
const user = useSelector(
(state) => ({ user: verySlowFunction(state.user) }),
// 当 user 值变化时才重渲染
deepEqual
);
const userDeep = useDeepMemo(() => user, [user]);
return <UserPage user={user} />;
}我们假设 verySlowFunction 要遍历画布中 1000 个组件的 n 3 次方次，那组件的重渲染时间消耗与查询时间相比完全不值一提，我们需要考虑缓存查询函数。
一种方式是利用 reselect 根据参数引用进行缓存。
想象一下，如果 state.user 的引用不频繁变化，但 verySlowFunction 非常慢，理想情况是 state.user 引用变化后才重新执行 verySlowFunction，但上面的例子中，useSelector 并不知道还能这么优化，只能傻傻的每次渲染重复执行 verySlowFunction，哪怕 state.user 没有变。
此时我们要告诉引用，state.user 是否变化才是重新执行的关键：
import { createSelector } from "reselect";
const userSelector = createSelector(
(state) => state.user,
(user) => verySlowFunction(user)
);
function Child() {
const user = useSelector(
(state) => userSelector(state),
// 当 user 值变化时才重渲染
deepEqual
);
const userDeep = useDeepMemo(() => user, [user]);
return <UserPage user={user} />;
}在上面的例子中，通过 createSelector 创建的 userSelector 会一层层进行缓存，当第一个参数返回的 state.user 引用不变时，会直接返回上一次执行结果，直到其应用变化了才会继续往下执行。
这也说明了函数式保持幂等的重要性，如果
verySlowFunction不是严格幂等的，这种缓存也无法实施。
看上去很美好，然而实战中你可能发现没有那么美好，因为上面的例子都建立在 Selector 完全不依赖外部变量。
结合外部变量的缓存查询
如果我们要查询的用户来自于不同地区，需要传递 areaId 加以识别，那么可以拆分为两个 Selector 函数：
import { createSelector } from "reselect";
const areaSelector = (state, props) => state.areas[props.areaId].user;
const userSelector = createSelector(areaSelector, (user) =>
verySlowFunction(user)
);
function Child() {
const user = useSelector(
(state) => userSelector(state, { areaId: 1 }),
deepEqual
);
const userDeep = useDeepMemo(() => user, [user]);
return <UserPage user={user} />;
}所以为了不在组件函数内调用 createSelector，我们需要尽可能将用到外部变量的地方抽象成一个通用 Selector，并作为 createSelector 的一个先手环节。
但 userSelector 提供给多个组件使用时缓存会失效，原因是我们只创建了一个 Selector 实例，因此这个函数还需要再包装一层高阶形态：
import { createSelector } from "reselect";
const userSelector = () =>
createSelector(areaSelector, (user) => verySlowFunction(user));
function Child() {
const customSelector = useMemo(userSelector, []);
const user = useSelector(
(state) => customSelector(state, { areaId: 1 }),
deepEqual
);
}所以对于外部变量结合的环节，还需要 useMemo 与 useSelector 结合使用，useMemo 处理外部变量依赖的引用缓存，useSelector 处理 Store 相关引用缓存。
3 总结
基于 Hooks 的数据流方案不能算完美，我在写作这篇文章时就感觉到这种方案属于 “浅入深出”，简单场景还容易理解，随着场景逐步复杂，方案也变得越来越复杂。
但这种 Immutable 的数据流管理思路给了开发者非常自由的缓存控制能力，只要透彻理解上述概念，就可以开发出非常 “符合预期” 的数据缓存管理模型，只要精心维护，一切就变得非常有秩序。
腾讯云开发者
