本系列分三部曲：《框架实现》 《框架使用》 与 《跳出框架看哲学》，这三篇是我对数据流阶段性的总结，正好补充之前过时的文章。
本篇是 《框架使用》。
1 引言
现在我们团队也在重新思考数据流的价值，在业务不断发展，业务场景增多时，一个固定的数据流方案可能难以覆盖所有场景，在所有业务里都用得爽。特别在前端数据层很薄的场景下，在数据流治理上花功夫反倒是本末倒置。
业务场景通常很复杂，但是对技术的探索往往只追求理想情况下的效果，所以很多人草草阅读完别人的经验，给自己业务操刀时，会听到一些反对的声音，而实际效果也差强人意。
所以在阅读文章之前，应该先认识到数据流只是项目中非常微小的一环，而且每个具体方案都很看场景，就算用对了路子，带来的提效也不一定很明显。
2017 年 Redux 依然是主流，可能到 18 年还是。大家吐槽归吐槽，最终活还是得干，Redux 还是得用，就算分析出 js 天生不适合函数式，也依然一条路走到黑，因为谁也不知道未来会如何发展，redux 生态虽然用得繁琐，但普适性强，忍一忍，生活也能继续过。
Dob 和 Mobx 类似，也只是数据流中响应式方案的一个分支，思考也是比较理想化的，因此可能也摆脱不了中看不中用的命运，谁叫业务场景那么多呢。
不过相对而言，应该算是接地气一些，它既没有要求纯函数式和分离副作用，也没有 cyclejs 那么抽象，只要入门的面向对象，就可以用好。
2 精读 dob 框架使用
使用 redux 时，很多时候是傻傻分不清要不要将结构化数据拍平，再分别订阅，或者分不清订阅后数据处理应该放在组件上还是全局。这是因为 redux 破坏了 react 分形设计，在 最近的一次讨论记录 有说到。而许多基于 redux 的分形方案都是 “伪” 分形的，偷偷利用 replaceReducer 做一些动态 reducer 注册，再绑定到全局。
讨论理想数据流方案比较痛苦，而且引言里说到，很多业务场景下收益也不大，所以可以考虑结合工程化思维解决，将组件类型区分开，分为普通组件与业务组件，普通组件不使用数据流，业务组件绑定全局数据流，可以避免纠结。
Store 如何管理
使用 Mobx 时，文档告诉我们它具有依赖追踪、监听等许多能力，但没有好的实践例子做指导，看完了 todoMvc 觉得学完了 90%，在项目中实践后发现无从下手。
所谓最佳实践，是基于某种约定或约束，让代码可读性、可维护性更好的方案。约定是活的，不遵守也没事，约束是死的，不遵守就无法运行。约束大部分由框架提供，比如开启严格模式后，禁止在 Action 外修改变量。然而纠结最多的地方还是在约定上，我在写 dob 框架前后，总结出了一套使用约定，可能仅对这种响应式数据流管用。
使用数据流，第一要做的事情就是管理数据，要解决 Store 放在哪，怎么放的问题。其实还有个前置条件：要不要用 Store 的问题。
要不要用 store
首先，最简单的组件肯定不需要用数据流。那么组件复杂时，如果数据流本身具有分形功能，那么可用可不用。所谓具有分形功能的数据流，是贴着 react 分形功能，将其包装成任具有分形能力的组件：
import { combineStores, observable, inject, observe } from 'dob'
import { Connect } from 'dob-react'
@observable
class Store { name = 123 }
class Action {
@inject(Store) store: Store
changeName = () => { this.store.name = 456 }
}
const stores = combineStores({ Store, Action })
@Connect(stores)
class App extends React.Component<typeof stores, any> {
render() {
return <div onClick={this.props.Action.changeName}>{this.props.Store.name}</div>
}
}
ReactDOM.render(<App /> , document.getElementById('react-dom'))
dob 就是这样的框架，上面例子中，点击文字可以触发刷新，即便根 dom 节点没有 Provider。这意味着这个组件不论放到任何环境，都可以独立运行，成为任何项目中的一部分。这种组件虽然用了数据流，但是和普通 React 组件完全无区别，可以放心使用。
如果是伪分形的数据流，可能在 ReactDOM.render 需要特定的 Provider 配合才可使用，那么这个组件就不具备可迁移能力。如果别人不幸安装了这种组件，就需要在项目根目录安装一个全家桶。
问：虽然数据流+组件具备完全分形能力，但若此组件对 props 有响应式要求，那还是有对该数据流框架的隐形依赖。
答：是的，如果组件要求接收的 props 是 observable 化的，以便在其变化时自动 rerender，那当某个环境传递了普通 props，这个组件的部分功能将失效。其实 props 属于 react 的通用连接桥梁，因此组件只应该依赖普通对象的 props，内部可以再对其 observable 化，以具备完备的可迁移能力。
怎么用 store
React 虽然可以完全模块化，但实际项目中模块一定分为通用组件与业务组件，页面模块也可以当作业务组件。复杂的网站由数据驱动比较好，既然是数据驱动，那么可以将业务组件与数据的连接移到顶层管理，一般通过页面顶层包裹 Provider 实现：
import { combineStores, observable, inject, observe } from 'dob'
import { Connect } from 'dob-react'
@observable
class Store { name = 123 }
class Action {
@inject(Store) store: Store
changeName = () => { this.store.name = 456 }
}
const stores = combineStores({ Store, Action })
ReactDOM.render(
<Provider {...store}>
<App />
</Provider>
, document.getElementById('react-dom'))
本质上只是改变了 Store 定义的位置，而组件使用方式依然不变：
@Connect
class App extends React.Component<typeof stores, any> {
render() {
return <div onClick={this.props.Action.changeName}>{this.props.Store.name}</div>
}
}
有一个区别是 @Connect 不需要带参数了，因为如果全局注册了 Provider，会默认透传到 Connect 中。与分形相反，这种设计会导致组件无法迁移到其他项目单独运行，但好处是可以在本项目中任意移动。
分形的组件对结构强依赖，只要给定需要的 props 就可以完成功能，而全局数据流的组件几乎可以完全不依赖结构，所有 props 都从全局 store 获取。
其实说到这里，可以发现这两点是难以合二为一的，我们可以预先将组件分为业务耦合与非业务耦合两种，让业务耦合的组件依赖全局数据流，让非业务耦合组件保持分形能力。
如果有更好的 Store 管理方式，可以在我的 github 和 知乎 深入聊聊。
每个组件都要 Connect 吗
对于 Mvvm 思想的库，Connect 概念不仅仅在于注入数据（与 redux 不同），还会监听数据的变化触发 rerender。那么每个组件需要 Connect 吗？
从数据流功能来说，没有用到数据流的组件当然不需要 Connect，但业务组件保持着未来不确定性（业务不确定），所以保持每个业务组件的 Connect 便于后期维护。
而且 Connect 可能还会做其他优化工作，比如 dob 的 Connect 不仅会注入数据，完成组件自动 render，还会保证组件的 PureRender，如果对 dob 原理感兴趣，可以阅读 精读《dob - 框架实现》。
其实个议题只是非常微小的点，不过现实就是讽刺的，很多时候多会纠结在这种小点子上，所以单独花费篇幅说几句。
数据流是否要扁平化
Store 扁平化有很大原因是 js 对 immutable 支持力度不够，导致对深层数据修改非常麻烦导致的，虽然 immutable.js 这类库可以通过字符串快速操作，但这种使用方式必然会被不断发展的前端浪潮所淹没，我们不可能看到 js 标准推荐我们使用字符串访问对象属性。
通过字符串访问对象属性，和 lodash 的 _.get 类似，不过对于安全访问属性，也已经有 proposal-optional-chaining 的提案在语法层面解决，同样 immutable 的便捷操作也需要一种标准方式完成。实际上不用等待另一个提案，利用 js 现有能力就可以模拟原生 immutable 支持的效果。
dob-redux 可以通过类似 this.store.articles.push(article) 的 mutable 写法，实现与 react-redux 的对接，内部自然做掉了类似 immutable.set 的事情，感兴趣可以读读我的这篇文章：Redux 使用可变数据结构，介绍了这个黑魔法的实现原理。
有点扯远了，那么数据流扁平化本质解决的是数据格式规范问题。比如 normalizr 就是一种标准数据规范的推进，很多时候我们都将冗余、或者错误归类的数据存入 Store，那维护性自然比较差，Redux 推崇的应当是正确的数据格式化，而不是一昧追求扁平化。
对于前端数据流很薄的场景，也不是随便处理数据就完事了。还有许多事可做，比如使用 node 微服务对后端数据标准化、封装一些标准格式处理组件，把很薄的数据做成零厚度，业务代码可以对简单的数据流完全无感知等等。
异步与副作用
Redux 自然而然用 action 隔离了副作用与异步，那在只有 action 的 Mvvm 开发模式中，异步需要如何隔离？Mvvm 真的完美解决了 Redux 避而远之的异步问题吗？
在使用 dob 框架时，异步后赋值需要非常小心：
@Action async getUserInfo() {
const userInfo = await fetchUser()
this.store.user.data = userInfo // 严格模式下将会报错，因为脱离了 Action 作用域。
}
原因是 await 只是假装用同步写异步，当一个 await 开始时，当前函数的栈已经退出，因此后续代码都不在一个 Action 中，所以一般的解法是显示申明 Action 的显示申明大法：
@Action async getUserInfo() {
const userInfo = await fetchUser()
Action(() => {
this.store.user.data = userInfo
})
}
这说明了异步需要当心！Redux 将异步隔离到 Reducer 之外很正确，只要涉及到数据流变化的操作是同步的，外面 Action 怎么千奇百怪，Reducer 都可以高枕无忧。
其实 redux 的做法与下面代码类似：
@Action async getUserInfo() { // 类 redux action
const userInfo = await fetchUser()
this.setUserInfo(userInfo)
}
@Action async setUserInfo(userInfo) { // 类 redux reduer
this.store.user.data = userInfo
}
所以这是 dob 中对异步的另一种处理方法，称作隔离大法吧。所以在响应式框架中，显示申明大法与隔离大法都可以解决异步问题，代码也显得更加灵活。
请求自动重发
响应式框架的另一个好处在于可以自动触发，比如自动触发请求、自动触发操作等等。
比如我们希望当请求参数改变时，可以自动重发，一般的，在 react 中需要这么申明：
componentWillMount() {
this.fetch({ url: this.props.url, userName: this.props.userName })
}
componentWillReceiveProps(nextProps) {
if (
nextProps.url !== this.props.url ||
nextProps.userName !== this.props.userName
) {
this.fetch({ url: nextProps.url, userName: nextProps.userName })
}
}
在 dob 这类框架中，以下代码的功能是等价的：
import { observe } from 'dob'
componentWillMount() {
this.signal = observe(() => {
this.fetch({ url: this.props.url, userName: this.props.userName })
})
}
其神奇地方在于，observe 回调函数内用到的变量（observable 后的变量）改变时，会重新执行此回调函数。而 componentWillReceiveProps 内做的判断，其实是利用 react 的生命周期手工监听变量是否改变，如果改变了就触发请求函数，然而这一系列操作都可以让 observe 函数代劳。
observe 有点像更自动化的 addEventListener：
document.addEventListener('someThingChanged', this.fetch)
所以组件销毁时不要忘了取消监听：
this.signal.unobserve()
最近我们团队也在探索如何更方便的利用这一特性，正在考虑实现一个自动请求库，如果有好的建议，也非常欢迎一起交流。
类型推导
如果你在使用 redux，可以参考 你所不知道的 Typescript 与 Redux 类型优化 优化 typescript 下 redux 类型的推导，如果使用 dob 或 mobx 之类的框架，类型推导就更简单了：
import { combineStores, Connect } from 'dob'
const stores = combineStores({ Store, Action })
@Connect
class Component extends React.PureComponent<typeof stores, any> {
render() {
this.props.Store // 几行代码便获得了完整类型支持
}
}
这都得益于响应式数据流是基于面向对象方式操作，可以自然的推导出类型。
Store 之间如何引用
复杂的数据流必然存在 Store 与 Action 之间相互引用，比较推荐依赖注入的方式解决，这也是 dob 推崇的良好实践之一。
当然依赖注入不能滥用，比如不要存在循环依赖，虽然手握灵活的语法，但在下手写代码之前，需要对数据流有一套较为完整的规划，比如简单的用户、文章、评论场景，我们可以这么设计数据流：
分别建立 UserStore ArticleStore ReplyStore：
import { inject } from 'dob'
class UserStore {
users
}
class ReplyStore {
@inject(UserStore) userStore: UserStore
replys // each.user
}
class ArticleStore {
@inject(UserStore) userStore: UserStore
@inject(ReplyStore) replyStore: ReplyStore
articles // each.replys each.user
}
每个评论都涉及到用户信息，所以 ReplyStore 注入了 UserStore，每个文章都包含作者与评论信息，所以 ArticleStore 注入了 UserStore 与 ReplyStore，可以看出 Store 之间依赖关系应当是树形，而不是环形。
最终 Action 对 Store 的操作也是通过注入来完成，而由于 Store 之间已经注入完了，Action 可以只操作对应的 Store，必要的时候再注入额外 Store，而且也不会存在循环依赖：
class UserAction {
@inject(UserStore) userStore: UserStore
}
class ReplyAction {
@inject(ReplyStore) replyStore: ReplyStore
}
class ArticleAction {
@inject(ArticleStore) articleStore: ArticleStore
}
最后，不建议在局部 Store 注入全局 Store，或者局部 Action 注入全局 Store，因为这会破坏局部数据流的分形特点，切记保证非业务组件的独立性，把全局绑定交给业务组件处理。
Action 的错误处理
比较优雅的方式，是编写类级别的装饰器，统一捕获 Action 的异常并抛出：
const errorCatch = (errorHandler?: (error?: Error) => void) => (target: any) => {
Object.getOwnPropertyNames(target.prototype).forEach(key => {
const func = target.prototype[key]
target.prototype[key] = async (...args: any[]) => {
try {
await func.apply(this, args)
} catch (error) {
errorHandler && errorHandler(error)
}
}
})
return target
}
const myErrorCatch = errorCatch(error => {
// 上报异常信息 error
})
@myErrorCatch
class ArticleAction {
@inject(ArticleStore) articleStore: ArticleStore
}
当任意步骤触发异常，await 之后的代码将停止执行，并将异常上报到前端监控平台，比如我们内部的 clue 系统。关于异常处理更多信息，可以访问我较早的一篇文章：Callback Promise Generator Async-Await 和异常处理的演进。
3 总结
准确区分出业务与非业务组件、写代码前先设计数据流的依赖关系、异步时注意分离，就可以解决绝大部分业务场景的问题，实在遇到特殊情况可以使用 observe 监听数据变化，由此可以拓展出比如请求自动重发的功能，运用得当可以解决余下比较棘手的特殊需求。
虽然数据流只是项目中非常微小的一环，但如果想让整个项目保持良好的可维护性，需要把各个环节做精致。
这篇文章写于 2017 年最后一天，祝大家元旦快乐！
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