如何设计redux state结构

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布利丹牵驴子
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    为什么使用redux

    使用react构建大型应用，势必会面临状态管理的问题，redux是常用的一种状态管理库，我们会因为各种原因而需要使用它。

    1. 不同的组件可能会使用相同的数据，使用redux能更好的复用数据和保持数据的同步
    2. react中子组件访问父组件的数据只能通过props层层传递，使用redux可以轻松的访问到想要的数据
    3. 全局的state可以很容易的进行数据持久化，方便下次启动app时获得初始state
    4. dev tools提供状态快照回溯的功能，方便问题的排查

    但并不是所有的state都要交给redux管理，当某个状态数据只被一个组件依赖或影响，且在切换路由再次返回到当前页面不需要保留操作状态时，我们是没有必要使用redux的，用组件内部state足以。例如下拉框的显示与关闭。

    常见的状态类型

    react应用中我们会定义很多state，state最终也都是为页面展示服务的，根据数据的来源、影响的范围大致可以将前端state归为以下三类：

    Domain data: 一般可以理解为从服务器端获取的数据，比如帖子列表数据、评论数据等。它们可能被应用的多个地方用到，前端需要关注的是与后端的数据同步、提交等等。

    UI state: 决定当前UI如何展示的状态，比如一个弹窗的开闭，下拉菜单是否打开，往往聚焦于某个组件内部，状态之间可以相互独立，也可能多个状态共同决定一个UI展示，这也是UI state管理的难点。

    App state: App级的状态，例如当前是否有请求正在loading、某个联系人被选中、当前的路由信息等可能被多个组件共同使用到状态。

    如何设计state结构

    在使用redux的过程中，我们都会使用modules的方式，将我们的reducers拆分到不同的文件当中，通常会遵循高内聚、方便使用的原则，按某个功能模块、页面来划分。那对于某个reducer文件，如何设计state结构能更方便我们管理数据呢，下面列出几种常见的方式：

    1.将api返回的数据直接放入state

    这种方式大多会出现在列表的展示上，如帖子列表页，因为后台接口返回的数据通常与列表的展示结构基本一致，可以直接使用。

    2.以页面UI来设计state结构

    如下面的页面，分为三个section，对应开户中、即将流失、已提交审核三种不同的数据类型。
    示例
    因为页面是展示性的没有太多的交互，所以我们完全可以根据页面UI来设计如下的结构：

    tabData: {
    opening: [{
        userId: "6332",
        mobile: "1858849****",
        name: "test1",
        ...
    }, ...],
    missing: [],
    commit: [{
        userId: "6333",
        mobile: "1858849****",
        name: "test2",
        ...
    }, ... ]
}

    这样设计比较方便我们将state映射到页面，拉取更多数据只需要将新数据简单contact进对应的数组即可。对于简单页面，这样是可行的。

    3.State范式化(normalize)

    很多情况下，处理的数据都是嵌套或互相关联的。例如，一个群列表，由很多群组成，每个群又包含很多个用户，一个用户可以加入多个不同的群。这种类型的数据，我们可以方便用如下结构表示：

    const Groups = [
    {
        id: 'group1',
        groupName: '连线电商',
        groupMembers: [
            {
                id: 'user1',
                name: '张三',
                dept: '电商部'
            },
            {
                id: 'user2',
                name: '李四',
                dept: '电商部'
            },
        ]
    },
    {
        id: 'group2',
        groupName: '连线资管',
        groupMembers: [
            {
                id: 'user1',
                name: '张三',
                dept: '电商部'
            },
            {
                id: 'user3',
                name: '王五',
                dept: '电商部'
            },
        ]
    }
]

    这种方式，对界面展示很友好，展示群列表，我们只需遍历Groups数组，展示某个群成员列表，只需遍历相应索引的数据Groups[index]，展示某个群成员的数据，继续索引到对应的成员数据GroupsgroupIndex即可。
    但是这种方式有一些问题：

    1. 存在很多重复数据，当某个群成员信息更新的时候，想要在不同的群之间进行同步比较麻烦。
    2. 嵌套过深，导致reducer逻辑复杂，修改深层的属性会导致代码臃肿，空指针的问题
    3. redux中需要遵循不可变更新模式，更新属性往往需要更新组件树的祖先，产生新的引用，这会导致跟修改数据无关的组件也要重新render。

    为了避免上面的问题，我们可以借鉴数据库存储数据的方式，设计出类似的范式化的state，范式化的数据遵循下面几个原则：

    • 不同类型的数据，都以“数据表”的形式存储在state中
    • “数据表” 中的每一项条目都以对象的形式存储，对象以唯一性的ID作为key，条目本身作为value。
    • 任何对单个条目的引用都应该根据存储条目的 ID 来索引完成。
    • 数据的顺序通过ID数组表示。

    上面的示例范式化之后如下：

    {
    groups: {
        byIds: {
            group1: {
                id: 'group1',
                groupName: '连线电商',
                groupMembers: ['user1', 'user2']
            },
            group2: {
                id: 'group2',
                groupName: '连线资管',
                groupMembers: ['user1', 'user3']
            }
        },
        allIds: ['group1', 'group2']
    },
    members: {
        byIds: {
            user1: {
                id: 'user1',
                name: '张三',
                dept: '电商部'
            },
            user2: {
                id: 'user2',
                name: '李四',
                dept: '电商部'
            },
            user3: {
                id: 'user3',
                name: '王五',
                dept: '电商部'
            }
        },
        allIds: []
    }
}

    与原来的数据相比有如下改进：

    1. 因为数据是扁平的，且只被定义在一个地方，更方便数据更新
    2. 检索或者更新给定数据项的逻辑变得简单与一致。给定一个数据项的 type 和 ID，不必嵌套引用其他对象而是通过几个简单的步骤就能查找到它。
    3. 每个数据类型都是唯一的，像用户信息这样的更新仅仅需要状态树中 “members > byId > user” 这部分的复制。这也就意味着在 UI 中只有数据发生变化的一部分才会发生更新。与之前的不同的是，之前嵌套形式的结构需要更新整个 groupMembers数组，以及整个 groups数组。这样就会让不必要的组件也再次重新渲染。

    通常我们接口返回的数据都是嵌套形式的，要将数据范式化，我们可以使用Normalizr这个库来辅助。
    当然这样做之前我们最好问自己，我是否需要频繁的遍历数据，是否需要快速的访问某一项数据，是否需要频繁更新同步数据。

    更进一步

    对于这些关系数据，我们可以统一放到entities中进行管理，这样root state，看起来像这样：

    {
    simpleDomainData1: {....},
    simpleDomainData2: {....}
    entities : {
        entityType1 : {byId: {}, allIds},
        entityType2 : {....}
    }
    ui : {
        uiSection1 : {....},
        uiSection2 : {....}
    }
}

    其实上面的entities并不够纯粹，因为其中包含了关联关系（group里面包含了groupMembers的信息），也包含了列表的顺序信息（如每个实体的allIds属性）。更进一步，我们可以将这些信息剥离出来，让我们的entities更加简单，扁平。

    {
    entities: {
        groups: {
            group1: {
                id: 'group1',
                groupName: '连线电商',
            },
            group2: {
                id: 'group2',
                groupName: '连线资管',
            }
        },
        members: {
            user1: {
                id: 'user1',
                name: '张三',
                dept: '电商部'
            },
            user2: {
                id: 'user2',
                name: '李四',
                dept: '电商部'
            },
            user3: {
                id: 'user3',
                name: '王五',
                dept: '电商部'
            }
        }
    },
    
    groups: {
        gourpIds: ['group1', 'group2'],
        groupMembers: {
            group1: ['user1', 'user2'],
            group2: ['user2', 'user3']
        }
    }
}

    这样我们在更新entity信息的时候，只需操作对应entity就可以了，添加新的entity时则需要在对应的对象如entities[group]中添加group对象，在groups[groupIds]中添加对应的关联关系。

    enetities.js

    const ADD_GROUP = 'entities/addGroup';
const UPDATE_GROUP = 'entities/updateGroup';
const ADD_MEMBER = 'entites/addMember';
const UPDATE_MEMBER = 'entites/updateMember';

export const addGroup = entity => ({
    type: ADD_GROUP,
    payload: {[entity.id]: entity}
})

export const updateGroup = entity => ({
  type: UPDATE_GROUP,
  payload: {[entity.id]: entity}
})

export const addMember = member => ({
  type: ADD_MEMBER,
  payload: {[member.id]: member}
})

export const updateMember = member => ({
  type: UPDATE_MEMBER,
  payload: {[member.id]: member}
})

_addGroup(state, action) {
  return state.set('groups', state.groups.merge(action.payload));
}

_addMember(state, action) {
  return state.set('members', state.members.merge(action.payload));
}

_updateGroup(state, action) {
  return state.set('groups', state.groups.merge(action.payload, {deep: true}));
}

_updateMember(state, action) {
  return state.set('members', state.members.merge(action.payload, {deep: true}))
}

const initialState = Immutable({
  groups: {},
  members: {}
})

export default function entities(state = initialState, action) {
  let type = action.type;

  switch (type) {
    case ADD_GROUP:
      return _addGroup(state, action);
    case UPDATE_GROUP:
      return _updateGroup(state, action);
    case ADD_MEMBER:
      return _addMember(state, action);
    case UPDATE_MEMBER:
      return _updateMember(state, action);
    default:
      return state;
  }
}

    可以看到，因为entity的结构大致相同，所以更新起来很多逻辑是差不多的，所以这里可以进一步提取公用函数，在payload里面加入要更新的key值。

    export const addGroup = entity => ({
  type: ADD_GROUP,
  payload: {data: {[entity.id]: entity}, key: 'groups'}
})

export const updateGroup = entity => ({
  type: UPDATE_GROUP,
  payload: {data: {[entity.id]: entity}, key: 'groups'}
})

export const addMember = member => ({
  type: ADD_MEMBER,
  payload: {data: {[member.id]: member}, key: 'members'}
})

export const updateMember = member => ({
  type: UPDATE_MEMBER,
  payload: {data: {[member.id]: member}, key: 'members'}
})

function normalAddReducer(state, action) {
  let payload = action.payload;
  if (payload && payload.key) {
    let {key, data} = payload;
    return state.set(key, state[key].merge(data));
  }
  return state;
}

function normalUpdateReducer(state, action) {
  if (payload && payload.key) {
    let {key, data} = payload;
    return state.set(key, state[key].merge(data, {deep: true}));
  }
}

export default function entities(state = initialState, action) {
  let type = action.type;

  switch (type) {
    case ADD_GROUP:
    case ADD_MEMBER:
      return normalAddReducer(state, action);
    case UPDATE_GROUP:    
    case UPDATE_MEMBER:
      return normalUpdateReducer(state, action);
    default:
      return state;
  }
}

    将loading状态抽离到根reducer中，统一管理

    在请求接口时，通常会dispatch loading状态，通常我们会在某个接口请求的reducer里面来处理响应的loading状态，这会使loading逻辑到处都是。其实我们可以将loading状态作为根reducer的一部分，单独管理，这样就可以复用响应的逻辑。

    const SET_LOADING = 'SET_LOADING';

export const LOADINGMAP = {
  groupsLoading: 'groupsLoading',
  memberLoading: 'memberLoading'
}

const initialLoadingState = Immutable({
  [LOADINGMAP.groupsLoading]: false,
  [LOADINGMAP.memberLoading]: false,
});

const loadingReducer = (state = initialLoadingState, action) => {
  const { type, payload } = action;
  if (type === SET_LOADING) {
    return state.set(key, payload.loading);
  } else {
    return state;
  }
}

const setLoading = (scope, loading) => {
  return {
    type: SET_LOADING,
    payload: {
      key: scope,
      loading,
    },
  };
}

// 使用的时候
store.dispatch(setLoading(LOADINGMAP.groupsLoading, true));

    这样当需要添加新的loading状态的时候，只需要在LOADINGMAP和initialLoadingState添加相应的loading type即可。
    也可以参考dva的实现方式，它也是将loading存储在根reducer，并且是根据model的namespace作为区分，

    dva loading

    它方便的地方在于将更新loading状态的逻辑被提取到plugin中，用户不需要手动编写更新loading的逻辑，只需要在用到时候使用state即可。plugin的代码也很简单，就是在钩子函数中拦截副作用。

    function onEffect(effect, { put }, model, actionType) {
    const { namespace } = model;

  return function*(...args) {
    yield put({ type: SHOW, payload: { namespace, actionType } });
    yield effect(...args);
    yield put({ type: HIDE, payload: { namespace, actionType } });
  };
}

    其他

    对于web端应用，我们无法控制用户的操作路径，很可能用户在直接访问某个页面的时候，我们store中并没有准备好数据，这可能会导致一些问题，所以有人建议以page为单位划分store，舍弃掉部分多页面共享state的好处，具体可以参考这篇文章，其中提到在视图之间共享state要谨慎，其实这也反映出我们在思考是否要共享某个state时，思考如下几个问题：

    1. 有多少页面会使用到该数据
    2. 每个页面是否需要单独的数据副本
    3. 改动数据的频率怎么样

    参考文章

    https://www.zhihu.com/questio...
    https://segmentfault.com/a/11...
    https://hackernoon.com/shape-...
    https://medium.com/@dan_abram...
    https://medium.com/@fastphras...
    https://juejin.im/post/59a16e...
    http://cn.redux.js.org/docs/r...
    https://redux.js.org/recipes/...

    javascriptreactredux
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    if you never try, you'll never know.

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