RxJS有什么用

这篇文章给大家分享的是有关RxJS有什么用的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

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RxJS简介

通常，对RxJS的解释会是这么一些东西，我们来分别看看它们的含义是什么。

• Reactive

• Lodash for events

• Observable

• Stream-based

什么是Reactive呢，一个比较直观的对比是这样的：

比如说，abc三个变量之间存在加法关系：

a = b + c

在传统方式下，这是一种一次性的赋值过程，调用一次就结束了，后面b和c再改变，a也不会变了。

而在Reactive的理念中，我们定义的不是一次性赋值过程，而是可重复的赋值过程，或者说是变量之间的关系：

a: = b + c

定义出这种关系之后，每次b或者c产生改变，这个表达式都会被重新计算。不同的库或者语言的实现机制可能不同，写法也不完全一样，但理念是相通的，都是描述出数据之间的联动关系。

在前端，我们通常有这么一些方式来处理异步的东西：

• 回调

• 事件

• Promise

• Generator

其中，存在两种处理问题的方式，因为需求也是两种：

• 分发

• 流程

在处理分发的需求的时候，回调、事件或者类似订阅发布这种模式是比较合适的；而在处理流程性质的需求时，Promise和Generator比较合适。

在前端，尤其交互很复杂的系统中，RxJS其实是要比Generator有优势的，因为常见的每种客户端开发都是基于事件编程的，对于事件的处理会非常多，而一旦系统中大量出现一个事件要修改视图的多个部分（状态树的多个位置），分发关系就更多了。

RxJS的优势在于结合了两种模式，它的每个Observable上都能够订阅，而Observable之间的关系，则能够体现流程（注意，RxJS里面的流程的控制和处理，其直观性略强于Promise，但弱于Generator）。

我们可以把一切输入都当做数据流来处理，比如说：

• 用户操作

• 网络响应

• 定时器

• Worker

RxJS提供了各种API来创建数据流：

• 单值：of, empty, never

• 多值：from

• 定时：interval, timer

• 从事件创建：fromEvent

• 从Promise创建：fromPromise

• 自定义创建：create

创建出来的数据流是一种可观察的序列，可以被订阅，也可以被用来做一些转换操作，比如：

• 改变数据形态：map, mapTo, pluck

• 过滤一些值：filter, skip, first, last, take

• 时间轴上的操作：delay, timeout, throttle, debounce, audit, bufferTime

• 累加：reduce, scan

• 异常处理：throw, catch, retry, finally

• 条件执行：takeUntil, delayWhen, retryWhen, subscribeOn, ObserveOn

• 转接：switch

也可以对若干个数据流进行组合：

• concat，保持原来的序列顺序连接两个数据流

• merge，合并序列

• race，预设条件为其中一个数据流完成

• forkJoin，预设条件为所有数据流都完成

• zip，取各来源数据流最后一个值合并为对象

• combineLatest，取各来源数据流最后一个值合并为数组

这时候回头看，其实RxJS在事件处理的路上已经走得太远了，从事件到流，它被称为lodash for events，倒不如说是lodash for stream更贴切，它提供的这些操作符也确实可以跟lodash媲美。

数据流这个词，很多时候，是从data-flow翻译过来的，但flow跟stream是不一样的，我的理解是：flow只关注一个大致方向，而stream是受到更严格约束的，它更像是在无形的管道里面流动。

那么，数据的管道是什么形状的？

在RxJS中，存在这么几种东西：

• Observable 可观察序列，只出不进

• Observer 观察者，只进不出

• Subject 可出可进的可观察序列，可作为观察者

• ReplaySubject 带回放

• Subscription 订阅关系

前三种东西，根据它们数据进出的可能性，可以通俗地理解他们的连接方式，这也就是所谓管道的“形状”，一端密闭一端开头，还是两端开口，都可以用来辅助记忆。

上面提到的Subscription，则是订阅之后形成的一个订阅关系，可以用于取消订阅。

下面，我们通过一些示例来大致了解一下RxJS所提供的能力，以及用它进行开发所需要的思路转换。

示例一：简单的订阅

很多时候，我们会有一些显示时间的场景，比如在页面下添加评论，评论列表中显示了它们分别是什么时间创建的，为了含义更清晰，可能我们会引入moment这样的库，把这个时间转换为与当前时间的距离：

const diff = moment(createAt).fromNow()

这样，显示的时间就是：一分钟内，昨天，上个月这样的字样。

但我们注意到，引入这个转换是为了增强体验，而如果某个用户停留在当前视图时间太长，它的这些信息会变得不准确，比如说，用户停留了一个小时，而它看到的信息还显示：5分钟之前发表了评论，实际时间是一个小时零5分钟以前的事了。

从这个角度看，我们做这个体验增强的事情只做了一半，不准确的信息是不能算作增强体验的。

在没有RxJS的情况下，我们可能会通过一个定时器来做这件事，比如在组件内部：

tick() {
this.diff = moment(createAt).fromNow()
setTimeout(tick.bind(this), 1000)
}

但组件并不一定只有一份实例，这样，整个界面上可能就有很多定时器在同时跑，这是一种浪费。如果要做优化，可以把定时器做成一种服务，把业务上需要周期执行的东西放进去，当作定时任务来跑。

如果使用RxJS，可以很容易做到这件事：

Observable.interval(1000).subscribe(() => {
this.diff = moment(createAt).fromNow()
})

示例二：对时间轴的操纵

RxJS一个很强大的特点是，它以流的方式来对待数据，因此，可以用一些操作符对整个流上所有的数据进行延时、取样、调整密集度等等。

const timeA$ = Observable.interval(1000)
const timeB$ = timeA$.filter(num => {
return (num % 2 != 0)
&& (num % 3 != 0)
&& (num % 5 != 0)
&& (num % 7 != 0)
})
const timeC$ = timeB$.debounceTime(3000)
const timeD$ = timeC$.delay(2000)

示例代码中，我们创建了四个流：

• A是由定时器产生的，每秒一个值

• B从A里面过滤掉了一些

• C在B的基础上，对每两个间距在3秒之内的值进行了处理，只留下后一个值

• D把C的结果整体向后平移了2秒

所以结果大致如下：

A: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
B:    1                                 11       13                  17       19
C:          1                                                  13                             19
D:                 1                                                      13

示例三：我们来晚了

RxJS还提供了BehaviourSubject和ReplaySubject这样的东西，用于记录数据流上一些比较重要的信息，让那些“我们来晚了”的订阅者们回放之前错过的一切。

ReplaySubject可以指定保留的值的个数，超过的部分会被丢弃。

最近新版《射雕英雄传》比较火，我们来用代码描述其中一个场景。

郭靖和黄蓉一起背书，黄蓉记忆力很好，看了什么，就全部记得；而郭靖属鱼的，记忆只有七秒，始终只记得背诵的最后三个字，两人一起背诵《九阴真经》。

代码实现如下：

const 九阴真经 = '天之道，损有余而补不足'
const 黄蓉$ = new ReplaySubject(Number.MAX_VALUE)
const 郭靖$ = new ReplaySubject(3)
const 读书$ = Observable.from(九阴真经.split(''))
读书$.subscribe(黄蓉$)
读书$.subscribe(郭靖$)

执行之后，我们就可以看到，黄蓉背出了所有字，郭靖只记得“补不足”三个字。

示例四：自动更新的状态树

熟悉Redux的人应该会对这样一套理念不陌生：

当前视图状态 := 之前的状态 + 本次修改的部分

从一个应用启动之后，整个全局状态的变化，就等于初始的状态叠加了之后所有action导致的状态修改结果。

所以这就是一个典型的reduce操作。在RxJS里面，有一个scan操作符可以用来表达这个含义，比如说，我们可以表达这样一个东西：

const action$ = new Subject()
const reducer = (state, payload) => {
// 把payload叠加到state上返回
}
const state$ = action$.scan(reducer)
.startWith({})

只需往这个action$里面推action，就能够在state$上获取出当前状态。

在Redux里面，会有一个东西叫combineReducer，在state比较大的时候，用不同的reducer修改state的不同的分支，然后合并。如果使用RxJS，也可以很容易表达出来：

const meAction$ = new Subject()
const meReducer = (state, payload) => {}
const articleAction$ = new Subject()
const articleReducer = (state, payload) => {}
const me$ = meAction$.scan(meReducer).startWith({})
const article$ = articleAction$.scan(articleReducer).startWith({})
const state$ = Observable
.zip(
me$,
article$,
(me, article) => {me, article}
)

借助这样的机制，我们实现了Redux类似的功能，社区里面也有基于RxJS实现的Redux-Observable这样的Redux中间件。

注意，我们这里的代码中，并未使用dispatch action这样的方式去严格模拟Redux。

再深入考虑，在比较复杂的场景下，reducer其实很复杂。比如说，视图上发起一个操作，会需要修改视图的好多地方，因此也就是要修改全局状态树的不同位置。

在这样的场景中，从视图发起的某个action，要么调用一个很复杂的reducer去到处改数据，要么再次发起多个action，让很多个reducer各自改自己的数据。

前者的问题是，代码耦合太严重；后者的问题是，整个流程太难追踪，比如说，某一块状态，想要追踪到自己是被从哪里发起的修改所改变的，是非常困难的事情。

如果我们能够把Observable上面的同步修改过程视为reducer，就可以从另外一些角度大幅简化代码，并且让联动逻辑清晰化。例如，如果我们想描述一篇文章的编辑权限：

const editable$ = Observable.combineLatest(article$, me$)
.map(arr => {
let [article, me] = arr
return me.isAdmin || article.author === me.id
})

这段代码的实质是什么？其实本质上还是reducer，表达的是数据的合并与转换过程，而且是同步的。我们可以把article和me的变更reduce到article$和me$里，由它们派发隐式的action去推动editable计算新值。

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