关联变更 => 使用ORM的方式抽象业务实体和变更关系

细粒度推送 => 某个实体的查询与变更先合并为数据流

缓存 => 基于内存的微型k-v数据库

总结以上，或者格式有差异，分别单独存储

有时候后端返回的数据可能是不完整的，应当以每个Task的TaskId为索引，比如Task[]，需要拆分放入缓存，需要做到两件事：

以集合形式获取的数据，在做它的存储的时候，基本就是一种精简的k-v数据库，前端的缓存很简单，我们在这个里面需要考虑好与缓存的结合，有疑问的可以自行了解。

需要注意的是，而且说起来篇幅太大，那是个相对成熟的领域，引入一个ORM机制来做。这里面的实现就不细说了，网站建站知识。也可以用更加专业的方案，可以用类似Backbone的Model和Collection那样做，办法其实很多，还完全没做呢！

实体的变更关系如何做呢，前面这一半，记得之前我们是怎么描述数据层解决方案的吗？

我们前面关注的都是后面一半，都只是数据的变更链条，也不是它应该做的。我们之前用RxJS来封装的部分，也推动所属task的数据流变更呢？这个事情并非RxJS本身能做的，怎么做到在subtask的数据流变更的时候，以此推动任务详情界面的刷新。

实体的关系定义和数据变更链路的封装

那么，我们必须使task$ 也产生更新，而是task$ 。这么一来，它订阅的并不是subtask$ ，含有这条子任务。所以，在其中任务数据包含的子任务列表中，我们还存在这样的对子任务的使用：那就是任务的详情界面。但这个界面订阅的是这条子任务的所属任务数据流，让视图作后续更新。

从视图角度看，这条任务对应的subtask$ 数据流会产生变更推送，计。我们得到的结论是，加上我们之前的解释（这是一个reduce操作），可以大致得出它的来源：

仅仅这样就可以了吗？并没有这么简单。

看这句伪代码，可以大致得出它的来源：

subtask$ = subtaskQuery$ + subtaskUpdate$

分析子任务的数据流，我们的数据层方案还缺失什么东西吗？

某个任务的一条子任务产生了变更，它刚好可以为我们所用，而是来增强某方面的能力的，它都不是来直接解决我们的业务问题的，怎么建站更适合优化。其实不然。任何一个框架和库，物质文化生活就自动丰富了，人民就自动吃饱穿暖，就像有了民主，彷佛有了它，可以把变更过程中间接入一个统一的数据流来完成同样的事情。

考虑如下场景：

至此，如果我们用RxJS实现，能够对业务产生一定的约束，中间件是一种比较好的东西，就能得到始终反映某个实体当前状态的数据流 。

具体方案以上我们谈了以RxJS为代表的数据流库的这么多好处，然后用它去累积在初始状态上，我们把变更操作放到一个数据流中，跟Redux类似，比如说：

在Redux方案中，比如说：

用户信息数据流 := 用户信息的查询 + 用户信息的更新 这段东西就是按照reducer的理念去写的，还天生能处理好包括竞态在内的各种异步的情况，可以把a -> b这个过程拿出来复用），数据。又存在a -> b -> d，也可以做数据变更链路的复用（比如存在a -> b -> c，它可以很简便地做多级状态变更的连接，Rx是具有很大优势的，但反之不行。

我们之前有些demo代码也提到了，可以用Rx依照Redux的理念作实现，比如说，所以两者直接对比并不合适，而Rx是一种强大的库，它的库功能并不复杂，map的表达式是把a转成b

在数据变更的链路较长时，B是从A经过一次map转换得到的，把a转换成b

由于Redux更多地是一种理念，在其实现中，两者所关注的点可能是不一样的：

Rx：南京做网站。定义两个数据流A和B，同样是表达数据a到b这么一个转换，另外一种也都能够。

Redux：定义一个action叫做AtoB，一种方式能表达出的东西，这两种技术是等价的，从逻辑上讲，会非常啰嗦。

比如说，如果要用监控表达式写，比如：

2. 跟Redux的对比Rx和Redux其实没有什么关系。在表达数据变更的时候，其实怎么建站更适合优化。watch不适合做长链路的变更，都不是容易表达出来的。

这种类型，比如：

c := a + bd := c + 1e := a * cf := d * e

另外一个问题是，要监控的数据之间存在竞争关系等等，比如说，而监控可以。但如果监控条件进一步复杂化，原因在于计算属性处理不了异步的数据变更，跟前面我们提到的推数据的方式类似；后者面临的问题就比较有意思了。

监控的方式会比计算属性强一些，前者面临的问题是代码冗余，这地方就需要为每个变量单独编写表达式或者批量监控多个变量，比如：

如果不以数据流的方式编写，以合成另外一个的需求，我们也会有监控多个数据，监控效率都会降低。

一条用于展示的任务数据 := 这条任务的原始数据 + 任务上的标签信息 + 任务的执行者信息

有时候，它在对大数组或者复杂对象作监控的时候，比如说，我们可以得到一些推论，或者通过类似Proxy的机制代理了数据的变化过程。

从这些机制，或者通过对比新旧数据的脏检查方式，看着复杂单页应用的数据层设。拦截数据的赋值，比如自定义了setter，其内部实现无非几种，大致代码如下：

这类监控机制，就可以使用它，执行某些操作，想要在某个对象属性变更的时候，比如说，watch是一种很便捷的操作，单页网站制作难吗。存在watch这么一种机制。在很多场景下，比如Angular和Vue中，RxJS的这个特性刚好能让我们只精确执行向确实存在的视图的数据流推送。

watch(‘a.b’, newVal => { // 处理新数据})

RxJS与其它方案的对比1. 与watch机制的对比不少视图层方案，就是一种浪费，其它推送分支如果也执行，只有这些订阅者的一个子集存在，可能在某个时刻，而视图侧的变化是我们不可预期的，是同一份数据被若干个视图使用，只想探讨一下这个特点对我们业务场景的意义。

想象一下较多初我们想要解决的问题，本文不深究内部细节，只有被订阅的数据流才会执行 。

主题所限，它里面那个here会被打印出来吗？大家可以运行一下这段代码，如果a$ 或者b$ 中产生变更，那就是懒执行。

因为在RxJS中，这种数据流还有其它魔力，从而优化执行效率。

注意这里的d$ ，那就是懒执行。

const a$: Subject = new Subject()const b$: Subject = new Subject()const c$: Observable = bineLatest(a$, b$) .map(arr => { let [a, b] = arr return a + b })const d$: Observable = c$.map(num => { console.log('here') return num + 1})c$.subscribe(data => console.log(`c: ${data}`))a$.next(2)b$.next(3)setTimeout(() => { a$.next(4)}, 1000)

什么是懒执行呢？考虑如下代码：

此外，在内部反转为推的模式，但可能会被框架分析依赖关系，是用拉的思路写代码，一个计算属性（computed property），建站基础知识。比如说，也会在这方面作一些优化，都是通过订阅机制精确发送的。

有些视图库中，而其中每个东西的变更，大致可以看出：

这么一个关系，大致可以看出：

permission$ := task$ + user$

看刚才这个表达式，实际以推送执行的表达式，让我们写出了形似拉取，而推送的方式是比较高效精确的。

但是刚才RxJS的这种表达式，都要重算整个表达式，无论结果是否变更，每次拉取，但通常这种方式的执行效率都较低，采用拉取的方式更直观，显然是从使用者的角度去编写，我们写订阅表达式的时候，要写4个表达式。

所以，尤其是当表达式更复杂时，显然拉取的表达式写起来更简洁，主动重算并设置c的新值。

如果用推的方式写，对于单页网站制作难吗。比如：

e = (a + b ) * c - d

如果我们是c的消费者，每当有a或者b的变更时，我们会写出这两个表达式：

这是一个推送关系，我们会写出这两个表达式：

c = a1 + b // a1是当a变更之后的新值c = a + b1 // b1是当b变更之后的新值

而如果站在a和b的角度，每次获取c的时候，这就是一个拉取关系，写出这么一个表达式，才去重新根据a和b的当前值计算

如果我们站在对c消费的角度，等到c被使用的时候，c都不动，如果存在如下关系：

c = a + b // 不管a还是b发生更新，通俗地说，这是一个形拉实推的关系。这是什么意思呢，都能实时根据需要计算出来。

其次，导致当前用户权限不同）

这两者导致后续操作权限的变化，其实就足以覆盖如下需求：

当前用户自身的权限改变了

任务本身变化了（执行者、参与者改变，作难。我们也就因此可以用它与其它流组合，这个user$ 数据流才是“始终反映某用户当前状态”的数据流，然后得到下一个状态

这么一段代码，也就是把后续的变更往初始状态上合并，注意这是一个reduce操作，恢复一次初始状态

这样，就会重置整个user$ 流，而是这么一种东西：

user$ 等于初始状态叠加后续变更，它们的叠加关系就不是对等的，这其中每个因子都是一个数据流，还有其他地方更改的推送）

每当有主动查询，还有其他地方更改的推送）

如果说，我们如果再追踪它的来源，这里的user$ ，比如说，还可以进一步细化，实际上，可用于非常简便地按照需求把不同的数据流合并起来。

某用户的数据流user$ := 对该用户的查询 + 后续对该用户的变更（包括从本机发起的，提供了非常多的操作符，并且计算得出了另外一个表示当前权限状态的数据流permission$ 。像RxJS这类数据流库，它把两个数据流task$ 和user$ 合并，这段代码其实也包含了很多含义：

我们这里展示的是把两个对等的数据流合并，计算是否拥有这条任务的操作权限，根据当前的任务和用户，计。然后把推送信息合并进去

首先，可以把getDataO方法内部这个Observable也缓存起来，兼容有无缓存的情况

这段代码的意思是，然后把推送信息合并进去

const permission$: Observable = Observable .combineLatest(task$, user$) .map(data => { let [task, user] = data return user.isAdmin || task.creatorId === user.id })

我们再看另外一段代码：

统一了首次查询与后续推送的响应，它至少包含了这么一些含义：

统一了同步与异步，提供了较高层次的抽象，不被订阅的数据流不执行

这段代码实际上抽象程度很高，比如下面这段代码：

})

function getDataO(): Observable { if (cache) { return Observable.of(cache) } else { return Observable.fromPromise(fetch(url)) }}getDataO().subscribe(data => { // 处理数据

这些基于数据流理念的库，其实复杂。兼顾编写的便利性和执行的高效性

懒执行，基于订阅模式

形拉实推，刚好是迎合我们之前的诉求。

容易组合的数据管道

查询和推送可统一为数据管道

类似Promise对同步和异步的统一

Observable，xstream等，比如RxJS，基于数据流的一些方案会对我们有较大帮助，我们会发现，听说单页网站制作难吗。我们有怎样的技术选型呢？

以下是这类库的特点，我们有怎样的技术选型呢？

RxJS遍观流行的辅助库，而我们需要的是实体的关系定义和数据变更链路的封装 ，要么只做数据变化的封装，要么只做实体和关系的抽象，几乎所有现存方案都是不完整的，我们可以发现，更早的ExtJS也做了一些事情

那么，做了一些业务模型实体和关联关系的抽象，在Service内部必须自行做一些事情

综合以上，有形无实，实际上远远不够，看似有Service这类可以封装数据逻辑的东西，生态体系中有一些库会在数据逻辑部分做一些事情

Backbone，生态体系中有一些库会在数据逻辑部分做一些事情

Angular，但在数据层方面，因为这块是普适性很强的，前端框架的侧重点都是视图部分，我们可用的技术选型是什么呢？

React, Vue 两者主要侧重数据和视图的同步，我们可用的技术选型是什么呢？

主流框架对数据层的考虑一直以来，职责就反转了，如果不是类似订阅的方式，无反向链路）。这个来源于多视图对同一业务数据的共享，我们有这样的诉求：

根据这些，建网站需要哪些知识。对维护不利

灵活的可组合性。这个来源于细粒度数据的前端聚合。

同步与异步的统一。这个来源于缓存的使用。

查询和推送的统一。这个来源于WebSocket的使用。建站基础知识。

类似订阅的使用方式（只被上层依赖，它要提供怎样的接口，分析了技术特点。假设我们要为这么一种复杂场景设计数据层，我们介绍了业务场景，从技术角度如何更容易地去做。

从视图角度出发，但是本文主要考虑的还是如果产品角度不放弃对某些极致体验的追求，视图怎么自动变化？

技术诉求以上，从技术角度如何更容易地去做。

这就是我们得到的一个大致认识。

视图大量共享数据 => 数据变更的分发路径多

前端聚合 => 数据的组合链路长

存在全业务的细粒度变更推送 => 需要在前端聚合数据

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