在 基于 Observable 构建前端防腐策略 发布后,有一些读者留言对文章中使用 Observable 构建防腐层的典型应用感到困惑,觉得代码中的例子过于简单,不少可以通过 Promise 解决,引入 RxJS Observable 会提高而非降低复杂度。
这种顾虑是完全有道理的,在 RxJS 中可以由 Promise 操作符来替代的场景还有很多,事实上,所有能由 Observable 实现的场景理论上都可以 Promise 来实现,毕竟 RxJS 是基于 JavaScript 构建,整个 Observable 的核心实现也不过只有 100 行 代码。
然而前文的例子只是用来说明防腐层的场景,而并非复杂到一定要使用防腐层的情况。实际业务中的场景不可能只有 2 个接口,3 个组件这样简单。在复杂的业务场景下,基于 Observable 构建的防腐层可以提升我们的代码开发效率,更好的抽象和封装底层接口。以下举几个项目中防腐层的实战场景 ,每个场景均附加了在线示例。
接口稳定提升
将低成功率接口组装抽象为高成功率接口
在线示例:https://stackblitz.com/edit/rxjs-stable-improvement
操作符:retry / retryWhen / delay
有些时候后端接口的成功率较低,但是前端为了保证视图层稳定,需要对这些接口的成功率进行增强。这里,我们使用 Promise 模拟一个成功率只有 50% 的接口,代码如下:
// 成功率 50% 的接口function unstableAPI(): Promise<boolean> {return new Promise((resolve, reject) => {if (Math.random() < 0.5) {resolve(true);} else {reject('error');}});}
通过 RxJS 的 retry 操作符,我们可以很容易将 50% 成功率的接口组装为成功率 99.9% 的接口,即每次当接口失败时,自动重试最多 10 次。
function stabilizedAPI(): Promise<boolean> {return lastValueFrom(from(defer(() => unstableAPI())).pipe(retry(10)));}

实际的业务中,以上代码会导致代码短时间内多次重试,可能会导致接口雪崩。在 RxJS 中我们可以轻松实现错误回退机制,以花费更多时间的代价来获得更大的成功几率。
我们将 stabilizedAPI 的代码修改为以下代码,当发生错误时,等待 1s 后重新发起请求,最多发送 10 次。更完善的 RxJS 退避策略可以参考 Power of RxJS when using exponential backoff 一文。
function stabilizedAPI(): Promise<boolean> {return lastValueFrom(from(defer(() => unstableAPI())).pipe(retryWhen((errors) => errors.pipe(delay(1000), take(10)))));}
接口时序调整
为启动屏目单独提供加载接口
在线示例:https://stackblitz.com/edit/rxjs-minimal-response-time
操作符:forkJoin / delay
绝大部分的前端应用都会有启动屏幕,启动屏幕中可能包含广告、加载动画或者应用 logo 信息等内容,应用启动屏幕的展示时间通常由以下两个因素决定:
- 网络加载耗时 networkDelay: 应用加载所需的关键数据接口,例如用户个人信息的最长返回时间
- 页面最小展示时间 minimalDelay: 启动屏幕包含的有效信息需要有一个最短展示时间,防止屏幕闪烁
启动屏幕的展示时间应当由以下逻辑计算:当网络加载耗时小于页面最小展示时间时,将以页面最小展示时间为准,当大于页面最小展示时间时,将网络加载耗时为准。简化公式为:
启动屏幕展示时间 = Max(关键接口加载时间,最短加载时间)
我们使用 Promise 来模拟关键数据返回,其中网络接口延时由 setTimeout 来模拟
function initData(): Promise<{ name: string }> {return new Promise((resolve) => {const networkDelay = Math.random() * 3000;setTimeout(() => {resolve({ name: 'lucy' });}, networkDelay);});}
通过 forkJoin delay 等 operator,我们可以组装出给启动屏幕使用的最短返回时间接口
// 初始化数据,返回时间必定大于 minimalDelay msfunction initDataWithMinimalDelay(minimalDelay: number): Promise<{ name: string }> {return lastValueFrom(forkJoin([from(defer(() => initData())),of(true).pipe(delay(minimalDelay)),]).pipe(map(([data]) => data)));}
在以上代码中,当 networkDelay 调用时间小于 minimalDelay 时,将以 minimalDelay 为准,当大于 minimalDelay 时,将以 networkDelay 为准。
接口择优使用
自动选择较快的接口使用
在线示例:https://stackblitz.com/edit/rxjs-race-query
操作符:raceWith
有时相同的数据可以从后端多个接口中获取,我们使用 Promise 模拟快慢两个接口
// 快速接口function fastAPI(): Promise<string> {return new Promise((resolve) => {setTimeout(() => {resolve('fast data');}, 1000);});}// 慢速接口function slowAPI(): Promise<string> {return new Promise((resolve) => {setTimeout(() => {resolve('slow data');}, 3000);});}
在实际的使用中,我们无法提前知晓接口的网络情况,通过 raceWith 操作符,我们可以对任意个接口进行封装,自动获取其中最快的那个
function getFasterOne(): Promise<string> {return lastValueFrom(from(defer(() => fastAPI())).pipe(raceWith(from(defer(() => slowAPI())))));}

接口竞态处理
Observable 防腐层自带竞态处理功能
在线示例:https://stackblitz.com/edit/rxjs-race-condition
操作符:exhaustMap / switchMap / concatMap
接口的请求结果返回的顺序不能保证一致,这就要求我们在业务中需要对接口的竞态问题进行处理。Dan Abramov 在 useEffect 完整指南 使用了布尔值来对数据进行处理。但是如果你使用 Observable 构建了防腐层,就会有更简单的方法来处理竞态问题。
我们使用 randomuser.me 的服务与 fromFetch operator 构建一个简单的数据层
function getData() {return fromFetch('https://api.randomuser.me/?page=1&results=10').pipe(map((data) => data.json()));}
以第一次请求为准
由于防腐层 Observable 的特性,使用 Observable 与 exhaustMap 结合就可以获得与 flag 标注相同的效果,即当前一次请求未返回时,下一次请求会被直接抛弃。
fromEvent(document.getElementById('button'), 'click').pipe(exhaustMap(() => getData()));
以最后一次请求为准
我们也可以选择以最后一次请求为基准,将之前所有的请求都抛弃,在组件内直接使用 switchMap operator 来保证请求顺序与返回数据一致,fromFetch 中内置了 AbortController 可以将过期但仍未返回的接口置为 canceled 状态。
fromEvent(document.getElementById('button'), 'click').pipe(switchMap(() => getData()));


所有请求排队处理
将所有发出的请求排队处理,不丢弃任何一次请求,当上一次请求未返回时,下一次请求进入队列排队。
fromEvent(document.getElementById('button'), 'click').pipe(concatMap(() => getData()));

高阶数据组装
将高阶数据请求抽象为单个接口
在线示例:https://stackblitz.com/edit/rxjs-high-order-query
操作符:mergeMap / map / forkJoin
有些时候需要二次请求才能获得视图层的数据,例如下图中的数据可能由 getList 与 getStatus 两个接口才能完整获取。当我们需要同步渲染这些数据时,在防腐层中抽象出 getListWithStatus 会是更好的选择。
我们使用 Promise 模拟出两个接口的内容
// 模拟获取列表数据的接口function getList(): Promise<Array<{name: string;id: string;}>> {return new Promise((resolve) => {resolve([{name: 'John Brown',id: '1',},{name: 'Jim Green',id: '2',}]);});}// 模拟获取状态接口function getStatus(id: string) {return new Promise((resolve) => {if (id === '2') {resolve('old');} else {resolve('young');}});}
通过 mergeMap 与 forkJoin,我们可以将高阶的请求直接打平为一阶数组,获得含有 status 列表数据的接口抽象
// 抽象后含有 status 的列表数据function getListWithStatus() {const getList$ = from(defer(() => getList()));const getStatus$ = (id: string) => from(defer(() => from(getStatus(id))));const data$ = getList$.pipe(mergeMap((list) => {const queryList = list.map((item) =>getStatus$(item.id).pipe(map((status) => ({ ...item, status }))));return forkJoin(queryList);}));return lastValueFrom(data$);}
调用 getListWithStatus 返回的数据为
[{"name": "John Brown","id": "1","status": "young"},{"name": "Jim Green","id": "2","status": "old"}]
总结
Observable 的思想更广泛的应用在于响应式编程,但是其在防腐层构建上同样可以发挥很大作用,本文给出了 实际项目中的一些相对复杂的例子,通过 Observable 防腐层的引入可以使用较少代码来实现上述复杂功能。
复杂业务的有效设计对于简单场景来说很可能是过度设计。不建议读者在没有场景的时候强行引入 Observable,工程领域实践中没有银弹,感谢大家的阅读。
