网络请求一直是前端应用最为核心的部分之一。从 jQuery 对 ajax 的封装开始，请求库这几年已经得到了快速的发展。尤其是随着 hooks 的出现，现在请求库终于可以做到更好用、更快捷了。
在传统的请求模型里，一个请求的完整流程是这样的：

• 用户点击，触发请求流程
• 设置相关视图的状态为 loading
• 发起请求
• 处理响应结果，关闭视图的 loading 状态

那现在的 hooks 请求库，是怎么针对这个流程，把请求这件事变得简单的呢？

🌊更简单的请求处理

状态更简单：Effect 状态封装

在代码层面，现在的请求库基本已经将 loading 状态封装到 hooks 中。只要你触发了请求，只需要关心 hooks 中暴露出的 data 和 error 以及 loading 状态。这一点，无论是 useRequest 和 swr 都做了通用的封装：

// ahooks 的 useRequest
const { data, error, loading } = useRequest(fetcher);
// swr
const { data, error, isValidating } = useSwr('/getList', fetcher);

缓存更简单：cacheKey 机制

针对一个场景：我们在首页列表页进入一个子页面，然后再返回。一般情况下，页面需要重新发起请求，获取最新的列表。如果我们从用户体验的角度来看，刚刚的数据也许没有过期，或者我希望返回时能看到我刚刚看到的数据，这样的体验将会更加“顺滑”。如果我们能将前页的数据缓存储存起来同时去更新数据，再由 react 的 diff 机制去更新页面，这样可以无缝得更新数据。
在 useRequest 中，可以为请求设置了一个 cacheKey 的字段，在需要重新拉取数据时，先读取缓存数据，再发起数据请求。而 SWR 和 react-query 的机制则更为激进，请求的 path 即是 key，针对这个 key 发起的请求将会被自动缓存。

const { data, error, loading } = useRequest(getList, {
    cacheKey: 'list',
});

const { data, error, isValidating } = useSwr('/getList', TodoService);

缓存 Demo

基于缓存的分页预加载

因为是根据请求 path 作为 key 对数据进行缓存，那么我们可以设置一个隐藏的 dom，请求当前页的下一页。当用户进入下一页的时候，已经存在下一页的缓存数据，可以达成秒开。
分页预加载 Demo

更新更简单：Refetching 机制

都 2021 年了，网速对于大部分电脑来说已经不是紧张的资源了。在传统的场景下，我们只有在页面加载和用户操作主动触发时会更新数据。而对于现在的请求库来说，对于更新场景已经可以做到方便且节约了。在 SWR 中，主要实现的了聚焦重新请求、定期重新请求和重连的重新请求三种常用的场景。
对于大部分应用来说，重连重新请求是非常常用的场景。聚焦重新请求适合用在对数据即时性敏感的应用，例如商家后台。而对于即时性要求高的 App，例如协同办公型或者股票应用，可以使用 SWR 快速地实现重新请求。

编辑更简单：mutate 机制

先拉取服务端数据，进行编辑再将数据更新到服务端，这是一个很常见的场景。传统的编辑逻辑，是在用户编辑后，实时将结果传送到服务端，再从服务端拉取编辑后的结果。如果在网络不好的场景下，会造成编辑有严重的滞后感。而在 SWR 中，编辑的思路为：通过 mutate 优先更改本地数据，然后将本地数据发送到服务端，最后从服务端拉取“验证”结果。这样，即是在网络较慢的场景下，也可以让用户很顺滑地编辑数据。

const { data, error, isValidating } = useSwr('/getList', TodoService);
return (
  <div>
    {isValidating && <span className="spin" />}
    {data}
    {error}
    <button
      onClick={() => {
        mutate('/getList', 'local edit', false);
      }}
    >
      mutate
    </button>
  </div>
)

mutate Demo
（在 useRequest 中，mutate 的行为和 swr 不一致 Demo）

当然，SWR 的 feature 还有很多，大家可以去看文档，接下来讲一下我对这些请求库的理解。

⛰️ react-query、useRequest 和 swr 的区别

在对上述 feature 的处理中，基本三个请求库都实现了。但是在具体的实现细节上，三个库的定位有各自的差别。

react-query：更细🪡

react-query几乎为每一个 feature 都提供了定制的能力，可以说是请求 hooks 里的瑞士军刀。例如，针对「浏览器窗口 focus 后重新请求这一点」，swr 和 useRequest 都只是提供开关，而 react-query 可以这样做：

 focusManager.setEventListener(handleFocus => {
   // Listen to visibillitychange and focus
   if (typeof window !== 'undefined' && window.addEventListener) {
     window.addEventListener('visibilitychange', handleFocus, false)
     window.addEventListener('focus', handleFocus, false)
   }

   return () => {
     // Be sure to unsubscribe if a new handler is set
     window.removeEventListener('visibilitychange', handleFocus)
     window.removeEventListener('focus', handleFocus)
   }
 })

/** 在 swr 中 */
const {} = useSWR('/getList',{
  revalidateOnFocus : false,
});

这个 hooks 的细也体现在请求的状态中。

const {
  data,error,isLoading,isError,isSuccess,isIdle,isPaused,status 
} = useMutation('name', getName);
/** 简单点～请求的状态简单点～ */

基于 react-query 的定制化能力，其很适合用来定制特定业务场景下的专属 hooks。

useRequest：更贴近 Antd🪞

毕竟亲儿子。

const { data, loading, pagination } = useRequest(
    ({ current, pageSize }) => getUserList({ current, pageSize }),
    {
      paginated: true,
    }
  );


<Pagination {...pagination} />
/** 不说了，懂的都懂 */

swr：更顺滑……

例如对于 mutate 这个名字，有意思的是，三个库对于它的理解都是不一样的。

• react-query：实现了 useMutation，效果类似 useRequest 里的 manual 模式。
• useRequest：mutate 仅在本地生效。
• swr：mutate 后，触发相关 key 全部更新。也可以暂时不发起请求，修改本地数据后再“验证”数据。

如果说 react-query 像是安卓系统，那么 swr 就像是苹果系统：简单优雅而顺滑。swr 不认为自己在 loading 数据，而是从服务端拉取数据后，以后仅去“验证”数据是否和服务端一致。从 swr 的特性来说，我认为它更适合用来处理重前端体验的 Web App 场景。

❓为什么是 Hooks

以上热门的现在请求处理库，都是基于 hooks 来封装的，为什么 class 组件不能做到呢？这里体现了 Function Component 和 Class Component 的设计理解区别。
在 Class Component 里，如果要对逻辑进行复用，可以使用 mixin 模式或者 HOC 模式。mixin 模式已经被历史抛弃了；而 HOC 模式只能复用一段逻辑，同时也不能将逻辑彻底隐藏起来（一个简单的 HOC 封装 request Demo），而且也容易和 redux connect 以及组件的 props 混淆。
而 hooks 在设计之初，就是用来对可以复用逻辑进行封装。因此在 hooks 出现后，无论是对 redux 的封装还是今天的请求处理库，都给组件复用逻辑的能力带来了质的飞跃。

One More Thing… 现代的 hooks 模型

现在的请求库更多做的是对请求相关的逻辑进行处理。通过 swr 对于请求的优化，前端应用更加独立，在使用 swr 时，可以将后端看作一个数据的来源，其作用是为前端应用存储数据。