反应通量/还原状态不应包含计算数据 - 性能问题？

Question

流量的核心原则之一是让应用程序在商店中处于最低限度。可以根据其他状态数据计算的所有内容都不应该进入商店。

当我有一个多重过滤和排序的列表时，必须从一堆基本状态信息计算最终列表的想法似乎是一个性能问题。 reselect声称在某种程度上解决了这个问题，但是什么反对将最终名单保存为状态？

Answer 1

计算列表的一个问题是它们如何与'shouldComponentUpdate'进行交互。如果Redux每次在通量状态发生任何变化时重新执行计算，那么每次最终都会得到一个不同的列表对象，而且shouldComponentUpdate看不到它实际上没有变化（假设它使用某种浅层比较） ），因此React将最终重新渲染依赖于列表的所有组件以进行每次更改。对于大量数据，这可能会使应用程序有点无响应。但是，如果你采用无限滚动技术（即只渲染可见的东西），并且没有可笑的大量可见组件（例如，不是1000个小复选框的网格），很可能没有真正的性能问题重新渲染每一个变化（并让React在渲染的JS树上做它的差异化）。

所有人都说，重新选择（如果你使用ImmutableJS或更类似的方法，更强大的方法）将通过缓存列表计算的结果给你优化，所以如果列表没有，React通常不会重新渲染没改变。

但是，避免多个事实来源，缓存失效问题等，从使计算列表保持在应用程序状态中可能更可取。如果你到处都这样做，那么你最终会得到非常复杂的逻辑来响应变化 - 如果你将派生状态存储了很多并且你的应用程序增长了，很可能会很快变得无法管理......

Answer 2

（我在你的问题中假设你所谓的状态实际上是应用程序状态，即存储/道具，而不是组件状态）

保持列表与任何缓存一样，在性能和

之间进行权衡

• 增加内存使用量
• 可能很复杂的缓存失效逻辑，用于确定列表何时失效

作为一般规则，我会考虑将任何缓存保留为最后应该完成的优化（不要这样做，不要这样做，不要这么做）

此外，如果组件未（重新）安装在每个渲染上，因此通过val conf = new SparkConf() val sc = new SparkContext(conf) val line = sc.textFile(args(0)) line.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_).collect().foreach(println) sc.stop() 接收道具更改，则有机会决定是否应重新计算列表。如果不需要，则在componentWillReceiveProps()中返回false将保持列表不变。 （vDOM是缓存）

据说有一个重要因素支持缓存：避免I / O.如果重建列表涉及I / O并且可以安全地假设列表没有更改，则应使用缓存。