Redux 中间件与函数式编程
为什么需要中间件
接触过 Express 的同学对“中间件”这个名词应该并不陌生。在 Express 中,中间件就是一些用于定制对特定请求的处理过程的函数。作为中间件的函数是相互独立的,可以提供诸如记录日志、返回特定响应报头、压缩等操作。
同样的,在 Redux 中,action 对象对应于 Express 中的客户端请求,会被 Store 中的中间件依次处理。如下图所示:

中间件可以实现通用逻辑的重用,通过组合不同中间件可以完成复杂功能。它具有下面特点:
- 中间件是独立的函数
- 中间件可以组合使用
- 中间件有一个统一的接口
这里采用了 AOP (面向切面编程)的思想。
对于面向对象思想,当需要对逻辑增加扩展功能时(如发送请求前的校验、打印日志等),我们只能在所在功能模块添加额外的扩展功能;或者选择共有类通过继承方式调用,但是这将导致共有类的膨胀。否则,就只有将其散落在业务逻辑的各个角落,造成代码耦合。
而使用 AOP 的思想,可以解决代码冗余、耦合问题。我们可以将扩展功能代码单独放入一个切面,待执行的时候才将其载入到需要扩展功能的位置,即切点。这样的好处是不用更改本身的业务逻辑代码,这种通过串联的方式传递调用扩展功能也是中间件的原理。
从零开发一个中间件
中间件需要有统一的接口,才能实现自由组合。每个中间件必须被定义成一个函数 f1,返回一个接收 next 参数的函数 f2,而 f2 又返回一个接收 action 参数的函数 f3。next 参数本身也是一个函数,中间件调用 next 函数通知 Redux 处理工作已经结束,可以将 action 对象传递给下一个中间件或 Reducer。
最简单的中间件
例如,可以编写一个什么事都不做的中间件:
function doNothingMiddleware ({ dispatch, getState }) {
return function (next) {
return function (action) {
return next(action)
}
}
}
用箭头函数进行简化:
const doNothingMiddleware = ({ dispatch, getState }) => (next) => (action) => next(action)
可以看出,中间件通过定义函数、接收函数、返回函数,来对 action 对象进行处理。
不管是中间件的实现,还是中间件的使用,都是让每个函数的功能尽量小,然后通过函数的嵌套组合来实现复杂功能,这是函数式编程中的重要思想。
logger
接下来做一些扩展,实现一个可以记录日志的中间件:
const logger = ({ dispatch, getState }) => next => action => {
console.log('dispatching', action)
let result = next(action)
console.log('next state', getState())
return result
}
经过这个中间件的处理,每次触发 action 时,会首先打印出当前 action 的信息,然后调用 next(action),将 action 对象传递给下一个中间件或 Reducer,返回处理后的结果,然后获取最新 state 并打印。
crashReporter
一个记录错误日志的中间件:
const crashReporter = ({ dispatch, getState }) => next => action => {
try {
return next(action)
} catch (err) {
console.error('Caught an exception!', err)
throw err
}
}
用 try ... catch ... 将 next(action) 包裹,对于正常 action 不做任何处理,对于出错的 action 处理将会捕获异常,打印错误日志,并将异常抛出。
在 Redux 中组合使用中间件
在 Redux 中,通过 applyMiddleware 来使用中间件:
import { createStore, combineReducers, applyMiddleware } from 'redux'
const todoApp = combineReducers(reducers)
const store = createStore(
todoApp,
applyMiddleware(logger, crashReporter)
)
通过 store.dispatch(addTodo('use redux')) 触发一个 action,将先后被 logger 和 crashReporter 两个中间件处理。
接下来我们看看 Redux 是怎么实现中间件调用的,这是 Redux 中的部分源码:
export default function applyMiddleware(
...middlewares: Middleware[]
): StoreEnhancer<any> {
return (createStore: StoreCreator) => <S, A extends AnyAction>(
reducer: Reducer<S, A>,
...args: any[]
) => {
const store = createStore(reducer, ...args)
let dispatch: Dispatch = () => {
throw new Error(
'Dispatching while constructing your middleware is not allowed. ' +
'Other middleware would not be applied to this dispatch.'
)
}
const middlewareAPI: MiddlewareAPI = {
getState: store.getState,
dispatch: (action, ...args) => dispatch(action, ...args)
}
const chain = middlewares.map(middleware => middleware(middlewareAPI))
dispatch = compose<typeof dispatch>(...chain)(store.dispatch)
return {
...store,
dispatch
}
}
}
假设有三个中间件 M1,M2,M3,应用 applyMiddleware(M1, M2, M3) 将返回一个闭包函数,该函数接收 createStore 函数作为参数,使得创建状态树 store 的步骤在这个闭包内执行;然后将 store 重新组装成 middlewareAPI 作为新的 store,即中间件最外层函数的参数,这样中间件就可以根据状态树进行各种操作了。
对中间件处理的关键逻辑在于
const chain = middlewares.map(middleware => middleware(middlewareAPI))
dispatch = compose(...chain)(store.dispatch)
首先,将 applyMiddleware 函数中传入的中间件按顺序生成一个队列 chain,队列中每个元素都是中间件调用后的结果,它们都具有相同的结构 next => action => {}。
然后,通过 compose 方法,将这些中间件队列串联起来。compose 是一个从右向左的嵌套包裹函数,也是函数式编程中的常用范式,实现如下:
export default function compose(...funcs: Function[]) {
if (funcs.length === 0) {
// infer the argument type so it is usable in inference down the line
return <T>(arg: T) => arg
}
if (funcs.length === 1) {
return funcs[0]
}
return funcs.reduce((a, b) => (...args: any) => a(b(...args)))
}
假设 chain 是包含 C1、C2、C3(对应 M1,M2,M3 第一层函数返回值) 三个函数的数组,那么 compose(...chain)(store.dispatch) 即为 C1(C2(C3(store.dispatch))),而且:
applyMiddleware的最后一个中间件 M3 中的next就是原始的store.dispatch- M2 中的
next为C3(store.dispatch) - M1 中的
next为C2(C3(store.dispatch))
最终将 C1(C2(C3(store.dispatch))) 作为新的 dispatch 挂载在 store 中返回给用户,作为用户实际调用的 dispatch 方法。由于已经层层调用了 C3,C2,C1,中间件的结构已经从 next => action => {} 被拆解为 acion => {}
我们可以梳理一遍当用户触发一个 action 的完整流程:
- 手动触发一个 action:
store.dispatch(action) - 等价于调用
C1(C2(C3(store.dispatch)))(action) - 执行 C1 中的代码,直到遇到
next(action),此时的next为 M1 中的next,即:C2(C3(store.dispatch)) - 执行
C2(C3(store.dispatch))(action),直到遇到next(action),此时的next为 M2 中的next,即:C3(store.dispatch) - 执行
C3(store.dispatch)(action),直到遇到next(action),此时的next为 M3 中的next,即:store.dispatch - 执行
store.dispatch(action),store.dispatch(action)内部调用root reducer更新当前state - 执行 C3 中
next(action)之后的代码 - 执行 C2 中
next(action)之后的代码 - 执行 C1 中
next(action)之后的代码
其实这就是所谓的洋葱模型,Koa 中的中间件执行机制也是如此。

对于上面的 applyMiddleware(logger, crashReporter),如果我们执行
export const store = createStore(
counter,
applyMiddleware(logger, crashReporter)
);
store.subscribe(() => console.log("store change", store.getState()));
store.dispatch({ type: "INCREMENT" });
,结果将是

先触发 logger,输出 dispatching,执行 next(action);然后在 crashReporter 中无异常,没有输出;执行 Reducer,得到新的 state,store 中监听到状态变化,输出 store change;最后执行 logger 中 next 之后的语句
如果是 store.dispatch(),因为 action 必须是一个对象,所以在 crashReporter 中将会捕获异常,并抛出错误,结果为:

【demo】
redux-thunk
这个应该是最常用到的 Redux 中间件了,是我们在 Redux 中处理异步请求的常用方案。redux-thunk 的实现非常简单,只有14 行代码(包括空行):
function createThunkMiddleware(extraArgument) {
return ({ dispatch, getState }) => (next) => (action) => {
if (typeof action === 'function') {
return action(dispatch, getState, extraArgument);
}
return next(action);
};
}
const thunk = createThunkMiddleware();
thunk.withExtraArgument = createThunkMiddleware;
export default thunk;
其主要逻辑为,检查 action 的类型,如果是函数,就执行 action 函数,并把 dispatch 和 getState 作为参数传递进去;否则就调用 next 让下一个中间件继续处理 action。
所以,我们可以通过使用 redux-thunk 来在 action 生成器(action creator)中返回一个函数而不是简单的 action 对象。从而实现 action 的异步 dispatch,如:
const INCREMENT_COUNTER = 'INCREMENT_COUNTER';
function increment() {
return {
type: INCREMENT_COUNTER,
};
}
function incrementAsync() {
return (dispatch) => {
setTimeout(() => {
// Yay! Can invoke sync or async actions with `dispatch`
dispatch(increment());
}, 1000);
};
}
或在特定条件下才发送 action,如:
function incrementIfOdd() {
return (dispatch, getState) => {
const { counter } = getState();
if (counter % 2 === 0) {
return;
}
dispatch(increment());
};
}
参考文章
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