第一次看到这个单词的时候一脸懵逼,因为字典上查到的意思完全驴头不对马嘴。。。
实际上,这个术语出自康奈尔大学的一篇论文:http://www.cs.cornell.edu/andru/cs711/2002fa/reading/sagas.pdf
最初这篇论文是为了解决分布式系统中的LLT(Long Lived Transaction),也就是长时运行事务的数据一致性问题的。这么说有点抽象,我们来举个具体的例子:
假如你在一个在线订票系统上订了一张机票,下单成功后,一般会给你留30分钟付款时间,如果你在30分钟内完成付款就可以成功出票,否则会被取消预定。也就是说,从下单到出票,最长可能需要30分钟,这就是传说中的LLT。用过数据库的同学肯定都知道,所谓“事务(Transaction)”,指的是一个原子操作,要么全部执行,要么全部回滚。那么问题来了,为了保证数据的一致性,我们是不是应该等待刚才那个LLT执行完成呢?这显然不现实,因为这意味着在这30分钟内,其他人都没办法订票了。。。于是,在1987年,康奈尔大学的两位大佬发表了一篇论文,提出了一个新的概念,叫做saga:
Let us use the term saga to refer to a LLT that can be broken up into a collection of sub-transactions that can be interleaved in any way with other transactions
具体是什么意思呢?还是以上面的订票系统为例,两位大佬说了,我们可以把这个LLT拆成两个子事务嘛,T1表示“预定”事务,T2表示“出票”事务。先执行T1,然后就可以把数据库释放出来了,其他人也可以正常订票了。如果用户在30分钟内完成了付款,那么再执行T2完成出票,这样整个事务就执行完毕了。假如超过了30分钟用户还没有付款怎么办?这时候需要执行一个“补偿”事务C1,用来回滚T1对数据库造成的修改。这几个子事务组合在一起,就叫一个saga:
当然,上面的例子只是最简单的情况,实际应用中的LLT可能非常复杂,包含非常多的子事务:
另外还有更复杂的并行saga,这里就不介绍了。看到这里,你可能会觉得,这好像也没啥嘛,本来就应该这么做啊。是的,如果你早出生30年,没准发论文的就就是你了^_^
还需要再介绍一个概念:副作用(Side Effect)。
如果有一天我跟你说你提交的代码有side effect,其实我是在委婉地说,你的代码搞出bug来了。。。当然,这跟我们这里讨论的side effect不是一回事儿。我们这里讨论的side effect出自于“函数式编程”,这种编程范式鼓励我们多使用“纯函数”。所谓纯函数,指的是一个函数满足以下两个特点:
为什么要多用纯函数呢?因为它们具有很强的“可预测性”。既然有纯函数,那肯定有不纯的函数喽,或者换个说法,叫做有“副作用”的函数。我们可以看一下维基百科上的定义:
In computer science, an operation, function or expression is said to have a side effect if it modifies some state variable value(s) outside its local environment, that is to say has an observable effect besides returning a value (the main effect) to the invoker of the operation.
显然,大多数的异步任务都需要和外部世界进行交互,不管是发起网络请求、访问本地文件或是数据库等等,因此,它们都会产生“副作用”。
redux-saga是一个Redux中间件,用来帮你管理程序的副作用。或者更直接一点,主要是用来处理异步action。
上一篇我们介绍过Redux的中间件,说白了就是在action被传递到reducer之前新进行了一次拦截,然后启动异步任务,等异步任务执行完成后再发送一个新的action,调用reducer修改状态数据。redux-saga的功能也是一样的,参见下图:
左边的蓝圈圈里就是一堆saga,它们需要和外部进行异步I/O交互,等交互完成后再修改Store中的状态数据。redux-saga就是一个帮你管理这堆saga的管家,那么它跟其他的中间件实现有什么不同呢?它使用了ES6中Generator函数语法。
Javascript的语法一直在演进,其中最为重要的因素之一就是为了简化异步调用的书写方式。
从最初的callback“回调地狱”:
step1(value0, function(value1) {
step2(value1, function(value2) {
step3(value2, function(value3) {
console.log(value3)
})
})
})
到后来的Promise链式调用:
step1(value0)
.then(value1 => step2(value1))
.then(value2 => step3(value2))
.then(value3 => console.log(value3))
.catch(error => console.log(error))
再到ES6中引入的Generator函数:
function* mySaga(value0) {
try {
var value1 = yield step1(value0)
var value2 = yield step2(value1)
var value3 = yield step3(value2)
console.log(value3)
} catch(e) {
console.log(e)
}
}
可以看到,Generator函数的写法基本上和同步调用完全一样了,唯一的区别是function后面有个星号,另外函数调用之前需要加上一个yield关键字。
看起来似乎很完美,但是实际上没有这么简单。下面这张图描述了Generator函数的实际调用流程:
当你调用mySaga()时,其实并没有真正执行函数,而只是返回了一个迭代器(Iterator)。你必须要通过迭代器的next()函数才能执行第1个yield后面的step1()函数:
var it = mySaga(value0)
it.next()
另外,当step1()执行完异步任务后,需要再次调用it.next()才能继续执行下一个yield后面的异步函数。所以step1()可能会类似下面这个样子,step2()/step3()也是一样:
const step1 = (value0) => {
makeAjaxCall(value0)
.then(response => it.next(response))
}
不过,幸运的是,redux-saga已经帮我们封装好了这一切,你只要专心实现异步调用逻辑就可以了。
根据上一节的分析,我们不仅需要实现一个Generator函数,还需要提供一个外部驱动函数。这在redux-saga中被称为worker saga和watcher saga:
我们来看一个具体的例子:
import Api from '...'
function* workerSaga(action) {
try {
const user = yield call(Api.fetchUser, action.payload.userId);
yield put({type: "USER_FETCH_SUCCEEDED", user: user});
} catch (e) {
yield put({type: "USER_FETCH_FAILED", message: e.message});
}
}
function* watcherSaga() {
yield takeEvery("USER_FETCH_REQUESTED", workerSaga);
}
我们先看一下watcherSaga:watcherSaga中使用了redux-saga提供的API函数takeEvery(),当有接收到USER_FETCH_REQUESTED action时,会启动worker saga。另一个常用的辅助函数时takeLatest(),当有相同的action发送过来时,会取消当前正在执行的任务并重新启动一个新的worker saga。
然后我们看下workerSaga,可以看到并不是直接调用异步函数或者派发action,而是通过call()以及put()这样的函数。这就是redux-saga中最为重要的一个概念:Effect。
实际上,我们可以直接通过yield fetchUser()执行我们的异步任务,并返回一个Promise。但是这样的话不好做模拟(mock)测试:我们在测试过程中,一般不会真的执行异步任务,而是替换成一个假函数。实际上,我们只需要确保yield了一个正确的函数,并且函数有着正确的参数。
因此,相比于直接调用异步函数,我们可以仅仅 yield 一条描述函数调用的指令,由redux-saga中间件负责解释执行该指令,并在获得结果响应时恢复Generator的执行。这条指令是一个纯Javascript对象(类似于action):
{
CALL: {
fn: Api.fetchUser,
args: ['alice']
}
}
这样,当我们需要测试Generator函数时,就可以用一条简单的assert语句来比较两个Effect对象(即使不在Redux环境中):
assert.deepEqual(
iterator.next().value,
call(Api.fetchUser, 'alice'),
"Should yield an Effect call(Api.fetchUser, 'alice')"
)
为了实现这一目标,redux-saga提供了一系列API函数来生成Effect对象,比较常用的是下面这几个:
比如我们之前用到的takeEvery()函数,其实内部实现就是不停地take -> fork -> take -> fork …循环。当接收到指定action时,会启动一个worker saga,并驱动其中的yield调用。
借用网上的一张神图来更直观地理解上面这些API的作用:
另外,如果你想要同时监听不同的action,可以使用all()或者race()把他们组合成一个root saga:
export default function* rootSaga() {
yield all([
takeEvery("FOO_ACTION", fooASaga),
takeEvery("BAR_ACTION", barASaga)
])
}
最后,你需要在createStore()时注册redux-saga中间件,然后调用run()函数启动你的root saga就大功告成了:
import { createStore, applyMiddleware } from 'redux'
import createSagaMiddleware from 'redux-saga'
import reducer from './reducers'
import rootSaga from './sagas'
// create the saga middleware
const sagaMiddleware = createSagaMiddleware()
// mount it on the Store
const store = createStore(
reducer,
applyMiddleware(sagaMiddleware)
)
// then run the saga
sagaMiddleware.run(rootSaga)
今天就介绍到这里,以一张思维导图结束本篇文章:
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