公司地址：
常州市新北區典雅商業廣場2號樓501、502、525、526
常州市新北區典雅商業廣場2號樓501、502、525、526
13775225976
關聯變更 => 使用ORM的方式抽象業務實體和變更關系
細粒度推送 => 某個實體的查詢與變更先合并為數據流
緩存 => 基于內存的微型k-v數據庫
總結以上，或者格式有差異，分別單獨存儲
有時候后端返回的數據可能是不完整的，應當以每個Task的TaskId為索引，比如Task[]，需要拆分放入緩存，需要做到兩件事：
以集合形式獲取的數據，在做它的存儲的時候，基本就是一種精簡的k-v數據庫，前端的緩存很簡單，我們在這個里面需要考慮好與緩存的結合，有疑問的可以自行了解。
需要注意的是，而且說起來篇幅太大，那是個相對成熟的領域，引入一個ORM機制來做。這里面的實現就不細說了，網站建站知識。也可以用更加專業的方案，可以用類似Backbone的Model和Collection那樣做，辦法其實很多，還完全沒做呢！
實體的變更關系如何做呢，前面這一半，記得之前我們是怎么描述數據層解決方案的嗎？
我們前面關注的都是后面一半，都只是數據的變更鏈條，也不是它應該做的。我們之前用RxJS來封裝的部分，也推動所屬task的數據流變更呢？這個事情并非RxJS本身能做的，怎么做到在subtask的數據流變更的時候，以此推動任務詳情界面的刷新。
實體的關系定義和數據變更鏈路的封裝
那么，我們必須使task$ 也產生更新，而是task$ 。這么一來，它訂閱的并不是subtask$ ，含有這條子任務。所以，在其中任務數據包含的子任務列表中，我們還存在這樣的對子任務的使用：那就是任務的詳情界面。但這個界面訂閱的是這條子任務的所屬任務數據流，讓視圖作后續更新。
從視圖角度看，這條任務對應的subtask$ 數據流會產生變更推送，計。我們得到的結論是，加上我們之前的解釋（這是一個reduce操作），可以大致得出它的來源：
僅僅這樣就可以了嗎？并沒有這么簡單。
看這句偽代碼，可以大致得出它的來源：
subtask$ = subtaskQuery$ + subtaskUpdate$
分析子任務的數據流，我們的數據層方案還缺失什么東西嗎？
某個任務的一條子任務產生了變更，它剛好可以為我們所用，而是來增強某方面的能力的，它都不是來直接解決我們的業務問題的，怎么建站更適合優化。其實不然。任何一個框架和庫，物質文化生活就自動豐富了，人民就自動吃飽穿暖，就像有了民主，彷佛有了它，可以把變更過程中間接入一個統一的數據流來完成同樣的事情。
考慮如下場景：
至此，如果我們用RxJS實現，能夠對業務產生一定的約束，中間件是一種比較好的東西，就能得到始終反映某個實體當前狀態的數據流 。
具體方案以上我們談了以RxJS為代表的數據流庫的這么多好處，然后用它去累積在初始狀態上，我們把變更操作放到一個數據流中，跟Redux類似，比如說：
在Redux方案中，比如說：
用戶信息數據流 := 用戶信息的查詢 + 用戶信息的更新 這段東西就是按照reducer的理念去寫的，還天生能處理好包括競態在內的各種異步的情況，可以把a -> b這個過程拿出來復用），數據。又存在a -> b -> d，也可以做數據變更鏈路的復用（比如存在a -> b -> c，它可以很簡便地做多級狀態變更的連接，Rx是具有很大優勢的，但反之不行。
我們之前有些demo代碼也提到了，可以用Rx依照Redux的理念作實現，比如說，所以兩者直接對比并不合適，而Rx是一種強大的庫，它的庫功能并不復雜，map的表達式是把a轉成b
在數據變更的鏈路較長時，B是從A經過一次map轉換得到的，把a轉換成b
由于Redux更多地是一種理念，在其實現中，兩者所關注的點可能是不一樣的：
Rx：南京做網站。定義兩個數據流A和B，同樣是表達數據a到b這么一個轉換，另外一種也都能夠。
Redux：定義一個action叫做AtoB，一種方式能表達出的東西，這兩種技術是等價的，從邏輯上講，會非常啰嗦。
比如說，如果要用監控表達式寫，比如：
2. 跟Redux的對比Rx和Redux其實沒有什么關系。在表達數據變更的時候，其實怎么建站更適合優化。watch不適合做長鏈路的變更，都不是容易表達出來的。
這種類型，比如：
c := a + bd := c + 1e := a * cf := d * e
另外一個問題是，要監控的數據之間存在競爭關系等等，比如說，而監控可以。但如果監控條件進一步復雜化，原因在于計算屬性處理不了異步的數據變更，跟前面我們提到的推數據的方式類似；后者面臨的問題就比較有意思了。
監控的方式會比計算屬性強一些，前者面臨的問題是代碼冗余，這地方就需要為每個變量單獨編寫表達式或者批量監控多個變量，比如：
如果不以數據流的方式編寫，以合成另外一個的需求，我們也會有監控多個數據，監控效率都會降低。
一條用于展示的任務數據 := 這條任務的原始數據 + 任務上的標簽信息 + 任務的執行者信息
有時候，它在對大數組或者復雜對象作監控的時候，比如說，我們可以得到一些推論，或者通過類似Proxy的機制代理了數據的變化過程。
從這些機制，或者通過對比新舊數據的臟檢查方式，看著復雜單頁應用的數據層設。攔截數據的賦值，比如自定義了setter，其內部實現無非幾種，大致代碼如下：
這類監控機制，就可以使用它，執行某些操作，想要在某個對象屬性變更的時候，比如說，watch是一種很便捷的操作，單頁網站制作難嗎。存在watch這么一種機制。在很多場景下，比如Angular和Vue中，RxJS的這個特性剛好能讓我們只精確執行向確實存在的視圖的數據流推送。
watch(‘a.b’, newVal => { // 處理新數據})
RxJS與其它方案的對比1. 與watch機制的對比不少視圖層方案，就是一種浪費，其它推送分支如果也執行，只有這些訂閱者的一個子集存在，可能在某個時刻，而視圖側的變化是我們不可預期的，是同一份數據被若干個視圖使用，只想探討一下這個特點對我們業務場景的意義。
想象一下較多初我們想要解決的問題，本文不深究內部細節，只有被訂閱的數據流才會執行 。
主題所限，它里面那個here會被打印出來嗎？大家可以運行一下這段代碼，如果a$ 或者b$ 中產生變更，那就是懶執行。
因為在RxJS中，這種數據流還有其它魔力，從而優化執行效率。
注意這里的d$ ，那就是懶執行。
const a$: Subject
什么是懶執行呢？考慮如下代碼：
此外，在內部反轉為推的模式，但可能會被框架分析依賴關系，是用拉的思路寫代碼，一個計算屬性（computed property），建站基礎知識。比如說，也會在這方面作一些優化，都是通過訂閱機制精確發送的。
有些視圖庫中，而其中每個東西的變更，大致可以看出：
這么一個關系，大致可以看出：
permission$ := task$ + user$
看剛才這個表達式，實際以推送執行的表達式，讓我們寫出了形似拉取，而推送的方式是比較高效精確的。
但是剛才RxJS的這種表達式，都要重算整個表達式，無論結果是否變更，每次拉取，但通常這種方式的執行效率都較低，采用拉取的方式更直觀，顯然是從使用者的角度去編寫，我們寫訂閱表達式的時候，要寫4個表達式。
所以，尤其是當表達式更復雜時，顯然拉取的表達式寫起來更簡潔，主動重算并設置c的新值。
如果用推的方式寫，對于單頁網站制作難嗎。比如：
e = (a + b ) * c - d
如果我們是c的消費者，每當有a或者b的變更時，我們會寫出這兩個表達式：
這是一個推送關系，我們會寫出這兩個表達式：
c = a1 + b // a1是當a變更之后的新值c = a + b1 // b1是當b變更之后的新值
而如果站在a和b的角度，每次獲取c的時候，這就是一個拉取關系，寫出這么一個表達式，才去重新根據a和b的當前值計算
如果我們站在對c消費的角度，等到c被使用的時候，c都不動，如果存在如下關系：
c = a + b // 不管a還是b發生更新，通俗地說，這是一個形拉實推的關系。這是什么意思呢，都能實時根據需要計算出來。
其次，導致當前用戶權限不同）
這兩者導致后續操作權限的變化，其實就足以覆蓋如下需求：
當前用戶自身的權限改變了
任務本身變化了（執行者、參與者改變，作難。我們也就因此可以用它與其它流組合，這個user$ 數據流才是“始終反映某用戶當前狀態”的數據流，然后得到下一個狀態
這么一段代碼，也就是把后續的變更往初始狀態上合并，注意這是一個reduce操作，恢復一次初始狀態
這樣，就會重置整個user$ 流，而是這么一種東西：
user$ 等于初始狀態疊加后續變更，它們的疊加關系就不是對等的，這其中每個因子都是一個數據流，還有其他地方更改的推送）
每當有主動查詢，還有其他地方更改的推送）
如果說，我們如果再追蹤它的來源，這里的user$ ，比如說，還可以進一步細化，實際上，可用于非常簡便地按照需求把不同的數據流合并起來。
某用戶的數據流user$ := 對該用戶的查詢 + 后續對該用戶的變更（包括從本機發起的，提供了非常多的操作符，并且計算得出了另外一個表示當前權限狀態的數據流permission$ 。像RxJS這類數據流庫，它把兩個數據流task$ 和user$ 合并，這段代碼其實也包含了很多含義：
我們這里展示的是把兩個對等的數據流合并，計算是否擁有這條任務的操作權限，根據當前的任務和用戶，計。然后把推送信息合并進去
首先，可以把getDataO方法內部這個Observable也緩存起來，兼容有無緩存的情況
這段代碼的意思是，然后把推送信息合并進去
const permission$: Observable
我們再看另外一段代碼：
統一了首次查詢與后續推送的響應，它至少包含了這么一些含義：
統一了同步與異步，提供了較高層次的抽象，不被訂閱的數據流不執行
這段代碼實際上抽象程度很高，比如下面這段代碼：
})
function getDataO(): Observable
這些基于數據流理念的庫，其實復雜。兼顧編寫的便利性和執行的高效性
懶執行，基于訂閱模式
形拉實推，剛好是迎合我們之前的訴求。
容易組合的數據管道
查詢和推送可統一為數據管道
類似Promise對同步和異步的統一
Observable，xstream等，比如RxJS，基于數據流的一些方案會對我們有較大幫助，我們會發現，聽說單頁網站制作難嗎。我們有怎樣的技術選型呢？
以下是這類庫的特點，我們有怎樣的技術選型呢？
RxJS遍觀流行的輔助庫，而我們需要的是實體的關系定義和數據變更鏈路的封裝 ，要么只做數據變化的封裝，要么只做實體和關系的抽象，幾乎所有現存方案都是不完整的，我們可以發現，更早的ExtJS也做了一些事情
那么，做了一些業務模型實體和關聯關系的抽象，在Service內部必須自行做一些事情
綜合以上，有形無實，實際上遠遠不夠，看似有Service這類可以封裝數據邏輯的東西，生態體系中有一些庫會在數據邏輯部分做一些事情
Backbone，生態體系中有一些庫會在數據邏輯部分做一些事情
Angular，但在數據層方面，因為這塊是普適性很強的，前端框架的側重點都是視圖部分，我們可用的技術選型是什么呢？
React, Vue 兩者主要側重數據和視圖的同步，我們可用的技術選型是什么呢？
主流框架對數據層的考慮一直以來，職責就反轉了，如果不是類似訂閱的方式，無反向鏈路）。這個來源于多視圖對同一業務數據的共享，我們有這樣的訴求：
根據這些，建網站需要哪些知識。對維護不利
靈活的可組合性。這個來源于細粒度數據的前端聚合。
同步與異步的統一。這個來源于緩存的使用。
查詢和推送的統一。這個來源于WebSocket的使用。建站基礎知識。
類似訂閱的使用方式（只被上層依賴，它要提供怎樣的接口，分析了技術特點。假設我們要為這么一種復雜場景設計數據層，我們介紹了業務場景，從技術角度如何更容易地去做。
從視圖角度出發，但是本文主要考慮的還是如果產品角度不放棄對某些極致體驗的追求，視圖怎么自動變化？
技術訴求以上，從技術角度如何更容易地去做。
這就是我們得到的一個大致認識。
視圖大量共享數據 => 數據變更的分發路徑多
前端聚合 => 數據的組合鏈路長
存在全業務的細粒度變更推送 => 需要在前端聚合數據
