<返回更多

我放弃 Axios,改用 Alova

2023-05-05  web前端开发  
加入收藏

AxIOS 是一个基于 Promise 的 HTTP 客户端,每周 npm 下载量超过 4000 万。 如果回到10年前,promise式的请求工具是一个伟大的创新。 它解决了繁琐的请求问题。

但随着时间的推移,Axios 在开发效率和性能上开始落后。 特别是现在面对越来越复杂的需求,我们需要的是更加创新和领先的请求工具,而promise式的请求工具只能称之为传统。 

接下来,我会揭露Axios在某些方面的不足,并推荐一个比Axios更现代、更创新的请求工具,也就是上面的轻量级请求策略库。

一、Promise式请求工具(Axios)的弱点

1.1 与React、Vue等框架分离

现在前端几乎离不开React、Vue等前端UI框架。 axios无法深度绑定这些框架的状态,需要开发者自行维护,导致开发效率低下。

1.2 性能方面没有

现在是2023年,应用已经比10年前的应用复杂了好几个数量级,对请求的要求也越来越高,以保证页面的性能要求。 axios在这方面什么都不做,比如频繁重复请求,同时发起多个相同的请求等。

1.3 体积臃肿

根据bundle phobia,axios在压缩状态下的体积是11+kb,见下图

图片

1.4 响应数据的Ts类型定义混乱

在使用axios的时候,你可能经常会这样写:

const inst = axios.create({
  baseURL: 'https://example.com/'
})


inst.interceptors.response.use(response => {
  if (response.status === 200) {
    return response.data
  }
  throw new Error(response.status)
})


interface Resp {
  id: number
}
inst.get<Resp>('/xxx').then(result => {
  data.data
})

不知道Axios是故意的还是忽略了。 在上面发起的GET请求中,响应数据结果的类型一直是axios.AxiosResponse<Resp>,但是我们在响应拦截器中返回了response.data。 这导致陷入混乱的响应数据类型。

2、Alova是如何解决以上问题的?

2.1 与UI框架深度集成,自动管理请求相关数据

假设我们需要发起一个基本的数据获取请求,以Vue为例,直接对比代码。

// axios
<template>
  <div v-if="loading">Loading...</div>
  <div v-else-if="error" class="error">
    {{ error.message }}
  </div>
  <div v-else>{{ data }}</div>
</template>


<script setup>
import axios from 'axios';
import { ref, onMounted } from 'vue';


const loading = ref(false);
const error = ref(null);
const data = ref(null);


const requestData = () => {
  loading.value = true;
  axios.get('http://xxx/index').then(result => {
    data.value = result;
  }).catch(e => {
    error.value = e;
  }).finally(() => {
    loading.value = false;
  });
}
onMounted(requestData);
</script>
 
// alova
<template>
  <div v-if="loading">Loading...</div>
  <div v-else-if="error" class="error">
    {{ error.message }}
  </div>
  <div v-else>{{ data }}</div>
</template>


<script setup>
import { createAlova, useRequest } from 'alova';


const pageData = createAlova({ baseURL: 'http://xxx' }).Get('/index');
const { loading, data, error } = useRequest(pageData);
</script>

在axios中,你需要创建相应的请求状态并自行维护,而Alova为你接手了这项工作。

2.2 开箱即用的高性能特性

传统的 Promise 风格的请求工具主要定位是通过 Promise 简化请求,提升性能可能是他们考虑最少的。 

但是,请求策略库Alova强调了这一点。 在 Alova 中,默认情况下启用内存。 缓存和请求共享,这两个可以极大的提升请求性能,提升用户体验,减轻服务器压力,我们一一来看。

内存缓存

内存模式是在响应请求后,将响应数据保存在本地内存中。 下次再发起同样的请求时,将使用缓存的数据,而不是再次发送请求。

想象一下,当你在实现一个列表页面时,点击列表项就可以进入详情页面查看数据。 你会认为用户可能会经常点击查看列表中的详细信息。 在详情数据没有变化的情况下,每次进入详情页请求一次,每次都需要用户等待加载,太浪费了。 在Alova,你可以默认享受这样的待遇。

要求分享

您可能遇到过这种情况。 当一个请求发送但没有得到响应时,再次发起同一个请求,造成请求浪费,或者重复提交的问题,比如下面三种场景:

共享请求就是用来解决这些问题的。 它是通过多路复用请求来实现的。 由于这种情况不能直观展示,就不展示了。 有兴趣的小伙伴可以自行体验。

重量轻

压缩状态下的Alova只有4kb+,只有Axios的30%+,看下面截图

2.3 更直观的响应数据TS类型

在 axios 中,要定义响应数据的类型是令人困惑的。 如果你是 Typescript 的重度用户,alova 可以为你提供完整的字体体验。 当你在请求处定义响应数据的类型时,你可以在多个地方享受它,它会让你感觉很清晰,我们来看看。

interface Resp {
  id: number
}
const pageData = createAlova({ baseURL: 'http://xxx' }).Get<Resp>('/index');
const {
  data,  
  loading, error, onSuccess, send
} = useRequest(pageData);
onSuccess(event => {
  console.log(event.data);
});


const handleClick = async () => {
  const data = await send();
}

至此,相对于传统的Promise风格的请求库,你可能对alova的强大有了初步的了解。

3. Alova的其他特点

3.1 类似axios的API设计,更易上手熟悉

Alova 的请求信息结构与 Axios 几乎相同。 让我们比较一下他们的 GET 和 POST 请求。

// axios
axios.get('/index', {
  headers: {
    'Content-Type': 'Application/json;charset=UTF-8'
  },
  params: {
    userId: 1
  }
});


// alova
const todoListGetter = alovaInstance.Get('/index', {
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8'
  },
  params: {
    userId: 1
  }
});
 
// axios
axios.post('/login', {
  username: 'xxx',
  password: 'ppp'
}, {
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8'
  },
  params: {
    userId: 1
  }
});


// alova
const loginPoster = alovaInstance.Post('/login', {
  username: 'xxx',
  password: 'ppp'
}, {
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8'
  },
  params: {
    userId: 1
  }
});

3.2 高性能寻呼请求策略

自动维护分页相关数据和状态,提供通用的分页数据操作能力。 据官方介绍,可提升列表页流畅度300%,编码难度降低50%。 

下面是官方提供的例子,感兴趣的同学可以去看看。

3.3 无感数据交互的请求策略

据我了解,它使用以下技术:

3.4 数据预取

数据是通过拉取数据进行预加载,缓存在本地。 这部分数据用到的时候,可以打缓存,直接显示数据。 这种方式也大大提高了用户体验。

声明:本站部分内容来自互联网,如有版权侵犯或其他问题请与我们联系,我们将立即删除或处理。
▍相关推荐
更多资讯 >>>