1. 什么是数据流
什么是流?
在数学中，一个流用数学方式形式化了“取决于时间的变化”的一般想法。暂且定义流是响应时间变化的一个集合体。
什么是数据流
依据之前的定义，数据流即随时间变化的一个数据集合。
前端针对于现状mvvm模式下，数据即页面，在多数情况下，数据不变页面不变。那么我们转换一下，数据==>页面，数据流是否可以等价为一个页面的变化集合。这个是什么，就是我们的业务逻辑。
当然，前面的假设，是经过很多转化，其实有很多漏洞和错误。但是可以作为一个简单的参考。
这个不是数据流的定义，只是作为一个引子思考。
2. 现行前端数据管理模式
现行三大数据管理方式
- 函数式、不可变、模式化。典型实现：Redux。
- 响应式、依赖追踪。典型实现：Mobx。
- 响应式，以流的形式实现。Rxjs、xstream。
Redux模式(reduck)
redux模式常规用法是作为整个应用全局状态管理使用。这只是作为一个提高跨组件通信的能力的工具。redux的思想是作为独立于组件的一个数据仓库，对数据进行保护，保障数据稳定可靠。
可以简单理解redux是一个带保护的全局使用的Context(useContext)。
针对于原生的提供了数据保护(dispatch+reducer)，对于更改只允许使用dispatch进行更改。能够保障可回溯性，数据来源清晰，能够十分良好的隔绝副作用。
使用方面：
- 优点：数据隔离，数据变化可溯源。
- 缺点：多redux直接完全隔离，小型化困难，action方法容易膨胀。
- 业务方面使用：对于大型项目拆分设计概念不足，store数据个人管控不友好，容易造成理解困难逻辑修改困难。
Mobx模式
mobx引入了全新的思想，将数据作为一个源头，拥有当数据变化时，通过计算状态，页面进行变化，并且根据observable，自动根据依赖执行更新。虽然有了action，但还是没有强制分离副作用。
mobx就好像将数据和组件进行绑定，形成依赖关系，自动订阅和自动发布，状态变更组件就变更。将逻辑和视图直接绑定在一起，这本应该是十分高效的情况，但是因为深入了组件，副作用的处理还是不够清晰，对于个人把控还是不够友好。
流模式(rxjs)
rxjs和mobx有些相似。rxjs将所有的数据都可以随意的拆散和组合成一个新的节点，可以简单理解为将redux的state进行了打散成多个数据节点，每一个任意节点都可以进行类似computed的计算生成新的节点。
流模式相较于redux模式没有action的规范，却定义了更改的节点范围，只能更改定义的入口节点(一条流的起始节点)。rxjs没有mobx从数据变化到页面变化这个功能，可以使用useState和useEffect实现或者现成的三方库rxjs-hooks。
rxjs的优势是，抽离所有数据源之后，剩余全部都是逻辑问题，副作用在抽离数据源的时候就已经剥离干净了(因为外部副作用数据也可以抽离成rxjs的节点)，剩下就通过api和纯函数来编写具体的逻辑了。
又因为大量的api，拆解observable节点的成本极低，所以逻辑拆分十分容易，可读性十分高。
rxjs有推和拉的概念，在正常逻辑十分流畅的情况下，程序的代码应该是每个节点转变都会推动下一个节点的执行。在rxjs中将数据流进行串流好后，组件只要对于头部节点进行读写数据，对于尾部节点直接读取数据就可以，大部分逻辑全部被抽离出了组件。
使用方面：
- 优点：逻辑拆分简便，纯函数式编程。
- 缺点：数据拆分复杂，重设计，api学习和理解成本高。
理想情况下，页面就是一个个无状态组件，行为改变数据。数据变化又触发逻辑变更，逻辑变更数据。数据又回流到页面，这是一个整体的闭环，以数据为核心，完美的做到数据驱动页面。
新星 Recoil
recoil是facebook官方推荐的一个状态管理库，作为一个“新成员”，recoil相比于之前的三种状态管理方式，做了很多取舍。它有节点的概念，有atom(原子数据)和selector(派生数据)但是不和mobx一样，recoil是基于Immutable(不变)模式。
recoil的基础思想是atom数据之间没有关联，产生的关联数据全部由selector来产生，atom的变动，相关的selector随之变动，这个和响应式流的思想一致的。
recoil的优势，贴合react，可以将recoil的实现当作通过useMemo包装的context，api使用可以满足只读，只写进行拆分，可以十分贴合最优渲染，降低无用的渲染。
上述前三种数据流没有什么优劣好坏之分，只是在不同场景中使用各有各的优势而已。
3. 理想中的源数据编程
数据与数据之间的关系
数据不是凭空产生的数据，数据可能又会产生新的数据。
数据之间推行的是最小可用原则，分而治之，这才更利于我们开发和维护。
个人把产生数据的起始数据定义为源数据。有些数据可以互相转换，那如何定义源数据???
定义源数据
从组件(页面)视角看一下数据。
- 面向接口编程
大部分情况下前端和后端之间的数据交互就只有接口这一种。又因为真实的所有数据都是从服务端获取的数据，所以下意识的以服务端接口为数据起始。数据处理的链路较长，范围变大对于个人的理解要求是十分高的，个人认为这对于一个大型应用是不健康的。
- 面向数据编程
分离接口请求，只关心组件状态，对于组件方面，任何数据不将其做区分，数据来就渲染。
个人将用户可交互的数据可以定义为源数据。因为前端接口请求也是由用户的信息请求来的。对于应用来说，只有用户的操作不可预知，其余操作都是可控的。
如果将可控的逻辑封装后抽离，管理的时候不需要再直接感知到这些，我们直面的就是用户的操作和页面的响应。
例如： 以单个列表页来说，用户选择的筛选项就是源数据，而接口请求回来的列表数据就是派生数据，由接口请求产生的页面loading态也可以是派生数据也可以是源数据。
redux数据模型
在使用redux的时候没有很好的办法处理数据的层级关系，导致store中数据的池子越来越大，没有很强分层的概念，这也是redux小型化困难带来的，使用的时候会下意识将跨层级的数据存入store。
其次redux没法很好的描述数据与数据之间的关系，有人说computed可以描述数据与数据之间的关联，简单意义上是没问题的，但是computed的局限性，跨redux无法支撑，如果要使用，必须将所有源数据汇集到同一个redux之间，这与最小可用原则是相违背的。
就是因为redux的设计模式不够灵活，导致会将大量数据与数据之间的转化逻辑积压在页面或者组件内部，这对于视图层是一种负担。
响应式流数据模型
为了方便理解，可以和之前一样将数据处理理解为computed，每一个节点都可以随意衍生出一个新的节点，但是触发整条流的变化又只会在初始节点(源数据)节点，使用整条流的结果。
在流模式中对于组件或页面外层的数据没有任何层次之分，每个节点都是平级的，如果分层，可以在业务上分层，通过不断的拼接,将业务逻辑进行串联，得出你想要的结果，相较于原先散乱在各地的逻辑，串联的流式逻辑在可读性上也更优。
流式数据的优点是拆分成本极低，这样也更符合我们的思想，代码块拆分，这样每一小块逻辑拆分出一个节点，逻辑复杂度就通过不断的拆解，变得十分低了，但是又不会因为拆解的过多，逻辑散乱。
- 没有固化数据的层级，离散的数据，可以自由定义和拼接。
- 以离散的数据，将逻辑串流，数据灵活之后，逻辑却是收敛，不会分散，做到了数据精准的使用。
reducx和rxjs的数据管理范围
总结
综上所述，其实不同的模式带来的是针对不同场景的应用，redux的快捷应用，快捷开发，数据变化的稳定，mobx对于响应式的变化，都是各有各的特色。
在写代码的时候，我的感觉像是在构建一个动画的每一帧(视图)，又要给出每一帧为什么变化(写逻辑，事件)的感觉，逻辑和视图混合在一起，对于整体的把控十分难处理，就像你需要对于整个动画的变化都掌握，抽离了视图和逻辑，逻辑只需要变化数据，视图只需要针对对应的数据变化而已。
参考文章
流动的数据——使用 RxJS 构造复杂单页应用的数据逻辑
精读《前端数据流哲学》
