大家好，很高兴又见面了，我是高级前端进阶，由我带着大家一起关注前端前沿、深入前端底层技术，大家一起进步，也欢迎大家关注、点赞、收藏、转发！ 高级前端进阶前言 今天在掘金上看到了一篇热文，题目是《是时候该换掉你的axios了》。当时眼前一亮，以为又有什么新请求方案出来了，以前也尝试讨论过xhr、fetch、axios、甚至Redaxios（体积只有800字节），看得出来大家对这一类文章都比较感兴趣，毕竟大多数情况下都需要面对它们。所以这次也一样，决定一探究竟，看看能给大家带来什么干货。 以下是已发布文章传送门：《为什么JS开发者更喜欢Axios而不是Fetch？》《Ajax会被fetch取代吗？Axios怎么办？》《谁在动Axios的奶酪！它叫Redaxios！》《为何需要Axios！Axios的5个热门替代方案！》《Node原生支持fetch！不是浏览器那个fetch！》 话不多说，直接开始进入alova介绍的正题！1。什么是alova？ alova是轻量级的请求策略库（注意策略两个字，与其他请求库有差异），它针对不同请求场景分别提供了具有针对性的请求策略，来提升应用可用性、流畅性，降低服务端压力，让应用如智者一般具备卓越的策略思维。 alova核心模块提供了各类适配器接口（如：XMLHttpRequest、axios、Taro、Uniapp等等），中间件机制来保证高扩展能力，从而适用更多的请求场景。2。为什么需要alova 数据请求一直是应用程序必不可少的重要部分，自从XMLHttpRequest诞生以来请求方案就层出不穷，客户端的数据交互探索一直聚焦于以下两个方向：使用更简单：如。ajax、axios、reactquery，以及fetchapi等请求工具，编码形式从回调函数、Promise，再到usehook，难度越来越小。数据交互提示友好：比如：无状态（卡死状态）；loading进度条；骨架屏、占位等 除了这两个方面外，其实开发者还应该更多的关注应用的流畅性，比如：减少频繁的、重复的请求，内存缓存优化都是可行的方向。alova从请求策略入手，一方面通过ClientServer数据交互的高效管理提高了应用的流畅性，另一方面还可以降低服务端压力，在此基础上逐渐演变成了RSM的请求场景模型（下文会重点论述）。 alova的高可扩展能力可以实现不同场景下的请求策略，通过简单编码即可快速上手。3。alova优势 alova可以在编写少量代码的情况下，开箱即用地提升应用在请求方面的流畅性，同时保证了开发体验。与常见的请求库相比，alova在体积上也有明显的优势，是axios的（11。14。3）12。6倍，是reactquery的13（4。3k13k）。 因此，在包体积敏感的场景可以尝试使用alova。当然，我曾经也介绍过一个更小的请求库，即Redaxios，它体积只有800字节，远小于alova。 Redaxios使用浏览器原生fetch（）以800字节的形式实现了该API。所有现代主流浏览器都支持它，并且也扩展到了很多前端基建场景，如：Next。js、CreateReactApp和PreactCLI等等 同时，alova也提供了丰富的特性，满足99的请求场景，alova具有以下特性：支持vue、react、svelte等框架，Typescript开箱即用alova的api与axios类似，开箱即用的高性能请求策略，让应用更流畅体积只有4kb（axios的30），同时支持treeshaking高灵活性，请求库兼容性高，如axios、superagent或fetchapi3种数据缓存模式（如：内存模式、缓存占位模式、恢复模式等），提升请求性能，同时降低服务端压力高可扩展，可以自定义请求适配器、存储适配器、中间件，以及stateshook，请求共享，避免重复数据预拉取，用户可以更快看到信息，无需等待，同时支持实时自动状态管理 alova的三种缓存模式分别对应于不同的场景，比如下面的内存模式：lovaInstance。GET（todolist，｛。。。localCache：｛设置缓存模式为内存模式mode：memory，单位为毫秒当设置为Infinity，表示数据永不过期，设置为0或负数时表示不缓存expire：60101000，｝，｝）； 缓存占位模式下，data将立即被赋值为上次缓存的旧数据，可以判断如果有旧数据则使用它替代Loading展示，同时它将发送请求获取最新数据并更新缓存，这样就达到了既快速展示实际数据，又获取了最新的数据。consttodoListGetteralovaInstance。Get（todolist，｛。。。localCache：｛设置缓存模式为持久化占位模式mode：placeholder，缓存时间expire：60101000，｝，｝）； 恢复模式下，服务端缓存数据将持久化，如果过期时间未到即使刷新页面缓存也不会失效，它一般用于一些需要服务端管理，但基本不变的数据。consttodoListGetteralovaInstance。Get（todolist，｛。。。localCache：｛设置缓存模式为持久化模式mode：restore，缓存时间expire：60101000，｝，｝）；4。alova和请求库的关系4。1什么是RSM alova的创建初衷是对不同请求场景提出的一个解决方案，它可以更简洁优雅地实现体验更好，性能更好的请求功能，是一个RSM（RequestSceneModel）实现库。 而例如：。ajax、axios和fetchapi等对请求发送和响应接收提供了很好的支持，它们是RSM流程中必不可少的一个环节（请求事件环节），alova仍然需要依靠它们进行请求，因此我们可以将alova看作是请求库的一种武装，让请求库变得更加强大。4。2RSM的4个阶段请求时机 在alova中提供了useRequest、useWatcher、useFetcher三种usehook实现请求时机，由它们控制何时应该发出请求，同时将会创建和维护状态化的请求相关数据，如loading、data、error等，无需自主维护这些状态。constApp（）｛const｛loading是加载状态值，当加载时它的值为true，结束后自动更新为false它的值为普通的boolean值，请求状态变化时内部将自动调用set函数更新它的值loading，响应数据data，请求错误对象，请求错误时有值，否则为undefinederror，直接将Method实例传入即可发送请求｝useRequest（todoListGetter，｛请求响应前，data的初始值initialData：〔〕，｝）；你可以直接使用todoList来渲染todo列表if（loading）｛returnLoading。。。；｝elseif（error）｛return｛error。message｝；｝else｛return（｛todo。title｝｛todo。time｝）；｝｝；请求行为 描述以怎样的方式处理请求，在alova中以method对象实现。constgetTodoListcurrentPage｛returnalovaInstance。Get（todolist，｛注意：这边设置了name属性，用于在无法直接指定Method实例时，过滤出需要的Method实例name：todoList，params：｛currentPage，pageSize：10｝｝）；｝；constApp（）｛const｛fetching属性与loading相同，发送拉取请求时为true，请求结束后为falsefetching，error，onSuccess，onError，onComplete，调用fetch后才会发送请求拉取数据，可以重复调用fetch多次拉取不同接口的数据fetch｝useFetcher（）；在事件中触发数据拉取consthandleSubmit（）｛假设已完成todo项的修改。。。开始拉取更新后的数据情况1：当你明确知道拉取todoList第一页数据时，传入一个Method实例fetch（getTodoList（1））；情况2：当你只知道拉取todoList最后一次请求的数据时，通过Method实例匹配器来筛选fetch（｛name：todoList，filter：（method，index，ary）｛返回true来指定需要拉取的Method实例returnindexary。length1；｝｝）；｝；return（｛渲染统一的拉取状态｝｛fetching？｛｛正在后台拉取数据。。。｝｝：null｝｛。。。｝buttononClick｛handleSubmit｝修改todo项button）；｝；请求事件 表示携带请求参数发送请求以获得响应，alova可以与axios、fetch、XMLHttpRequest等任意请求库或原生方案共同协作。 下面使用xhrRequestAdapter作为alova的xhr请求适配器。import｛createAlova｝import｛xhrRequestAdapter｝constalovaInstcreateAlova（requestAdapter：xhrResponseAdapter（），）； 下面使用axiosRequestAdapter作为alova的请求适配器。import｛createAlova｝import｛axiosRequestAdapter｝constalovaInstcreateAlova（requestAdapter：axiosResponseAdapter（），）； 下面调用AdapterTaro适配taro将返回请求适配器、存储适配器，以及ReactHook，因此不需要设置这三个项，使用方法完全一致。import｛createAlova｝importAdapterTconstalovaInstcreateAlova（（baseURL：https：api。alovajs。org），。。。AdapterTaro（））；响应数据管理 alova将响应数据状态化，并统一管理，任何位置都可以对响应数据进行操作，并利用MVVM库的特性自动更新对应的视图。 当响应数据结构不能直接满足需求时，可以为method实例设置transformData钩子函数将响应数据转换成需要的结构，数据转换后将会作为data状态的值。consttodoListGetteralovaInstance。Get（todolist，｛params：｛page：1，｝，函数接受未加工的数据和响应头对象，并要求将转换后的数据返回，它将会被赋值给data状态。注意：rawData一般是响应拦截器过滤后的数据，响应拦截器的配置可以参考〔设置全局响应拦截器〕章节。transformData（rawData，headers）｛returnrawData。list。map（（item）｛return｛。。。item，statusText：item。done？已完成：进行中，｝；｝）；｝，｝）；5。本文总结 文章到这里，大家应该都大概了解alova了，也明白为什么开头提示大家注意下请求策略库中的策略二字了。因为，alova就不是一个请求库，这点和xhr、fetch、axios、甚至Redaxios都有本质上的差异，前者是后者的进一步包装，相当于完整的、一体化的解决方案，至于底层请求库，则不作强依赖。 只是这种包装方案不是每个开发者都有述求，也不是所有项目都需要，所以从掘金的评论上看，大家并不怎么看好，认为是又一个轮子。目前alova在github上只有100个star，为了鼓励下作者，毫不犹豫的支持了一下。值得一提的是，这个请求策略库的作者是国内的开发者，再次点赞一下吧！ 不过，就我个人而言，我还是倾向于使用Axios、如果包体积很敏感会尝试Redaxios。不过，行文至此，就当一次对alova的宣传吧，毕竟开源不易！参考资料 https：alova。js。orgzhCNoverviewindex https：github。comalovajsalova https：alova。js。orgzhCNextensionalovaadaptertaro https：alova。js。org https：juejin。cnpost7213923957824979000 https：www。npmjs。compackagealova https：alova。js。orgzhCNgetstartedresponsecache
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