Jotai中实现派生原子状态深度比较的优化方案
2025-05-10 00:17:35作者:彭桢灵Jeremy
在状态管理库Jotai的实际应用中,开发者经常会遇到一个性能优化问题:当基础原子状态更新时,即使派生原子的计算结果没有实质变化,也会触发不必要的重新渲染。本文将深入分析这一问题,并提出一种优雅的解决方案。
问题背景
在Jotai的状态管理模型中,派生原子(derived atoms)通过getter函数从基础原子(base atoms)中计算得出值。当基础原子发生变化时,所有依赖它的派生原子都会重新计算并通知订阅者。这种机制在大多数情况下工作良好,但在某些场景下会带来性能问题:
- 当基础原子是一个包含大量属性的复杂对象时,即使只有其中一小部分属性发生变化,所有基于该对象的派生原子都会重新计算
- 派生原子的计算结果可能实际上没有变化,但仍会触发订阅组件的重新渲染
- 对于异步原子,会导致不必要的重新挂起(Suspense)和界面闪烁
现有解决方案的局限性
Jotai社区已经提出过几种相关解决方案,但各有不足:
selectAtom
:只能简单选择属性,无法处理复杂计算逻辑atomWithCache
:缓存的是依赖关系而非计算结果atomWithCompare
:仅适用于直接设置值的原始原子(PrimitiveAtom)- 手动记忆化:需要开发者自行实现比较逻辑,代码冗余
技术方案设计
我们提出一个名为derivedAtomWithCompare
的新工具函数,它具有以下特点:
- 深度比较机制:在派生原子值变化时进行深度比较,只有实际变化时才通知订阅者
- Getter支持:保留标准派生原子的特性,可以访问其他原子状态
- 灵活的比较函数:允许自定义比较逻辑,默认使用lodash的isEqual
- 类型安全:完整支持TypeScript类型推断
- 异步支持:提供同步和异步两个版本
核心实现思路是维护一个前值缓存,在每次计算新值时先与缓存比较,只有不同时才更新并通知订阅者。
实现细节
以下是关键实现代码的分析:
const derivedAtomWithCompareAsync = <T>(
read: (get: Getter) => Promise<T>,
initialValue: T,
areEqual?: (prev: any, next: any) => boolean,
): Atom<Promise<T>> => {
let previousValue = initialValue
areEqual = areEqual ?? ((prev, next) => isEqual(prev, next))
const derivedAtom = atom(async (get) => {
const next = await read(get)
if (!areEqual(previousValue, next)) {
previousValue = next
return next
}
return previousValue
})
return derivedAtom
}
需要注意的几个关键点:
- 前值缓存应该存储在原子内部,避免不同Store实例间的状态污染
- 比较函数应该支持深度比较和浅比较两种模式
- 异步版本需要正确处理Promise链
最佳实践建议
在实际项目中使用此方案时,建议:
- 对于简单属性选择,优先使用
selectAtom
- 对于复杂计算逻辑,使用
derivedAtomWithCompare
- 性能敏感场景下,提供自定义的比较函数
- 在大型对象上频繁访问少量属性时特别有效
未来发展方向
这个方案可以进一步扩展为:
- 提供
withCompare
高阶函数,统一处理原始原子和派生原子 - 集成到jotai-history工具集中
- 支持更智能的差异检测算法
- 提供React Hook形式的便捷访问方式
通过这种优化方案,开发者可以在保持Jotai简洁API的同时,获得更好的渲染性能体验,特别适合大型复杂应用的状态管理场景。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0369Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++095AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
197
2.17 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
208
285

Ascend Extension for PyTorch
Python
59
94

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
973
574

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1

本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
549
81

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399

本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
393
27

前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。
官网地址:https://matechat.gitcode.com
1.2 K
133