Redux Toolkit 中 action payload 设计的最佳实践
2025-04-29 19:22:31作者:乔或婵
在 Redux 状态管理库的使用过程中,action payload 的设计是一个需要仔细考虑的环节。本文将以 Redux 官方文档中的一个示例为切入点,探讨如何合理设计 action payload 结构。
问题背景
在 Redux 核心概念中,action 是描述状态变化的普通对象,通常包含一个 type 字段和可选的 payload 字段。当开发者从纯 Redux 迁移到 Redux Toolkit 时,可能会对 payload 的结构产生困惑。
原始示例中展示了一个手动编写的 todoToggled action creator:
const todoToggled = id => ({
  type: 'todos/todoToggled',
  payload: { id }
})
对应的 reducer 处理逻辑是:
case 'todos/todoToggled':
  return state.map(todo => {
    if (todo.id !== action.payload.id) {
      return todo
    }
    return { ...todo, completed: !todo.completed }
  })
而当使用 Redux Toolkit 的 createSlice 自动生成 action creator 时:
const todosSlice = createSlice({
  name: 'todos',
  initialState: [],
  reducers: {
    todoToggled(state, action) {
      const todo = state.find(todo => todo.id === action.payload)
      if (todo) {
        todo.completed = !todo.completed
      }
    }
  }
})
关键差异分析
- 
payload 结构差异:
- 手动版本将 id 包装在 payload 对象的 id 属性中
 - RTK 版本直接将 id 作为 payload 本身
 
 - 
使用方式差异:
- 手动版本需要访问 action.payload.id
 - RTK 版本直接使用 action.payload
 
 - 
设计理念:
- 手动版本遵循了 Flux Standard Action 规范,payload 通常是一个对象
 - RTK 版本更注重实用性和简洁性,允许 payload 是任何类型
 
 
最佳实践建议
- 
保持一致性:
- 在项目中统一 payload 结构风格
 - 要么总是将参数作为 payload 的直接值
 - 要么总是将参数包装在 payload 对象的属性中
 
 - 
考虑可扩展性:
- 如果未来可能需要添加更多参数,采用对象形式更易扩展
 - 如果确定只需要单一参数,直接使用更简洁
 
 - 
TypeScript 支持:
- RTK 对两种形式都有良好的类型推断支持
 - 对象形式在类型定义上可能更明确
 
 
实际应用示例
推荐的使用方式(对象形式):
const todosSlice = createSlice({
  name: 'todos',
  initialState: [],
  reducers: {
    todoToggled: {
      reducer(state, action) {
        const { id } = action.payload
        const todo = state.find(todo => todo.id === id)
        if (todo) {
          todo.completed = !todo.completed
        }
      },
      prepare(id) {
        return { payload: { id } }
      }
    }
  }
})
这种形式既保持了清晰的参数命名,又为未来可能的扩展预留了空间,是 Redux Toolkit 推荐的做法。
登录后查看全文 
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
 
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-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).Dockerfile014
 
Spark-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。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
 
最新内容推荐
 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 LabVIEW串口通信开发全攻略:从入门到精通的完整解决方案 操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 Python Django图书借阅管理系统:高效智能的图书馆管理解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
278
2.57 K
deepin linux kernel
C
24
6
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
223
302
Ascend Extension for PyTorch
Python
105
135
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++
599
164
暂无简介
Dart
568
127
一个用于服务器应用开发的综合工具库。
- 零配置文件
- 环境变量和命令行参数配置
- 约定优于配置
- 深刻利用仓颉语言特性
- 只需要开发动态链接库,fboot负责加载、初始化并运行。
Cangjie
261
24
🎉 (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
1.03 K
607
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
119
103
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
447