Redux Toolkit中使用combineSlices与RTK Query的注意事项
背景介绍
在使用Redux Toolkit开发应用时,开发者经常会遇到需要将RTK Query与状态管理相结合的场景。特别是当应用需要实现撤销/重做功能时,如何正确处理RTK Query的状态就成为一个关键问题。
核心问题
在Redux Toolkit中,当开发者尝试将RTK Query生成的API与redux-undo这样的撤销库结合使用时,容易出现"Error: No data found at state.api"的错误。这是因为RTK Query期望其状态直接存储在根状态下的api属性中,而redux-undo等库会改变状态结构。
问题根源
RTK Query生成的API中间件和hooks都假设API状态位于state.api路径下。如果使用redux-undo这样的库包装整个根reducer,状态结构会变为state.present.api,导致RTK Query无法找到预期的状态位置。
解决方案
1. 避免全局包装
最直接的解决方案是避免使用redux-undo包装整个根reducer。因为RTK Query的状态不应该被撤销/重做,它管理的是缓存数据而非应用状态。
2. 选择性包装
如果需要实现部分状态的撤销功能,应该只对特定的slice进行包装,而不是整个根reducer。可以创建一个工具函数来帮助实现这一点:
function undoableSlice(slice) {
return undoable(slice.reducer, {
// 配置选项
});
}
const rootReducer = combineReducers({
api: api.reducer,
undoableSlice: undoableSlice(someSlice),
// 其他reducers
});
3. 状态结构调整
如果已经使用了全局包装,需要调整代码以适应新的状态结构。这意味着所有访问状态的代码都需要从state.api改为state.present.api。这种方法虽然可行,但不推荐,因为它增加了代码的复杂性。
最佳实践
-
分离缓存状态与应用状态:RTK Query管理的API状态本质上是缓存,不应该与应用状态混为一谈。
-
精细控制撤销范围:只对那些真正需要撤销功能的状态应用undoable包装。
-
保持RTK Query状态结构:确保RTK Query的状态始终位于根状态的
api属性下,避免中间件和hooks失效。
实施建议
对于新项目,建议从一开始就规划好状态结构,明确哪些状态需要撤销功能。对于已有项目,如果已经使用了全局包装,可以考虑逐步重构,将RTK Query状态移出undoable包装范围。
总结
在Redux Toolkit生态中,RTK Query是一个强大的数据获取和缓存工具,而redux-undo等库提供了有用的状态管理功能。理解它们各自的状态结构需求,合理设计应用架构,才能充分发挥它们的优势,避免常见的陷阱。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C051
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
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
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0129
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00