Redux Toolkit中RTK Query 2.0迁移:如何正确类型化onQueryStarted生命周期函数
2025-05-21 02:57:41作者:霍妲思
背景介绍
在Redux Toolkit的RTK Query 2.0版本中,开发者经常需要处理缓存更新的场景。一个常见的模式是通过onQueryStarted生命周期函数手动更新缓存。在2.0版本之前,开发者可以使用MutationLifecycleApi和QueryLifecycleApi类型来类型化这些函数,但在2.0版本中这一方式发生了变化。
问题分析
在RTK Query 2.0中,开发者面临的主要挑战是如何正确类型化可复用的onQueryStarted函数。这些函数通常用于多个端点,需要处理查询和变更两种场景。
典型的用例包括:
- 在数据变更后自动更新相关查询的缓存
- 处理乐观更新
- 执行副作用操作
解决方案演进
旧版解决方案
在2.0版本之前,开发者可以使用联合类型来处理查询和变更两种场景:
import {
MutationLifecycleApi,
QueryLifecycleApi,
} from "@reduxjs/toolkit/dist/query/endpointDefinitions";
const updateUserOnComplete = async (
arg: unknown,
{
dispatch,
queryFulfilled,
}:
| MutationLifecycleApi<unknown, BaseQueryFn, User>
| QueryLifecycleApi<unknown, BaseQueryFn, User>
) => {
// 实现逻辑
};
新版解决方案
在Redux Toolkit 2.4.0版本中,官方引入了新的类型工具来更好地支持这一场景:
const onGetPostStarted: TypedQueryOnQueryStarted<Post, Id, typeof baseQuery, 'postApi'> =
(arg, { dispatch, queryFulfilled }) => {
// 实现逻辑
};
const onUpdatePostStarted: TypedMutationOnQueryStarted<Post, PostUpdate, typeof baseQuery, 'postApi'> =
(arg, { dispatch, queryFulfilled }) => {
// 实现逻辑
};
最佳实践
-
类型分离:对于查询和变更操作,分别使用
TypedQueryOnQueryStarted和TypedMutationOnQueryStarted类型。 -
明确泛型参数:
- 第一个泛型参数:API返回的数据类型
- 第二个泛型参数:端点参数类型
- 第三个泛型参数:基础查询函数类型
- 第四个泛型参数:API的reducerPath
-
复用逻辑:将通用逻辑提取为独立函数,通过适当的类型参数使其可复用。
示例实现
// 定义基础查询
const baseQuery = fetchBaseQuery({ baseUrl: '/api' });
// 类型化查询的onQueryStarted
const onGetPostStarted: TypedQueryOnQueryStarted<Post, Id, typeof baseQuery, 'postApi'> =
(arg, { dispatch, queryFulfilled }) => {
// 实现获取文章后的逻辑
};
// 类型化变更的onQueryStarted
const onUpdatePostStarted: TypedMutationOnQueryStarted<Post, PostUpdate, typeof baseQuery, 'postApi'> =
(arg, { dispatch, queryFulfilled }) => {
// 实现更新文章后的逻辑
};
// 创建API
const postApi = createApi({
reducerPath: 'postApi',
baseQuery: baseQuery,
endpoints: (build) => ({
getPost: build.query<Post, Id>({
query: () => '/posts',
onQueryStarted: onGetPostStarted
}),
updatePost: build.mutation<Post, PostUpdate>({
query: ({ id, ...patch }) => ({
url: `/posts/${id}`,
body: patch,
method: "POST"
}),
onQueryStarted: onUpdatePostStarted
})
})
});
总结
RTK Query 2.0通过引入TypedQueryOnQueryStarted和TypedMutationOnQueryStarted类型,为开发者提供了更清晰、更类型安全的方式来处理onQueryStarted生命周期函数。这种方式不仅解决了类型问题,还提高了代码的可维护性和可复用性。
对于从旧版本迁移的开发者,建议逐步替换原有的MutationLifecycleApi和QueryLifecycleApi用法,采用新的类型化方案,以获得更好的类型支持和开发体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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。C075
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TSX0130
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
462
3.44 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
269
309
openEuler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。
C
190
75
暂无简介
Dart
714
171
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
284
331
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++
843
421
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
105
119
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
10
1
🎉 (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
1.26 K
692