VueUse中useSortable排序功能异常分析与解决方案
2025-05-10 10:00:21作者:丁柯新Fawn
在VueUse集成库的useSortable功能中,开发者反馈了一个关于元素排序顺序异常的bug。该问题最初在早期版本中已被修复,但在后续的代码合并后重新出现,影响了拖拽排序功能的正常使用。
问题现象
当开发者使用useSortable进行列表元素拖拽排序时,会出现元素顺序错乱的情况。具体表现为:在splice操作后立即检查数组状态时,元素的缺失位置不符合预期行为。这个问题在VueUse官方文档的示例中也能复现。
技术分析
问题的核心在于数组操作与Vue响应式系统的交互方式。在代码实现中:
- 使用
splice方法从数组中移除元素时,会立即修改原数组 - 但在Vue的响应式系统中,这种直接修改可能不会立即触发视图更新
- 特别是在使用
nextTick检查数组状态时,可能会观察到不一致的中间状态
更深入的技术细节表明,当代码执行到(list as MaybeRef).value = array这一行时,会强制触发DOM重新渲染,这可能是导致排序异常的直接原因。
解决方案
目前有两种可行的解决方法:
- 显式调用moveArrayElement: 开发者可以绕过useSortable的内部实现,直接调用moveArrayElement方法,并确保传递的是数组的值而非引用。需要注意的是,list参数必须是Ref类型,不能是ShallowRef。
import { useSortable, moveArrayElement } from "@vueuse/integrations/useSortable";
useSortable(el, list, {
onUpdate: (e) => moveArrayElement(list.value, e.oldIndex, e.newIndex)
});
- 等待官方修复: 由于这是一个已知问题且曾经被修复过,开发者也可以关注VueUse的更新,等待官方发布包含修复的版本。
最佳实践建议
对于需要稳定拖拽排序功能的项目,建议:
- 暂时采用显式调用moveArrayElement的方案
- 在组件中增加额外的状态检查逻辑,确保排序后的数组状态符合预期
- 对于关键业务场景,考虑添加单元测试验证排序功能
- 关注VueUse的版本更新,及时获取官方修复
总结
useSortable的排序异常问题展示了Vue响应式系统与直接DOM操作之间的微妙交互。理解Vue的更新机制和响应式原理对于解决这类问题至关重要。开发者在使用这类高级功能时,应当注意状态管理的同步问题,并准备好适当的解决方案和回退机制。
随着VueUse项目的持续发展,相信这类边界情况问题会得到更好的处理和解决。在此之前,采用本文提供的解决方案可以帮助开发者平稳地实现所需的拖拽排序功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
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
最新内容推荐
MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 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 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
420
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
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++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (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
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869