Vue Vben Admin 动态菜单徽标数字功能实现解析
2025-05-09 06:25:44作者:苗圣禹Peter
在后台管理系统中,菜单项上显示未读消息数或待处理任务数是一种常见的需求。Vue Vben Admin 作为一款优秀的中后台前端解决方案,其菜单系统支持徽标(Badge)功能,但默认情况下徽标数字是静态配置的。本文将深入分析如何实现动态更新菜单徽标数字的功能。
核心实现思路
动态菜单徽标功能的核心在于将原本静态配置的徽标数字改为响应式数据源。具体实现需要考虑以下几个关键点:
- 数据存储结构:需要建立一个全局状态管理机制,以路由的name或path作为键值,存储对应的徽标数字
- 响应式更新:当后台数据变化时,能够无感刷新到前端菜单
- 兼容性设计:需要保留原有静态配置方式作为默认值
技术实现方案
状态管理设计
建议使用Pinia或Vuex创建一个专门的store模块来管理菜单徽标状态。该模块应包含:
state: {
menuBadges: new Map() // 使用Map结构存储路由与徽标的映射关系
},
actions: {
// 更新指定路由的徽标值
updateBadge(routeKey, count) {
this.menuBadges.set(routeKey, count)
},
// 批量更新徽标值
batchUpdateBadges(badgeMap) {
this.menuBadges = new Map([...this.menuBadges, ...badgeMap])
}
}
菜单组件改造
在sub-menu.vue组件中,需要对徽标显示逻辑进行改造:
computed: {
badgeCount() {
const routeKey = this.item.path || this.item.name
// 优先从store中获取动态值,不存在则使用静态配置
return this.badgeStore.menuBadges.get(routeKey) ?? this.item.meta?.badge
}
}
数据更新机制
实现动态更新的几种常见方式:
- 轮询方式:定时从后端API获取最新徽标数据
- WebSocket推送:建立实时连接,后端主动推送变更
- 事件总线:在业务代码中触发徽标更新事件
性能优化建议
- 防抖处理:对于高频更新的场景,建议添加防抖逻辑
- 局部更新:只更新变化的徽标数据,避免全量刷新
- 缓存策略:对不常变的数据添加适当的缓存时间
实际应用场景
该功能特别适合以下业务场景:
- 消息中心未读消息数展示
- 工单系统的待处理任务统计
- 审批流程中的待办事项提醒
- 监控系统的告警数量提示
总结
Vue Vben Admin通过改造菜单徽标系统,实现了从静态展示到动态更新的升级。这种设计既保留了原有配置的灵活性,又增加了实时更新的能力,大大提升了用户体验。开发者可以根据实际项目需求,选择合适的更新策略和数据传输方式,打造更加智能的后台管理系统。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217