Jotai 项目中 React 19 与 atomWithObservable 的 Suspense 问题解析
问题背景
在 React 状态管理库 Jotai 的最新使用中,开发者发现当升级到 React 19 后,useAtomValue 与 atomWithObservable 的组合使用会出现一个意外的行为:每当 observable 产生新值时,组件会重新触发 Suspense 状态。这显然不是预期的行为,因为 Suspense 应该只在初始加载时触发,而不应在数据更新时重复触发。
技术细节分析
Jotai 的核心概念
Jotai 是一个基于原子(atom)概念的 React 状态管理库。atomWithObservable 是一个特殊的原子创建函数,它允许将 RxJS 或其他兼容的 observable 转换为 Jotai 原子。useAtomValue 则是用于在 React 组件中订阅原子值的 hook。
React 19 的变化
React 19 引入了一些内部机制的变化,特别是在并发渲染和 Suspense 处理方面。这些变化影响了 Jotai 中 observable 原子的行为模式。具体来说,React 19 对异步值的处理更加严格,导致 observable 发出的每个新值都被视为可能需要重新 Suspense 的场景。
问题表现
当使用以下代码模式时:
const observableAtom = atomWithObservable(() => someObservable);
const value = useAtomValue(observableAtom);
在 React 19 环境下,每当 observable 发出新值时,组件会重新进入 Suspense 状态,导致不必要的加载状态闪烁和性能开销。
临时解决方案
目前发现的有效临时解决方案是给 useAtomValue 添加一个 delay: 0 的配置:
const value = useAtomValue(observableAtom, { delay: 0 });
这个配置通过将值的更新推迟到下一个 macrotask(通过 setTimeout(fn, 0) 实现),绕过了 React 19 的立即 Suspense 行为。
技术原理探究
为什么 delay: 0 有效
设置 delay: 0 实际上是将状态更新从同步改为异步。React 19 的并发渲染器对同步更新和异步更新有不同的处理策略。对于异步更新,React 会采用更宽松的 Suspense 策略,不会为每个新值触发 Suspense。
更深层的机制
这可能与 React 19 对"过渡"(transition)概念的强化有关。React 19 可能将 observable 的每次更新都视为潜在的"关键"更新,从而触发 Suspense。而通过 delay: 0 将其转为异步更新后,React 会将其视为"非关键"更新,从而避免不必要的 Suspense。
长期解决方案展望
虽然 delay: 0 是一个有效的临时解决方案,但长期来看,Jotai 可能需要针对 React 19 进行专门的适配:
- 修改
atomWithObservable的内部实现,使其与 React 19 的并发特性更好地兼容 - 提供专门的 React 19 适配层,自动处理这类边界情况
- 与 React 团队协作,明确 observable 集成的最佳实践
最佳实践建议
对于正在使用或计划使用 Jotai 与 React 19 的开发者:
- 如果遇到 Suspense 相关问题,首先尝试
delay: 0解决方案 - 密切关注 Jotai 的更新日志,特别是关于 React 19 兼容性的说明
- 考虑在 observable 原子外添加一层缓存或防抖,减少不必要的更新
- 对于关键路径,进行充分的测试以确保更新行为符合预期
总结
React 19 的架构变化为状态管理库带来了新的挑战和机遇。Jotai 作为基于原子的轻量级状态管理方案,正在积极适应这些变化。当前 useAtomValue 与 atomWithObservable 的 Suspense 问题虽然可以通过简单的方式解决,但也提醒我们在升级 React 版本时需要全面测试状态管理相关的行为。随着 React 19 的逐步普及,相信 Jotai 团队会提供更加完善的解决方案。
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。C097
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
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
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00