NgRx Signals中computed信号未更新的问题分析与解决方案
问题现象
在使用NgRx Signals时,开发者遇到了一个关于computed信号未按预期更新的问题。具体表现为:当在computed信号中使用服务方法处理另一个信号的值时,即使依赖的信号已经更新,computed信号却仍然返回旧值。
问题复现
开发者提供了两个对比示例:
- 无效示例 - 使用服务方法处理信号值:
withComputed((store) => {
const utilityService = inject(UtilityService)
return {
flattenedContractTouched: computed(()=> {
const contract = store.contractTouched()
console.log(contract)
return utilityService.flattenObject(contract)
}),
}
})
- 有效示例 - 直接返回信号值:
withComputed((store) => {
const utilityService = inject(UtilityService)
return {
flattenedContractTouched: computed(()=> {
const contract = store.contractTouched()
console.log(contract)
return contract
}),
}
})
在第一个示例中,即使store.contractTouched()更新了,flattenedContractTouched仍然返回旧值。而第二个直接返回信号值的示例则工作正常。
根本原因
经过分析,问题实际上并非NgRx Signals的bug,而是与JavaScript的对象引用和不变性(immutability)有关。开发者最初使用patchState直接更新对象,而没有创建新引用:
setContractTouched(contract: AnyContractDTO): void {
patchState(store, { contractTouched: contract }); // 直接使用原对象
}
由于JavaScript的对象比较是基于引用的,当对象内容改变但引用未变时,某些情况下框架可能无法检测到变化。
解决方案
开发者最终通过创建一个新对象引用来解决问题:
setContractTouched(contract: AnyContractDTO): void {
const newContract = { ...contract } // 创建新引用
patchState(store, { contractTouched: newContract });
}
这种方法确保了每次更新都创建一个全新的对象引用,从而触发computed信号的重新计算。
深入理解
-
信号依赖跟踪机制:NgRx Signals的computed函数会自动跟踪其内部访问的所有信号依赖。当任何依赖信号发生变化时,computed信号会重新计算。
-
对象引用与不变性:在JavaScript中,对象是通过引用传递的。如果只是修改对象的属性而不改变引用,某些变化检测机制可能无法识别变化。
-
最佳实践:在使用状态管理时,特别是与响应式编程结合时,推荐使用不可变数据模式。这意味着每次状态更新都应该返回全新的对象,而不是修改现有对象。
总结
这个问题展示了在使用响应式编程时理解对象引用和不变性的重要性。通过确保每次状态更新都创建新引用,可以避免许多微妙的bug。对于NgRx Signals用户来说,这是一个值得注意的模式,特别是在处理复杂对象状态时。
记住,当computed信号没有按预期更新时,首先检查依赖的信号是否确实触发了更新,以及是否遵循了不可变数据原则。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00