Flux 架构的回归：Redux 的单一数据源与不可变性在现代并发模式下的挑战

各位编程领域的同仁，下午好！

今天，我们齐聚一堂，探讨一个在前端架构演进中极具里程碑意义，又在当下技术浪潮中面临深刻挑战，却又以一种新的姿态“回归”的模式——Flux 架构。具体而言，我们将深入剖析 Redux 的核心原则：单一数据源与不可变性，它们在构建复杂前端应用中的巨大成功，以及它们在面对现代并发模式时所遭遇的严峻挑战。最终，我们将展望这些挑战如何促使 Flux 思想以更为灵活和高效的形式重焕生机。

1. Flux 架构的崛起与 Redux 的黄金时代

在单页应用（SPA）兴起之初，MVC（Model-View-Controller）模式在前端遇到了瓶颈。视图层面的数据流向变得混乱，状态管理日渐复杂，数据变更的追踪成为噩梦。Facebook 在应对其自身应用复杂性时，提出了 Flux 架构，旨在解决这种“意大利面条式”的复杂性。

Flux 的核心思想是单向数据流（Unidirectional Data Flow）。它将应用划分为四个核心部分：

• Action (动作)：描述“发生了什么”的普通对象。
• Dispatcher (调度器)：接收 Action，并将其分发给所有注册的 Store。
• Store (存储)：包含应用的状态和修改状态的逻辑。Store 响应 Dispatcher 分发的 Action。
• View (视图)：从 Store 获取状态并渲染 UI。当 Store 状态更新时，View 会重新渲染。

Flux 核心组成	职责	数据流向
Action (动作)	描述用户意图或系统事件	View -> Action -> Dispatcher
Dispatcher (调度器)	协调 Action 到 Store 的分发	Action -> Dispatcher -> Store
Store (存储)	维护应用状态，响应 Action 更新状态	Dispatcher -> Store -> View
View (视图)	展示 UI，触发 Action	Store -> View -> Action

Redux 是 Flux 思想最成功的实现之一，它将 Flux 进一步简化并标准化，提出了三个核心原则：

1. 单一数据源 (Single Source of Truth)：整个应用的 state 都存储在一个 JavaScript 对象树中，这个对象树只存在于一个 store 中。
2. State 是只读的 (State is Read-only)：唯一改变 state 的方法是触发一个 action，action 是一个描述发生了什么的普通 JavaScript 对象。
3. 使用纯函数来修改 State (Changes are made with pure functions)：为了描述 action 如何改变 state tree，你需要编写纯函数 reducers。

这三个原则共同奠定了 Redux 在前端社区的霸主地位。它的优势显而易见：

• 可预测性：单向数据流和纯函数使得状态变更的追踪和调试变得极其简单。
• 可维护性：清晰的职责分离和模块化。
• 易于测试：纯函数 reducer 使得单元测试非常方便。
• 强大的开发工具：Redux DevTools 提供了时间旅行调试等高级功能。

让我们快速回顾一个经典的 Redux 计数器示例：

// actions.js
const INCREMENT = 'INCREMENT';
const DECREMENT = 'DECREMENT';

export const increment = (amount = 1) => ({
  type: INCREMENT,
  payload: amount,
});

export const decrement = (amount = 1) => ({
  type: DECREMENT,
  payload: amount,
});

// reducers.js
import { INCREMENT, DECREMENT } from './actions';

const initialState = {
  count: 0,
};

function counterReducer(state = initialState, action) {
  switch (action.type) {
    case INCREMENT:
      return {
        ...state,
        count: state.count + action.payload,
      };
    case DECREMENT:
      return {
        ...state,
        count: state.count - action.payload,
      };
    default:
      return state;
  }
}

export default counterReducer;

// store.js
import { createStore } from 'redux';
import counterReducer from './reducers';

const store = createStore(counterReducer);

export default store;

// index.js (React component usage example)
import React from 'react';
import ReactDOM from 'react-dom';
import { Provider, useSelector, useDispatch } from 'react-redux';
import store from './store';
import { increment, decrement } from './actions';

function Counter() {
  const count = useSelector(state => state.count);
  const dispatch = useDispatch();

  return (
    <div>
      <h1>Count: {count}</h1>
      <button onClick={() => dispatch(decrement())}>-</button>
      <button onClick={() => dispatch(increment())}>+</button>
    </div>
  );
}

ReactDOM.render(
  <Provider store={store}>
    <Counter />
  </Provider>,
  document.getElementById('root')
);

这个模式在很长一段时间内都是构建复杂前端应用的黄金标准。

2. 挑战的萌芽：规模、样板与性能

Redux 的成功并非没有代价。随着应用规模的增长，一些问题逐渐浮现：

2.1 样板代码 (Boilerplate)

为了实现一个简单的状态变更，开发者通常需要创建 Action Type、Action Creator、Reducer，并在 Store 中进行配置。这对于小型应用而言显得过于繁重，降低了开发效率。

2.2 单一数据源的局限性

当 Store 变得非常庞大时，管理和调试整个全局状态树会变得复杂。尽管 Redux 提供了 combineReducers 来拆分 reducer，但逻辑上它们仍然汇聚成一个单一的根状态。对某个深层嵌套状态的访问和更新，可能需要遍历整个状态树。

2.3 不可变性的性能开销

不可变性是 Redux 的基石，它通过创建状态的副本而非直接修改原始状态来保证状态的可预测性。对于简单的状态，这通常不是问题。然而，对于包含大量嵌套对象和数组的复杂状态，深度克隆（deep cloning）操作会带来显著的性能开销。

// 假设有一个复杂的state
const complexState = {
  user: {
    id: '123',
    name: 'Alice',
    address: {
      street: '123 Main St',
      city: 'Anytown',
      zip: '10001'
    },
    orders: [
      { id: 'o1', item: 'Laptop', quantity: 1 },
      { id: 'o2', item: 'Mouse', quantity: 2 },
    ]
  },
  settings: { /* ... */ }
};

// 如果我们要更新一个订单的数量
// 传统不可变更新（手动）
function updateOrderQuantity(state, orderId, newQuantity) {
  return {
    ...state,
    user: {
      ...state.user,
      orders: state.user.orders.map(order =>
        order.id === orderId
          ? { ...order, quantity: newQuantity }
          : order
      )
    }
  };
}

// 每次更新都创建了新的 user 对象、新的 orders 数组、新的 order 对象，以及新的根 state 对象。
// 对于大型数组或深层嵌套对象，这种“层层复制”的开销不容忽视。

这些问题促使社区寻求更简洁、更高效的状态管理方案。

3. 现代前端的演进：Hooks、Context 与轻量级状态管理

随着 React Hooks 的引入，以及 Context API 的成熟，React 生态系统开始提供更原生的状态管理能力。

3.1 React Hooks 与 Context API

useState 和 useReducer 提供了组件级别的状态管理，而 useContext 则可以将状态在组件树中传递，避免了“props drilling”。对于中小型应用或局部状态，这些原生能力已经足够。

// 使用 useReducer 和 useContext 实现一个简单的全局计数器
import React, { createContext, useReducer, useContext } from 'react';

// 1. 定义 Action Types
const INCREMENT = 'INCREMENT';
const DECREMENT = 'DECREMENT';

// 2. 定义 Reducer
const initialState = { count: 0 };
function counterReducer(state, action) {
  switch (action.type) {
    case INCREMENT:
      return { count: state.count + 1 };
    case DECREMENT:
      return { count: state.count - 1 };
    default:
      return state;
  }
}

// 3. 创建 Context
const CounterContext = createContext();

// 4. 创建 Provider 组件
export const CounterProvider = ({ children }) => {
  const [state, dispatch] = useReducer(counterReducer, initialState);
  return (
    <CounterContext.Provider value={{ state, dispatch }}>
      {children}
    </CounterContext.Provider>
  );
};

// 5. 创建 Consumer Hook
export const useCounter = () => {
  const context = useContext(CounterContext);
  if (!context) {
    throw new Error('useCounter must be used within a CounterProvider');
  }
  return context;
};

// 使用示例
function MyCounterComponent() {
  const { state, dispatch } = useCounter();
  return (
    <div>
      <h2>Count: {state.count}</h2>
      <button onClick={() => dispatch({ type: DECREMENT })}>-</button>
      <button onClick={() => dispatch({ type: INCREMENT })}>+</button>
    </div>
  );
}

function App() {
  return (
    <CounterProvider>
      <MyCounterComponent />
    </CounterProvider>
  );
}

这种模式减少了 Redux 的样板，将状态管理逻辑更紧密地与 React 组件生命周期结合。然而，Context API 在状态更新时，会重新渲染所有消费该 Context 的组件，即使这些组件不需要更新。这可能导致不必要的性能开销。

3.2 轻量级状态管理库

为了在提供 Redux 优势的同时，减少其缺点，许多新的状态管理库应运而生，例如 Zustand、Jotai、Recoil 等。它们通常提供更简洁的 API，更细粒度的状态订阅，以及更灵活的组织方式。

以 Zustand 为例，它通过闭包和 setState 模式实现了一个轻量级的 Store：

import { create } from 'zustand';

// 创建一个 Store
const useBearStore = create((set) => ({
  bears: 0,
  increasePopulation: () => set((state) => ({ bears: state.bears + 1 })),
  removeAllBears: () => set({ bears: 0 }),
}));

// 在 React 组件中使用
function BearCounter() {
  const bears = useBearStore((state) => state.bears);
  return <h1>{bears} around here ...</h1>;
}

function Controls() {
  const increasePopulation = useBearStore((state) => state.increasePopulation);
  return <button onClick={increasePopulation}>one up</button>;
}

function App() {
  return (
    <div>
      <BearCounter />
      <Controls />
    </div>
  );
}

Zustand 的优势在于其极简的 API 和对组件级别的精确订阅，只有当订阅的状态发生变化时，组件才会重新渲染。它在内部仍然遵循了不可变更新的原则，但将这些细节封装起来。

4. 挑战的高潮：现代并发模式与 Redux 的不可变性

现在，我们将聚焦于一个更深层次的挑战：现代并发模式对 Redux 核心原则，特别是不可变性的冲击。JavaScript 本身是单线程的，但现代 Web 平台通过 Web Workers、SharedArrayBuffer 和 Atomics 等技术引入了并行和并发的能力。

4.1 Web Workers 与数据通信

Web Workers 允许在后台线程中运行 JavaScript 脚本，从而避免阻塞主线程，提升用户体验。然而，主线程与 Worker 之间的数据通信默认是通过 postMessage 实现的。

postMessage 的数据拷贝问题：
当通过 postMessage 传递数据时，数据会被序列化（structured clone algorithm），然后复制到另一个线程。这意味着传递的是一个副本，而不是引用。对于大型状态对象，这会导致显著的性能开销和内存占用。

// main.js
const worker = new Worker('worker.js');

const largeState = {
  data: Array(1000000).fill(0).map((_, i) => ({ id: i, value: Math.random() })),
  metadata: { version: 1, timestamp: Date.now() }
};

console.time('postMessage copy');
worker.postMessage(largeState); // largeState 会被完整复制
console.timeEnd('postMessage copy');

worker.onmessage = (event) => {
  console.log('Main thread received:', event.data);
};

// worker.js
onmessage = (event) => {
  const receivedState = event.data;
  console.log('Worker received state:', receivedState);
  // receivedState 是一个拷贝，与主线程的 largeState 互不影响

  receivedState.metadata.processedByWorker = true;
  postMessage('Processing complete in worker!');
};

如果一个 Redux Store 的完整状态需要在主线程和 Worker 之间频繁同步，postMessage 的拷贝机制将成为一个巨大的性能瓶颈。Redux 的不可变性在这里也显得尴尬：每次状态更新都创建了新对象，如果这些新对象需要跨线程传递，就意味着需要再次拷贝。

Transferable Objects (可转移对象)：
为了优化大数据传输，postMessage 支持 Transferable Objects。这些对象（如 ArrayBuffer, MessagePort, OffscreenCanvas）在发送时会被“转移”所有权，而不是复制。一旦转移，原始线程就不能再访问它们，从而避免了拷贝开销。

// main.js
const worker = new Worker('worker.js');
const arrayBuffer = new ArrayBuffer(1024 * 1024 * 10); // 10MB

console.log('Before transfer, main thread arrayBuffer byteLength:', arrayBuffer.byteLength);

console.time('postMessage transfer');
worker.postMessage(arrayBuffer, [arrayBuffer]); // arrayBuffer 被转移
console.timeEnd('postMessage transfer');

console.log('After transfer, main thread arrayBuffer byteLength:', arrayBuffer.byteLength); // 0，所有权已转移

worker.onmessage = (event) => {
  console.log('Main thread received:', event.data);
};

// worker.js
onmessage = (event) => {
  const receivedBuffer = event.data;
  console.log('Worker received buffer byteLength:', receivedBuffer.byteLength); // 10MB
  // Worker 现在拥有并可以操作这个 ArrayBuffer
  postMessage('Buffer received and owned by worker!');
};

Transferable Objects 解决了大数据的拷贝问题，但它们引入了所有权转移的概念。这意味着你不能同时在主线程和 Worker 中操作同一个数据。这与 Redux 的“单一数据源”和“只读 State”原则形成了有趣的对比：如果 Store 的状态是一个大的 Transferable Object，那么在它被转移到 Worker 后，主线程就不能再访问它了，这显然不符合 Redux 的设计初衷。

4.2 SharedArrayBuffer 与 Atomics：真正的共享内存

为了实现主线程与 Worker 之间真正的数据共享和并发访问，Web 平台引入了 SharedArrayBuffer 和 Atomics。

SharedArrayBuffer 允许在多个执行上下文（主线程和多个 Worker）之间共享相同的内存块。这意味着数据不再需要拷贝或转移，而是可以直接在原地被不同的线程访问和修改。

然而，共享内存带来了经典的并发编程问题：竞态条件（Race Conditions）和数据不一致（Data Inconsistency）。为了解决这些问题，Atomics API 提供了一组原子操作，确保对共享内存的读写是原子的、不可中断的，从而实现线程间的同步。

// main.js
// 创建一个 SharedArrayBuffer
const sab = new SharedArrayBuffer(4 * Int32Array.BYTES_PER_ELEMENT); // 4个32位整数
const sharedArray = new Int32Array(sab);

// 初始化共享数据
sharedArray[0] = 0; // 计数器
sharedArray[1] = 0; // 锁状态 (0: unlocked, 1: locked)

console.log('Main thread initial sharedArray:', sharedArray);

// 启动两个 Worker
const worker1 = new Worker('workerWithSAB.js');
const worker2 = new Worker('workerWithSAB.js');

worker1.postMessage({ sab, workerId: 'Worker 1' });
worker2.postMessage({ sab, workerId: 'Worker 2' });

// 模拟主线程读取共享数据
setInterval(() => {
  console.log(`Main thread reads count: ${sharedArray[0]}`);
}, 1000);

// workerWithSAB.js
onmessage = (event) => {
  const { sab, workerId } = event.data;
  const sharedArray = new Int32Array(sab);

  const LOCK_INDEX = 1; // 锁的位置
  const COUNT_INDEX = 0; // 计数器的位置

  for (let i = 0; i < 5; i++) {
    // 尝试获取锁
    // Atomics.compareExchange(array, index, expectedValue, replacementValue)
    // 如果 array[index] === expectedValue，则将其设置为 replacementValue，并返回旧值。
    // 否则，返回旧值。
    while (Atomics.compareExchange(sharedArray, LOCK_INDEX, 0, 1) === 1) {
      // 如果获取锁失败（返回值为 1，表示已被锁定），则等待
      // Atomics.wait(array, index, value, timeout)
      // 如果 array[index] === value，则挂起，直到被 Atomics.notify 唤醒或超时。
      Atomics.wait(sharedArray, LOCK_INDEX, 1);
    }

    // 成功获取锁，现在可以安全地修改共享数据
    const currentCount = Atomics.load(sharedArray, COUNT_INDEX); // 原子读取
    console.log(`${workerId} reads count: ${currentCount}`);
    Atomics.store(sharedArray, COUNT_INDEX, currentCount + 1); // 原子写入
    console.log(`${workerId} increments count to: ${sharedArray[COUNT_INDEX]}`);

    // 释放锁
    Atomics.store(sharedArray, LOCK_INDEX, 0); // 原子写入
    Atomics.notify(sharedArray, LOCK_INDEX, 1); // 唤醒一个等待中的 Worker

    // 模拟一些工作
    for (let j = 0; j < 1e7; j++) {}
  }
};

SharedArrayBuffer 和 Atomics 引入了真正的多线程并发编程范式。在这种模型下，Redux 的“单一数据源”和“不可变性”面临着深刻的挑战：

• 单一数据源的物理边界：如果 Store 状态被存储在 SharedArrayBuffer 中，那么它在物理上是共享的，而不是逻辑上的“单一”副本。
• 不可变性的悖论：SharedArrayBuffer 的核心价值在于原地修改共享数据，而 Redux 的不可变性要求每次变更都创建新对象。如果我们在 SharedArrayBuffer 上实现 Redux 风格的 reducer，那么每次更新都意味着要将整个共享数据块的内容拷贝到新的 SharedArrayBuffer 中（这违背了 SAB 的初衷），或者在原地修改，但这样就失去了不可变性的好处。如何在共享内存上优雅地实现 Redux 风格的纯函数 reducer，同时保证性能和线程安全，是一个复杂的问题。

4.3 React Concurrent Mode

React Concurrent Mode（并发模式）是 React 团队为了实现非阻塞渲染、优先级调度和可中断渲染而推出的一系列新特性。它允许 React 在后台渲染更新，而不会阻塞用户交互。

并发模式对状态管理提出了新的要求：

• 状态更新可能被中断和重试：Reducer 必须是纯函数，并且不能有副作用，以确保在多次执行时产生相同的结果。这与 Redux 的 reducer 要求一致。
• 数据一致性：在并发更新过程中，应用的状态必须保持一致。如果一个状态更新被中断，而另一个状态更新同时发生，可能会导致 UI 渲染出不一致的数据。

Redux 的纯函数 reducer 自然地满足了并发模式对可重入性的要求。然而，如果 Redux 的状态更新依赖于复杂的、耗时的深拷贝操作，那么即使 Redux 的 reducer 是纯函数，其在并发模式下的性能也可能成为瓶颈，因为它会占用主线程的计算资源，影响 React 调度其他优先级更高的任务。

5. 挑战单一数据源：粒度与分布式状态

Redux 的单一数据源在逻辑上简化了状态管理，但当状态树庞大时，访问和更新子树的性能开销、以及全局状态与局部状态的权衡变得复杂。

5.1 全局状态的性能瓶颈

当 Redux Store 承载了整个应用的全部状态时，任何细微的状态变化都可能导致整个状态树的根引用发生变化。虽然 React Redux 会通过 selector 进行优化，只让订阅了特定子状态的组件重新渲染，但 Redux 内部的 reducer 仍可能需要处理整个状态树。

5.2 原子化状态管理

为了解决单一数据源的局限性，一些现代状态管理库（如 Jotai 和 Recoil）采用了“原子化”的状态管理思想。它们将应用状态拆分为更小、更独立的单元（称为“原子”或“atom”）。每个原子可以独立地被读取和更新，并且只有依赖于这些原子的组件才会重新渲染。

以 Jotai 为例：

import { atom, useAtom } from 'jotai';

// 创建一个原子 (atom)
const countAtom = atom(0);

// 创建一个派生原子 (derived atom)
const doubleCountAtom = atom((get) => get(countAtom) * 2);

// 在 React 组件中使用
function Counter() {
  const [count, setCount] = useAtom(countAtom);
  const [doubleCount] = useAtom(doubleCountAtom);

  return (
    <div>
      <h1>Count: {count}</h1>
      <h2>Double Count: {doubleCount}</h2>
      <button onClick={() => setCount((c) => c - 1)}>-</button>
      <button onClick={() => setCount((c) => c + 1)}>+</button>
    </div>
  );
}

function App() {
  return <Counter />;
}

Jotai 的原子可以相互组合，形成一个状态图（state graph），而非一个单一的状态树。这种模式更接近于分布式状态管理，每个原子都是一个独立的“小 Store”，它们可以拥有自己的状态和更新逻辑。这在概念上打破了 Redux 的单一数据源，但从宏观上看，所有原子共同构成了应用的整体状态，仍然维护了数据的一致性。

6. 重新审视不可变性：实用主义的进化

不可变性是 Redux 预测性能力的基石，但在面对性能和并发挑战时，我们需要对其进行重新评估。

6.1 Immer 的出现

为了缓解手动进行不可变更新的样板和心智负担，Immer 库应运而生。Immer 允许你像直接修改可变对象一样编写 reducer 逻辑，它会在内部处理所有不可变更新的细节，生成一个新的不可变状态。

import { createStore } from 'redux';
import { produce } from 'immer';

const initialState = {
  user: {
    name: 'Alice',
    address: {
      street: 'Main St',
      city: 'Anytown'
    }
  },
  products: [{ id: 1, name: 'Laptop', price: 1000 }]
};

function complexReducer(state = initialState, action) {
  return produce(state, (draft) => { // draft 是一个可变的代理对象
    switch (action.type) {
      case 'UPDATE_USER_CITY':
        draft.user.address.city = action.payload.city; // 像修改可变对象一样
        break;
      case 'ADD_PRODUCT':
        draft.products.push(action.payload.product); // 像修改可变数组一样
        break;
      // ...
    }
  });
}

const store = createStore(complexReducer);

store.dispatch({ type: 'UPDATE_USER_CITY', payload: { city: 'Newville' } });
console.log(store.getState().user.address.city); // Newville
console.log(initialState.user.address.city); // Anytown (原始状态未变)

Immer 通过使用 Proxy 对象，在后台智能地处理了不可变更新。它只复制了被修改路径上的对象，大大减少了不必要的深拷贝，从而在保持不可变性的同时优化了性能。Immer 是对 Redux 不可变性原则的一个实用主义进化，它让开发者能够以更直观的方式编写代码，而无需关心复杂的扩散运算符（spread operator）链。

6.2 SharedArrayBuffer 与可变性

在 SharedArrayBuffer 的语境下，我们正在处理的是真正的共享内存，其核心思想是多线程对同一块内存进行原地修改。如果将 Redux 的状态直接映射到 SharedArrayBuffer 上，那么：

1. Reducer 的纯函数性：Reducer 仍然需要是纯函数，接收旧状态（的视图）和 action，返回新状态（的视图或变更指令）。但是，“返回新状态”在这里不再是创建一个全新的 JavaScript 对象，而是可能返回一个描述如何在 SharedArrayBuffer 上进行原地更新的“变更集”或指令。
2. 原子操作：所有对 SharedArrayBuffer 的修改都必须通过 Atomics 操作来保证线程安全。这意味着 Redux 的 reducer 逻辑将不得不深入到 Atomics 层面。

这提出了一种新的 Redux-like 模式：

• Store：仍然是中心化的，但其内部状态可能是一个 SharedArrayBuffer。
• Actions：保持不变，描述意图。
• Reducers：不再返回新的状态对象，而是返回一系列原子操作指令，这些指令会在 SharedArrayBuffer 上被原子地执行。
• Dispatcher：除了分发 Action，还需要协调 Atomics 操作，确保状态更新的顺序性和原子性。

这种模式的复杂性显著增加，需要对并发编程有深入理解。然而，它为高性能计算和复杂数据处理场景提供了可能性，例如在 Web Worker 中运行复杂的数据分析，并将结果直接写入共享状态，而无需通过 postMessage 进行昂贵的数据拷贝。

特性	Redux (经典)	Redux + Immer	Redux-like with SAB
状态存储	纯 JS 对象 (不可变)	纯 JS 对象 (不可变，Immer 代理)	SharedArrayBuffer (可变，原子操作)
状态更新	返回新对象 (深拷贝)	通过代理对象直接修改 (Immer 优化拷贝)	在 SAB 上执行原子操作 (原地修改)
跨线程通信	postMessage (拷贝)	postMessage (拷贝)	直接共享内存 (无需拷贝)
并发安全性	单线程保证	单线程保证	需 Atomics 保证
性能开销 (复杂状态更新)	高 (深拷贝)	中低 (局部拷贝)	低 (原地修改，Atomics开销)

7. Flux 架构的回归：原则的演进与适应

我们一直在讨论 Redux 及其挑战，但标题是“Flux 架构的回归”。这并非意味着 Redux 的原样回归，而是 Flux 架构的核心原则——单向数据流、清晰的状态管理、可预测的状态变更——在新的技术背景下，以更灵活、更适应现代需求的方式重新得到强调和实现。

1. 单向数据流的普适性：无论是 Redux、Zustand、Jotai、Recoil，还是 Vue 的 Pinia、Svelte 的 store，它们都无一例外地遵循了单向数据流的原则。视图触发事件，事件导致状态变更，状态变更驱动视图更新。这种模式的健壮性和可预测性是其能够穿越时间长河，持续被采纳的核心原因。
2. “Store”概念的泛化：Redux 的 Store 是一个全局的、单一的实体。而现代库则将“Store”的概念泛化。它可以是：
   • 一个由 create 函数创建的、可被多个组件共享的 Zustand store。
   • 一个由 atom 函数创建的、可独立存在的 Jotai/Recoil 原子。
   • 一个由 useReducer 和 useContext 封装而成的局部共享状态。
   • 甚至在 Web Worker 内部，也可以有一个独立的 Redux-like store 来管理该 Worker 的内部状态。
     这些“Store”不再强制是全局唯一的，但它们各自内部仍然维护着清晰的状态变更逻辑和订阅机制。
3. 不可变性的弹性处理：虽然 Redux 强调严格的不可变性，但 Immer 的出现表明了社区对“实用不可变性”的追求。在 SharedArrayBuffer 场景下，我们甚至需要拥抱某种形式的受控可变性，但这种可变性必须通过原子操作和同步机制进行严格管理，以确保数据一致性，本质上是“受控的可变性带来的可预测性”。
4. 去中心化的状态管理：原子化状态管理库（如 Jotai）将单一数据源的概念分解为一系列相互连接的原子。这是一种去中心化的 Flux 模型，它提供了与 Redux 相同的好处（如可预测性、调试能力），但具有更高的灵活性和更细粒度的性能优化潜力。

可以说，Flux 架构并未消失，它只是在不断地演进和适应。它的核心思想是如此强大，以至于在任何需要管理复杂应用状态的场景中，我们都能看到它的影子。

8. 展望未来：多线程与状态管理的新范式

随着 WebAssembly 的普及、Web GPU 的发展以及对更强大客户端计算能力的需求，多线程和并发编程将在前端扮演越来越重要的角色。

未来的状态管理系统可能需要：

• 原生支持跨线程状态同步：不仅仅是主线程与 Worker 之间，还可能是多个 Worker 之间。
• 细粒度的状态订阅与更新：减少不必要的渲染和计算。
• 对可变性和不可变性的灵活策略：在性能敏感的场景下，能够安全地使用可变数据结构；在可预测性优先的场景下，能够保持不可变性。
• 与 React Concurrent Mode 的深度整合：提供更流畅、无阻塞的用户体验。

我们可能会看到更多的库探索基于 SharedArrayBuffer 和 Atomics 的状态管理方案，将 Redux 的纯函数 reducer 转换为“原子操作指令集”，在共享内存上以高效且线程安全的方式执行。同时，Actor 模型等并发范式也可能被引入 JavaScript，为状态管理提供新的思路。

这些不是对 Redux 的否定，而是对 Flux 核心思想的持续探索和优化。Redux 及其单一数据源和不可变性，在很长一段时间内都是前端工程化的典范。然而，技术永无止境，随着 Web 平台能力的不断扩展，这些曾经的“最佳实践”也必须进化，以适应新的挑战。

最后的思考

Flux 架构的“回归”，并非是简单的历史重演，而是在新时代背景下，对核心原则的深刻理解和创新性实现。Redux 的单一数据源和不可变性曾是其成功的基石，但面对现代并发模式带来的挑战，我们看到了它们在性能和复杂性上的局限。然而，通过像 Immer 这样的工具，以及 Zustand、Jotai、Recoil 等轻量级库的崛起，我们见证了 Flux 思想的灵活适应。未来，随着 Web Worker、SharedArrayBuffer 和 React Concurrent Mode 的深入应用，状态管理将更加注重跨线程协作与细粒度同步，但其本质仍将围绕着可预测的单向数据流展开，持续为构建高性能、可维护的复杂前端应用提供坚实的基础。