探讨 ‘Signals’ 是否是 React 的未来：React 团队为何坚持 `memo` 和显式数据流？

各位同仁，各位对前端技术充满热情的开发者们，下午好！

今天，我们齐聚一堂，探讨一个在前端社区中引发广泛讨论，甚至可以说是一场哲学辩论的话题：Signals 是否是 React 的未来？或者更准确地说，为什么 React 团队至今仍坚持其现有的 memo 和显式数据流范式，而不是全面拥抱 Signals 带来的细粒度响应式？

这不仅仅是关于性能优化的技术细节，更是关于前端框架设计理念、心智模型以及未来演进方向的深刻思考。作为一名编程专家，我希望通过今天的讲座，为大家剖析这两种截然不同的范式，深入探讨它们各自的优劣、适用场景，以及 React 团队在做出这些决策时的考量。

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UI 作为状态的函数：React 的核心哲学

在深入探讨 Signals 之前，我们首先需要理解 React 的核心思想，因为它是一切讨论的基石。

React 的核心哲学可以概括为一句话：UI 是状态的函数 (UI = f(state))。这意味着你的用户界面是应用程序当前状态的一个纯粹的、声明式的表示。当状态发生变化时，React 会重新计算 UI，并高效地更新浏览器中的实际 DOM。

这种哲学带来了巨大的心智模型上的简化：开发者不再需要命令式地操作 DOM，而是专注于描述 UI 在给定状态下应该呈现的样子。

React 组件的生命周期与渲染机制

一个 React 组件，本质上是一个接收 props 和 state 作为输入，返回 React 元素（描述 UI 的轻量级对象）的函数。

function MyComponent(props) {
  const [count, setCount] = React.useState(0);

  // 当 count 或 props 变化时，MyComponent 会重新执行
  return (
    <div>
      <h1>Count: {count}</h1>
      <button onClick={() => setCount(count + 1)}>Increment</button>
      <p>Prop value: {props.message}</p>
    </div>
  );
}

当组件的 props 或内部 state 发生变化时，React 会：

1. 重新渲染 (Re-render)：调用组件函数，生成一个新的 React 元素树（虚拟 DOM 树）。
2. 协调 (Reconciliation)：将新的虚拟 DOM 树与上一次渲染的虚拟 DOM 树进行比较，找出两者之间的差异（diffing 算法）。
3. 更新 DOM (Commit)：根据差异，React 只更新浏览器中实际 DOM 中需要改变的部分。

这个过程是 React 性能优化的核心。然而，重新渲染的粒度默认是组件级别的。这意味着即使组件内部只有一个很小的状态变化，整个组件函数也会重新执行。在大型、复杂的应用中，这可能导致不必要的计算，从而影响性能。

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React 的性能优化策略：memo 与显式数据流

为了解决组件级别重新渲染可能带来的性能问题，React 提供了几种优化手段。这些手段都围绕着一个核心思想：避免不必要的重新渲染。

1. React.memo：组件级别的记忆化

React.memo 是一个高阶组件 (Higher-Order Component, HOC)，它允许你对函数组件进行记忆化。如果组件的 props 没有发生变化，React 会跳过该组件的重新渲染，直接复用上一次渲染的结果。

import React from 'react';

function MyMemoizedComponent({ data, onClick }) {
  console.log('MyMemoizedComponent rendered');
  return (
    <div onClick={onClick}>
      <p>Data: {data.value}</p>
      <p>Timestamp: {new Date().toLocaleTimeString()}</p>
    </div>
  );
}

// 使用 React.memo 包裹组件
const MemoizedComponent = React.memo(MyMemoizedComponent);

function ParentComponent() {
  const [count, setCount] = React.useState(0);
  const [message, setMessage] = React.useState('Hello');

  // 模拟一个复杂的对象作为 prop
  const complexData = React.useMemo(() => ({ value: message }), [message]);

  // 模拟一个回调函数作为 prop
  const handleClick = React.useCallback(() => {
    console.log('Button clicked!');
  }, []);

  return (
    <div>
      <button onClick={() => setCount(count + 1)}>Parent Count: {count}</button>
      <button onClick={() => setMessage(message === 'Hello' ? 'World' : 'Hello')}>Change Message</button>
      <p>Parent rendered {new Date().toLocaleTimeString()}</p>
      {/* 只有当 complexData 或 handleClick 真正改变时，MemoizedComponent 才会重新渲染 */}
      <MemoizedComponent data={complexData} onClick={handleClick} />
    </div>
  );
}

React.memo 的工作原理：

• 默认情况下，React.memo 会对 props 进行浅比较。如果所有 props 的值都没有改变（对于基本类型是值相等，对于对象是引用相等），则组件不会重新渲染。
• 你可以提供第二个参数 arePropsEqual 函数，来自定义 props 的比较逻辑。

memo 的局限性：

• 浅比较的开销： 即使是浅比较，在 props 数量很多时也可能带来一定的性能开销。如果 props 经常变化，那么记忆化的收益可能还不如比较的开销。
• 对象/数组/函数的引用问题： 当 props 包含对象、数组或函数时，即使它们的内容没有变化，但在每次父组件重新渲染时，如果它们被重新创建了引用，React.memo 也会认为 props 发生了变化，导致子组件重新渲染。
• 深度比较的风险： 如果为了解决引用问题而进行深度比较，其性能开销可能远超重新渲染组件本身。

2. useCallback 和 useMemo：函数与值的记忆化

为了配合 React.memo 解决引用问题，React 提供了 useCallback 和 useMemo 这两个 Hook。

• useCallback(callback, dependencies)：记忆化一个函数。它会返回一个记忆化的回调函数，只有当其依赖项数组 dependencies 中的值发生变化时，才会返回一个新的函数引用。
• useMemo(factory, dependencies)：记忆化一个值。它会返回一个记忆化的值，只有当其依赖项数组 dependencies 中的值发生变化时，才会重新计算这个值。

function ParentComponentWithHooks() {
  const [count, setCount] = React.useState(0);
  const [name, setName] = React.useState('Alice');

  // 只有当 name 变化时，才会重新计算 memoizedValue
  const memoizedValue = React.useMemo(() => {
    console.log('Calculating memoizedValue...');
    return { id: 1, name: name.toUpperCase() };
  }, [name]);

  // 只有当 count 变化时，才会返回一个新的 handleClick 引用
  const handleClick = React.useCallback(() => {
    console.log(`Current count is: ${count}`);
    // 这里如果 handleClick 没有依赖 count，但内部使用了 count，
    // 就会出现闭包陷阱，count 总是旧值。
    // 因此，依赖数组至关重要。
  }, [count]);

  return (
    <div>
      <button onClick={() => setCount(count + 1)}>Increment Count: {count}</button>
      <button onClick={() => setName(name === 'Alice' ? 'Bob' : 'Alice')}>Change Name</button>
      <p>Memoized Value: {memoizedValue.name}</p>
      <ChildComponent onClick={handleClick} value={memoizedValue.id} />
    </div>
  );
}

const ChildComponent = React.memo(function Child({ onClick, value }) {
  console.log('ChildComponent rendered');
  return (
    <div>
      <button onClick={onClick}>Child Button</button>
      <p>Child Value: {value}</p>
    </div>
  );
});

依赖数组的重要性： useCallback 和 useMemo 的依赖数组是其核心。忘记或错误地声明依赖项会导致臭名昭著的“闭包陷阱”，即函数或值捕获了旧的 state 或 props。这使得手动优化变得复杂，并且需要开发者对组件的生命周期和数据流有深入的理解。

3. 显式数据流 (Props Drilling 和 Context API)

React 推崇显式的数据流，即数据通过 props 从父组件传递到子组件。这种方式使得数据流向清晰可控，易于理解和调试。

// App.js
function App() {
  const [theme, setTheme] = React.useState('light');
  return <Toolbar theme={theme} />;
}

// Toolbar.js
function Toolbar({ theme }) {
  return <Button theme={theme} />;
}

// Button.js
function Button({ theme }) {
  return <button style={{ background: theme === 'dark' ? 'black' : 'white' }}>Click Me</button>;
}

当数据需要跨越多个层级传递时，就会出现 props drilling（属性逐层传递）的问题，代码变得冗长。Context API 是 React 解决这一问题的主要方案，它允许你在组件树中“广播”数据，而无需手动逐层传递 props。

const ThemeContext = React.createContext('light');

function App() {
  const [theme, setTheme] = React.useState('light');
  return (
    <ThemeContext.Provider value={theme}>
      <Toolbar />
    </ThemeContext.Provider>
  );
}

function Toolbar() {
  return <Button />;
}

function Button() {
  const theme = React.useContext(ThemeContext); // 直接消费 Context
  return <button style={{ background: theme === 'dark' ? 'black' : 'white' }}>Click Me</button>;
}

尽管 Context API 解决了 props drilling，但它也引入了一个问题：当 Context 值变化时，所有消费该 Context 的组件都会重新渲染，即使它们只使用了 Context 值的一部分。这又回到了组件级别重新渲染的性能问题，需要结合 memo 等进行优化。

React 18+ 的新特性：并发渲染 (Concurrent Rendering) 与 startTransition

React 18 引入了并发渲染，这是一个革命性的特性，它允许 React 在不阻塞主线程的情况下处理多个状态更新。这意味着 React 可以中断正在进行的渲染，处理更高优先级的任务（如用户输入），然后再继续之前的渲染。

• startTransition：将一个状态更新标记为“过渡性”的，这意味着它可以被中断，并且不会阻塞用户交互。
• 调度器 (Scheduler)：React 内部的调度器会根据优先级安排任务。

function SearchResults() {
  const [query, setQuery] = React.useState('');
  const [searchResults, setSearchResults] = React.useState([]);
  const [isSearching, startTransition] = React.useTransition();

  const handleInputChange = (e) => {
    const newQuery = e.target.value;
    setQuery(newQuery); // 这是高优先级的更新 (input 立即响应)

    // 将搜索结果的更新标记为过渡性
    startTransition(() => {
      // 模拟一个耗时的搜索操作
      const results = Array.from({ length: 5000 }).map((_, i) => `${newQuery} result ${i}`);
      setSearchResults(results);
    });
  };

  return (
    <div>
      <input type="text" value={query} onChange={handleInputChange} />
      {isSearching && <p>Loading results...</p>}
      <ul>
        {searchResults.map((result, index) => (
          <li key={index}>{result}</li>
        ))}
      </ul>
    </div>
  );
}

并发渲染是 React 走向未来的关键一步，它彻底改变了 React 内部的更新机制。然而，它也对细粒度响应式系统（如 Signals）的集成提出了挑战，我们稍后会详细讨论。

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Signals：细粒度响应式的崛起

现在，让我们把目光转向 Signals。Signals 并不是一个全新的概念，它在前端领域已经存在多年，以不同的形式出现，例如 Knockout.js 的 observable、MobX、SolidJS 和 Preact 等现代框架中的响应式原语。

1. 什么是 Signals？

Signals 是一种细粒度的响应式原语。你可以将其视为一个可观察的值容器，它能够追踪自身何时被读取以及何时被写入。当 Signal 的值发生变化时，所有依赖于它的计算和副作用都会自动、精确地更新。

其核心思想是：只有那些真正依赖于变化的数据的 UI 部分才会被重新渲染或更新。

2. Signals 的工作原理

一个 Signal 通常包含以下几个基本部分：

• signal(initialValue)：创建一个 Signal。它返回一个对象，通常包含一个 getter（读取当前值）和一个 setter（更新值）。
• computed(callback, dependencies?)：创建一个派生 Signal。它的值是根据其他 Signal 的值计算得来的。当其依赖的 Signal 变化时，computed Signal 会自动重新计算。
• effect(callback, dependencies?)：创建一个副作用。当其依赖的 Signal 变化时，副作用函数会自动执行。这通常用于更新 DOM、发起网络请求等。

基本机制：

1. 追踪 (Tracking)：当一个 Signal 的 getter 被调用时（例如，在一个 computed 函数或 effect 函数中），当前的“执行上下文”会被注册为该 Signal 的一个订阅者。
2. 通知 (Notifying)：当一个 Signal 的 setter 被调用，并且其值发生变化时，它会遍历其所有订阅者，并通知它们重新执行。

让我们通过一个假设的 Signals API 来理解其工作方式：

// 假设的 Signals API (类似于 SolidJS 或 Preact Signals)

// 1. 创建一个 Signal
const count = signal(0); // count.value 读取，count.value = 10 写入

// 2. 创建一个 Computed Signal
// computed 会自动追踪 count 的变化
const doubleCount = computed(() => count.value * 2);

// 3. 创建一个 Effect
// effect 会自动追踪 count 和 doubleCount 的变化
effect(() => {
  console.log(`Count: ${count.value}, Double Count: ${doubleCount.value}`);
  // 假设这里直接更新了 DOM 节点
  document.getElementById('display').textContent = `Count: ${count.value}`;
});

// 模拟用户交互
setTimeout(() => {
  count.value = 1; // 写入 Signal
  // effect 会自动重新执行，DOM 自动更新
}, 1000);

setTimeout(() => {
  count.value = 2; // 写入 Signal
  // effect 会自动重新执行，DOM 自动更新
}, 2000);

在这个例子中，当 count Signal 的值发生变化时：

• doubleCount 会自动重新计算。
• effect 会自动重新执行，并且只会更新 DOM 中显示 count 的那一部分，而不会重新渲染整个组件树。

3. Signals 的核心优势

• 极致的细粒度更新 (Fine-Grained Reactivity)：这是 Signals 最显著的优势。它能够精确地识别出数据变化对 UI 影响的最小单元（例如一个文本节点、一个属性），并只更新那一部分，而无需重新渲染整个组件或进行虚拟 DOM 比较。
• 性能提升：通过避免不必要的重新渲染和虚拟 DOM 比较，Signals 在理论上可以提供更高的性能，尤其是在数据更新频繁且界面复杂的情况下。
• 简化优化：开发者无需手动使用 memo、useCallback、useMemo 来优化性能。Signals 自动追踪依赖，使得性能优化成为默认行为。
• 心智负担减轻 (对于某些场景)：在某些场景下，开发者无需思考何时需要重新渲染，只需关注数据的变化。

4. Signals 的典型应用场景和框架

Signals 模式在许多现代前端框架中得到了广泛应用：

• SolidJS：将 Signals 作为其核心的响应式原语，没有虚拟 DOM，直接编译为真实的 DOM 操作。这使得 SolidJS 在性能方面表现出色。
• Preact Signals：Preact 框架的一个附加库，它将 Signals 集成到 Preact 组件中，提供细粒度更新的能力。
• Qwik：另一个无需 hydration 的框架，也大量使用了 Signals 概念。
• Vue.js (Composition API)：Vue 3 的 ref 和 reactive 也是基于 Signals 思想的响应式系统。
• MobX：一个流行的状态管理库，它将数据变成可观察的，并自动响应变化。

Preact Signals 的 React 风格示例：

import { signal, computed, effect } from '@preact/signals-react';
import React from 'react';

const count = signal(0);
const doubleCount = computed(() => count.value * 2);

function Counter() {
  // 在 React 组件中使用 signal，当 signal 变化时，组件会自动重新渲染
  // 但 Preact Signals 的底层实现会尽量只更新 DOM 节点，而非整个组件
  return (
    <div>
      <p>Count: {count.value}</p>
      <p>Double Count: {doubleCount.value}</p>
      <button onClick={() => count.value++}>Increment</button>
      <ChildComponent />
    </div>
  );
}

function ChildComponent() {
  // 假设这里只消费了 doubleCount，那么当 count 变化时，
  // 理论上只有 doubleCount.value 所在的文本节点会更新，
  // 而整个 ChildComponent 不会重新渲染 (这是 Preact Signals 尝试做到的)
  console.log('ChildComponent rendered'); // 在 Preact Signals 中，这个 log 可能会少很多
  return <p>Child sees double count: {doubleCount.value}</p>;
}

// effect 可以在组件外部使用，进行副作用操作
effect(() => {
  console.log(`Effect: Count is now ${count.value}`);
});

export default Counter;

在 Preact Signals 中，当 signal 的 .value 被 React 组件渲染函数读取时，Preact Signals 会在内部创建一个订阅，并尝试在 signal 值变化时进行最细粒度的 DOM 更新，而不是强制整个 React 组件重新渲染。当然，这需要 Preact Signals 库做大量的工作来桥接 Signals 和 React 的渲染机制。

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React 团队的考量：为何坚持 memo 和显式数据流？

既然 Signals 看起来如此诱人，能够带来显著的性能提升和开发体验的简化，为什么 React 团队至今仍对将其作为核心原语持谨慎态度，甚至明确表示不会将其作为默认的响应式机制呢？这背后有深刻的设计哲学和工程考量。

1. 心智模型的一致性与可预测性

React 团队非常重视心智模型 (Mental Model) 的简洁和一致性。UI = f(state) 的模型意味着开发者可以把组件想象成一个纯函数：给定相同的 props 和 state，它总是返回相同的 UI。当状态变化时，整个组件重新执行，React 负责高效地协调和更新。

• 易于理解的渲染边界：在 React 中，组件就是渲染的最小单元（在没有 memo 的情况下）。状态变化会触发组件重新渲染，这使得开发者很容易理解何时以及为什么会发生更新。
• 显式的数据流：props 逐层传递使得数据流向一目了然。调试时，你可以沿着 props 链向上追溯，找到数据源。
• “撕裂” (Tearing) 问题的避免：在并发渲染模式下，React 可以暂停和恢复渲染。如果 Signals 允许在 React 调度器之外直接、同步地更新 DOM，就可能导致“撕裂”问题——即 UI 的不同部分基于不同时间点的状态进行渲染，造成不一致的视觉效果。React 的组件级更新和批处理机制，加上其内部调度器，确保了在任何给定时间点，整个 UI 都是基于单一、一致的状态快照进行渲染的。

2. 并发渲染 (Concurrent Rendering) 的挑战

这是 React 团队对 Signals 最大的顾虑之一。React 18 引入的并发渲染是一个革命性的特性，它允许 React 在后台准备新的 UI 状态，而不会阻塞主线程。

• 可中断性 (Interruptibility)：React 的渲染过程是可中断的。当有更高优先级的任务（如用户输入）到来时，React 可以暂停当前的渲染工作，优先处理输入，然后再恢复渲染。
• 时间切片 (Time Slicing)：React 可以将一个大的渲染任务分解成许多小块，在多个帧之间分批执行，从而保持 UI 的响应性。
• 批处理 (Batching)：React 会自动将多个状态更新批处理成一个单独的渲染，减少不必要的重新渲染。

Signals 的核心特点是立即且精确的更新。如果一个 Signal 在 React 的渲染过程中被改变，并且它直接触发了 DOM 更新，那么它就绕过了 React 的调度器和并发机制。这可能导致：

• 破坏并发渲染的优势：Signals 的同步更新会阻止 React 暂停和恢复渲染，从而影响其时间切片和优先级的调度能力。
• 难以预测的行为：开发者将面临两种不同的更新机制：React 的调度更新和 Signals 的即时更新。这会增加心智负担和调试难度。
• “撕裂” (Tearing) 风险加剧：如果 Signals 随意更新 DOM，而 React 的渲染还在进行中，那么用户可能会看到部分 UI 已经更新，而另一部分 UI 仍然停留在旧的状态，这在视觉上是非常糟糕的体验。React 团队称之为“撕裂”，并认为这是不可接受的。

示例说明“撕裂”问题：

假设你有一个 count 状态，它被两个不相关的组件 ComponentA 和 ComponentB 使用。
如果 count 是一个 React useState 状态，当它更新时，React 的调度器会确保 ComponentA 和 ComponentB 在同一个批次中，基于 count 的新值进行渲染。用户要么看到旧的 count，要么看到新的 count，但不会看到 ComponentA 显示旧的 count，而 ComponentB 显示新的 count。

如果 count 是一个 Signal，而 ComponentA 和 ComponentB 都直接订阅了这个 Signal，并且 React 正在进行一个长时间的渲染任务。在渲染过程中 count.value 突然被改变：

• ComponentA 可能已经渲染完成，并使用了旧的 count 值。
• ComponentB 还没有渲染，在它渲染时读取了新的 count 值。
• 结果：屏幕上 ComponentA 显示旧值，ComponentB 显示新值——这就是“撕裂”。

React 的设计哲学是在整个应用级别保持状态的一致性，通过其调度器来协调所有更新。Signals 的设计哲学是在局部保持状态的即时性和响应性。这两种哲学在并发渲染的背景下产生了冲突。

3. 调试与可维护性

• 隐式依赖的复杂性：Signals 自动追踪依赖，这在某些情况下很方便。但在复杂的应用中，如果一个 Signal 的变化导致了意想不到的 UI 更新，追踪其背后的依赖图可能会比追踪显式 props 链更具挑战性。
• 调试工具的适配：React DevTools 依赖于 React 的内部渲染机制和组件树结构。如果 Signals 直接操作 DOM 而绕过 React 的协调过程，现有的调试工具可能无法提供完整的洞察力。
• “魔法”的感觉：虽然自动追踪依赖很强大，但对于不熟悉其内部机制的开发者来说，它可能会感觉像“魔法”。当出现问题时，这种“魔法”可能会变得难以理解和调试。

4. React Server Components (RSC) 的整合

React Server Components (RSC) 是 React 的另一个重要发展方向，它允许开发者在服务器上渲染组件，并将它们流式传输到客户端，从而实现更快的初始加载和更小的客户端 bundle。

• 服务器端渲染的挑战：Signals 本质上是客户端的响应式原语。它们在服务器端没有意义，因为服务器端渲染是单次计算并生成 HTML。
• Hydration 的复杂性：当服务器端渲染的组件在客户端被“激活”（hydration）时，如果组件中混合了 Signals 和 React 的 useState，将会增加状态管理和同步的复杂性。React 团队希望 hydration 过程尽可能无缝和高效。

5. “过早优化”的风险与抽象泄漏

React 团队认为，大多数应用的性能瓶颈并不在于 React 的虚拟 DOM 和组件级渲染，而在于不合理的组件设计、过多的状态更新、复杂的计算或网络请求。React.memo 等工具已经能够解决大部分常见的性能问题。

将 Signals 作为核心原语意味着开发者需要理解一种新的响应式范式，这增加了学习曲线。对于那些不需要极致细粒度更新的应用来说，引入 Signals 可能是一种“过早优化”，反而增加了系统的复杂性。

此外，React 的目标是提供一个高度抽象的 UI 构建层，让开发者尽可能少地关注底层机制。Signals 的引入可能会让底层响应式图的细节“泄漏”到应用层，增加开发者的心智负担。

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表格对比：React 传统模式与 Signals 模式

特性/方面	React (memo, 显式数据流)	Signals (细粒度响应式)
核心心智模型	UI = f(state)。组件重新渲染，React 协调 DOM。	UI 响应数据变化。数据变化自动更新依赖的 DOM 节点。
响应式粒度	组件级别 (默认)。通过 memo 可优化至子组件级别。	细粒度 (DOM 节点，单个值)。
性能优化方式	手动：React.memo, useCallback, useMemo。	自动：内置的依赖追踪系统。
与并发渲染的兼容性	完全兼容。React 调度器统一协调所有更新，避免“撕裂”。	潜在冲突。直接更新会绕过 React 调度器，可能导致“撕裂”。
数据流	显式 props 传递，Context API。清晰可控。	隐式依赖追踪。数据流向可能不那么直观，但更新更精确。
调试复杂度	相对直观，可沿 props 链追溯。React DevTools 功能强大。	追踪隐式依赖图可能复杂。现有调试工具支持有限。
学习曲线	Hooks 范式成熟，社区资源丰富。	需要理解新的响应式原语和依赖追踪机制。
“撕裂”问题	通过调度器和批处理机制从根本上避免。	如果与 React 调度器不兼容，可能引入“撕裂”风险。
与 RSC 的整合	原生支持，易于在服务器和客户端之间进行 Hydration。	客户端原语，与 RSC 整合复杂性高。
React 团队的未来方向	编译器优化 (React Forget) 实现自动 memoization。	作为外部状态管理库的逃生舱口 (useSyncExternalStore)。

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Signals 是否是 React 的未来？

综合以上分析，我们可以得出这样的结论：Signals 不太可能以其当前形式，直接取代 React 核心的 useState 和组件渲染机制，成为 React 的默认响应式原语。

React 团队的决策是基于对一致心智模型、并发渲染兼容性、调试体验以及与未来方向（如 RSC）整合的深思熟虑。他们更倾向于通过编译器优化来解决性能问题，而不是引入新的运行时响应式原语。

1. React Forget：实现自动 memo 的编译器

React 团队正在积极开发 React Forget（或称为 React Compiler），这是一个旨在自动进行 memoization 的编译器。它的目标是：

• 自动优化：开发者无需手动编写 memo、useCallback、useMemo。编译器将分析组件代码，并自动插入必要的记忆化逻辑。
• 零成本抽象：开发者仍然使用 useState 和 useEffect 等标准 Hooks，享受 React 的心智模型，但底层性能将得到显著提升，接近或达到细粒度响应式的效果。
• 兼容并发模式：编译器生成的代码将与 React 的并发渲染模式完全兼容，不会引入“撕裂”等问题。

如果 React Forget 能够成功落地并普及，那么 React 就可以在不改变核心心智模型和不破坏并发渲染的前提下，获得与 Signals 类似的性能优势。这将是 React 框架演进的一个重要里程碑。

2. useSyncExternalStore：React 官方的“逃生舱口”

尽管 React 不会将 Signals 作为其核心原语，但它提供了 useSyncExternalStore 这个 Hook，作为与外部状态管理库（包括基于 Signals 的库，如 Valtio、Zustand 等）集成的官方推荐方式。

useSyncExternalStore 允许你订阅一个外部数据源，并在该数据源更新时强制 React 组件重新渲染，同时保证与 React 的并发渲染机制兼容，避免“撕裂”问题。

import React from 'react';
import { useSyncExternalStore } from 'react';

// 假设这是一个简单的 Signal 实现
const createSignal = (initialValue) => {
  let value = initialValue;
  const subscribers = new Set();

  return {
    get value() {
      return value;
    },
    set value(newValue) {
      if (newValue !== value) {
        value = newValue;
        subscribers.forEach(callback => callback());
      }
    },
    subscribe: (callback) => {
      subscribers.add(callback);
      return () => subscribers.delete(callback);
    },
    getSnapshot: () => value, // 提供一个获取当前快照的方法
  };
};

const myCountSignal = createSignal(0);

function MySignalCounter() {
  // 使用 useSyncExternalStore 订阅外部 Signal
  // getSnapshot 确保在渲染时获取当前 Signal 的最新值
  // subscribe 是 Signal 订阅变化的函数
  const count = useSyncExternalStore(myCountSignal.subscribe, myCountSignal.getSnapshot);

  return (
    <div>
      <h1>Signal Count: {count}</h1>
      <button onClick={() => myCountSignal.value++}>Increment Signal</button>
    </div>
  );
}

function App() {
  const [reactCount, setReactCount] = React.useState(0);
  return (
    <div>
      <button onClick={() => setReactCount(reactCount + 1)}>Increment React Count: {reactCount}</button>
      <MySignalCounter />
    </div>
  );
}

通过 useSyncExternalStore，开发者可以在 React 应用中安全地使用 Signals 或其他外部响应式系统，利用它们的细粒度更新能力来管理某些特定的状态，而不会破坏 React 自身的渲染协调机制。这提供了一个强大的兼容性桥梁。

3. 混合范式的可能性

未来，我们可能会看到 React 应用中存在一种混合范式：

• 核心 UI 渲染和大部分状态管理：仍然使用 React 自身的 useState、useReducer 和 Context，享受 React Forget 带来的自动优化。
• 高度动态、性能敏感的局部状态：对于那些需要极致细粒度更新、频繁变化的局部状态（例如动画帧数据、实时数据流、游戏状态等），可以通过 useSyncExternalStore 引入 Signals 库来管理。

这种混合模式将允许开发者根据实际需求选择最合适的工具，同时保持 React 核心的稳定性和可预测性。

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一场关于权衡的辩论

Signals 和 React 现有的 memo + 显式数据流模式，代表了两种不同的框架设计哲学和对“响应式”的理解。

Signals 追求极致的性能和自动化的优化，通过细粒度的依赖追踪，只更新最小的必要部分。它的心智模型更接近于数据流图，当数据节点改变时，图中的所有下游节点都会自动更新。

React 则优先考虑心智模型的简洁性、可预测性以及对并发渲染的全面支持。它接受组件重新渲染作为默认行为，并通过虚拟 DOM 协调和内置调度器来高效管理和批量更新。它的心智模型更接近于纯函数渲染，当输入改变时，函数重新执行，生成新的输出。

这场辩论并非关于谁绝对优越，而是关于在不同的优先级和权衡下，哪种方案更适合构建大规模、高性能且易于维护的现代前端应用。React 团队的坚持，正是在其既定的设计目标和愿景下，所做出的理性选择。

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Signals 是一个强大的模式，它在某些框架中展现了卓越的性能和开发体验。然而，对于 React 而言，其对心智模型一致性、并发渲染兼容性以及未来生态整合的考量，使得它选择了编译器优化而非改变核心响应式原语的道路。通过 React Forget 和 useSyncExternalStore，React 旨在在不牺牲其独特优势的前提下，实现细粒度响应式带来的性能收益。这场技术路线的差异，最终将推动前端生态更加多元和繁荣。