为什么不可变性在JavaScript中如此重要(或需要)?

我目前正在开发React JS和React Native框架。在半路上，当我读到Facebook的Flux和Redux实现时，我遇到了Immutability或Immutable-JS库。

问题是，为什么不变性如此重要?改变对象有什么错?这不是让事情变得简单了吗?

举个例子，让我们考虑一个简单的新闻阅读器应用程序，它的打开屏幕是一个新闻标题的列表视图。

如果我设置一个带有值的对象数组，一开始我不能操作它。这就是不可变原理，对吧?(如果我说错了请指正。) 但是，如果我有一个新的News对象需要更新怎么办?通常情况下，我可以将对象添加到数组中。在这种情况下我该如何实现呢?删除存储并重新创建它? 向数组中添加对象难道不是一种成本较低的操作吗?

问题是，为什么不变性如此重要?改变对象有什么错?这不是让事情变得简单了吗?

事实上，情况恰恰相反:至少从长远来看，可变性会让事情变得更复杂。是的，它使你的初始编码更容易，因为你可以在任何你想要的地方修改东西，但当你的程序变大时，它就变成了一个问题——如果一个值改变了，是什么改变了它?

当你让所有东西都是不可变的，这意味着数据不能再被意外改变了。你肯定知道，如果你把一个值传递给一个函数，它就不能在那个函数中被改变。

简单地说:如果你使用不可变的值，它会让你的代码变得非常容易:每个人都有一个唯一的数据副本，所以它不会破坏它，破坏你代码的其他部分。想象一下，这使得在多线程环境中工作变得多么容易!

注1:不变性有潜在的性能成本，这取决于你在做什么，但像Immutable.js这样的东西会尽其所能优化。

注2:在你不确定的情况下，Immutable.js和ES6的const意味着非常不同的东西。

通常情况下，我可以将对象添加到数组中。在这种情况下我该如何实现呢?删除商店并重新创建它?向数组中添加对象难道不是一种成本较低的操作吗?PS:如果这个例子不是解释不变性的正确方式，请让我知道什么是正确的实际例子。

是的，你的新闻例子非常好，你的推理也非常正确:你不能只是修改现有的列表，所以你需要创建一个新的列表:

var originalItems = Immutable.List.of(1, 2, 3);
var newItems = originalItems.push(4, 5, 6);

2015-12-20 20:13:22

我最近也在研究同样的话题。我会尽我最大的努力回答你的问题，并尝试分享我到目前为止学到的东西。

问题是，为什么不变性如此重要?有什么问题变异的对象?这不是让事情变得简单了吗?

基本上可以归结为这样一个事实:不可变性增加了可预测性、性能(间接地)，并允许突变跟踪。

可预测性

突变隐藏了更改，而更改会产生(意想不到的)副作用，从而导致严重的bug。当您强制执行不可变性时，您可以保持应用程序架构和心理模型的简单性，这使您更容易对应用程序进行推理。

性能

尽管向不可变对象添加值意味着需要创建一个新实例，其中需要复制现有值，并且需要向新对象添加新值，这会消耗内存，但不可变对象可以利用结构共享来减少内存开销。

所有更新都返回新值，但内部结构共享给大幅度减少内存使用(和GC抖动)。这意味着如果你附加到一个有1000个元素的向量，它实际上并不创建一个新的向量，长度为1001个元素。最有可能的是，内部只有几个分配小对象。

你可以在这里阅读更多相关内容。

突变跟踪

除了减少内存使用外，不可变性还允许您通过使用引用和值相等来优化应用程序。这使得查看是否有任何更改非常容易。例如，react组件的状态变化。您可以使用shouldComponentUpdate通过比较状态对象来检查状态是否相同，并防止不必要的呈现。你可以在这里阅读更多相关内容。

额外的资源:

不变之道不可变数据结构和JavaScript JavaScript中的不可变性

如果我在初始值中设置一个对象数组。我不能对它进行操作。这就是不可变原理，对吧?(正确的如果我错了，请告诉我)。但是，如果我有一个新的News对象被更新吗?通常情况下，我可以将对象添加到数组中。在这种情况下我该如何实现呢?删除商店并重新创建它? 向数组中添加对象难道不是一种成本较低的操作吗?

是的，这是正确的。如果你对如何在你的应用程序中实现这一点感到困惑，我建议你看看redux是如何做到这一点的，以熟悉核心概念，它对我有很大帮助。

我喜欢使用Redux作为例子，因为它包含了不变性。它有一个单一的不可变的状态树(称为存储)，其中所有的状态变化都是通过分派操作来显式的，这些操作由reducer处理，reducer接受前一个状态和所述操作(一次一个)并返回应用程序的下一个状态。你可以在这里阅读更多关于它的核心原则。

在egghead上有一门很好的redux课程。redux的作者Dan Abramov解释了这些原则如下(我修改了一些代码以更好地适应场景):

import React from 'react';
import ReactDOM from 'react-dom';

// Reducer.
const news = (state=[], action) => {
  switch(action.type) {
    case 'ADD_NEWS_ITEM': {
      return [ ...state, action.newsItem ];
    }
    default: {
        return state;
    }
  }
};

// Store.
const createStore = (reducer) => {
  let state;
  let listeners = [];

  const subscribe = (listener) => {
    listeners.push(listener);

    return () => {
      listeners = listeners.filter(cb => cb !== listener);
    };
  };

  const getState = () => state;

  const dispatch = (action) => {
    state = reducer(state, action);
    listeners.forEach( cb => cb() );
  };

  dispatch({});

  return { subscribe, getState, dispatch };
};

// Initialize store with reducer.
const store = createStore(news);

// Component.
const News = React.createClass({
  onAddNewsItem() {
    const { newsTitle } = this.refs;

    store.dispatch({
      type: 'ADD_NEWS_ITEM',
      newsItem: { title: newsTitle.value }
    });
  },

  render() {
    const { news } = this.props;

    return (
      <div>
        <input ref="newsTitle" />
        <button onClick={ this.onAddNewsItem }>add</button>
        <ul>
          { news.map( ({ title }) => <li>{ title }</li>) }
        </ul>
      </div>
    );
  }
});

// Handler that will execute when the store dispatches.
const render = () => {
  ReactDOM.render(
    <News news={ store.getState() } />,
    document.getElementById('news')
  );
};

// Entry point.
store.subscribe(render);
render();

此外，这些视频进一步详细演示了如何实现不变性:

数组对象

2015-12-20 20:48:14

虽然其他答案都很好，但为了解决您关于实际用例的问题(来自其他答案的评论)，让我们暂时离开您的运行代码，看看您眼前无处不在的答案:git。如果每次提交都会覆盖存储库中的数据，会发生什么情况?

现在我们遇到了不可变集合面临的一个问题:内存膨胀。Git非常聪明，它不会在每次更改时简单地复制文件，而是简单地跟踪差异。

虽然我不太了解git的内部工作原理，但我只能假设它使用了与您所参考的库类似的策略:结构化共享。在底层，库使用try或其他树只跟踪不同的节点。

对于内存中的数据结构，这种策略的性能也相当好，因为有一些知名的树操作算法在对数时间内运行。

另一个用例:假设你想在你的webapp上有一个撤销按钮。对于数据的不可变表示，实现这一点相对简单。但是如果您依赖于突变，这意味着您必须担心缓存世界的状态并进行原子更新。

简而言之，运行时性能和学习曲线的不可变性是要付出代价的。但是任何有经验的程序员都会告诉您，调试时间比代码编写时间要长一个数量级。运行时性能受到的轻微影响可能被用户不必忍受的与状态相关的错误所抵消。