场景
最近在生产环境遇到了下面这样一个场景：
后台在字典表中存储了一些之前需要前后端共同维护的枚举值，并提供根据 type/id 获取字典的 API。所以在渲染列表的时候，有很多列表的字段直接就是字典的 id，而没有经过后台的数据拼装。
也是吾辈之前写的文章 react 通用列表组件封装 中的那个通用列表在实际使用时遇到的问题之一。
起初，吾辈解决问题的流程如下
· 确定字典字段，添加转换后的对象类型接口
· 将对象列表进行转换得到其中字典字段的所有值
· 对字典 id 列表进行去重
· 根据 id 列表从后台获取到所有的字典数据
· 将获得的字典数据转换为 id => 字典 的 Map
· 遍历最初的列表，对里面指定的字典字段进行转换
可以看到，上面的步骤虽然不麻烦，但却十分繁琐，需要定义额外的类型不说，还很容易发生错误。
思路
· 使用 异步批处理 + LRU 缓存 优化性能
· 支持异步 formatter 获得更好的使用体验
实现异步批处理
参考实现: batch
实现批处理的基本思路如下
· 使用 Map paramCache 缓存传入的 参数 => 剩余调用次数（该参数还需要查询几次结果）
· 使用 Map resultCache 缓存 参数 => 结果
· 使用 lock 标识当前是否有函数正在执行
· 满足以下条件需要等待
Map 中不包含结果
目前有其它调用在执行
还未满最小等待时长（收集调用的最小时间片段）
· 使用 lock 标识正在执行
· 判断是否已经存在结果
如果不存在则执行批处理处理当前所有的参数
· 从缓存 Map 中获取结果
· 将 paramCache 中对应参数的 剩余调用次数 -1
· 判断是否还需要保留该缓存（该参数对应的剩余调用次数为 0）
不需要则删除
· 判断缓存的结果是否是 Error
是的话则 throw 抛出错误
LRU 缓存
参考: Wiki 缓存算法, 实现 MemoryCache
问：这里为什么使用缓存？
答：这里的字典接口在大概率上是幂等的，所以可以使用缓存提高性能
问：那么缓存策略为什么要选择 LRU 呢？
答：毫无疑问 FIFO 是不合理的
问：那为什么不选择 LFU 算法呢？它似乎能保留访问最频繁的资源
答：因为字典表并非完全幂等，吾辈希望避免一种可能–访问最多的字典一直没有删除，而它在数据库已经被更新了。
大致实现思路如下
使用一个 Map 记录 缓存 key => 最后访问时间
每次获取缓存时更新最后访问时间
添加新的缓存时检查缓存数量
如果超过最大数量，则删除最后访问时间距离现在最长的一个缓存
添加新的缓存
Pass: 不要吐槽性能很差啦，这个场景下不会缓存特别多的元素啦，最多也就不到 1000 个吧
结合高阶函数
现在，我们可以结合这两种方式了，同时使用 onceOfSameParam/batch 两个高阶函数来优化 根据 id 获取字典信息 的 API 了。
ts const getById = onceOfSameParam( batch<[number], Dict>(async (idList) => { if (idList.length === 0) { return new Map() } // 一次批量处理多个 id const list = await this.getByIdList(uniqueBy(idList.flat())) return arrayToMap( list, (dict) => [dict.id], (dict) => dict, ) }, 100), ) |
支持异步 formatter
原本想要支持 ListTable 的异步 formatter 函数，但后来想想，如果 slot 里也包含字典 id 呢？那是否 slot 也要支持异步呢？这可是个比较棘手的问题，所以还是不支持好了。
最终，吾辈在组件与 API 之间添加了 *Service 中间层负责处理数据转换。
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