一、本质对比:async/await vs 响应式流
| 特性 | async/await | 响应式流 (Combine/Rx) |
|---|---|---|
| 时间模型 | 单值异步操作,顺序完成 | 多值随时间流动,可组合、可取消 |
| 核心问题 | “如何写顺序异步逻辑” | “如何处理随时间变化的状态依赖和组合” |
| 优势 | 语法简洁,调试方便 | 自动依赖追踪、组合、取消、高级算子 |
| 劣势 | 高频/流事件组合困难 | 单值顺序逻辑写起来可能繁琐 |
| 取消支持 | Task.cancel() | switchLatest / cancellables / DisposeBag |
结论:响应式架构不是“异步的高级写法”,async/await 也不是“状态传播框架”。
两者解决的问题本质不同。
- async/await = 执行异步任务的语法
- 响应式架构 = 状态/事件流的管理、组合和传播
二、互补关系
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异步任务作为 Effect / Publisher / Observable 的源头
-
TCA / Combine 中常用:
func fetchItems() -> AnyPublisher<[Item], Error> { Future { promise in Task { let data = await api.fetch() promise(.success(data)) } }.eraseToAnyPublisher() } -
async/await 做具体任务逻辑
-
响应式架构做状态流管理、UI 更新、组合、取消
-
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状态管理仍然用响应式链条
- UI / State / DerivedState / Action 流保持响应式
- async/await 只是产生新的 Action 或 Effect
-
高频事件 / 用户输入仍然用响应式
- 搜索框、滑动、动画、定时器
- async/await 单值不方便组合和取消 → switchLatest / debounce 仍必需
三、工程实践:共存模式
1️⃣ 用 async/await 做单值异步任务
- 网络请求、DB、文件读写
- 简洁、调试方便
- 包装成 Effect 发回 Action → 响应式流管理状态
func loadItemsEffect() -> Effect<[Item], Never> {
.task {
let items = await api.fetchItems()
return .itemsLoaded(items)
}
}
2️⃣ 高频状态 / 多值流仍用响应式
- 用户输入、搜索、滚动、动画
- switchLatest + flatMapLatest + debounce
- 保证 UI 一致性和取消能力
searchPublisher
.debounce(for: 0.3, scheduler: RunLoop.main)
.map { query in loadItemsEffect(query) }
.switchToLatest()
3️⃣ 将 async/await 任务嵌入响应式链条
- async/await = 内部逻辑
- Publisher / Effect = 状态流管理
- 保证取消、组合、可测试
4️⃣ 避免混乱的原则
| 问题 | 解决方式 |
|---|---|
| 状态分散 | 所有状态变化仍通过 Action → Reducer → State |
| 副作用无序 | async/await 任务只通过 Effect 发回 Action,不直接修改 State |
| 高频事件冲突 | 高频输入仍走响应式操作(debounce / switchLatest) |
| 调试复杂 | 保留日志 / snapshot / 单向数据流 |
核心原则:异步任务 = 实现细节,响应式架构 = 状态管理 + 流组合 + 取消能力
四、直觉总结
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响应式架构没有过时
- 它解决的是 状态随时间变化的组合、传播、取消、依赖问题
- async/await 无法替代这些功能
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async/await + 响应式 = 最佳实践
- async/await 写任务逻辑
- 响应式流管理 State / UI / 高频事件 / 组合 / 取消
- 保持可预测、可测试、可取消
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关键:不要把 async/await 直接改写为状态驱动逻辑
- 否则就会出现“响应式外壳 + 命令式内核”的混乱