写在前面
这是《前端像架构突围 - 框架设计》系列的最终章。 我们不专门去说框架聊响应式, 我们去学思想、看更上层的东西。
在前六章，我们聊了面向对象的本质、开闭原则的威力、以及接口职责的隔离。如果说那些是"内功心法"，那么今天我们要聊的，就是如何铸造一把趁手的"兵器"。
我们将从零开始构思一个名为 Flower 的反应式框架。
但请注意，这不是一篇"教你写 Vue 响应式原理"的教程。相反，这是一次关于**"反思"**的旅程。我们要探讨的是：当自动挡的反应式系统在复杂业务中失控时，我们该如何通过架构设计，找回丢失的控制权。
一、 引言：对"魔法"的恐惧
在写这一章之前，我其实犹豫过一段时间。不是因为反应式编程有多难实现，而是因为------我太清楚它有多容易失控了。
在很多项目初期，反应式系统简直是天使：状态一改，视图自动更新，逻辑看起来干净又优雅。我们沉浸在 v-model 或 useEffect 的便利中，享受着"声明式编程"的红利。
但当状态从 10 个变成 100 个，当依赖关系像蜘蛛网一样交织，当业务逻辑开始变得诡谲多变时，你会慢慢发现，那个曾经乖巧的系统开始"反噬"了：
- 幽灵更新：改了一个看似无关的字段，为什么会导致半个页面重渲染？
- 调试黑洞 ：数据流像一团乱麻，打断点都不知道该打在哪里，只能靠
console.log碰运气。 - 心智负担：新人不敢动核心状态，因为"它好像被很多地方依赖了，但我不知道具体是哪"。
这时候你会意识到：系统并不是在"响应变化"，而是在被变化牵着走。
Flower 的设计，正是从这种不安感开始的。
二、 核心定义：Flower 的边界
如果只是实现一个简单的反应式库，网上有无数个版本的 Object.defineProperty 或 Proxy 教程。
但架构师的职责不是"实现功能"，而是**"划定边界" 。在设计 Flower 之初，我做的第一个决策不是它"要有什么"，而是它"不要什么"**。
Flower 不解决以下问题：
- UI 如何渲染（那是 React/Vue 的事）
- 组件如何生命周期管理
- 路由与网络请求
Flower 只解决一个核心命题：
- 变化管理：变化从哪里产生？它如何有序地流向需要它的地方？
这是一个刻意"做小"的决策。因为我越来越确信：反应式系统一旦什么都想管（比如把 HTTP 请求也裹进响应式里），最终就会变成一团难以维护的泥球。
三、 设计决策 A：状态不是对象，而是"责任"
在很多主流框架中，状态（State）通常被建模为一个普通对象（Object）。
ini
// 常见的做法
const state = reactive({ count: 0 });
state.count++; // 既是读取，又是修改，还是触发器对象很方便，但它违反了我们之前提到的 SRP（单一职责原则） 。一个简单的对象属性，同时承担了"数据容器"、"读取接口"、"写入接口"和"变化通知"四个职责。
在 Flower 中，我决定剥夺状态的"对象身份" 。
我们将状态设计为原子信号（Atom Signal） ，并强制分离读写权限 。这其实是 CQS（命令查询职责分离） 在前端的一次微观落地。
工程实现：
scss
// Flower 的设计风格
const [count, setCount] = createSignal(0);
// count() -> 这是一个 Getter，只负责读取和依赖收集
// setCount() -> 这是一个 Setter，只负责写入和通知更新为什么要这么麻烦？
因为这带来了**"引用透明性"**。
- 如果你拿到的是
count，我知道你只能读，绝不可能悄悄修改它导致 Bug。 - 如果你拿到了
setCount，我知道你是"生产者"，你要对变化负责。
通过 API 的设计，我们在代码层面强行约束了开发者的行为。这不是限制，这是保护。
四、 设计决策 B：拒绝"隐式依赖"的诱惑
自动依赖收集（Auto-Dependency Collection）是现代前端框架最迷人的"魔法"。
scss
// 魔法：你没写任何订阅代码，但它就是工作了
effect(() => {
console.log(state.name); // 自动收集了 state.name 的依赖
});它确实好用，但在复杂工程中，我越来越警惕这种"悄悄发生的事情"。当依赖是隐式的，你就很难回答： "为什么这个函数执行了？"
Flower 在这里做了一个极其保守 ，甚至可以说"反潮流"的选择：显式依赖（Explicit Dependency） 。
我们参考了 DIP（依赖倒置原则） 的思想：高层逻辑不应该依赖于"运行时悄悄发生的读操作"，而应该依赖于"明确声明的契约"。
工程实现：
javascript
// Flower 的设计风格：你需要告诉我你关心什么
effect(
// 1. 显式声明依赖列表（像 React 的 deps 数组，但更严格）
[count, name],
// 2. 回调函数，参数即为依赖的当前值
(currentCount, currentName) => {
console.log(`Update: ${currentCount}, ${currentName}`);
}
);这种设计看起来"没那么聪明"，甚至有点啰嗦。但它换来的是确定性。
在 Code Review 时，我看一眼依赖列表，就知道这个 Effect 会被什么触发。这种可推理性（Reasonability） ，在维护三年以上的老项目时，比什么魔法都珍贵。
五、 设计决策 C：调度器------解决"菱形依赖"难题
很多手写的反应式库（Toy Implementation）都会遇到一个经典 Bug： "闪烁"或"过渡态" 。
想象一下：A 变了，B 依赖 A，C 依赖 A，而 D 同时依赖 B 和 C。 当 A 更新时，D 可能会被触发两次（一次来自 B 的路径，一次来自 C 的路径），甚至在第一次触发时读到不一致的数据。这就是著名的 "菱形依赖问题" (Diamond Problem) 。
这就是为什么我说："更新机制不是性能问题，而是正确性问题。"
Flower 引入了一个核心模块：调度器 (Scheduler) 。
工程实现：
调度器的核心逻辑是**"推-拉结合" (Push-Pull)**：
- Push 阶段：当信号变化时，不立即执行回调，而是标记所有脏节点（Dirty Marking）。
- Pull 阶段：在微任务（Microtask）队列中，按照拓扑排序（Topological Sort）的顺序，一次性计算出最终状态。
scss
// 简化的调度逻辑
let dirtyQueue = new Set();
function schedule(effect) {
dirtyQueue.add(effect);
// 利用 Promise.resolve() 延迟到微任务执行
queueMicrotask(flush);
}
function flush() {
// 在这里进行排序、去重、批量执行
// 确保 D 只会执行一次，且是在 B 和 C 都更新完之后
}通过引入调度层，Flower 保证了：每一次更新，都是系统达到"稳定态"后的结果。 中间过程的动荡，被框架内部消化了。
六、 删繁就简：Flower 到底剩下了什么？
在设计过程中，我不断地问自己： "如果把 Flower 一层层剥开，删到不能再删，它还剩下什么？"
最后留下的，其实只有三个核心概念，它们构成了 Flower 的骨架：
- Signal (信号源) ：负责定义数据和权限。
- Derive (计算属性) ：负责数据的转换与派生。
- Effect (副作用) ：负责与外部世界（如 DOM、日志）交互。
没有复杂的 Class，没有难以理解的配置对象，没有黑魔法。
这让我再次确认了一个架构真理：框架的价值，不在于提供了多少能力，而在于它限制了多少可能性。
Flower 限制了你随意修改状态的权力，限制了你隐式建立依赖的自由，但它给予了你**"系统无论怎么变，依然尽在掌握"**的安全感。
七、 结语：从"术"到"道"
回顾《前端向架构突围》的第二章，我们从面向对象的"类与继承"，一路走到设计原则的"SOLID"，最后落地到 Flower 框架的设计。
如果你仔细回味，会发现 Flower 的每一个设计决策，都是前面那些枯燥原则的投影：
- createSignal 是 单一职责原则 的体现。
- 显式依赖 是 依赖倒置原则 的落地。
- 不可变接口 是 接口隔离原则 的实践。
架构设计并不是在追求"更聪明的算法"或"更短的代码"，而是在复杂的业务洪流面前，你是否愿意为系统设下清晰而坚定的边界。
反应式编程只是一个切入口。真正重要的，是你如何面对"变化"本身。
至此，框架设计篇章暂告一段落。但我们的突围之路才刚刚开始。在接下来的章节中，我们将走出代码的微观世界，去挑战更为宏大的工程化体系。
互动思考： 在你的项目中，是否遇到过"不知道为什么这个组件又重新渲染了"的崩溃时刻？如果让你重新设计，你会更倾向于 Vue 的"自动收集"还是 React 的"显式依赖"？为什么？