面试题：Svelte writable store与框架优化及可扩展性

Question

在大型Svelte项目中，有大量的writable store用于管理不同模块的状态。随着项目的发展，store之间的依赖关系变得复杂，可能会导致不必要的重新渲染和性能问题。请提出一种策略，如何优化writable store的设计与使用，以提高应用的性能和可扩展性，包括如何管理store之间的依赖关系，以及如何在不影响现有功能的前提下进行增量式的优化。请详细阐述并提供相关的理论依据。

Answer 1

1. 策略概述

• 分层设计：将状态管理划分为不同层次，比如基础层（管理全局通用状态）、业务模块层（管理各业务模块特有的状态）。
• 单向数据流：确保状态流动遵循单向原则，从 store 到组件，组件通过 dispatch 事件修改 store 状态，避免 store 之间的双向依赖。
• Memoization（记忆化）：对于计算型状态，使用 memo 函数缓存计算结果，避免重复计算。

2. 管理 store 之间的依赖关系

• 依赖注入：通过依赖注入的方式，将需要的 store 传递给相关组件，而不是让 store 之间直接引用。例如，在 Svelte 中，可以通过 $: import { someStore } from './someStore.js' 在组件内引入所需 store，组件作为中间媒介来处理不同 store 间的数据交互。
• 事件驱动：利用事件机制来处理 store 间的通信。当一个 store 的状态变化时，触发一个事件，其他依赖该状态变化的 store 监听该事件并做出相应更新。例如，使用 Svelte 的 createEventDispatcher 创建一个事件分发器，当某个 store 更新时，通过分发器触发事件，其他 store 监听这个事件进行状态更新。

3. 增量式优化

• 代码拆分：逐步将大型 store 拆分为更小、更专注的 store，每个 store 只负责管理特定领域的状态。在拆分过程中，确保每个新的 store 都能独立测试和替换，不影响现有功能。
• 逐步迁移：对于已有的复杂依赖关系，不要一次性全部重构。可以先挑选出对性能影响较大的部分，按照上述优化策略进行改造，然后逐步扩大优化范围。

4. 理论依据

• 分层设计：遵循单一职责原则，每个层次专注于特定的功能，使得代码结构更清晰，易于维护和扩展。同时，分层设计有助于减少不同模块之间的耦合度，降低因一个模块变化对其他模块造成影响的风险。
• 单向数据流：使得状态变化的过程更易于追踪和调试，避免了因双向依赖导致的循环引用和难以预测的状态更新问题，提高了代码的可维护性。
• Memoization：避免了不必要的重复计算，对于性能提升显著，特别是在计算复杂且数据变化不频繁的情况下。
• 代码拆分与逐步迁移：符合渐进式改进的原则，在不影响项目整体稳定性的前提下，逐步提升代码的质量和性能，降低了重构带来的风险。