面试题：Qwik与createContext结合时如何处理上下文更新及性能优化

思路：
- 细粒度更新：将频繁更新的数据从复杂数据结构中拆分出来，单独管理。这样当这部分数据更新时，不会影响到整个上下文对象，从而避免依赖整个上下文的组件不必要的重渲染。
- 使用Memoization（记忆化）：对于上下文对象或其中的部分数据，使用记忆化技术，确保在数据没有实际变化时，不会触发组件重渲染。
- 利用Qwik的特性：Qwik有自己的响应式系统，充分利用其特性来精准控制状态变化和组件更新。
技术手段：
- 拆分状态：
```
import { component$, useContext, useSignal } from '@builder.io/qwik';
// 创建单独的信号（signal）来管理频繁更新的数据
const frequentUpdateSignal = useSignal({ value: 'initial value' });
const complexData = {
  nonFrequentData: { subKey: 'constant data' },
  // 将频繁更新的数据引用信号
  frequentData: frequentUpdateSignal.value
};
// 创建上下文
const MyContext = createContext(complexData);
```
- Memoization：
  - 使用useMemo$：在Qwik中，可以使用useMemo$来记忆化上下文对象或部分数据。
```
import { component$, useContext, useMemo$, useSignal } from '@builder.io/qwik';
const frequentUpdateSignal = useSignal({ value: 'initial value' });
const nonFrequentData = { subKey: 'constant data' };
const memoizedComplexData = useMemo$(() => {
  return {
    nonFrequentData,
    frequentData: frequentUpdateSignal.value
  };
});
const MyContext = createContext(memoizedComplexData.value);
```
  - 这样，只有当frequentUpdateSignal或nonFrequentData实际发生变化时，memoizedComplexData才会更新，进而触发依赖该上下文的组件更新。
- Qwik响应式系统优化：
  - Track by Identity（按标识跟踪）：确保在Qwik的响应式系统中，组件依赖是基于对象的标识而不是值的比较。例如，对于频繁更新的对象，如果对象标识不变，即使对象内部属性变化，也不会触发不必要的更新。
  - Use Qwik's Signals Wisely（明智使用Qwik的信号）：正确设置信号的依赖关系，只在必要时标记组件为脏（需要重新渲染）。例如，如果一个组件只依赖复杂数据结构中的某一部分，确保信号更新时只影响到相关组件，而不是整个依赖该上下文的组件树。

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面试题：Qwik与createContext结合时如何处理上下文更新及性能优化

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