我放弃 Axios，改用 Alova
来源：
https://javascript.plainenglish.io/its-2023-drop-axios-and-use-alova-instead-e688a4f51e6c
Axios 是一个基于 Promise 的 HTTP 客户端，每周 npm 下载量超过 4000 万。如果回到10年前，promise式的请求工具是一个伟大的创新。它解决了繁琐的请求问题。
但随着时间的推移，Axios 在开发效率和性能上开始落后。特别是现在面对越来越复杂的需求，我们需要的是更加创新和领先的请求工具，而promise式的请求工具只能称之为传统。
接下来，我会揭露Axios在某些方面的不足，并推荐一个比Axios更现代、更创新的请求工具，也就是上面的轻量级请求策略库。
一、Promise式请求工具（Axios）的弱点
1.1 与React、Vue等框架分离
现在前端几乎离不开React、Vue等前端UI框架。axios无法深度绑定这些框架的状态，需要开发者自行维护，导致开发效率低下。
1.2 性能方面没有
现在是2023年，应用已经比10年前的应用复杂了好几个数量级，对请求的要求也越来越高，以保证页面的性能要求。axios在这方面什么都不做，比如频繁重复请求，同时发起多个相同的请求等。
1.3 体积臃肿
根据bundle phobia，axios在压缩状态下的体积是11+kb，见下图
1.4 响应数据的Ts类型定义混乱
在使用axios的时候，你可能经常会这样写：
const inst = axios.create({
baseURL: 'https://example.com/'
})
inst.interceptors.response.use(response => {
if (response.status === 200) {
return response.data
}
throw new Error(response.status)
})
interface Resp {
id: number
}
inst.get<Resp>('/xxx').then(result => {
data.data
})
不知道Axios是故意的还是忽略了。在上面发起的GET请求中，响应数据结果的类型一直是axios.AxiosResponse<Resp>，但是我们在响应拦截器中返回了response.data。这导致陷入混乱的响应数据类型。
2、Alova是如何解决以上问题的？
2.1 与UI框架深度集成，自动管理请求相关数据
假设我们需要发起一个基本的数据获取请求，以Vue为例，直接对比代码。
// axios
<template>
<div v-if="loading">Loading...</div>
<div v-else-if="error" class="error">
{{ error.message }}
</div>
<div v-else>{{ data }}</div>
</template>
<script setup>
import axios from 'axios';
import { ref, onMounted } from 'vue';
const loading = ref(false);
const error = ref(null);
const data = ref(null);
const requestData = () => {
loading.value = true;
axios.get('http://xxx/index').then(result => {
data.value = result;
}).catch(e => {
error.value = e;
}).finally(() => {
loading.value = false;
});
}
onMounted(requestData);
</script>
// alova
<template>
<div v-if="loading">Loading...</div>
<div v-else-if="error" class="error">
{{ error.message }}
</div>
<div v-else>{{ data }}</div>
</template>
<script setup>
import { createAlova, useRequest } from 'alova';
const pageData = createAlova({ baseURL: 'http://xxx' }).Get('/index');
const { loading, data, error } = useRequest(pageData);
</script>
在axios中，你需要创建相应的请求状态并自行维护，而Alova为你接手了这项工作。
2.2 开箱即用的高性能特性
传统的 Promise 风格的请求工具主要定位是通过 Promise 简化请求，提升性能可能是他们考虑最少的。
但是，请求策略库Alova强调了这一点。在 Alova 中，默认情况下启用内存。缓存和请求共享，这两个可以极大的提升请求性能，提升用户体验，减轻服务器压力，我们一一来看。
内存缓存
内存模式是在响应请求后，将响应数据保存在本地内存中。下次再发起同样的请求时，将使用缓存的数据，而不是再次发送请求。
想象一下，当你在实现一个列表页面时，点击列表项就可以进入详情页面查看数据。你会认为用户可能会经常点击查看列表中的详细信息。在详情数据没有变化的情况下，每次进入详情页请求一次，每次都需要用户等待加载，太浪费了。在Alova，你可以默认享受这样的待遇。
要求分享
您可能遇到过这种情况。当一个请求发送但没有得到响应时，再次发起同一个请求，造成请求浪费，或者重复提交的问题，比如下面三种场景：
当一个组件被创建时，它会获得初始化数据。当一个页面同时渲染多个组件时，会同时发送多个相同的请求。
提交按钮未禁用且用户多次单击提交按钮。
预加载完成前进入预加载页面时，会多次发起同一个请求。
共享请求就是用来解决这些问题的。它是通过多路复用请求来实现的。由于这种情况不能直观展示，就不展示了。有兴趣的小伙伴可以自行体验。
重量轻
压缩状态下的Alova只有4kb+，只有Axios的30%+，看下面截图
2.3 更直观的响应数据TS类型
在 axios 中，要定义响应数据的类型是令人困惑的。如果你是 Typescript 的重度用户，alova 可以为你提供完整的字体体验。当你在请求处定义响应数据的类型时，你可以在多个地方享受它，它会让你感觉很清晰，我们来看看。
interface Resp {
id: number
}
const pageData = createAlova({ baseURL: 'http://xxx' }).Get<Resp>('/index');
const {
data,
loading, error, onSuccess, send
} = useRequest(pageData);
onSuccess(event => {
console.log(event.data);
});
const handleClick = async () => {
const data = await send();
}
至此相对于传统的Promise风格的请求库，你可能对alova的强大有了初步的了解。
3. Alova的其他特点
3.1 类似axios的API设计，更易上手熟悉
Alova 的请求信息结构与 Axios 几乎相同。
让我们比较一下他们的 GET 和 POST 请求。
// axios
axios.get('/index', {
headers: {
'Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8'
},
params: {
userId: 1
}
});
// alova
const todoListGetter = alovaInstance.Get('/index', {
headers: {
'Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8'
},
params: {
userId: 1
}
});
// axios
axios.post('/login', {
username: 'xxx',
password: 'ppp'
}, {
headers: {
'Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8'
},
params: {
userId: 1
}
});
// alova
const loginPoster = alovaInstance.Post('/login', {
username: 'xxx',
password: 'ppp'
}, {
headers: {
'Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8'
},
params: {
userId: 1
}
});3.2 高性能寻呼请求策略
自动维护分页相关数据和状态，提供通用的分页数据操作能力。据官方介绍，可提升列表页流畅度300%，编码难度降低50%。
下面是官方提供的例子，感兴趣的同学可以去看看。
3.3 无感数据交互的请求策略
据我了解，它使用以下技术：
持久化请求队列，保证请求的安全性和序列化
请求重试策略机制，保证请求的顺利完成
虚拟响应数据（一个创新概念）用作无响应数据的占位符，以便在响应后可以将其定位并替换为实际数据。
3.4 数据预取
数据是通过拉取数据进行预加载，缓存在本地。这部分数据用到的时候，可以打缓存，直接显示数据。这种方式也大大提高了用户体验。
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