美团 EasyReact 源码剖析：图论与响应式编程

前言

18 年 7 月美团开源了 EasyReact，告知 iOS 工程师们响应式编程和函数式编程并非不可分离，似乎一出来就想将 ReactiveCocoa 踢出神坛。该框架使用图论来解决响应式编程确实是一个颠覆性的思想，由于 ReactiveCocoa 的各种弊端让很多团队望而却步，而 EasyReact 的出现无疑让很多人重拾对响应式编程的希望。

官方资料：

美团客户端响应式框架 EasyReact 开源啦

EasyReact GitHub

只需要大致看一下官方的介绍，就很容易理解到图论在响应式编程中扮演的角色，不管如何复杂的响应链都能通过有向有环图来表示，而数据的流动依赖深搜或广搜。单从框架的理解难易程度来看，EasyReact 完胜。

本文介绍 EasyReact 的源码技术细节，由于框架代码量比较大，所以只会较为抽象的介绍比较核心和重要的部分，并且希望读者能优先阅读官方资料以降低理解本文的成本。

一、框架整体认识

首先，我们需要脱离具体的业务，从图论的要素来思考框架的构成。

既然是图，那必然有节点和边，框架有两种结点，一种是EZRNode泛型标准节点，一种是任意对象；框架也有两种边，一种EZRTransform可变换的边，一种是EZRListen监听边，当然边的衍生类很多并且实现了数个协议。

在控制器中写这样一段代码：

创建两个可变的节点，并且让nodeB连接到nodeA，同时让self作为nodeB的监听者。-linkTo:和-listenedBy:都是语法糖暂时不用管具体含义，这段代码转换为一张图如下：

边有两个很重要的属性from (强引用)和to (弱引用)，from到to的方向就是数据流动的方向。图中的an EZRTransform和an EZRListen分别是可变边和监听边的一个实例，箭头的方向表示数据流动的方向。当执行了以下代码过后：

打印：

@10这个对象通过图中箭头的方向依次传递，最终由self捕获到并打印出来。这就是框架的一般逻辑，结构是易懂且清晰的，通过对边的各种逻辑处理来达到控制数据传递的目的。更具体的东西请看官方文档和源码。

二、内存管理策略

在一个响应链中，始终是数据的消费者持有数据的提供者。也就是说，数据流动的方向往往和强引用方向相反，前面那张图反过来就是强引用关系：

因为在业务中，监听者节点往往关系到具体业务，没有监听者那么其它节点就没有了存在的意义，所以框架的思想是使用监听者来作为结点的最终强持有者。

下面通过节点与边的两种连接方式验证内存管理策略。

监听者连接实现

通过阅读源码得知强引用关系如图（箭头表示强引用）：

图中已经很明显了，只要监听者节点释放，其它的对象都将不复存在。而其中的引用关系恰好能表示实现监听的数据结构，使用Dictionary是为了让监听者能响应不同节点的监听，后面使用Array是为了让监听者能对同一节点进行多次监听，结合源码来看应该很容易就理解了。

同时，由于EZRNode的改变要传递到监听者节点，所以必然会有必要的反向弱引用，这里就不多说了。

节点连接实现

通过阅读源码得知强引用关系如图（箭头表示强引用）：

实际上框架的图结构就是以上两种连接方式的组合，我们用强引用的关系来分析它们能清晰的理解框架的内存管理策略。

三、数据流动带来的问题

一般情况下的数据流动循环

有这样一种场景：

图中箭头的方向表示数据流动的方向，这就是比较典型的有向有环图，这种结构会带来两个问题：

形成引用环，无法自动释放内存。

数据流动会陷入无限循环。

第一个问题实际上很简单，如果业务中写了这种结构，只需要手动破除循环引用。把关注点放到第二问题上，数据流动无限循环将会栈溢出带来灾难性的后果，框架是如何避免的呢，官方文档只说了通过EZRSenderList来避免，下面看看源码中具体是如何实现的。

在EZRMutableNode节点中，数据传递必然会走的方法是：

省去并修改了很多代码变成了伪代码，这和源码是不一致的，便于查看逻辑。可以看到执行了两个for循环，self.privateListenEdges是监听边集合，self.privateDownstreamTransforms是下游的可变边集合，它们的元素在构建图的时候已经准备好了，通过遍历这两个集合实现递归深搜将数据传递下去。

EZRSenderList是一个链表，可以注意到[senderList appendNewSender:self]代码，将当前节点拼接进链表，这个链表的生命周期是一次数据流动过程。在遍历下游可变边的时候有一个判断：if (![senderList contains:item.to]) {}，实际上这就是阻止无限循环的核心操作，即若数据流动链表中包含了当前节点，就截断，避免无限循环。

另外一种情况的数据流动循环

思考这样一种场景：

红色的边是监听边，黑色的边表示可变边，此处表示nodeA监听了nodeB的变化，当nodeB的值变化的时候，会遍历监听边发送数据，也就是会通知到nodeA。

需要注意的是，节点只在遍历下游可变边时通过EZRSenderList截断循环，而在遍历监听边时未做处理，这是由于监听边不会让to对应的节点继续深搜传递数据，而是直接发送一个通知，所以每一个由业务工程师创建的监听都是有意义的。

若出现以下情况：

也就是当nodeA监听到nodeB值变化值，又一次向nodeB发送数据nodeA --> nodeB，这样会导致无限入栈，直至栈溢出。监听回调的操作逻辑通常是业务工程师来写，在特定的业务场景下这种情况是可能出现的。

那么，如何来避免类似情况导致的栈溢出呢？

在EZRMutableNode.m中，先来看一个至关重要的类（EZTuple3是元祖，不用纠结其实现）：

从 API 看就一目了然，这个类的作用是封装了一个队列，然后有一个属性firstSetting来判断是否是第一次使用该实例，接下来看一个方法：

通过一个线程附带的 hash 容器，保存一个EZRSettingQueue对象，这个_settingQueueKey是当前节点唯一标识。然后接着看下一个方法：

这个方法判断了这个线程持有EZRSettingQueue队列是否为空，若为空将它从线程字典中剔除，否则执行下面方法：

取出队列中的元素，并且调用节点的数据传送方法-_next...，到这里其实就可以猜到EZRSettingQueue是用来存储数据流动相关数据的。那么，我们来看数据流动流程里面是如何调用这些方法的：

可以看到，在深搜发送数据完毕之后，会调用-checkSettingQueue方法。

情况一：深搜完成之前不会再次进入-next:...方法，那么-checkSettingQueue会将线程字典里面的队列清空，那么 if (settingQueue.firstSetting)这个判断将始终为true，这种情况下发现EZRSettingQueue并没有起到作用。

情况二：深搜的过程中，再次进入了当前节点的-next:...方法（方法不断重入导致栈溢出），这时if (settingQueue.firstSetting)判断就为false了，那么就会将发送数据必备的参数入队到EZRSettingQueue队列中。当深搜发送数据完成过后，调用-checkSettingQueue方法执行在队列中的任务。如此，通过避免同一个节点的-next:...重入来规避可能的栈溢出。当然，有可能数据流动会无限循环，但这属于业务工程师“指定”的逻辑。

值得注意的是，情况二的分析是建立在同一线程的。延迟执行队列EZRSettingQueue是放在线程字典中的，意味着-next:...方法只是对同一线程的重入做处理，而不同线程的重入不做处理（因为不同线程拥有不同的栈空间，不会相互影响）。而对于多线程情况，-_next:...方法中对_value = value就行了加锁操作，保证全局变量的安全，同时避免同一线程的重入也恰巧避免了重复获取锁导致的死锁。

这确实是一个非常巧妙且令人兴奋的技巧。

四、边的变换

EZRTransform有很多衍生类，每一个都对应一种变换。什么叫变换呢？也就是在数据传到EZRTransform的时候，EZRTransform对数据进行处理，然后再按照特定的逻辑继续发送。

EasyReact 自带有非常多的变换处理，比如map、filter、scan、merge等，可以到 GitHub 查看其使用，也可以直接查看源码，大多数的变换的实现都是很简单易懂的，笔者这里只列举并解析几个稍微比较复杂的实现（主要是通过结构图来解析，最好是对照源码理解）。

combine

响应式编程经常会使用 a := b + c 来举例，意图是当 b 或者 c 的值发生变化的时候，a 会保持两者的加和。那么在响应式库 EasyReact 中，我们是怎样体现的呢？就是通过 EZRCombine-mapEach 操作：

上面是官方的描述和例子，实际上 combine 操作就是nodeC的值始终等于nodeA + nodeB。

实现 combine 的边叫做EZRCombineTransform，同时有一个EZRCombineTransformGroup作为处理器，它持有了所有相关的边，当数据经过EZRCombineTransform时，交由处理器将所有边的值相加，然后继续发送。

zip

拉链操作是这样的一种操作：它将多个节点作为上游，所有的节点的第一个值放在一个元组里，所有的节点的第二个值放在一个元组里……以此类推，以这些元组作为值的就是下游。它就好像拉链一样一个扣着一个：

zip 的数据结构实现和 combine 如出一辙，不同的是，每一个EZRZipTransform都维护了一个新值的队列，当数据流动时，EZRZipTransformGroup会读取每一个边对应队列的顶部元素（同时出队），若某一个边的队列未读取到新值则停止数据传播。

switch

switch-case-default 变换是通过给出的 block 将每个上游的值代入，求出唯一标识符，再分离这些标识符的一种操作。我们举例一个分离剧本的例子：

分支的实现几乎是最复杂的了，node首先通过EZRSwitchMapTransform边连接一个nodes下游节点，并且初始化一个分支划分规则 (block)；然后nodes节点分别通过EZRCaseTransform边连接liLeiSaid、hanMeimeiSaid、aside下游节点，并且每一个下游节点存储了一个匹配分支的key（也就是例子中的“李雷”、“韩梅梅”等）。

当node发送数据过来时，由EZRSwitchMapTransform通过分支划分规则处理数据，然后将每一个分支节点通过 hash 容器装起来，也就是图中的蓝色节点case node，这个例子发送的数个消息最终会创建三个分支；在创建分支完成过后，EZRSwitchMapTransform向下游继续发送数据，在数据到达EZRCaseTransform时，该边会监听对应的case node（当然前提是匹配）而不会继续向下游发送数据；然后EZRSwitchMapTransform会继续改变对应case node的值，由此EZRCaseTransform就接收到了数据改变的通知，最终发送给下游节点，即这里的liLeiSaid、hanMeimeiSaid或aside。

笔者思考了一番，并没有找到必须使用case node节点的充分理由，可能是疏漏了某些细节，希望理解深刻的读者在文末留言。

五、代码细节及优化

在源码的阅读中，发现了几个有意思的代码技巧。

自动解锁

EZR_SCOPELOCK()宏的出场率相当高，直接查看实现：

可以看到先是对传进来的锁进行加锁操作，后面关键的有句代码：

这句代码加在局部变量后面，将会在局部变量作用域结束之前调用AnyFUNC方法。那么此处的目的很简单，看一眼这里的EZR_unlock干了什么：

具体的宏可以看源码，此处只是做了一个解锁操作，由此就实现了自动解锁功能。这就是为什么要用大括号把加锁的代码包起来，可以理解为限定加锁的临界区。

虽然少写句代码的意义不大，但是却比较炫。

作者：indulge_in

链接：https://www.jianshu.com/p/78200101ef13

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