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axios是一个基于Promise的HTTP客户端，每周的npm下载量4000W+，如果回到在10年前，promise式的请求工具是一个很大的创新，它解决了请求繁琐的问题，在那个性能要求不那么高的年代可谓是一骑绝尘。但随着时间的推移，Axios在开发效率和性能方面开始有所落后，现在都已经是2023年了，面对日益复杂的需求，我们需要的是一款更具创新性和领先性的请求工具，而promise式的请求工具只能被称为传统了，如果你想保持在快速发展的前沿，那么请继续阅读。

首先我想声明的是，我确实不是标题党，接下来我将通过暴露随着时间的推移，axios在一些方面表现的力不从心，并推荐一个新的，相比axios更具现代化和创新性的请求工具给你，它就是 轻量级的请求策略库alova

接下来我们看看Promise式请求工具的弱点（axios）

1. 与React、Vue等框架割裂

现在，React、Vue等前端UI框架对于前端来说几乎是不可缺少的，axios无法和这些框架的状态深度绑定，需要开发者自行维护它们，导致开发效率较低。

2. 在性能方面毫无作为

2023年了，相比10年前的应用已经复杂了不知几个数量级，在请求方面要求也越来越高，来保证页面性能的要求，axios在这方面毫无作为，例如在频繁地重复请求、同时发起多个相同请求等场景。

3. 臃肿的体积

根据bundlephobia显示，axios的体积在压缩状态下有11+kb，看下图

image.png

4. 响应数据的Ts类型定义混乱

在使用axios时，你可能经常会这样写：

// 创建一个axios实例
const inst = axios.create({
  baseURL: 'https://example.com/'
})

// 在响应拦截器中返回data
inst.interceptors.response.use(response => {
  if (response.status === 200) {
    return response.data
  }
  throw new Error(response.status)
})

interface Resp {
  id: number
}
inst.get('/xxx').then(result => {
  // result的类型总是为axios.AxiosResponse
  data.data
})

不知道是axios故意为之还是忽略了，以上的发起的GET请求中，响应数据result的类型总是axios.AxiosResponse的，但其实我们在响应拦截器中已经将response.data返回了，这导致响应数据类型混乱而被困扰。

在alova中是如何解决的呢？

alova作为一个更加现代化，更加适应复杂应用的请求方案，也给出了它更加优雅的解决方案。同时为了降低给的学习成本，也保持了和axios相似的api设计，看起来就很熟悉有木有。

alova读作“阿洛娃”，虽然和axios一样都是以a开头，以下两个名称需要注意区分哦！

与UI框架深度融合，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，直接上对比代码。

axios

alova

在axios中需要自己创建对应的请求状态并自行维护，而alova却帮你接管了这项工作

开箱即用的高性能功能

传统Promise式的请求工具主要定位于通过Promise的方式简化请求，而提高性能可能是它们最不会考虑的一点，但作为请求策略库的alova中却着重突出这一点，在alova中默认开启了内存缓存和请求共享，这两项可以极大地提高请求性能，提升用户体验的同时还能降低服务端压力，让我们来一一了解下它们吧。

内存缓存

内存模式就是在请求响应后将响应数据保存在本地内存中，当下次再发起相同请求时就会使用缓存数据，而不会再次发送请求，试想一下，当你在实现一个列表页，点击列表项可以进入详情页查看数据，你会想到用户可能会频繁在列表中点击查看详情，当详情数据没有变化时，如果每一次进入详情页都要请求一次未免也太浪费了，而且每次还需要用户等待加载。在alova中你可以默认享受到这样的待遇，以下展示下效果

screenshots.gif

请求共享

你可能遇到过这种情况，当一个请求发出但还未响应时，又发起了相同请求，就造成了请求浪费，或者重复提交问题，例如以下三种场景：

1. 一个组件在创建时会获取初始化数据，当一个页面同时渲染多个此组件时，将会同时发出多次相同请求；
2. 提交按钮未被禁用，用户点击了多次提交按钮；
3. 当预加载还未完成时进入了预加载页面，将会发起多次相同请求；

共享请求就是用来解决这些问题的，它是通过复用请求的方式来实现的，由于这种案例无法直观展示，就不展示了，有兴趣的小伙伴可以自行体验体验。

除此以外，自称是请求策略库的alova还提供了特定场景下的请求策略，我们将在下文中介绍，有兴趣的小伙伴请继续往下看。

轻量级的体积

压缩状态下的alova只有4kb+，只有axios的30%+，看下面截图

image.png

链接在此

更加直观的响应数据TS类型

在axios中，你想要定义响应数据的类型真是会让人感到困惑，如果你是个Typescript的重度用户，alova可以给你提供完整的类型体验，当你在请求处定义响应数据时的类型后，你可以在多处享受到它，会让你感觉很清晰，我们来看看。

interface Resp {
  id: number
}
const pageData = createAlova({ baseURL: 'http://xxx' }).Get('/index');
const {
  data,  // data的类型为Resp
  loading, error, onSuccess, send
} = useRequest(pageData);
onSuccess(event => {
  // 在成功回调中获取响应数据时，event.data的值类型也是Resp
  console.log(event.data);
});

const handleClick = async () => {
  // send函数可以手动再次发送请求，它将可以接收到响应数据，它的值类型还是Resp
  const data = await send();
}

至此，相比传统的Promise式请求库，你可能已经初步了解了alova的厉害。

但... 它的特性还远不止于此！

alova的其他特性

多UI框架同时支持

alova同时支持react、vue、svelte，无论你使用哪种UI框架，它都能满足你。

与axios相似的api设计，用起来更简单熟悉

alova的请求信息构造几乎和axios相同，我们来对比一下它们的GET和POST请求。

GET请求

// axios
axios.get('/index', {
  // 设置请求头
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8'
  },
  // params参数
  params: {
    userId: 1
  }
});

// alova
const todoListGetter = alovaInstance.Get('/index', {
  // 设置请求头
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8'
  },
  // params参数
  params: {
    userId: 1
  }
});

POST请求

// axios
axios.post('/login', {
  username: 'xxx',
  password: 'ppp'
}, {
  // 设置请求头
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8'
  },
  // params参数
  params: {
    userId: 1
  }
});

// alova
const loginPoster = alovaInstance.Post('/login', {
  username: 'xxx',
  password: 'ppp'
}, {
  // 设置请求头
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8'
  },
  // params参数
  params: {
    userId: 1
  }
});

（请求策略）高性能分页请求策略

自动维护分页相关数据和状态，并提供了常用的分页数据操作能力，据官方介绍，可以让列表页流畅性提高300%，编码难度降低50%，以下是官方提供的示例，有兴趣的同学可以去看看。

（请求策略）无感数据交互

这个在我看来，这个无感数据交互请求策略可谓是一大创举，我把它理解为更加可靠的乐观更新，官网是这样解释的：

无感数据交互是指用户在与应用进行交互时，无需等待即可立即展示相关内容，或者提交信息时也无需等待即可展示操作结果，就像和本地数据交互一样，从而大幅提升应用的流畅性，它让用户感知不到数据传输带来的卡顿。可以更高限度地降低网络波动带来的问题，你的应用在高延迟网络甚至是断网状态下依然可用。

在我的体验过程中，即使在弱网状态下，也可以让我感受到一种毫无延迟带来的顺畅感，你也来感受下吧。

screenshots.gif

据我了解，它使用以下技术：

1. 持久化的请求队列来保证请求的安全性和串联性；
2. 请求重试策略机制，来保证请求的顺利完成；
3. 虚拟响应数据（一个创新的概念），来作为未响应时的数据占位，以便在响应后定位它并替换为实际数据。

数据预拉取

通过拉取数据的方式预先加载好数据并缓存在本地，当真正用到这部分数据时就可以命中缓存并直接显示数据，这种方式也极大地提升了用户体验。

写在最后

总之，alova作为一个新生代的请求工具，具有很大的潜力，你也想试用的话，可以点击以下链接去了解。

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