React18正式版发布，未来发展趋势如何？

Posted 2023-04-11

参考技术A

从v16开始，React团队就在普及并发的概念。在v18的迭代过程中(alpha、Beta、RC)，也一直在科普并发特性，所以正式版发布时，已经没有什么新鲜特性。
2022年3月29号，React18正式版发布。

从v16开始，React团队就在普及并发的概念。在v18的迭代过程中(alpha、Beta、RC)，也一直在科普并发特性，所以正式版发布时，已经没有什么新鲜特性。

本文主要讲解v18发布日志中透露的一些未来发展趋势。

开发者可能并不会接触到并发特性

React对增加API是很慎重的。从13年诞生至今，触发更新的方式都是this.setState。

而引入并发概念后，光是与并发相关的API就有好几个，比如：

甚至出现了为并发兜底的API(即并发情况下，不使用这些API可能会出bug)，比如：

一下多出这么多API，还不是像useState这种不使用不行的API，况且，并发这一特性对于多数前端开发者都有些陌生。

你可以代入自己的业务想想，让开发者上手使用并发特性有多难。

所以，在未来用v18开发的应用，「开发者可能并不会接触到并发特性」。这些特性更可能是由各种库封装好的。

比如： startTransition可以让用户在不同视图间切换的同时，不阻塞用户输入。

这一API很可能会由各种Router实现，再作为一个配置项开放给开发者。

万物皆可Suspense

对于React来说，有两类瓶颈需要解决：

其中CPU的瓶颈通过并发特性的优先级中断机制解决。

IO的瓶颈则交给Suspense解决。

所以，未来一切与IO相关的操作，都会收敛到Suspense这一解决方案内。

从最初的React.lazy到如今仍在开发中的Server Components，最终万物皆可Suspense。

这其中有些逻辑是很复杂的，比如：

所以，这些操作不大可能是直接面向开发者的。

这又回到了上一条，这些操作会交由各种库实现。如果复杂度更高，则会交由基于React封装的框架实现，比如Next.js、Remix。

这也是为什么React团队核心人物Sebastian会加入Next.js。

可以说，React未来的定位是：一个前端底层操作系统，足够复杂，一般开发者慎用。

而开发者使用的是「基于该操作系统实现的各种上层应用」。

如果说v16之前各种React Like库还能靠体积、性能优势分走React部分蛋糕，那未来两者走的完全是两条赛道，因为两者的生态不再兼容。

未来不再会有React全家桶的概念，桶里的各个部件最终会沦为更大的框架中的一个小模块。

当前你们业务里是直接使用React呢，还是使用各种框架(比如Next.js)?

如何应对数字化未来六大发展趋势

　　如何应对数字化未来六大发展趋势

　　大数据和高级分析解决方案是有价值的，现在几乎每个人都认识到这一点。事实上，越来越多的人对这类技术的依赖是不可避免的。大数据本身已经成为从零售业到制造业几乎所有行业的主要分析技术，这是有充分理由的。

　　调研机构IDC公司预测，2020年的数字世界或总数据量将达到44泽字节，或44万亿GB。数据生成如此之快的原因有很多——数据量每两年翻一番。物联网和连接设备产生的数据只是一个来源，而对更可靠的实时数据的需求则是另一个来源。然而，更有趣的是，由于新的数字化解决方案而形成的趋势。它们专门帮助塑造行业，改变业务分析师处理数据的方式。

　　人们的数字化未来会是什么样子？如何管理所有这些信息？业务分析师应该关注哪些技能开发？

　　1.工作角色的专业化

　　在相当长的一段时间内，数据分析师和科学家的角色在本质上是普遍存在的。但企业一直在寻找具有行业特定经验的专业人士。他们希望有人能清楚地了解他们所处理的数据类型。从金融服务到制造业和物流业，一切都在升级，并依赖更多的数字服务，从而导致实时数据的涌入。如今有很多机会，而选择专业人士不会影响人们的职业选择，通过与适合专业化的企业和团队合作来开展业务非常重要，因此需要进行选择。

　　2.必须具备机器学习的经验

　　到2020年，超过40%的数据科学任务将实现自动化。机器学习技术及其不断增长的能力是这种自动化的巨大推动力。这也是有充分理由的，因为自动化和强大的机器学习工具可以帮助提取即使是熟练的分析师也很难找到的见解。例如，定量分析、实验分析、数据扩展、自动化工具，以及一般的机器学习都是现代数据分析师应该努力学习的技能。分析师在自动化技术方面的直接经验和知识越多，他们就越有希望获得更好的职位。

　　3.监管的兴起

　　GDPR法规有助于刺激对优先数据治理的需求，坦率地说，它发生得如此之快，以至于许多公司都在遵从。但这并不是唯一的规则或指导方针。最近，“加利福尼亚州消费者隐私法”计划实施，将于2020年生效。这些法规对数据处理、消费者分析和数据安全具有重大影响。因此，企业面临着巨大的压力，不仅要遵守既定的要求，还要了解对当前和未来运营的影响。

　　对数据隐私和安全性都很擅长的数据科学家和分析人员可以帮助企业规避风险。随着越来越多的法规出台，这种需求将继续增长，促使当前和未来的工作人员实现专业化。

　　4.处在技术前沿

　　显然，与现代技术相关的任何事情都是最新的。解决方案和工具正在快速发展，不断涌现新的机会，各种趋势不断出现。但无论有多困难，数据分析师必须继续保持在技术发展的最前沿。

　　优秀的分析师可能专长于某项技术、平台或工具集，但从不把他们的全部精力放在同一个技术、平台或工具集中。例如，对于数据库，选择可能包括NoSQL、HBase和MongoDB，但其可能的优先级可能会随着时间而变化。数据处理是保持分析领域相关性的另一项重要技能。精通这一技能的专业人士将受到企业、个人，以及政府部门的青睐。

　　5.云计算和相关机制

　　数据科学家和软件工程师是两个不同的领域，但这并不一定意味着不会发生重叠。专业人士必须明白，实现这一目标是在当今市场保持相关性的重要组成部分。

　　随着对更具弹性和流动性更强的基础设施需求的增长，分析师和科学家需要了解这与当前操作和设备的关系。例如，在处理性能需求和潜在问题时，能够动态地评估服务器上的负载可能会有很长的路要走。正是这种理解掌握硬件和基础设施的概念将专业人士提升到新的高度。如果没有云计算和由此产生的基础设施，大数据、高级分析、机器学习等这些技术都不会存在。

　　直到最近，人们关注的焦点一直是那些有助于更好地理解数据存储的工具和过程。随着云计算技术的能力越来越强，并且被更公开地采用，理解基础硬件的需求也变得更加重要。因此，软件和硬件相关角色之间的重叠，以及未来专业人员需要了解所发挥系统的全部作用。

　　6. 必须具备基本的商务智能经验

　　由于科学家直接与团队和决策者互动，这意味着数据专业人员必须能够有效地将复杂的主题传达给非技术专业人员。沟通恰好是商务智能的关键软技能。但这并不是企业业务发展壮大所需的唯一技能。SQL编程技能、特定的工具经验（例如Tableau）和问题解决只是少数例子。

　　当今和未来的成功分析师也必须在商业智能方面有坚实的基础。增长必须的，但正确的增长是关键。当然，对于数据分析师的需求将继续增长，因为他们将承担更多的项目，并在行业中积累丰富的经验。但是，在特定领域和技能上促进正确的增长，可以帮助专业人员取得成功，同时也可以确保获得该领域未来的成功机会。

　　越来越多的组织部署数据分析工具来影响其运营、未来决策和了解消费者行为。随着时间的推移，这些工具与技术本身一起变得更加先进，技术本身也变得更加强大。分析人员不仅要了解核心系统和工具，还要了解基础硬件。更重要的是，专业人士应该寻求专注于各个行业的技术发展，以提高他们的价值和技能。