26、使用 Redux 数据库构建 Netflix 克隆应用

使用 Redux 数据库构建 Netflix 克隆应用

1. Redux 基础与 ADD_TODO 示例

在 Redux 应用中,可能会有一个或多个(甚至没有)reducer。每次调用 action 时,所有的 reducer 都会被调用。reducer 负责改变 store 中的数据,所以在处理某些类型的 action 时需要格外小心。

下面是一个 ADD_TODO action 的示例代码:

case 'ADD_TODO':
  return Object.assign({}, state, {
    todos: [
      ...state.todos,
      {
        text: action.text,
        completed: false
      }
    ]
  })
default:
  return state

上述代码定义了 ADD_TODO action,通过复制当前状态和新的 TODO 值(“text” 和 “completed”)作为 todos 数组的最后一项来创建一个新的状态。同时定义了一个默认的回退操作,在这种情况下返回当前状态。

Redux 创造者 Dan Abramov 推荐了一些关于 Redux 的睡前阅读资料,如 “Why Use Redux Over Facebook Flux?” 和 “What Could Be the Downsides of Using Redux Inste

内容概要:本文介绍了如何利用RocketMQ消息队列构建“边缘AI推理”赛题的弹性数据管道,涵盖消息轨迹、延迟消息、Pop消费模式等核心概念,并结合实际计算机竞赛场景,展示了在高丢包网络环境下实现可靠消息传输与处理的技术方案。通过自定义延迟级别、消息压缩切片、灰度消费等技巧,支持大规模AI图像上传、云端聚合、结果回传及全程审计。代码案例涉及边缘侧C++发送、Java消费者合并分片、Pop模式保障离线续传以及消息轨迹生成比赛报告,全面支撑高并发、低延迟、高可靠的竞赛需求。未来将融合MQTT接入、AI原生调度与绿色计算技术,进一步优化系统性能与能效。; 适合人群:具备一定分布式系统和消息中间件基础,参与或指导计算机类学科竞赛(如边缘计算、AI识别赛道)的研发人员、高校师生及技术教练;熟悉Java、Python、C++编程及相关SDK使用的开发者。; 使用场景及目标:①在高丢包、弱网环境下构建稳定的边缘AI数据通道;②实现AI任务的延迟调度、流量灰度、分片传输与结果追踪;③为竞赛提供可审计、可监控、可扩展的消息基础设施,确保公平性与实时性;④探索RocketMQ在智能制造、智慧城市等真实工业场景中的教学与应用落地。; 阅读建议:建议结合Kubernetes集群环境和实际竞赛平台进行代码实践,重点关注Pop模式、消息切片聚合、轨迹追踪等关键技术的实现细节,并关注RocketMQ 5.x新特性在AI与物联网场景下的演进方向。
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