不可变数据的制造艺术：Immutable的应用

这个“不可变数据”并不是不能修改，它是是指一旦生成就不能再修改的数据，这类数据的修改操作会返回一个新的数据，而原来的数据结构保存的内容不会发生变化。

在获取不可变数据的时候，就不得不说克隆了，克隆有两种方式：深克隆和浅克隆

浅克隆

浅克隆，在复制数据的构成中，不会对数据结构做递归操作。而是为基本数据类型的值复制备份，而引用数据类型的值，仅仅是复制一份引用备份，并且指向内存中的同一个地址。

当我们通过新数据访问到引用数据类型，并且进行操作后，源数据的同一个引用的值也会受到影响。

浅克隆示意图：

深克隆

深克隆，就是能够生成一个完全独立的数据。但是它也有一些缺点，比如占用空间大、性能更差，因为它是通过递归遍历引用数据类型的数据。

如果数据结构中存在循环引用，或者是属性之间相互引用时候，这时只通过简单的数据类型判断，可能无得到真正的深克隆数据。

那么一个稳定的深克隆方法是比较复杂的。

但是我们通过现成的工具直接借用深克隆的函数，把比如lodash.js的cloneDeep()方法，

Immutable.js

获取不可变数据另一个方法，就是Immutable，Immutable也是提供了很多的数据处理函数，函数的命名和使用方法，和Lodash基本上一直，上手很快。

const {Map} = require('immutable')
const obj = { name: "duxin", count: 100, data: { name: 'qingzhu', ttt: '097' } }
let map1 = Map(obj);
 map1 = map1.set('name', 'Duxinyues');
 map1 = map1.set('count', '000000');
 map1 = map1.set('data', {name:'QINGZHUYUE',count:'======'});
console.log(map1.get('name'),map1.get('count'),map1.get('data')) // Duxinyues 000000 { name: 'QINGZHUYUE', count: '======' }
console.log(obj)// { name: 'duxin', count: 100, data: { name: 'qingzhu', ttt: '097' } }
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在这段代码中，是将obj复制备份并且转化为Map结构，当我们在修改map1的时候，并不会影响到obj的值。

但是在实际应用中，如果源数据是一个对象，那么在复制备份转化为Map，在进行修改，最后还需还原为对象

console.log(map1.toObject()) //{ name: 'Duxinyues',count: '000000', data: { name: 'QINGZHUYUE', count: '======' }}
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如上图所示，immutable提供了很多的数据结构和方法，比如isMap，判断一个数据是否是Map结构：例如，需要判断上面代码片段中的obj变量，是不是Map结构

 console.log(Map.isMap(obj))
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在实际的应用场景中，根据自己的需求选择合适技术！