--- title: "重構購物車心得 - 使用 React" description: "分享用 React 重構超過 4000 行購物車程式碼的實戰心得，解決非同步狀態管理、Callback Hell、RWD 樣式混亂等問題，並導入 Tailwind 與 Context API。" canonical_url: "https://blog.markkulab.net/post/react-refactor-shopping-cart" author: "Mark Ku" author_url: "https://blog.markkulab.net/author/mark-ku" site: "Mark Ku's Blog" date_published: "2023-05-19 01:01:03 +0800" category: "Frontend" tags: ["react", "refactor", "context api", "tailwind", "typescript", "shopping cart"] language: "zh-TW" license: "CC BY 4.0" license_url: "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" attribution: "轉載或引用請註明作者並附上原文連結" --- # 重構購物車心得 - 使用 React ## 前言 在今年初，我們遇到了一個大挑戰，電商購物車結帳流程一直有問題，這些引起了許多使用者的抱怨，甚至出現錯誤，且頻繁的刷新重新整理頁面。 在改進購物流程中，順便進行程式碼重構，該挑戰的主要目標是重新架構一個超過4000行的購物車網站程式碼，然而，我其實對 React 也才學半年，我對React的了解有限。儘管如此，我與我的團隊現已成功地使用React重構購物車頁面，我希望分享我們是如何解決各種問題並優化程式碼的經驗。 ## 遇到的困難 ### 解決非同步問題 原本的網站，由於未遵循單一資料來源的寫入原則，常常多個物件狀態同時寫入時或狀態同時在子母元件，常常發生覆蓋或不一致的情況，導致元件維護變得複雜。 在新版的購物車中，因為購物車元件的狀態需要跨多個層級，我們利用[React Context API + useReducer 實作出類似 Redux 的狀態管理器](https://www.cythilya.tw/2023/05/25/implement-redux-by-react-context-api-and-useReducer/)，用於處理共用狀態，並透過 Context API 提供的方法統一管理狀態的寫入操作。 處理元件間的複雜狀態。 解決狀態非同步寫入互蓋的問題。 ### 在非同步狀態還未變更完成時，就呼叫後端API，導致API獲取到舊的值 React 的setState 是非同步的，但透過 promise 特性讓所有的非同步的回傳值透過 resolve 一個個傳下去，讓其變成事件變成同步。 ### 解決巢狀JS及 CallBack Hell，提升程式的可讀性 我們的原始程式碼存在著大量的巢狀結構和[回調地獄](http://callbackhell.com/)。為了改進這個狀況，我們採用了ES6的Promise來精簡非同步代碼。此外，我們也採用了早期返回的策略，以降低條件語句的巢狀層級，使得程式碼更易讀和維護。 #### 宣告一個 promise resolve 共通的型別 ![Promise結果與資料的TypeScript介面定義](https://blog.markkulab.net/content/markku/posts/react-refactor-shopping-cart/images/Y3acLhQ.png) #### 將原本很多非同步的拆解成 promise ![購物車筆電數量限制的 Promise 程式碼截圖](https://blog.markkulab.net/content/markku/posts/react-refactor-shopping-cart/images/TbJvMLr.png) #### 這樣就可以不斷的透過 .then 將結果傳遞下去，程式碼也變得比較好維護 ![購物車訂單的 Promise 鏈式呼叫程式碼](https://blog.markkulab.net/content/markku/posts/react-refactor-shopping-cart/images/0xB1lg2.png) ### 函數單一職責原則與提煉 我們的許多方法在不同的地方重覆實作相同的邏輯，這導致程式碼冗餘且混亂。因此，我們採用了單一職責原則，並將這些相同的邏輯逐步提煉為單一的方法,這使得我們的程式碼更簡潔，且系統更容易維護與擴展。 ### RWD 造成樣式混亂 在過去 style componet 在維護不同種裝置時，過去可能差異一點點元件的css，複製了好幾份，其實不太好維護，後來我們導入的 Taildwind，Taildwind本身擁有很多 selector ，可以更容易的對不同種裝置給予不同的客製樣式，且切版起來更有效率。 ### 元件化共用組件 我們發現在許多地方都有重覆使用的元件及方法。為此，我們將這些元件及方法抽象出來，使它們可以在任何地方被重覆使用。這不僅減少了程式碼行數，還提高了我們的開發效率。React的元件化思維，讓我們 ## 上線後問題開始浮現 在上線後，我們開始遇到問題。由於時間和資源的限制，我們選擇繼續使用原有的 API，然而，因為其與我們原本的流程相反，我們在上線後發現了一些錯誤訂單。為了解決這些問題，我們在購物流程和金流中添加了 log，並透過 Seq Alert 監控錯誤訊息。一旦出現錯誤，我們就會立即通過 Teams 進行通知，並逐一修正錯誤，進一步消除 bug。 ![Seq Alert 錯誤監控儀表板介面](https://blog.markkulab.net/content/markku/posts/react-refactor-shopping-cart/images/q3nLVAF.png) ![Seq錯誤監控儀表板顯示事件與異常統計圖表](https://blog.markkulab.net/content/markku/posts/react-refactor-shopping-cart/images/VqCgyrd.png) ![React 購物車結帳函式與錯誤處理](https://blog.markkulab.net/content/markku/posts/react-refactor-shopping-cart/images/DVHTtjy.png) ## 減少 Google map api 使用量 原本的系統因為重覆挷定 JS 事件，每當使用者輸入郵遞區號，我們的系統會頻繁地調用Google Map API，重覆挷定事件及離開時，沒釋放事件，導致API的使用量劇增，大大節省了我們的 Google api 的費用。 ## 最後 經過以上的步驟，我們成功地重構了我們的購物車網站，並解決了我們遇到的問題，這半年的學習與實踐經驗，不僅讓我深入理解React，也使我對程式開發有了更深的認識。我期待著未來的挑戰，並將我所學的知識應用到新的專案中。 結論，這次的經驗教我們，即使在面對巨大的挑戰時，也能從中學習和成長，我們學到了如何用新的工具和技術來解決我們的問題，並成功地重構了我們的購物車網站。 如果你也正面臨著類似的挑戰，我希望我們的經驗可以對你有所幫助。記住，每一個挑戰都是一次學習的機會。只要有足夠的毅力和決心，你也可以成功地解決你的問題，並進一步提升你的開發技能。 --- ## 關於本文與作者 本文出自 [Mark Ku's Blog](https://blog.markkulab.net/post/react-refactor-shopping-cart) 授權條款： [CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) — 轉載或引用請註明作者並附上原文連結 ### 關於作者 **[Mark Ku](https://blog.markkulab.net/author/mark-ku)** — Software Solution Provider - 10+ 年資深軟體工程師，現為 AI 應用 Builder - 專注大型平台架構設計，從北美電商到AI SaaS訂閱收費系統 - 結合 AI Agent 與自動化，打造高效可演進的產品技術基礎 ### 作者開發的免費工具 以下工具皆可免費使用： - [免費 PDF 簽名工具](https://blog.markkulab.net/tools/pdf-sign): 線上 PDF 簽名工具，瀏覽器內完成手繪、打字、上傳簽名，可拖曳放置、縮放、下載。所有處理都在你的裝置完成，檔案不會上傳。 - [VS Code Refactory](https://blog.markkulab.net/tools/refactory): Refactory 是一款 VS Code 重構擴充套件：34 個重構動作、37 條 code smell 檢查、Code Health 儀表板、18 種語言、534 支測試。懂你的專案慣例：介面放哪、DI 註冊寫在哪、'use client' 該不該加；還會用 git 修改頻率 × 複雜度排出「該先修哪個檔案」，並一鍵把壞味道交給你自己電腦上的 Claude Code 修。免費使用，原始碼不離開你的機器。 - [DB-Kit 資料庫管理工具](https://blog.markkulab.net/tools/db-kit): DB-Kit 是一個用 Tauri + Rust + React 打造的輕量跨平台資料庫管理工具，用單一一致的介面同時管理 MySQL、MariaDB、PostgreSQL、SQL Server、Oracle、SQLite、MongoDB、Redis、Kafka、Elasticsearch 與 RabbitMQ 十一種資料來源：連線密碼以 OS keychain 加密、SSH Tunnel、完整 CRUD、視覺化查詢建構器、多結果集同時顯示、跨連線資料傳輸與比對同步、Excel / CSV 匯入匯出、執行計畫視覺化、ER 圖、排程備份、SQL 壓力測試（p50～p99 延遲百分位）、15 條規則的 SQL 審查、Kafka 訊息瀏覽與監控告警；繁中 / 英文雙語介面，內建 AI 助手（自然語言生成 SQL、AI 審查與調校建議）與命令列工具 dbk。免費開源（MIT），提供 Windows / macOS / Linux 安裝檔。 - [VS Code Super Mermaid](https://blog.markkulab.net/tools/super-mermaid): Super Mermaid 是一款 VS Code 擴充套件：開箱即用的漂亮 Mermaid 圖表，自動上色、即時預覽、滑鼠平移縮放、PNG / SVG 高解析匯出，內建 21 種範本與多種主題。免費開源（MIT）。 - [React Super Mermaid](https://blog.markkulab.net/tools/react-super-mermaid): react-super-mermaid 是一個開源 React 元件庫：一行 即可渲染漂亮的 Mermaid 圖表，內建 colorful / sketch 主題、平移縮放、圖內搜尋、SVG / PNG 高解析匯出。輕量、SSR 安全、完整 TypeScript 型別。免費開源（MIT）。 - [Jira / Confluence Super Mermaid](https://blog.markkulab.net/tools/jira-super-mermaid): Atlassian Forge app：在 Jira issue 與 Confluence 內文直接寫 Mermaid 語法，畫流程圖、時序圖、狀態機與甘特圖。11 種圖表、SVG / PNG 匯出、明暗主題、完整中日韓文字支援。取得 Runs on Atlassian 資格：圖表存在你自己的站台，app 不呼叫任何第三方服務。免費，即將上架 Atlassian Marketplace。 - [Mermaid 線上預覽](https://blog.markkulab.net/tools/mermaid-preview): 在瀏覽器裡寫 Mermaid、即時看圖，整張圖表壓進網址就能分享。免註冊、不上傳伺服器，相容 mermaid.live 的分享連結。 - [React Intl Phone Number](https://blog.markkulab.net/tools/react-intl-phone-number): react-intl-phone-number 是一個開源 React 元件：framework-agnostic、不依賴 antd，提供 E.164 進出、可搜尋國旗 / 國碼下拉、可配置驗證等級（strict / mobile-strict / loose）、可主題化 CSS 與 i18n，電話邏輯由 google-libphonenumber 驅動。輕量、完整 TypeScript 型別。免費開源（MIT）。 - [Uptime Kuma Cluster](https://blog.markkulab.net/tools/uptime-kuma-cluster): 把單機版 Uptime Kuma 改造成高可用叢集：OpenResty + Lua 智慧負載平衡、MariaDB 共享狀態、健康檢查與自動 Failover，附叢集管理 REST API，一行 Docker Compose 啟動。免費開源（MIT）。 - [特教專案](https://blog.markkulab.net/education): 為特殊教育學生製作的學習教材 ### 每日 Podcast - [科技新鮮事](https://blog.markkulab.net/category/tech-news): 每日精選 AI 與科技趨勢，透過語音摘要快速掌握最新技術動態，涵蓋 AI 應用、軟體架構、DevOps 與工程實戰。 — RSS: https://blog.markkulab.net/feed.xml - [AI股市蝦聊](https://blog.markkulab.net/category/ai-stock-chat): 每個交易日用 AI 分析台股盤勢，以雙人對話聊當天的盤中觀察與隔日預測。 — RSS: https://blog.markkulab.net/ai-stock-chat/feed.xml ### 電子報 [訂閱電子報](https://blog.markkulab.net/subscribe) — 第一時間收到新文章通知，無垃圾信、隨時可取消訂閱。