本文转自我的博客Meteor介绍
Meteor(流星)是什么
Meteor is a full-stack JavaScript platform for developing modern web and mobile applications. Meteor includes a key set of technologies for building connected-client reactive applications, a build tool, and a curated set of packages from the Node.js and general JavaScript community.
Meteor是一个full-stack javascript平台，可用于开发web和移动应用。其最大特点是其（通过websocket）保持客户端连接的“实时”框架。数据库（mongodb）的改变可“实时”展示到界面中。
以下列出优缺点更直观的了解meteor。
优点
实时
读取数据使用DDP
数据实时读取使用DDP(distributed data protocal)的pub/sub，一般是websocket实现的的pub/sub方式。
例如不停的请求第三方api来达到实时效果官方示例
const POLL_INTERVAL = 5000;
Meteor.publish('polled-publication', function() {
const publishedKeys = {};
const poll = () => {
// Let's assume the data comes back as an array of JSON documents, with an _id field, for simplicity
const data = HTTP.get(REST_URL, REST_OPTIONS);
data.forEach((doc) => {
if (publishedKeys[doc._id]) {
this.changed(COLLECTION_NAME, doc._id, doc);
} else {
publishedKeys[doc._id] = true;
this.added(COLLECTION_NAME, doc._id, doc);
}
});
};
poll();
this.ready();
const interval = Meteor.setInterval(poll, POLL_INTERVAL);
this.onStop(() => {
Meteor.clearInterval(interval);
});
});
上例使用的是Meteor自带的DDP API的changed,added方法来实现数据publish, 这种方式有个问题，即没有通过mongodb，创建的是其实是local collection,那么它的改变只对当前连接（websocket）有效，无法做到多个clients共享。其实相当于为每个subscribe客户端创建一个同名local collection。
参见使用底层api自定义publication(Custom publications with the low level API)
Meteor.publish('custom-publication', function() {
// We can add documents one at a time
this.added('collection-name', 'id', {field: 'values'});
// We can call ready to indicate to the client that the initial document sent has been sent
this.ready();
// We may respond to some 3rd party event and want to send notifications
Meteor.setTimeout(() => {
// If we want to modify a document that we've already added
this.changed('collection-name', 'id', {field: 'new-value'});
// Or if we don't want the client to see it any more
this.removed('collection-name', 'id');
});
// It's very important to clean up things in the subscription's onStop handler
this.onStop(() => {
// Perhaps kill the connection with the 3rd party server
});
});
首先需要明确，不管服务端数据源是否来自mongodb,客户端都有一个内存mongodb,客户端都是针对这个mongodb来查询操作。 详见这里
再来看看默认的基于服务端Mongodb数据实现:
使用的是MongoDB’s Oplog,对mongo数据库的修改得以立即广播到读取指针(cursor).
示例
Meteor.publish('lists.public', function() {
return Lists.find({
userId: {$exists: false}
}, {
fields: Lists.publicFields
});
});
魔法就在于Lists.find，如果对应的集合有所变动，都会向客户端广播。
oplog也有一些限制 最主要的是，mongodb必须是replica set,否则还是默认的polling。这一下子就提高了门槛。 不过，polling对于同一个进程的修改反映还是蛮快的，而默认的meteor collection实现应该是一个进程中，故还不错。目前meteor1.7的版本使用的是mogon 3.0的driver，还不能使用driver3.1事务,如果自己新开一个cmongo client,则估计是在另外一个process,从测试结果来看，与meteor的collection更新时间间隔有5秒以上的差距，见示例.
修改数据使用method(也属于DDP协议)
method类似RPC； method有一些特点:
- 客户端调用方法直接引用定义文件调用，直观。
- 现在客户端调用验证，如果失败，就不会调用服务端。
- 方便于测试。
不提倡从method获得数据
一般应该是从pub/sub获得数据，method只负责修改，不应该从method的返回获得数据。因为虽然method是能够返回数据的， 但这种情况下，你还得手动维护客户端mongodb的数据一致性。
// In client-side code, declare a local collection
// by passing `null` as the argument
ScoreAverages = new Mongo.Collection(null);
import { calculateAverages } from '../api/games/methods.js';
function updateAverages() {
// Clean out result cache
ScoreAverages.remove({});
// Call a Method that does an expensive computation
calculateAverages.call((err, res) => {
res.forEach((item) => {
ScoreAverages.insert(item);
});
});
}
Method相对于REST API的好处
基于Fibers,编写类似于同步方式的代码，但是不是阻塞(blocking)的
使用fibers将method(请求估计也是websocket，由于每个method都有id，将调用和返回通过id关联，将websocket异步的包装成同步的)封装成同步的形式，这样既保持了websocket的便利，也使得编码逻辑直观。 Fiber不是个新概念，它不同于thread，并不能起到thread的作用，个人理解，更像nodejs里面await/async的一种实现。 例如meteor里的method需要返回，是不支持callback的方式的，可以通过Meteor.wrapAsync来包装callback方式的调用。
举个例子
get: function() {
var limit = this.queryParams.limit;
limit = parseInt(limit) || 100;
try {
var results = Meteor.wrapAsync(callback => {
service.listing({ limit }, (error, results, fields) => {
if (error) {
callback(error);
return;
}
callback(null, results);
});
})();
return results;
} catch (err) {
throw err;
}
}
请求和返回都是有序的
对于ajax请求，请求和返回不能保证有序，可能后请求的先得到返回。meteor保证了每个客户端的每个请求都是有序的，前一个调用成功后才进行下一个。不过对于特殊的情况，也可以改变这个机制而使得执行无序。例如this.unblock()。
每个DDP(pub/sub和method)都可以是绑定用户信息的
通过this.userId可用于判断用户是否登录，用户系统可自定义，也可使用meteor的api。
商业支持，论坛支持,文档详细
meteor虽然开源，但背后有专门的商业公司支持,目前来看github上有40k+星标，项目活跃程度还算不错 其提供hosting服务，也提供商业支持服务，商业支持服务对于商业项目来说是很重要的考虑点。
meteor背后的团队是Meteor Development Group(MDG),也是apollo背后的团队，技术水平是值得信赖的。
支持npm，可以整合其他框架，例如expressjs
Meteor之前是仅通过Atmosphere来扩展，后来开始直接支持npm，这样一来，其他nodejs框架可以直接整合，例如meteor没有官方支持的restapi方式，可通过整合express来实现，这样meteor完全融合到了nodejs生态中。 整合express的示例：
import { Meteor } from 'meteor/meteor';
import express from 'express';
import bodyParser from 'body-parser';
export function setupApi() {
const app = express();
app.use(bodyParser.json()); // for parsing application/json
app.use(bodyParser.urlencoded({ extended: true })); // for parsing application/x-www-form-urlencoded
var t1 = require('./t1');
var t2 = require('./t2');
app.use('/t1', t1);
app.use('/t2', t2);
WebApp.connectHandlers.use(app);
}
其中用到的是meteor webapp api
atmospherejs示例
meteor add qualia:reval
会在.meteor/pacakge中增加对应信息，且代码中不需要显示import
npm方式
meteor npm i exressjs
会在pacakge.json中添加信息
不要尝试npm i xx直接添加，因为meteor工具自带绑定版本的node和npmj
web前端官方支持react,Angular
对于meteor自带的Blaze,由于其提供了许多便利的特性，一般建议与React,Angular合用
移动端支持
使用Cordova,
使用DDP方式调用meteor服务端
-
对于ios，可使用meteor-ios框架。
-
对于小程序，可使用我封装的基于simpleddp的插件simpleddp-wechat-miniprogram-dirver。
缺点
仍算比较冷门，中文支持较少
与普通的nodejs开发方式不太相同，学习曲线稍陡
默认绑定了mongodb
这可以说是个优点，如果你本来就用mongo,然而大部分情况我会认为是个缺点，虽然可以使用其他数据库整合，但mongodb是必须的，你可以不用它，但是这样会丢失DDP很多特性,且必须通过MONGO_URL配置启动。
它可以横向扩展(scale out),但是不是那么简单
meteor圈如果有人问怎么横向扩展，往往得到的回答是类似-先让你的应用达到需要扩展的用户数量再说吧，那时候不管怎么样都是时候重构了。(It helps that we’re not planning at building apps targeted at millions of users, but when you hit that kind of scale, refactoring is anyway going to happen.)
这个回答确实很实际，就像RoR作者DHH说的”在选彩票的时候就开始操心中奖以后买哪个游艇。”(Programmers worrying about whether their architecture will Web Scale is like buying a lottery coupon and fretting about which yacht to buy.)
如果不用mongo,那你就不能使用mongo oplog来scale out.这种情况如果要使用publications,就必须使用服务端local collection,本质上是一种不支持集群的内存数据库，那么就做不到scale out。
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