一、定义
Redux is a predictable state container for JavaScript apps.，其中predictable和state container体现了它的作用。
那么如何来理解可预测化的呢？
这里会有一些函数式编程方面的思想，在Redux中reducer函数是一个纯函数，相同输入一定会是一致的输出，所以确定输入的state那么reducer函数输出的state一定是可以被预测的，因为它只会进行单纯的计算，保证正确的输出。
状态容器又是什么？
说明Redux有一个专门管理state的地方，就是Store，并且一般情况下是唯一的，应用中所有state形成的一颗状态树就是Store。Redux由Flux演变而来，但受 Elm 的启发，避开了 Flux 的复杂性，我们看看其数据流向：
不同于Flux架构，Redux中没有dispatcher这个概念，并且Redux设想你永远不会变动你的数据，你应该在reducer中返回新的对象来作为应用的新状态。但是它们都可以用(state, action) => newState来表述其核心思想，所以Redux可以被看成是Flux思想的一种实现，但是在细节上会有一些差异。
二、原则
- 应用中所有的state都以一个object tree的形式存储在一个单一的store中；
- 唯一能改变store的方法是触发Action，Action是动作行为的抽象；
- 为了描述Action如何改变State树，需要编写reducer函数；
function testReducer(state, action) {
switch (action.type) {
case ACTION_TYPE:
// calc...
return newState;
default: return state;
}
return newState;
}state是不可修改的，所以返回的新state应该是基于输入state副本的修改，而不是直接修改state后的返回。可见：
- 单一数据源，store：整个应用的state被存放在一棵Object tree树，并且整个object tree只存在唯一的一个store中；
- State是只读的：唯一能改变State的方法是触发Action；
- 使用纯函数来实现State归并操作，reducer：传入待修改的state和一个告知reducer如何修改state的action，reducer将返回action规则对应下操作后的新的state；
reducer(state, action) => new state
三、数据流
严格的单向数据流是Redux设计的核心，Redux应用数据的生命周期遵循下面4个步骤：
调用store.dispatch(action), 可以在任何地方进行;
Redux store调用传入的reducer函数，并且将当前的state树与action传入。reducer是纯函数，只用于计算下一个state，它应该是完全可被预测的，相同的输入必定会有相同的输出，不能有副作用的操作，如API的调用或者路由跳转，这些应该都是在dispatch前产生；
根reducer将多个子reducer输出合并成一个单一的state树；
Redux store保存了根reducer返回的完整的state树。
新的state树就是应用的下一个状态，现在就可以根据新的state tree来渲染UI
- React有props和state: props意味着父级分发下来的属性，state意味着组件内部可以自行管理的状态，并且整个React没有数据向上回溯的能力，也就是说数据只能单向向下分发，或者自行内部消化。
理解这个是理解React和Redux的前提。 - 一般构建的React组件内部可能是一个完整的应用，它自己工作良好，你可以通过属性作为API控制它。但是更多的时候发现React根本无法让两个组件互相交流，使用对方的数据。
然后这时候不通过DOM沟通（也就是React体制内）解决的唯一办法就是提升state，将state放到共有的父组件中来管理，再作为props分发回子组件。 - 子组件改变父组件state的办法只能是通过onClick触发父组件声明好的回调，也就是父组件提前声明好函数或方法作为契约描述自己的state将如何变化，再将它同样作为属性交给子组件使用。
这样就出现了一个模式：数据总是单向从顶层向下分发的，但是只有子组件回调在概念上可以回到state顶层影响数据。这样state一定程度上是响应式的。 - 为了面临所有可能的扩展问题，最容易想到的办法就是把所有state集中放到所有组件顶层，然后分发给所有组件。
- 为了有更好的state管理，就需要一个库来作为更专业的顶层state分发给所有React应用，这就是Redux。让我们回来看看重现上面结构的需求：
a. 需要回调通知state (等同于回调参数) -> action
b. 需要根据回调处理 (等同于父级方法) -> reducer
c. 需要state (等同于总状态) -> store
对Redux来说只有这三个要素：
a. action是纯声明式的数据结构，只提供事件的所有要素，不提供逻辑。
b. reducer是一个匹配函数，action的发送是全局的：所有的reducer都可以捕捉到并匹配与自己相关与否，相关就拿走action中的要素进行逻辑处理，修改store中的状态，不相关就不对state做处理原样返回。
c. store负责存储状态并可以被react api回调，发布action.
当然一般不会直接把两个库拿来用，还有一个binding叫react-redux, 提供一个Provider和connect。很多人其实看懂了redux卡在这里。
a. Provider是一个普通组件，可以作为顶层app的分发点，它只需要store属性就可以了。它会将state分发给所有被connect的组件，不管它在哪里，被嵌套多少层。
b. connect是真正的重点，它是一个科里化函数，意思是先接受两个参数（数据绑定mapStateToProps和事件绑定mapDispatchToProps），再接受一个参数（将要绑定的组件本身）：
mapStateToProps：构建好Redux系统的时候，它会被自动初始化，但是你的React组件并不知道它的存在，因此你需要分拣出你需要的Redux状态，所以你需要绑定一个函数，它的参数是state，简单返回你关心的几个值。
mapDispatchToProps：声明好的action作为回调，也可以被注入到组件里，就是通过这个函数，它的参数是dispatch，通过redux的辅助方法bindActionCreator绑定所有action以及参数的dispatch，就可以作为属性在组件里面作为函数简单使用了，不需要手动dispatch。这个mapDispatchToProps是可选的，如果不传这个参数redux会简单把dispatch作为属性注入给组件，可以手动当做store.dispatch使用。这也是为什么要科里化的原因。
做好以上流程Redux和React就可以工作了。
简单地说就是：
- 顶层分发状态，让React组件被动地渲染。
- 监听事件，事件有权利回到所有状态顶层影响状态。