1. 什么叫 增量更新（incremental update）

• 全量更新（values 模式）：
  每次发来的数据都包含完整状态（所有字段，不管有没有变）。
  → 不需要记忆历史，直接用这次的结果覆盖即可。

• 增量更新（updates 模式）：
  每次发来的数据 只包含发生变化的部分。
  没变的字段不会再发过来。
  → 所以必须自己维护一个 current_state，不断把这些变化“补丁”应用到现有状态上，才能得到最新完整状态。

2. 举个例子

假设系统里有个状态字典，长这样：

# 初始状态
current_state = {"step": 1, "progress": 0, "huge_data": "XXXXXXXX"}

全量更新（values）

每次收到的更新都是完整版本：

{"step": 2, "progress": 10, "huge_data": "XXXXXXXX"}
{"step": 3, "progress": 20, "huge_data": "XXXXXXXX"}

👉 不需要记住旧状态，直接用新的覆盖即可。

增量更新（updates）

你收到的更新是“补丁”：

{"step": 2, "progress": 10}
{"step": 3}
{"progress": 20}

👉 注意没有 huge_data，因为它没变。
👉 需要写逻辑，把这些更新应用到 current_state 上：

current_state = {"step": 1, "progress": 0, "huge_data": "XXXXXXXX"}

# 收到 {"step": 2, "progress": 10}
current_state.update({"step": 2, "progress": 10})
# -> {"step": 2, "progress": 10, "huge_data": "XXXXXXXX"}

# 收到 {"step": 3}
current_state.update({"step": 3})
# -> {"step": 3, "progress": 10, "huge_data": "XXXXXXXX"}

# 收到 {"progress": 20}
current_state.update({"progress": 20})
# -> {"step": 3, "progress": 20, "huge_data": "XXXXXXXX"}

这样才能保证 current_state 始终是完整最新的。

3. 为什么要增量更新？

• 节省带宽：像 huge_data 这种几 MB 的大字段不必每次都发。
• 更高性能：传输的数据更小，处理更快。
• 适合流式场景：可以一边接收小更新，一边实时更新界面。

update模式适合生产用，value生成环境下大数据可能会有性能影响。