怎么深入解析Vue3中的diff算法
今天给大家介绍一下怎么深入解析Vue3中的diff 算法。文章的内容小编觉得不错,现在给大家分享一下,觉得有需要的朋友可以了解一下,希望对大家有所帮助,下面跟着小编的思路一起来阅读吧。
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1.0 diff
无key
子节点
在处理被标记为UNKEYED_FRAGMENT
时。
首先会通过新旧自序列获取最小共同长度
commonLength
。对公共部分循环遍历
patch
。patch
结束,再处理剩余的新旧节点。如果
oldLength > newLength
,说明需要对旧节点进行unmount
否则,说明有新增节点,需要进行
mount
;
这里贴下省略后的代码。
const patchUnkeyedChildren = (c1, c2,...res) => { c1 = c1 || EMPTY_ARR c2 = c2 || EMPTY_ARR // 获取新旧子节点的长度 const oldLength = c1.length const newLength = c2.length // 1. 取得公共长度。最小长度 const commonLength = Math.min(oldLength, newLength) let i // 2. patch公共部分 for (i = 0; i < commonLength; i++) { patch(...) } // 3. 卸载旧节点 if (oldLength > newLength) { // remove old unmountChildren(...) } else { // mount new // 4. 否则挂载新的子节点 mountChildren(...) } }
从上面的代码可以看出,在处理无key
子节点的时候,逻辑还是非常简单粗暴的。准确的说处理无key
子节点的效率并不高。
因为不管是直接对公共部分patch
,还是直接对新增节点进行mountChildren
(其实是遍历子节点,进行patch
操作),其实都是在递归进行patch
,这就会影响到性能。
2.0 diff
有key
子节点序列
在diff
有key
子序列的时候,会进行细分处理。主要会经过以下一种情况的判断:
起始位置节点类型相同。
结束位置节点类型相同。
相同部分处理完,有新增节点。
相同部分处理完,有旧节点需要卸载。
首尾相同,但中间部分存在可复用乱序节点。
在开始阶段,会先生面三个指正,分别是:
i = 0
,指向新旧序列的开始位置e1 = oldLength - 1
,指向旧序列的结束位置e2 = newLength - 1
,指向新序列的结束位置
let i = 0 const l2 = c2.length let e1 = c1.length - 1 // prev ending index let e2 = l2 - 1 // next ending index
下面开始分情况进行diff
处理。
2.1 起始位置节点类型相同
对于起始位置类型相同的节点,从左向右进行
diff
遍历。如果新旧节点类型相同,则进行
patch
处理节点类型不同,则
break
,跳出遍历diff
// i <= 2 && i <= 3 while (i <= e1 && i <= e2) { const n1 = c1[i] const n2 = c2[i] if (isSameVNodeType(n1, n2)) { // 如果是相同的节点类型,则进行递归patch patch(...) } else { // 否则退出 break } i++ }
上面上略了部分代码,但不影响主要逻辑。
从代码可以知道,遍历时,利用前面在函数全局上下文中声明的三个指针,进行遍历判断。
保证能充分遍历到开始位置相同的位置,i <= e1 && i <= e2
。
一旦遇到类型不同的节点,就会跳出diff
遍历。
2.2 结束位置节点类型相同
开始位置相同diff
结束,会紧接着从序列尾部开始遍历 diff
。
此时需要对尾指针e1、e2
进行递减。
// i <= 2 && i <= 3 // 结束后: e1 = 0 e2 = 1 while (i <= e1 && i <= e2) { const n1 = c1[e1] const n2 = c2[e2] if (isSameVNodeType(n1, n2)) { // 相同的节点类型 patch(...) } else { // 否则退出 break } e1-- e2-- }
从代码可以看出,diff
逻辑与第一种基本一样,相同类型进行patch
处理。
不同类型break
,跳出循环遍历。
并且对尾指针进行递减操作。
2.3 相同部分遍历结束,新序列中有新增节点,进行挂载
经过上面两种情况的处理,已经patch
完首尾相同部分的节点,接下来是对新序列中的新增节点进行patch
处理。
在经过上面两种请款处理之后,如果有新增节点,可能会出现 i > e1 && i <= e2
的情况。
这种情况下意味着新的子节点序列中有新增节点。
这时会对新增节点进行patch
。
// 3. common sequence + mount // (a b) // (a b) c // i = 2, e1 = 1, e2 = 2 // (a b) // c (a b) // i = 0, e1 = -1, e2 = 0 if (i > e1) { if (i <= e2) { const nextPos = e2 + 1 // nextPos < l2,说明有已经patch过尾部节点, // 否则会获取父节点作为锚点 const anchor = nextPos < l2 ? c2[nextPos].el : parentAnchor while (i <= e2) { patch(null, c2[i], anchor, ...others) i++ } } }
从上面的代码可以知道,patch
的时候没有传第一个参数,最终会走mount
的逻辑。
可以看这篇 主要分析patch的过程
https://mp.weixin.qq.com/s/hzpNGWFCLMC2vJNSmP2vsQ
在patch
的过程中,会递增i
指针。
并通过nextPos
来获取锚点。
如果nextPos < l2
,则以已经patch
的节点作为锚点,否则以父节点作为锚点。
2.4 相同部分遍历结束,新序列中少节点,进行卸载
如果处理完收尾相同的节点,出现i > e2
&& i <= e1
的情况,则意味着有旧节点需要进行卸载操作。
// 4. common sequence + unmount // (a b) c // (a b) // i = 2, e1 = 2, e2 = 1 // a (b c) // (b c) // i = 0, e1 = 0, e2 = -1 // 公共序列 卸载旧的 else if (i > e2) { while (i <= e1) { unmount(c1[i], parentComponent, parentSuspense, true) i++ } }
通过代码可以知道,这种情况下,会递增i指针,对旧节点进行卸载。
2.5 乱序情况
这种情况下较为复杂,但diff
的核心逻辑在于通过新旧节点的位置变化构建一个最大递增子序列,最大子序列能保证通过最小的移动或者patch
实现节点的复用。
下面一起来看下如何实现的。
2.5.1 为新子节点构建key:index映射
// 5. 乱序的情况 // [i ... e1 + 1]: a b [c d e] f g // [i ... e2 + 1]: a b [e d c h] f g // i = 2, e1 = 4, e2 = 5 const s1 = i // s1 = 2 const s2 = i // s2 = 2 // 5.1 build key:index map for newChildren // 首先为新的子节点构建在新的子序列中 key:index 的映射 // 通过map 创建的新的子节点 const keyToNewIndexMap = new Map() // 遍历新的节点,为新节点设置key // i = 2; i <= 5 for (i = s2; i <= e2; i++) { // 获取的是新序列中的子节点 const nextChild = c2[i]; if (nextChild.key != null) { // nextChild.key 已存在 // a b [e d c h] f g // e:2 d:3 c:4 h:5 keyToNewIndexMap.set(nextChild.key, i) } }
结合上面的图和代码可以知道:
在经过首尾相同的
patch
处理之后,i = 2,e1 = 4,e2 = 5
经过遍历之后
keyToNewIndexMap
中,新节点的key:index
的关系为E : 2、D : 3 、C : 4、H : 5
keyToNewIndexMap
的作用主要是后面通过遍历旧子序列,确定可复用节点在新的子序列中的位置
2.5.2 从左向右遍历旧子序列,patch匹配的相同类型的节点,移除不存在的节点
经过前面的处理,已经创建了keyToNewIndexMap
。
在开始从左向右遍历之前,需要知道几个变量的含义:
// 5.2 loop through old children left to be patched and try to patch // matching nodes & remove nodes that are no longer present // 从旧的子节点的左侧开始循环遍历进行patch。 // 并且patch匹配的节点 并移除不存在的节点 // 已经patch的节点个数 let patched = 0 // 需要patch的节点数量 // 以上图为例:e2 = 5; s2 = 2; 知道需要patch的节点个数 // toBePatched = 4 const toBePatched = e2 - s2 + 1 // 用于判断节点是否需要移动 // 当新旧队列中出现可复用节点交叉时,moved = true let moved = false // used to track whether any node has moved // 用于记录节点是否已经移动 let maxNewIndexSoFar = 0 // works as Map// 作新旧节点的下标映射 // Note that oldIndex is offset by +1 // 注意 旧节点的 index 要向右偏移一个下标 // and oldIndex = 0 is a special value indicating the new node has // no corresponding old node. // 并且旧节点Index = 0 是一个特殊的值,用于表示新的节点中没有对应的旧节点 // used for determining longest stable subsequence // newIndexToOldIndexMap 用于确定最长递增子序列 // 新下标与旧下标的map const newIndexToOldIndexMap = new Array(toBePatched) // 将所有的值初始化为0 // [0, 0, 0, 0] for (i = 0; i < toBePatched; i++) newIndexToOldIndexMap[i] = 0
变量
patched
用于记录已经patch
的节点变量
toBePatched
用于记录需要进行patch
的节点个数变量
moved
用于记录是否有可复用节点发生交叉maxNewIndexSoFar
用于记录当旧的子序列中存在没有设置key
的子节点,但是该子节点出现于新的子序列中,且可复用,最大下标。变量
newIndexToOldIndexMap
用于映射新的子序列中的节点下标对应于 旧的子序列中的节点的下标并且会将
newIndexToOldIndexMap
初始化为一个全0数组,[0, 0, 0, 0]
知道了这些变量的含义之后 我们就可以开始从左向右遍历子序列了。
遍历的时候,需要首先遍历旧子序列,起点是s1
,终点是e1
。
遍历的过程中会对patched
进行累加。
卸载旧节点
如果patched >= toBePatched
,说明新子序列中的子节点少于旧子序列中的节点数量。
需要对旧子节点进行卸载。
// 遍历未处理旧序列中子节点 for (i = s1; i <= e1; i++) { // 获取旧节点 // 会逐个获取 c d e const prevChild = c1[i] // 如果已经patch 的数量 >= 需要进行patch的节点个数 // patched刚开始为 0 // patched >= 4 if (patched >= toBePatched) { // all new children have been patched so this can only be a removal // 这说明所有的新节点已经被patch 因此可以移除旧的 unmount(prevChild, parentComponent, parentSuspense, true) continue } }
如果prevChild.key
是存在的,会通过前面我们构建的keyToNewIndexMap
,获取prevChild
在新子序列中的下标newIndex
。
获取newIndex
// 新节点下标 let newIndex if (prevChild.key != null) { // 旧的节点肯定有key, // 根据旧节点key 获取相同类型的新的子节点 在 新的队列中对应节点位置 // 这个时候 因为c d e 是原来的节点 并且有key // h 是新增节点 旧节点中没有 获取不到 对应的index 会走else // 所以newIndex在开始时会有如下情况 /** * node newIndex * c 4 * d 3 * e 2 * */ // 这里是可以获取到newIndex的 newIndex = keyToNewIndexMap.get(prevChild.key) }
以图为例,可以知道,在遍历过程中,节点c、d、e
为可复用节点,分别对应新子序列中的2、3、4
的位置。
故newIndex
可以取到的值为4、3、2
。
如果旧节点没有key
怎么办?
// key-less node, try to locate a key-less node of the same type // 如果旧的节点没有key // 则会查找没有key的 且为相同类型的新节点在 新节点队列中 的位置 // j = 2: j <= 5 for (j = s2; j <= e2; j++) { if ( newIndexToOldIndexMap[j - s2] === 0 && // 判断是否是新旧节点是否相同 isSameVNodeType(prevChild, c2[j]) ) { // 获取到相同类型节点的下标 newIndex = j break } }
如果节点没有key
,则同样会取新子序列中,遍历查找没有key
且两个新旧类型相同子节点,并以此节点的下标,作为newIndex
。
newIndexToOldIndexMap[j - s2] === 0 说明节点没有该节点没有key。
如果还没有获取到newIndex
,说明在新子序列中没有存在的与 prevChild
相同的子节点,需要对prevChild
进行卸载。
if (newIndex === undefined) { // 没有对应的新节点 卸载旧的 unmount(prevChild, parentComponent, parentSuspense, true) }
否则,开始根据newIndex
,构建keyToNewIndexMap
,明确新旧节点对应的下标位置。
时刻牢记
newIndex
是根据旧节点获取的其在新的子序列中的下标。
// 这里处理获取到newIndex的情况 // 开始整理新节点下标 Index 对于 相同类型旧节点在 旧队列中的映射 // 新节点下标从 s2=2 开始,对应的旧节点下标需要偏移一个下标 // 0 表示当前节点没有对应的旧节点 // 偏移 1个位置 i从 s1 = 2 开始,s2 = 2 // 4 - 2 获取下标 2,新的 c 节点对应旧 c 节点的位置下标 3 // 3 - 2 获取下标 1,新的 d 节点对应旧 d 节点的位置下标 4 // 2 - 2 获取下标 0,新的 e 节点对应旧 e 节点的位置下标 5 // [0, 0, 0, 0] => [5, 4, 3, 0] // [2,3,4,5] = [5, 4, 3, 0] newIndexToOldIndexMap[newIndex - s2] = i + 1 // newIndex 会取 4 3 2 /** * newIndex maxNewIndexSoFar moved * 4 0 false * 3 4 true * 2 * * */ if (newIndex >= maxNewIndexSoFar) { maxNewIndexSoFar = newIndex } else { moved = true }
在构建newIndexToOldIndexMap
的同时,会通过判断newIndex
、maxNewIndexSoFa
的关系,确定节点是否发生移动。
newIndexToOldIndexMap
最后遍历结束应该为[5, 4, 3, 0]
,0
说明有旧序列中没有与心序列中对应的节点,并且该节点可能是新增节点。
如果新旧节点在序列中相对位置保持始终不变,则maxNewIndexSoFar
会随着newIndex
的递增而递增。
意味着节点没有发生交叉。也就不需要移动可复用节点。
否则可复用节点发生了移动,需要对可复用节点进行move
。
遍历的最后,会对新旧节点进行patch
,并对patched
进行累加,记录已经处理过几个节点。
// 进行递归patch /** * old new * c c * d d * e e */ patch( prevChild, c2[newIndex], container, null, parentComponent, parentSuspense, isSVG, slotScopeIds, optimized ) // 已经patch的 patched++
经过上面的处理,已经完成对旧节点进行了卸载,对相对位置保持没有变化的子节点进行了patch
复用。
接下来就是需要移动可复用节点,挂载新子序列中新增节点。
2.5.3 移动可复用节点,挂载新增节点
这里涉及到一块比较核心的代码,也是Vue3 diff
效率提升的关键所在。
前面通过newIndexToOldIndexMap
,记录了新旧子节点变化前后的下标映射。
这里会通过getSequence
方法获取一个最大递增子序列。用于记录相对位置没有发生变化的子节点的下标。
根据此递增子序列,可以实现在移动可复用节点的时候,只移动相对位置前后发生变化的子节点。
做到最小改动。
那什么是最大递增子序列?
子序列是由数组派生而来的序列,删除(或不删除)数组中的元素而不改变其余元素的顺序。
而递增子序列,是数组派生的子序列,各元素之间保持逐个递增的关系。
例如:
数组
[3, 6, 2, 7]
是数组[0, 3, 1, 6, 2, 2, 7]
的最长严格递增子序列。数组
[2, 3, 7, 101]
是数组[10 , 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18]
的最大递增子序列。数组
[0, 1, 2, 3]
是数组[0, 1, 0, 3, 2, 3]
的最大递增子序列。
已上图为例,在未处理的乱序节点中,存在新增节点N、I
、需要卸载的节点G
,及可复用节点C、D、E、F
。
节点CDE
在新旧子序列中相对位置没有变换,如果想要通过最小变动实现节点复用,我们可以将找出F节点
变化前后的下标位置,在新的子序列C节点
之前插入F节点
即可。
最大递增子序列的作用就是通过新旧节点变化前后的映射,创建一个递增数组,这样就可以知道哪些节点在变化前后相对位置没有发生变化,哪些节点需要进行移动。
Vue3
中的递增子序列的不同在于,它保存的是可复用节点在 newIndexToOldIndexMap
的下标。而并不是newIndexToOldIndexMap
中的元素。
接下来我们看下代码部分:
// 5.3 move and mount // generate longest stable subsequence only when nodes have moved // 移动节点 挂载节点 // 仅当节点被移动后 生成最长递增子序列 // 经过上面操作后,newIndexToOldIndexMap = [5, 4, 3, 0] // 得到 increasingNewIndexSequence = [2] const increasingNewIndexSequence = moved ? getSequence(newIndexToOldIndexMap) : EMPTY_ARR // j = 0 j = increasingNewIndexSequence.length - 1 // looping backwards so that we can use last patched node as anchor // 从后向前遍历 以便于可以用最新的被patch的节点作为锚点 // i = 3 for (i = toBePatched - 1; i >= 0; i--) { // 5 4 3 2 const nextIndex = s2 + i // 节点 h c d e const nextChild = c2[nextIndex] // 获取锚点 const anchor = nextIndex + 1 < l2 ? c2[nextIndex + 1].el : parentAnchor // [5, 4, 3, 0] 节点h会被patch,其实是mount // c d e 会被移动 if (newIndexToOldIndexMap[i] === 0) { // mount new // 挂载新的 patch( null, nextChild, container, anchor, ... ) } else if (moved) { // move if: // There is no stable subsequence (e.g. a reverse) // OR current node is not among the stable sequence // 如果没有最长递增子序列或者 当前节点不在递增子序列中间 // 则移动节点 // if (j < 0 || i !== increasingNewIndexSequence[j]) { move(nextChild, container, anchor, MoveType.REORDER) } else { j-- } } }
从上面的代码可以知道:
通过
newIndexToOldIndexMap
获取的最大递增子序列是[2]
j = 0
遍历的时候从右向左遍历,这样可以获取到锚点,如果有已经经过
patch
的兄弟节点,则以兄弟节点作为锚点,否则以父节点作为锚点newIndexToOldIndexMap[i] === 0
,说明是新增节点。需要对节点进行mount
,这时只需给patch
的第一个参数传null
即可。可以知道首先会对h节点
进行patch
。否则会判断
moved
是否为true
。通过前面的分析,我们知道节点C & 节点E
在前后变化中发生了位置移动。故这里会移动节点,我们知道
j
此时为0
,i
此时为**2
**,i !== increasingNewIndexSequence[j]
为true
,并不会移动C节点
,而是执行j--
。后面因为
j < 0
,会对D、E节点
进行移动。
至此我们就完成了Vue3 diff
算法的学习分析。
这里为大家提供了一个示例,可以结合本文的分析过程进行练习:
可以只看第一张图进行分析,分析结束后可以与第二三张图片进行对比。
图一:
图二 & 三:
vue是什么
Vue是一套用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架,Vue与其它大型框架的区别是,使用Vue可以自底向上逐层应用,其核心库只关注视图层,方便与第三方库和项目整合,且使用Vue可以采用单文件组件和Vue生态系统支持的库开发复杂的单页应用。
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