Vue3diff算法原理和优化

前端迷

发布于 2021-03-18 16:23:50

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发布于 2021-03-18 16:23:50

文章被收录于专栏：前端迷前端迷

前言

面试官：

你知道 Vue3.0 Object.difineProperty和vue3.0的proxy的区别吗？

你知道 Vue3.0 diff算法原理和它有什么优化吗？

你知道 Vue3.0 proxy是如何通知相关组件进行重新渲染吗？

...

你：。。。

随着vue3.0beta版本的发布，vue3.0正式版本相信不久就会与我们相遇。尤雨溪在直播中也说了vue3.0的新特性typescript强烈支持，proxy响应式原理，重新虚拟dom，优化diff算法性能提升等等。可想而知，Vue3.0时代有一大波我们需要了解的东西。

「废话不多说，今天的主题是和大家分享一下Vue 虚拟Dom、Diff算法原理以及源码解析、以及Vue3.0的diff算法是如何进行优化的。」

其他系列在此：

「Vue3.0时代你必须了解的：响应式原理」

「Vue3.0时代你必须了解的：compositon api 用法和注意事项」

「基于项目实战阐述vue3.0新型状态管理和逻辑复用方式」

virtual dom

如果咱们不了解virtual dom 的话，要理解DIff算法是比较困难的。

概念：

template
渲染函数
vnode(virtual dom)
patch(diff算法)
view

Vue.js通过编译将template 模板转换成渲染函数(render ) ，执行渲染函数就可以得到一个虚拟节点树
VNode 虚拟节点：它可以代表一个真实的 dom 节点。通过 createElement 方法能将 VNode 渲染成 dom 节点。简单地说，vnode可以理解成节点描述对象，它描述了应该怎样去创建真实的DOM节点。
patch(也叫做patching算法)：虚拟DOM最核心的部分，它可以将vnode渲染成真实的DOM，这个过程是对比新旧虚拟节点之间有哪些不同，然后根据对比结果找出需要更新的的节点进行更新。这点我们从单词含义就可以看出， patch本身就有补丁、修补的意思，其实际作用是在现有DOM上进行修改来实现更新视图的目的。Vue的Virtual DOM Patching算法是基于Snabbdom的实现，并在些基础上作了很多的调整和改进。

什么是virtual dom

通俗易懂的来说就是用一个简单的对象去代替复杂的dom对象。

如果你去打印一下一个真实的DOM节点，就会发现DOM节点上有很多属性，如果Vue每次都生成一个新的真实DOM节点，对性能是巨大的浪费。

Virtual DOM 实际上就是以JavaScript对象（VNode ）为基础形成一棵树，对真实DOM的一层抽象。Vue最终的工作就是通过这棵树批量生成真实的DOM节，可以说两者存在一层映射关系。

简单来说，可以把Virtual DOM 理解为一个简单的JS对象，并且最少包含标签名( tag)、属性(attrs)和子元素对象( children)三个属性。不同的框架对这三个属性的命名会有点差别。

对于虚拟DOM，咱们来看一个简单的实例，就是下图所示的这个，详细的阐述了模板 → 渲染函数 → 虚拟DOM树 → 真实DOM的一个过程

其实虚拟DOM在Vue.js主要做了两件事：

提供与真实DOM节点所对应的虚拟节点vnode
将虚拟节点vnode和旧虚拟节点oldVnode进行对比（diff算法），然后更新视图

总结：「vdom是为了减轻性能压力。dom是昂贵的，昂贵的一方面在dom本身的重量，dom节点在js里的描述是个非常复杂属性很多原型很长的超级对象，另一方面是浏览器渲染进程和js进程是独立分离的，操作dom时的通信和浏览器本身需要重绘的时耗都是很高的。所以大家机智的搞了个轻量的vdom去模拟dom，vdom每个节点都只挂载js操作的必要属性，每次组件update时都先操作vdom，通过vdom的比对，得到一个真实dom的需要操作的集合。整个机制是在JavaScript层面计算，在完成之前并不会操作DOM，等数据稳定之后再实现精准的修改。」

分析diff算法

由上我们知道了，新的虚拟DOM和旧的虚拟DOm是通过diff算法进行比较之后更新的。

Vue2.x diff算法

Vue2.x diff算法原理

传统diff算法通过循环递归对节点进行依次对比效率低下，算法复杂度达到O(N^3)，主要原因在于其追求完全比对和最小修改，而React、Vue则是放弃了完全比对及最小修改，才实现从O(N^3) => O(N)。

优化措施有：

「分层diff」：不考虑跨层级移动节点，让新旧两个VDOM树的比对无需循环递归（复杂度大幅优化，直接下降一个数量级的首要条件）。这个前提也是Web UI 中 DOM 节点跨层级的移动操作特别少，可以忽略不计。

在同层节点中，采用了「双端比较的算法」过程可以概括为：oldCh和newCh各有两个头尾的变量StartIdx和EndIdx，它们的2个变量相互比较，一共有4种比较方式。如果4种比较都没匹配，如果设置了key，就会用key进行比较，在比较的过程中，变量会往中间靠，一旦StartIdx>EndIdx表明oldCh和newCh至少有一个已经遍历完了，就会结束比较；

当发生以下情况则跳过比对，变为插入或删除操作：

「组件的Type(Tagname)不一致」，原因是绝大多数情况拥有相同type的两个组件将会生成相似的树形结构，拥有不同type的两个组件将会生成不同的树形结构，所以type不一致可以放弃继续比对。
「列表组件的Key不一致」，旧树中无新Key或反之。毕竟key是元素的身份id，能直接对应上是否是同一个节点。
对触发了getter/setter 的组件进行diff，精准减少diff范围

Vue3.0 diff

diff痛点

vue2.x中的虚拟dom是进行「全量的对比」，在运行时会对所有节点生成一个虚拟节点树，当页面数据发生变更好，会遍历判断virtual dom所有节点（包括一些不会变化的节点）有没有发生变化；虽然说diff算法确实减少了多DOM节点的直接操作，但是这个「减少是有成本的」，如果是复杂的大型项目，必然存在很复杂的父子关系的VNode,「而Vue2.x的diff算法，会不断地递归调用 patchVNode，不断堆叠而成的几毫秒，最终就会造成 VNode 更新缓慢」。

那么Vue3.0是如何解决这些问题的呢

动静结合 PatchFlag

来个?：

<div>
  <div>{msg}</div>
  <div>静态文字</div>
</div>

在Vue3.0中，在这个模版编译时，编译器会在动态标签末尾加上 /* Text*/ PatchFlag。「也就是在生成VNode的时候，同时打上标记，在这个基础上再进行核心的diff算法」并且 PatchFlag 会标识动态的属性类型有哪些，比如这里的TEXT 表示只有节点中的文字是动态的。而patchFlag的类型也很多。这里直接引用一张图片。

其中大致可以分为两类：

当 patchFlag 的值「大于」 0 时，代表所对应的元素在 patchVNode 时或 render 时是可以被优化生成或更新的。
当 patchFlag 的值「小于」 0 时，代表所对应的元素在 patchVNode 时，是需要被 full diff，即进行递归遍历 VNode tree 的比较更新过程。

看源码：

export function render(_ctx, _cache, $props, $setup, $data, $options) {
 return (_openBlock(), _createBlock("div", null, [
  _createVNode("p", null, "'HelloWorld'"),
  _createVNode("p", null, _toDisplayString(_ctx.msg), 1 /* TEXT */)
 
 ]))
}
****

这里的_createVNode("p", null, _toDisplayString(_ctx.msg), 1 /* TEXT */)就是对变量节点进行标记。

总结：「Vue3.0对于不参与更新的元素，做静态标记并提示，只会被创建一次，在渲染时直接复用。」

其中还有cacheHandlers（事件侦听器缓存），这里就不讲了。

diff算法源码解析

以数组为栗子：

newNode:[a,b,c,d,e,f,g] 

oldNode:[a,b,c,h,i,j,f,g]

步骤1:「从首部比较new vnode 和old vnode」,如果碰到不同的节点，跳出循环，否则继续，直到一方遍历完成；

由此我们得到newNode和oldNode首部相同的片段为 a,b,c，

源码：

const patchKeyedChildren = (
    c1,
    c2,
    container,
    parentAnchor,
    parentComponent,
    parentSuspense,
    isSVG,
    optimized
) => {
    let i = 0;  
    const l2 = c2.length
    let e1 = c1.length - 1
    let e2 = c2.length - 1

    
    while (i <= e1 && i <= e2) {
      const n1 = c1[i]
      const n2 = c2[i]
      if (isSameVNodeType(n1, n2)) {
        patch(
          n1,
          n2,
          container,
          parentAnchor,
          parentComponent,
          parentSuspense,
          isSVG,
          optimized
        )
      } else {
        break
      }
      i++
    }
    
    //这里的isSameVNodeType
      export function isSameVNodeType(n1: VNode, n2: VNode): boolean {
      // 比较类型和key是否一致（）
      return n1.type === n2.type && n1.key === n2.key
      }

「Tip」:这里的isSameVNodeType从「type和key」，因此key作为唯一值是非常重要的，这也就解释了 v-for循环遍历不能用index作为key的原因。

步骤2:「从尾部比较new vnode 和old vnode」,如果碰到不同的节点，跳出循环，否则继续，直到一方遍历完成；

由此我们得到newNode和oldNode尾部相同的片段为 f,g

while (i <= e1 && i <= e2) {
      const n1 = c1[e1]
      const n2 = c2[e2]
      if (isSameVNodeType(n1, n2)) {
        patch(
          n1,
          n2,
          container,
          parentAnchor,
          parentComponent,
          parentSuspense,
          isSVG,
          optimized
        )
      } else {
        break
      }
      e1--
      e2--
    }
}

在遍历过程中满足i > e1 && i < e2，说明 「仅有节点新增」

if (i > e1) {
    if (i <= e2) {
        const nextPos = e2 + 1;
        const anchor = nextPos < l2 ? c2[nextPos] : parentAnchor
        while (i <= e2) {
            patch(
                null,
                c2[i],
                container,
                anchor,
                parentComponent,
                parentSuspense,
                isSVG
            )
            i++
        }
    }
} else if {
    ...
} else {
   ...
}

在遍历过程中满足i > e1 && i > e2，说明 「仅有节点移除」

if (i > e1) {
  //
} else if (i > e2) {
    while (i <= e1) {
        unmount(c1[i], parentComponent, parentSuspense, true)
        i++
    }
} else {
    //
}

步骤3: 「节点移动、新增或删除」

经过以上步骤，剩下的就是不确定的元素，那么diff算法将遍历所有的new node，将key和索引存在keyToNewIndexMap中，为map解构，

if (i > e1) {
  //
} else if (i > e2) {
  //
} else {
    const s1 = i
    const s2 = i

    const keyToNewIndexMap = new Map()
    for (i = s2; i <= e2; i++) {
        const nextChild = c2[i]
        if (nextChild.key !== null) {
            keyToNewIndexMap.set(nextChild.key, i)
        }
    }
}

接下来

 for (i = s1; i <= e1; i++) { /* 开始遍历老节点 */
        const prevChild = c1[i]
        if (patched >= toBePatched) { /* 已经patch数量大于等于， */
          /* ① 如果 toBePatched新的节点数量为0 ，那么统一卸载老的节点 */
          unmount(prevChild, parentComponent, parentSuspense, true)
          continue
        }
        let newIndex
         /* ② 如果,老节点的key存在 ，通过key找到对应的index */
        if (prevChild.key != null) {
          newIndex = keyToNewIndexMap.get(prevChild.key)
        } else { /*  ③ 如果,老节点的key不存在 */
          for (j = s2; j <= e2; j++) { /* 遍历剩下的所有新节点 */
            if (
              newIndexToOldIndexMap[j - s2] === 0 && /* newIndexToOldIndexMap[j - s2] === 0 新节点没有被patch */
              isSameVNodeType(prevChild, c2[j] as VNode)
            ) { /* 如果找到与当前老节点对应的新节点那么 ，将新节点的索引，赋值给newIndex  */
              newIndex = j
              break
            }
          }
        }
        if (newIndex === undefined) { /* ①没有找到与老节点对应的新节点，删除当前节点，卸载所有的节点 */
          unmount(prevChild, parentComponent, parentSuspense, true)
        } else {
          /* ②把老节点的索引，记录在存放新节点的数组中， */
          newIndexToOldIndexMap[newIndex - s2] = i + 1
          if (newIndex >= maxNewIndexSoFar) {
            maxNewIndexSoFar = newIndex
          } else {
            /* 证明有节点已经移动了   */
            moved = true
          }
          /* 找到新的节点进行patch节点 */
          patch(
            prevChild,
            c2[newIndex] as VNode,
            container,
            null,
            parentComponent,
            parentSuspense,
            isSVG,
            optimized
          )
          patched++
        }
 }

之后通过计算出「最长递增子序列」 减少Dom元素的移动，达到最少的 dom 操作。至于什么是最长递增子序列，有兴趣的小伙伴可以自信查阅。