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最近有个敌人面试,面试官问了个奇葩的问题,也就是我写在题目上的这个问题。
能问出这个问题,面试官应该对 React 不是很理解,也是可能是看到面试者简历外面有写过本人相熟 React,面试官想通过这个问题来判断面试者是不是真的相熟 React 🤣。
面试官的问法是否正确?
面试官的问题是,setState
是一个宏认为还是微工作,那么在他的认知里,setState
必定是一个异步操作。为了判断 setState
到底是不是异步操作,能够先做一个试验,通过 CRA 新建一个 React 我的项目,在我的项目中,编辑如下代码:
import React from 'react';
import logo from './logo.svg';
import './App.css';
class App extends React.Component {
state = {count: 1000}
render() {
return (
<div className="App">
<img
src={logo} alt="logo"
className="App-logo"
onClick={this.handleClick}
/>
<p> 我的关注人数:{this.state.count}</p>
</div>
);
}
}
export default App;
页面大略长这样:
下面的 React Logo 绑定了一个点击事件,当初须要实现这个点击事件,在点击 Logo 之后,进行一次 setState
操作,在 set 操作实现时打印一个 log,并且在 set 操作之前,别离增加一个宏工作和微工作。代码如下:
handleClick = () => {const fans = Math.floor(Math.random() * 10)
setTimeout(() => {console.log('宏工作触发')
})
Promise.resolve().then(() => {console.log('微工作触发')
})
this.setState({count: this.state.count + fans}, () => {console.log('新增粉丝数:', fans)
})
}
很显著,在点击 Logo 之后,先实现了 setState
操作,而后再是微工作的触发和宏工作的触发。所以,setState
的执行机会是早于微工作与宏工作的,即便这样也只能说它的执行机会早于 Promise.then
,还不能证实它就是同步工作。
handleClick = () => {const fans = Math.floor(Math.random() * 10)
console.log('开始运行')
this.setState({count: this.state.count + fans}, () => {console.log('新增粉丝数:', fans)
})
console.log('完结运行')
}
这么看,仿佛 setState
又是一个异步的操作。次要起因是,在 React 的生命周期以及绑定的事件流中,所有的 setState
操作会先缓存到一个队列中,在整个事件完结后或者 mount 流程完结后,才会取出之前缓存的 setState
队列进行一次计算,触发 state 更新。只有咱们跳出 React 的事件流或者生命周期,就能突破 React 对 setState
的掌控。最简略的办法,就是把 setState
放到 setTimeout
的匿名函数中。
handleClick = () => {setTimeout(() => {const fans = Math.floor(Math.random() * 10)
console.log('开始运行')
this.setState({count: this.state.count + fans}, () => {console.log('新增粉丝数:', fans)
})
console.log('完结运行')
})
}
所以,setState
就是一次同步行为,基本不存在面试官的问题。
React 是如何管制 setState 的?
后面的案例中,setState
只有在 setTimeout
中才会变得像一个同步办法,这是怎么做到的?
handleClick = () => {
// 失常的操作
this.setState({count: this.state.count + 1})
}
handleClick = () => {
// 脱离 React 管制的操作
setTimeout(() => {
this.setState({count: this.state.count + fans})
})
}
先回顾之前的代码,在这两个操作中,咱们别离在 Performance 中记录一次调用栈,看看两者的调用栈有何区别。
在调用栈中,能够看到 Component.setState
办法最终会调用 enqueueSetState
办法,而 enqueueSetState
办法外部会调用 scheduleUpdateOnFiber
办法,区别就在于失常调用的时候,scheduleUpdateOnFiber
办法内只会调用 ensureRootIsScheduled
,在事件办法完结后,才会调用 flushSyncCallbackQueue
办法。而脱离 React 事件流的时候,scheduleUpdateOnFiber
在 ensureRootIsScheduled
调用完结后,会间接调用 flushSyncCallbackQueue
办法,这个办法就是用来更新 state 并从新进行 render。
function scheduleUpdateOnFiber(fiber, lane, eventTime) {if (lane === SyncLane) {
// 同步操作
ensureRootIsScheduled(root, eventTime);
// 判断以后是否还在 React 事件流中
// 如果不在,间接调用 flushSyncCallbackQueue 更新
if (executionContext === NoContext) {flushSyncCallbackQueue();
}
} else {// 异步操作}
}
上述代码能够简略形容这个过程,次要是判断了 executionContext
是否等于 NoContext
来确定以后更新流程是否在 React 事件流中。
家喻户晓,React 在绑定事件时,会对事件进行合成,对立绑定到 document
上(react@17
有所扭转,变成了绑定事件到 render
时指定的那个 DOM 元素),最初由 React 来派发。
所有的事件在触发的时候,都会先调用 batchedEventUpdates$1
这个办法,在这里就会批改 executionContext
的值,React 就晓得此时的 setState
在本人的掌控中。
// executionContext 的默认状态
var executionContext = NoContext;
function batchedEventUpdates$1(fn, a) {
var prevExecutionContext = executionContext;
executionContext |= EventContext; // 批改状态
try {return fn(a);
} finally {
executionContext = prevExecutionContext;
// 调用完结后,调用 flushSyncCallbackQueue
if (executionContext === NoContext) {flushSyncCallbackQueue();
}
}
}
所以,不论是间接调用 flushSyncCallbackQueue
,还是推延调用,这里实质上都是同步的,只是有个先后顺序的问题。
将来会有异步的 setState
如果你有认真看下面的代码,你会发现在 scheduleUpdateOnFiber
办法内,会判断 lane
是否为同步,那么是不是存在异步的状况?
function scheduleUpdateOnFiber(fiber, lane, eventTime) {if (lane === SyncLane) {
// 同步操作
ensureRootIsScheduled(root, eventTime);
// 判断以后是否还在 React 事件流中
// 如果不在,间接调用 flushSyncCallbackQueue 更新
if (executionContext === NoContext) {flushSyncCallbackQueue();
}
} else {// 异步操作}
}
React 在两年前,降级 fiber 架构的时候,就是为其异步化做筹备的。在 React 18 将会正式公布 Concurrent
模式,对于 Concurrent
模式,官网的介绍如下。
什么是 Concurrent 模式?
Concurrent 模式是一组 React 的新性能,可帮忙利用放弃响应,并依据用户的设施性能和网速进行适当的调整。在 Concurrent 模式中,渲染不是阻塞的。它是可中断的。这改善了用户体验。它同时解锁了以前不可能的新性能。
当初如果想应用 Concurrent
模式,须要应用 React 的试验版本。如果你对这部分内容感兴趣能够浏览我之前的文章:《React 架构的演变 – 从同步到异步》。