Vue3 diff算法图解剖析

大家好，我是剑大瑞，本篇文章次要剖析Vue3 diff算法，通过本文你能够晓得：

• diff的次要过程，外围逻辑
• diff是如何进行节点复用、挪动、卸载
• 并有一个示例题，能够联合本文进行练习剖析

如果你还不是特地理解Vnode、渲染器的patch流程，倡议先浏览上面两篇文章：

• Vnode
• 渲染器剖析

1.0 diff 无key子节点

在解决被标记为UNKEYED_FRAGMENT时。

• 首先会通过新旧子序列获取最小独特长度commonLength。
• 对公共局部循环遍历patch。
• patch 完结，再解决残余的新旧节点。
• 如果oldLength > newLength，阐明须要对旧节点进行unmount

• 否则，阐明有新增节点，须要进行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. 获得公共长度。最小长度    const commonLength = Math.min(oldLength, newLength)    let i    // 2. patch公共局部    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(...)    }  }

从下面的代码能够看出，在解决无key子节点的时候，逻辑还是非常简单粗犷的。精确的说解决无key子节点的效率并不高。

因为不论是间接对公共局部patch，还是间接对新增节点进行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，会进行细分解决。次要会通过以下一种状况的判断：

• 起始地位节点类型雷同。
• 完结地位节点类型雷同。
• 雷同局部解决完，有新增节点。
• 雷同局部解决完，有旧节点须要卸载。
• 首尾雷同，但两头局部存在可复用乱序节点。

在开始阶段，会学生面三个斧正，别离是:

• i = 0，指向新旧序列的开始地位
• e1 = oldLength - 1，指向旧序列的完结地位
• e2 = newLength - 1，指向新序列的完结地位

let i = 0const l2 = c2.lengthlet e1 = c1.length - 1 // prev ending indexlet e2 = l2 - 1 // next ending index

上面开始分状况进行diff解决。

2.1 起始地位节点类型雷同

• 对于起始地位类型雷同的节点，从左向右进行diff遍历。
• 如果新旧节点类型雷同，则进行patch解决
• 节点类型不同，则break，跳出遍历diff

//  i <= 2 && i <= 3while (i <= e1 && i <= e2) {  const n1 = c1[i]  const n2 = c2[i]  if (isSameVNodeType(n1, n2)) {    // 如果是雷同的节点类型，则进行递归patch    patch(...)  } else {    // 否则退出    break  }  i++}

下面上略了局部代码，但不影响次要逻辑。

从代码能够晓得，遍历时，利用后面在函数全局上下文中申明的三个指针，进行遍历判断。

保障能充沛遍历到开始地位雷同的地位，i <= e1 && i <= e2。

一旦遇到类型不同的节点，就会跳出diff遍历。

2.2 完结地位节点类型雷同

开始地位雷同diff 完结，会紧接着从序列尾部开始遍历 diff。

此时须要对尾指针e1、e2进行递加。

//  i <= 2 && i <= 3// 完结后： e1 = 0 e2 =  1while (i <= e1 && i <= e2) {  const n1 = c1[e1]  const n2 = c2[e2]  if (isSameVNodeType(n1, n2)) {    // 雷同的节点类型    patch(...)  } else {    // 否则退出    break  }  e1--  e2--}

从代码能够看出，diff逻辑与第一种根本一样，雷同类型进行patch解决。

不同类型break，跳出循环遍历。

并且对尾指针进行递加操作。

2.3 雷同局部遍历完结，新序列中有新增节点，进行挂载

通过下面两种状况的解决，曾经patch完首尾雷同局部的节点，接下来是对新序列中的新增节点进行patch解决。

在通过下面两种请款解决之后，如果有新增节点，可能会呈现 i > e1 && i <= e2的状况。

这种状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 = 0if (i > e1) {  if (i <= e2) {    const nextPos = e2 + 1    // nextPos < l2，阐明有曾经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++    }  }}

从下面的代码能够晓得，patch的时候没有传第一个参数，最终会走mount的逻辑。

能够看这篇次要剖析patch的过程

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，则以曾经patch的节点作为锚点，否则以父节点作为锚点。

2.4 雷同局部遍历完结，新序列中少节点，进行卸载

如果解决完收尾雷同的节点，呈现i > e2 && i <= e1的状况，则意味着有旧节点须要进行卸载操作。

// 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++  }}

通过代码能够晓得，这种状况下，会递增i指针，对旧节点进行卸载。

2.5 乱序状况

这种状况下较为简单，但diff的外围逻辑在于通过新旧节点的地位变动构建一个最大递增子序列，最大子序列能保障通过最小的挪动或者patch实现节点的复用。

上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. 乱序的状况// [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 = 5const s1 = i // s1 = 2const 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 创立的新的子节点const keyToNewIndexMap = new Map()// 遍历新的节点，为新节点设置key// i = 2; i <= 5for (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)  }}

联合下面的图和代码能够晓得：

• 在通过首尾雷同的patch解决之后，i = 2，e1 = 4，e2 = 5
• 通过遍历之后keyToNewIndexMap中，新节点的key:index的关系为 E : 2、D : 3 、C : 4、H : 5
• keyToNewIndexMap的作用次要是前面通过遍历旧子序列，确定可复用节点在新的子序列中的地位

2.5.2 从左向右遍历旧子序列，patch匹配的雷同类型的节点，移除不存在的节点

通过后面的解决，曾经创立了keyToNewIndexMap。

在开始从左向右遍历之前，须要晓得几个变量的含意：

// 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// 曾经patch的节点个数let patched = 0// 须要patch的节点数量// 以上图为例：e2 = 5; s2 = 2; 晓得须要patch的节点个数// toBePatched = 4const toBePatched = e2 - s2 + 1// 用于判断节点是否须要挪动// 当新旧队列中呈现可复用节点穿插时，moved = truelet moved = false// used to track whether any node has moved// 用于记录节点是否曾经挪动let maxNewIndexSoFar = 0// works as Map<newIndex, oldIndex>// 作新旧节点的下标映射// Note that oldIndex is offset by +1// 留神 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 是一个非凡的值，用于示意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mapconst 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 用于记录曾经patch的节点
• 变量 toBePatched 用于记录须要进行patch的节点个数
• 变量 moved 用于记录是否有可复用节点产生穿插
• maxNewIndexSoFar用于记录当旧的子序列中存在没有设置key的子节点，然而该子节点呈现于新的子序列中，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]

晓得了这些变量的含意之后 咱们就能够开始从左向右遍历子序列了。

遍历的时候，须要首先遍历旧子序列，终点是s1，起点是e1。

遍历的过程中会对patched进行累加。

卸载旧节点

如果patched >= toBePatched，阐明新子序列中的子节点少于旧子序列中的节点数量。

须要对旧子节点进行卸载。

// 遍历未解决旧序列中子节点for (i = s1; i <= e1; i++) {    // 获取旧节点    // 会一一获取 c d e    const prevChild = c1[i]    // 如果曾经patch 的数量 >= 须要进行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      // 这阐明所有的新节点曾经被patch 因而能够移除旧的      unmount(prevChild, parentComponent, parentSuspense, true)      continue    }}

如果prevChild.key是存在的，会通过后面咱们构建的keyToNewIndexMap，获取prevChild在新子序列中的下标newIndex。

获取newIndex

// 新节点下标let newIndexif (prevChild.key != null) {  // 旧的节点必定有key,   // 依据旧节点key  获取雷同类型的新的子节点  在 新的队列中对应节点地位  // 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在开始时会有如下状况  /**   * node  newIndex   *  c       4   *  d       3   *  e       2   * */   // 这里是能够获取到newIndex的  newIndex = keyToNewIndexMap.get(prevChild.key)}

以图为例，能够晓得，在遍历过程中，节点c、d、e为可复用节点，别离对应新子序列中的2、3、4的地位。

故newIndex能够取到的值为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 且为雷同类型的新节点在 新节点队列中 的地位// j = 2: j <= 5for (j = s2; j <= e2; j++) {  if (    newIndexToOldIndexMap[j - s2] === 0 &&    // 判断是否是新旧节点是否雷同    isSameVNodeType(prevChild, c2[j])  ) {    // 获取到雷同类型节点的下标    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且两个新旧类型雷同子节点，并以此节点的下标，作为newIndex。

newIndexToOldIndexMap[j - s2] === 0 阐明节点没有该节点没有key。

如果还没有获取到newIndex，阐明在新子序列中没有存在的与 prevChild 雷同的子节点，须要对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，开始依据newIndex，构建keyToNewIndexMap，明确新旧节点对应的下标地位。

时刻牢记newIndex是依据旧节点获取的其在新的子序列中的下标。

// 这里解决获取到newIndex的状况// 开始整顿新节点下标 Index 对于 雷同类型旧节点在 旧队列中的映射// 新节点下标从 s2=2 开始，对应的旧节点下标须要偏移一个下标// 0 示意以后节点没有对应的旧节点// 偏移 1个地位 i从 s1 = 2 开始，s2 = 2// 4 - 2 获取下标 2，新的 c 节点对应旧 c 节点的地位下标 3// 3 - 2 获取下标 1，新的 d 节点对应旧 d 节点的地位下标 4// 2 - 2 获取下标 0，新的 e 节点对应旧 e 节点的地位下标 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，确定节点是否产生挪动。

newIndexToOldIndexMap最初遍历完结应该为[5, 4, 3, 0]，0阐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绝对地位放弃始终不变，则maxNewIndexSoFar会随着newIndex的递增而递增。

意味着节点没有产生穿插。也就不须要挪动可复用节点。

否则可复用节点产生了挪动，须要对可复用节点进行move。

遍历的最初，会对新旧节点进行patch，并对patched进行累加，记录曾经解决过几个节点。

// 进行递归patch/** * old   new *  c     c *  d     d *  e     e */patch(  prevChild,  c2[newIndex],  container,  null,  parentComponent,  parentSuspense,  isSVG,  slotScopeIds,  optimized)// 曾经patch的patched++

通过下面的解决，曾经实现对旧节点进行了卸载，对绝对地位放弃没有变动的子节点进行了patch复用。

接下来就是须要挪动可复用节点，挂载新子序列中新增节点。

2.5.3 挪动可复用节点，挂载新增节点

这里波及到一块比拟外围的代码，也是Vue3 diff效率晋升的关键所在。

后面通过newIndexToOldIndexMap，记录了新旧子节点变动前后的下标映射。

这里会通过getSequence办法获取一个最大递增子序列。用于记录绝对地位没有发生变化的子节点的下标。

依据此递增子序列，能够实现在挪动可复用节点的时候，只挪动绝对地位前后发生变化的子节点。

做到最小改变。

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）数组中的元素而不扭转其余元素的程序。
• 而递增子序列，是数组派生的子序列，各元素之间放弃一一递增的关系。
• 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，在未解决的乱序节点中，存在新增节点N、I、须要卸载的节点G，及可复用节点C、D、E、F。

节点CDE在新旧子序列中绝对地位没有变换，如果想要通过最小变动实现节点复用，咱们能够将找出F节点变动前后的下标地位，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动前后的映射，创立一个递增数组，这样就能够晓得哪些节点在变动前后绝对地位没有发生变化，哪些节点须要进行挪动。

Vue3中的递增子序列的不同在于，它保留的是可复用节点在 newIndexToOldIndexMap的下标。而并不是newIndexToOldIndexMap中的元素。

接下来咱们看下代码局部：

// 5.3 move and mount// generate longest stable subsequence only when nodes have moved// 挪动节点 挂载节点// 仅当节点被挪动后 生成最长递增子序列// 通过下面操作后，newIndexToOldIndexMap = [5, 4, 3, 0]// 失去 increasingNewIndexSequence = [2]const increasingNewIndexSequence = moved  ? getSequence(newIndexToOldIndexMap)  : EMPTY_ARR// j = 0j = increasingNewIndexSequence.length - 1// looping backwards so that we can use last patched node as anchor// 从后向前遍历 以便于能够用最新的被patch的节点作为锚点// i = 3for (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 会被挪动  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 以后节点不在递增子序列两头    // 则挪动节点    //     if (j < 0 || i !== increasingNewIndexSequence[j]) {      move(nextChild, container, anchor, MoveType.REORDER)    } else {      j--    }  }}

从下面的代码能够晓得：

• 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，这样能够获取到锚点，如果有曾经通过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，阐明是新增节点。须要对节点进行mount，这时只需给patch的第一个参数传null即可。能够晓得首先会对h节点进行patch。
• 否则会判断moved是否为true。通过后面的剖析，咱们晓得节点C & 节点E在前后变动中产生了地位挪动。
• 故这里会挪动节点，咱们晓得 j 此时为0，i 此时为2，i !== increasingNewIndexSequence[j]为 true，并不会挪动C节点，而是执行 j--。
• 前面因为 j < 0，会对 D、E节点进行挪动。

至此咱们就实现了Vue3 diff算法的学习剖析。

这里为大家提供了一个示例，能够联合本文的剖析过程进行练习：

能够只看第一张图进行剖析，剖析完结后能够与第二三张图片进行比照。

图一：

图二 & 三：

总结

通过下面的学习剖析，能够晓得，Vue3 的diff算法，会首先进行收尾雷同节点的patch解决，完结后，会挂载新增节点，卸载旧节点。

如果子序列的状况较为简单，比方呈现乱序的状况，则会首先找出可复用的节点，并通过可复用节点的地位映射构建一个最大递增子序列，通过最大递增子序列来对节点进行mount & move。以进步diff效率，实现节点复用的最大可能性。