全面解析 vue3.0 diff算法
前言：随之vue3.0beta版本的发布，vue3.0正式版本相信不久就会与咱们相遇。尤玉溪在直播中也说了vue3.0的新特性typescript强烈支持，proxy响应式原理，从新虚拟dom，优化diff算法性能提高等等。小编在这里仔细研究了vue3.0beta版本diff算法的源码，并但愿把其中的细节和奥妙和你们一块儿分享。html
首先咱们来思考一些大中厂面试中，很容易问到的问题：vue
1 何时用到diff算法，diff算法做用域在哪里？ 2 diff算法是怎么运做的，到底有什么做用？ 3 在v-for 循环列表 key 的做用是什么 4 用索引index作key真的有用？ 到底用什么作key才是最佳方案。node
若是遇到这些问题，你们是怎么回答的呢？我相信当你读完这篇文章，这些问题也会迎刃而解。面试
一 何时用到了diff算法,diff算法做用域？
1.1diff算法的做用域
patch概念引入算法
在vue update过程当中在遍历子代vnode的过程当中，会用不一样的patch方法来patch新老vnode，若是找到对应的 newVnode 和 oldVnode,就能够复用利用里面的真实dom节点。避免了重复建立元素带来的性能开销。毕竟浏览器创造真实的dom，操纵真实的dom，性能代价是昂贵的。typescript
patch过程当中，若是面对当前vnode存在有不少chidren的状况,那么须要分别遍历patch新的children Vnode和老的 children vnode。后端
存在chidren的vnode类型数组
首先思考一下什么类型的vnode会存在children。浏览器
①element元素类型vnode微信
第一中状况就是element类型vnode 会存在 children vode，此时的三个span标签就是chidren vnode状况
<div>
<span> 苹果🍎 </span>
<span> 香蕉🍌 </span>
<span> 鸭梨🍐 </span>
</div>
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在vue3.0源码中 ，patchElement用于处理element类型的vnode
②flagment碎片类型vnode
在Vue3.0中，引入了一个fragment碎片概念。 你可能会问，什么是碎片？若是你建立一个Vue组件，那么它只能有一个根节点。
<template>
<span> 苹果🍎 </span>
<span> 香蕉🍌 </span>
<span> 鸭梨🍐 </span>
</template>
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这样可能会报出警告，缘由是表明任何Vue组件的Vue实例须要绑定到一个单一的DOM元素中。惟一能够建立一个具备多个DOM节点的组件的方法就是建立一个没有底层Vue实例的功能组件。
flagment出现就是用看起来像一个普通的DOM元素，但它是虚拟的，根本不会在DOM树中呈现。这样咱们能够将组件功能绑定到一个单一的元素中，而不须要建立一个多余的DOM节点。
<Fragment>
<span> 苹果🍎 </span>
<span> 香蕉🍌 </span>
<span> 鸭梨🍐 </span>
</Fragment>
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在vue3.0源码中 ，processFragment用于处理Fragment类型的vnode
1.2 patchChildren
从上文中咱们得知了存在children的vnode类型，那么存在children就须要patch每个 children vnode依次向下遍历。那么就须要一个patchChildren方法，依次patch子类vnode。
patchChildren
vue3.0中 在patchChildren方法中有这么一段源码
if (patchFlag > 0) {
if (patchFlag & PatchFlags.KEYED_FRAGMENT) {
/* 对于存在key的状况用于diff算法 */
patchKeyedChildren(
c1 as VNode[],
c2 as VNodeArrayChildren,
container,
anchor,
parentComponent,
parentSuspense,
isSVG,
optimized
)
return
} else if (patchFlag & PatchFlags.UNKEYED_FRAGMENT) {
/* 对于不存在key的状况,直接patch */
patchUnkeyedChildren(
c1 as VNode[],
c2 as VNodeArrayChildren,
container,
anchor,
parentComponent,
parentSuspense,
isSVG,
optimized
)
return
}
}
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patchChildren根据是否存在key进行真正的diff或者直接patch。
既然diff算法存在patchChildren方法中，而patchChildren方法用在Fragment类型和element类型的vnode中，这样也就解释了diff算法的做用域是什么。
1.3 diff算法做用？
经过前言咱们知道，存在这children的状况的vnode，须要经过patchChildren遍历children依次进行patch操做，若是在patch期间，再发现存在vnode状况，那么会递归的方式依次向下patch，那么找到与新的vnode对应的vnode显的如此重要。
咱们用两幅图来向你们展现vnode变化。
如上两幅图表示在一次更新中新老dom树变化状况。
假设不存在diff算法，依次按照前后顺序patch会发生什么
若是不存在diff算法，而是直接patchchildren 就会出现以下图的逻辑。
第一次patchChidren 第二次patchChidren 第三次patchChidren‘
第四次patchChidren
若是没有用到diff算法，而是依次patch虚拟dom树，那么如上稍微修改dom顺序，就会在patch过程当中没有一对正确的新老vnode，因此老vnode的节点没有一个能够复用，这样就须要从新创造新的节点，浪费了性能开销，这显然不是咱们须要的。
那么diff算法的做用就来了。
diff做用就是在patch子vnode过程当中，找到与新vnode对应的老vnode，复用真实的dom节点，避免没必要要的性能开销
二 diff算法具体作了什么(重点)？
在正式讲diff算法以前，在patchChildren的过程当中，存在 patchKeyedChildren patchUnkeyedChildren
patchKeyedChildren 是正式的开启diff的流程，那么patchUnkeyedChildren的做用是什么呢？ 咱们来看看针对没有key的状况patchUnkeyedChildren会作什么。
c1 = c1 || EMPTY_ARR
c2 = c2 || EMPTY_ARR
const oldLength = c1.length
const newLength = c2.length
const commonLength = Math.min(oldLength, newLength)
let i
for (i = 0; i < commonLength; i++) { /* 依次遍历新老vnode进行patch */
const nextChild = (c2[i] = optimized
? cloneIfMounted(c2[i] as VNode)
: normalizeVNode(c2[i]))
patch(
c1[i],
nextChild,
container,
null,
parentComponent,
parentSuspense,
isSVG,
optimized
)
}
if (oldLength > newLength) { /* 老vnode 数量大于新的vnode，删除多余的节点 */
unmountChildren(c1, parentComponent, parentSuspense, true, commonLength)
} else { /* /* 老vnode 数量小于于新的vnode，创造新的即诶安 */
mountChildren(
c2,
container,
anchor,
parentComponent,
parentSuspense,
isSVG,
optimized,
commonLength
)
}
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咱们能够获得结论，对于不存在key状况 ① 比较新老children的length获取最小值 而后对于公共部分，进行重新patch工做。 ② 若是老节点数量大于新的节点数量 ，移除多出来的节点。 ③ 若是新的节点数量大于老节点的数量，重新 mountChildren新增的节点。
那么对于存在key状况呢？ 会用到diff算法 ， diff算法作了什么呢？
patchKeyedChildren方法究竟作了什么？ 咱们先来看看一些声明的变量。
/* c1 老的vnode c2 新的vnode */
let i = 0 /* 记录索引 */
const l2 = c2.length /* 新vnode的数量 */
let e1 = c1.length - 1 /* 老vnode 最后一个节点的索引 */
let e2 = l2 - 1 /* 新节点最后一个节点的索引 */
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①第一步从头开始向尾寻找
(a b) c (a b) d e
/* 从头对比找到有相同的节点 patch ，发现不一样，当即跳出*/
while (i <= e1 && i <= e2) {
const n1 = c1[i]
const n2 = (c2[i] = optimized
? cloneIfMounted(c2[i] as VNode)
: normalizeVNode(c2[i]))
/* 判断key ，type是否相等 */
if (isSameVNodeType(n1, n2)) {
patch(
n1,
n2,
container,
parentAnchor,
parentComponent,
parentSuspense,
isSVG,
optimized
)
} else {
break
}
i++
}
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第一步的事情就是从头开始寻找相同的vnode，而后进行patch,若是发现不是相同的节点，那么当即跳出循环。
具体流程如图所示
isSameVNodeType
export function isSameVNodeType(n1: VNode, n2: VNode): boolean {
return n1.type === n2.type && n1.key === n2.key
}
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isSameVNodeType 做用就是判断当前vnode类型 和 vnode的 key是否相等
②第二步从尾开始同前diff
a (b c) d e (b c)
/* 若是第一步没有patch完，当即，从后往前开始patch ,若是发现不一样当即跳出循环 */
while (i <= e1 && i <= e2) {
const n1 = c1[e1]
const n2 = (c2[e2] = optimized
? cloneIfMounted(c2[e2] as VNode)
: normalizeVNode(c2[e2]))
if (isSameVNodeType(n1, n2)) {
patch(
n1,
n2,
container,
parentAnchor,
parentComponent,
parentSuspense,
isSVG,
optimized
)
} else {
break
}
e1--
e2--
}
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经历第一步操做以后，若是发现没有patch完，那么当即进行第二部，从尾部开始遍历依次向前diff。
若是发现不是相同的节点，那么当即跳出循环。
具体流程如图所示
③④主要针对新增和删除元素的状况，前提是元素没有发生移动， 若是有元素发生移动就要走⑤逻辑。
③ 若是老节点是否所有patch，新节点没有被patch完,建立新的vnode
(a b) (a b) c i = 2, e1 = 1, e2 = 2 (a b) c (a b) i = 0, e1 = -1, e2 = 0
/* 若是新的节点大于老的节点数 ，对于剩下的节点所有以新的vnode处理（ 这种状况说明已经patch完相同的vnode ） */
if (i > e1) {
if (i <= e2) {
const nextPos = e2 + 1
const anchor = nextPos < l2 ? (c2[nextPos] as VNode).el : parentAnchor
while (i <= e2) {
patch( /* 建立新的节点*/
null,
(c2[i] = optimized
? cloneIfMounted(c2[i] as VNode)
: normalizeVNode(c2[i])),
container,
anchor,
parentComponent,
parentSuspense,
isSVG
)
i++
}
}
}
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i > e1
若是新的节点大于老的节点数 ，对于剩下的节点所有以新的vnode处理（ 这种状况说明已经patch完相同的vnode ），也就是要所有create新的vnode.
具体逻辑如图所示
④ 若是新节点所有被patch，老节点有剩余，那么卸载全部老节点
i > e2
(a b) c
(a b)
i = 2, e1 = 2, e2 = 1
a (b c)
(b c)
i = 0, e1 = 0, e2 = -1
else if (i > e2) {
while (i <= e1) {
unmount(c1[i], parentComponent, parentSuspense, true)
i++
}
}
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对于老的节点大于新的节点的状况 ，对于超出的节点所有卸载 （ 这种状况说明已经patch完相同的vnode ）
具体逻辑如图所示
⑤ 不肯定的元素 （ 这种状况说明没有patch完相同的vnode ），咱们能够接着①②的逻辑继续往下看
diff核心
在①②状况下没有遍历完的节点以下图所示。
剩下的节点。
const s1 = i //第一步遍历到的index
const s2 = i
const keyToNewIndexMap: Map<string | number, number> = new Map()
/* 把没有比较过的新的vnode节点,经过map保存 */
for (i = s2; i <= e2; i++) {
if (nextChild.key != null) {
keyToNewIndexMap.set(nextChild.key, i)
}
}
let j
let patched = 0
const toBePatched = e2 - s2 + 1 /* 没有通过 path 新的节点的数量 */
let moved = false /* 证实是否 */
let maxNewIndexSoFar = 0
const newIndexToOldIndexMap = new Array(toBePatched)
for (i = 0; i < toBePatched; i++) newIndexToOldIndexMap[i] = 0
/* 创建一个数组，每一个子元素都是0 [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, ] */
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遍历全部新节点把索引和对应的key,存入map keyToNewIndexMap中
keyToNewIndexMap 存放 key -> index 的map
D : 2 E : 3 C : 4 I : 5
接下来声明一个新的指针 j,记录剩下新的节点的索引。 patched ,记录在第⑤步patched新节点过的数量 toBePatched 记录⑤步以前，没有通过patched 新的节点的数量。 moved表明是否发生过移动，我们的demo是已经发生过移动的。
newIndexToOldIndexMap 用来存放新节点索引和老节点索引的数组。 newIndexToOldIndexMap 数组的index是新vnode的索引 ， value是老vnode的索引。
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 若是 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 若是,老节点的key存在 ，经过key找到对应的index */
if (prevChild.key != null) {
newIndex = keyToNewIndexMap.get(prevChild.key)
} else { /* ③ 若是,老节点的key不存在 */
for (j = s2; j <= e2; j++) { /* 遍历剩下的全部新节点 */
if (
newIndexToOldIndexMap[j - s2] === 0 && /* newIndexToOldIndexMap[j - s2] === 0 新节点没有被patch */
isSameVNodeType(prevChild, c2[j] as VNode)
) { /* 若是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，卸载全部的节点 */
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 {
/* 证实有节点已经移动了 */
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++
}
}
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这段代码算是diff算法的核心。
第一步： 经过老节点的key找到对应新节点的index:开始遍历老的节点，判断有没有key， 若是存在key经过新节点的keyToNewIndexMap找到与新节点index,若是不存在key那么会遍历剩下来的新节点试图找到对应index。
第二步：若是存在index证实有对应的老节点，那么直接复用老节点进行patch，没有找到与老节点对应的新节点，删除当前老节点。
第三步：newIndexToOldIndexMap找到对应新老节点关系。
到这里，咱们patch了一遍，把全部的老vnode都patch了一遍。
如图所示 可是接下来的问题。
1 虽然已经patch过全部的老节点。能够对于已经发生移动的节点，要怎么真正移动dom元素。 2 对于新增的节点，（图中节点I）并无处理，应该怎么处理。
/*移动老节点建立新节点*/
/* 根据最长稳定序列移动相对应的节点 */
const increasingNewIndexSequence = moved
? getSequence(newIndexToOldIndexMap)
: EMPTY_ARR
j = increasingNewIndexSequence.length - 1
for (i = toBePatched - 1; i >= 0; i--) {
const nextIndex = s2 + i
const nextChild = c2[nextIndex] as VNode
const anchor =
nextIndex + 1 < l2 ? (c2[nextIndex + 1] as VNode).el : parentAnchor
if (newIndexToOldIndexMap[i] === 0) { /* 没有老的节点与新的节点对应，则建立一个新的vnode */
patch(
null,
nextChild,
container,
anchor,
parentComponent,
parentSuspense,
isSVG
)
} else if (moved) {
if (j < 0 || i !== increasingNewIndexSequence[j]) { /*若是没有在长*/
/* 须要移动的vnode */
move(nextChild, container, anchor, MoveType.REORDER)
} else {
j--
}
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⑥最长稳定序列
首选经过getSequence获得一个最长稳定序列，对于index === 0 的状况也就是新增节点（图中I） 须要重新mount一个新的vnode,而后对于发生移动的节点进行统一的移动操做
什么叫作最长稳定序列
对于如下的原始序列 0, 8, 4, 12, 2, 10, 6, 14, 1, 9, 5, 13, 3, 11, 7, 15 最长递增子序列为 0, 2, 6, 9, 11, 15.
为何要获得最长稳定序列
由于咱们须要一个序列做为基础的参照序列，其余未在稳定序列的节点，进行移动。
总结
通过上述咱们大体知道了diff算法的流程
1 从头对比找到有相同的节点 patch ，发现不一样，当即跳出。
2若是第一步没有patch完，当即，从后往前开始patch ,若是发现不一样当即跳出循环。
3若是新的节点大于老的节点数 ，对于剩下的节点所有以新的vnode处理（ 这种状况说明已经patch完相同的vnode ）。
4 对于老的节点大于新的节点的状况 ， 对于超出的节点所有卸载 （ 这种状况说明已经patch完相同的vnode ）。
5不肯定的元素（ 这种状况说明没有patch完相同的vnode ） 与 3 ，4对立关系。
1 把没有比较过的新的vnode节点,经过map保存
记录已经patch的新节点的数量 patched 没有通过 path 新的节点的数量 toBePatched 创建一个数组newIndexToOldIndexMap，每一个子元素都是[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, ] 里面的数字记录老节点的索引 ，数组索引就是新节点的索引
开始遍历老节点
① 若是 toBePatched新的节点数量为0 ，那么统一卸载老的节点.
② 若是,老节点的key存在 ，经过key找到对应的index
③ 若是,老节点的key不存在 1 遍历剩下的全部新节点 2 若是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
④ 没有找到与老节点对应的新节点，卸载当前老节点。
⑤ 若是找到与老节点对应的新节点，把老节点的索引，记录在存放新节点的数组中，
1 若是节点发生移动 记录已经移动了 2 patch新老节点 找到新的节点进行patch节点
遍历结束
若是发生移动
① 根据 newIndexToOldIndexMap 新老节点索引列表找到最长稳定序列
② 对于 newIndexToOldIndexMap -item =0 证实不存在老节点 ，重新造成新的vnode
③ 对于发生移动的节点进行移动处理。
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三 key的做用，如何正确key。
1key的做用
在咱们上述diff算法中，经过isSameVNodeType方法判断，来判断key是否相等判断新老节点。 那么由此咱们能够总结出？
在v-for循环中，key的做用是：经过判断newVnode和OldVnode的key是否相等，从而复用与新节点对应的老节点，节约性能的开销。
2如何正确使用key
①错误用法 1：用index作key。
用index作key的效果实际和没有用diff算法是同样的，为何这么说呢，下面我就用一幅图来讲明：
若是所示当咱们用index做为key的时候，不管咱们怎么样移动删除节点，到了diff算法中都会从头至尾依次patch(图中：全部节点均未有效的复用)
②错误用法2 ：用index拼接其余值做为key。
当已用index拼接其余值做为索引的时候，由于每个节点都找不到对应的key，致使全部的节点都不能复用,全部的新vnode都须要从新建立。都须要从新create
如图所示。
③正确用法 ：用惟一值id作key(咱们能够用先后端交互的数据源的id为key)。
如图所示。每个节点都作到了复用。起到了diff算法的真正做用。
四 总结
咱们在上面，已经把刚开始的问题通通解决了，最后用一张思惟脑图来重新整理一下整个流程。diff算法，你学会了吗？ 微信扫码关注公众号，按期分享技术文章