React17启发式更新算法是什么

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为什么会出现启发式更新算法

框架的运行性能是框架设计者在设计框架时需要重点关注的点。

Vue使用模版语法，可以在编译时对确定的模版作出优化。

而React纯js写法太过灵活，使他在编译时优化方面先天不足。

所以，React的优化主要在运行时。

React15的痛点

在运行时优化方面，React一直在努力。

比如，React15实现了batchedUpdates（批量更新）。

即同一事件回调函数上下文中的多次setState只会触发一次更新。

但是，如果单次更新就很耗时，页面还是会卡顿（这在一个维护时间很长的大应用中是很常见的）。

这是因为React15的更新流程是同步执行的，一旦开始更新直到页面渲染前都不能中断。

为了解决同步更新长时间占用线程导致页面卡顿的问题，也为了探索运行时优化的更多可能，React开始重构并一直持续至今。

重构的目标是实现Concurrent Mode（并发模式）。

（推荐教程：React教程）

Concurrent Mode

Concurrent Mode的目的是实现一套可中断/恢复的更新机制。

其由两部分组成：

• 一套协程架构

• 基于协程架构的启发式更新算法

其中，协程架构就是React16中实现的Fiber Reconciler。

我们可以将Fiber Reconciler理解为React自己实现的Generator。

Fiber Reconciler从理念到源码的详细介绍见这里

协程架构使更新可以在需要的时机被中断，这样浏览器就有时间完成样式布局与样式绘制，减少卡顿（掉帧）的出现。

当浏览器进入下一次事件循环，协程架构可以恢复中断或者抛弃之前的更新，重新开始新的更新流程。

启发式更新算法就是控制协程架构工作方式的算法。

React16的启发式更新算法

启发式更新算法的启发式指什么呢？

启发式指不通过显式的指派，而是通过优先级调度更新。

其中优先级来源于人机交互的研究成果。

比如：

人机交互的研究成果表明：

• 当用户在输入框输入内容时，希望输入的内容能实时响应在输入框

• 当异步请求数据后，即使等待一会儿再显示内容，用户也是可以接受的

基于此，在React16中

输入框输入内容触发的更新优先级 > 请求数据返回后触发更新优先级

算法实现在React16、17中，在组件内执行this.setState后会在该组件对应的fiber节点内产生一种链表数据结构update。

其中，update.expirationTimes为类似时间戳的字段，表示优先级。

expirationTimes从字面意义理解为过期时间。

该值离当前时间越接近，该update 优先级越高。

当update.expirationTimes超过当前时间，则代表该update过期，优先级变为最高（即同步）。

一棵fiber树的多个fiber节点可能存在多个update。

每次Fiber Reconciler调度更新时，会在所有fiber节点的所有update.expirationTimes中选择一个expirationTimes（一般选择最大的），作为本次更新的优先级。

并从根fiber节点开始向下构建新的fiber树。

构建过程中如果某个fiber节点包含update，且

update.expirationTimes >= expirationTimes

则该update对应的state变化会体现在本次更新中。

可以理解为：每次更新，都会选定一个优先级（expirationTimes），最终页面会渲染为该优先级对应update的快照。

算法缺陷

如果只考虑中断/继续这样的 CPU 操作，以expirationTimes大小作为衡量优先级依据的模型可以很好工作。

但是expirationTimes模型不能满足 IO 操作（Suspense）。

在该模型下，高优先级 IO 任务（Suspense）会中断低优先级 CPU 任务。

还记得么，每次更新，都是以某一优先级作为整棵树的优先级更新标准，而不仅仅是某一组件，即使更新的源头（update）确实是某个组件产生的。

expirationTimes模型只能区分是否>=expirationTimes这种情况。

为了拓展Concurrent Mode能力边界，需要一种更细粒度的启发式优先级更新算法。

（推荐教程：React入门实例教程）

React17启发式更新算法

最理想的模型是：可以指定任意几个优先级，更新会以这些优先级对应update生成页面快照。

但是现有架构下，该方案实现上有瓶颈。

妥协之下，React17的解决方案是：指定一个连续的优先级区间，每次更新都会以区间内包含的优先级生成对应页面快照。

这种优先级区间模型被称为lanes（车道模型）。

具体做法是：使用一个31位的二进制代表31种可能性。

• 其中每个bit被称为一个lane（车道），代表优先级

• 某几个lane组成的二进制数被称为一个lanes，代表一批优先级

可以从源码中看到，从蓝线一路划下去，每个bit都对应一个lane或lanes。

当update产生，会根据React16同样的启发式方式，获得如下优先级的一种：

export const SyncLanePriority: LanePriority = 17;export const SyncBatchedLanePriority: LanePriority = 16;export const InputDiscreteLanePriority: LanePriority = 14;export const InputContinuousLanePriority: LanePriority = 12;export const DefaultLanePriority: LanePriority = 10;export const TransitionShortLanePriority: LanePriority = 8;export const TransitionLongLanePriority: LanePriority = 6;

其中值越高，优先级越大。

比如：

• 点击事件回调中触发this.setState产生的update会获得InputDiscreteLanePriority。

• 同步的update会获得SyncLanePriority。

接下来，update会以priority为线索寻找没被占用的lane。

如果当前fiber树已经存在更新且更新的lanes包含了该lane，则update需要寻找其他lane。

比如，InputDiscreteLanePriority对应的lanes为InputDiscreteLanes。

// 第4、5位为1const InputDiscreteLanes: Lanes = 0b0000000000000000000000000011000;

该lanes包含第4、5位 2 个 bit位。

如果其中

// 第五位为10b0000000000000000000000000010000

第五位的lane已经被占用，则该update可以尝试占有后一个，即

// 第四位为10b0000000000000000000000000001000

如果InputDiscreteLanes的两个lane都被占用，则该update的优先级会下降到InputContinuousLanePriority并继续寻找空余的lane。

这个过程就像：购物中心每一层（不同优先级）都有一个露天停车场（lanes），停车场有多个车位（lane）。

我们先开车到顶楼找车位（lane），如果没有车位就下一楼继续找。

直到找到空余车位。

由于lanes可以包含多个lane，可以很方便的区分 IO 操作（Suspense）与 CPU 操作。

当构建fiber树进入构建Suspense子树时，会将Suspense的lane插入本次更新选定的lanes中。

当构建离开Suspense子树时，会将Suspense lane从本次更新的lanes中移除。

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