深入解析Vue3中的 diff 演算法（圖文詳解）

這篇文章帶大家透過圖文來深入解析下Vue3中的 diff 演算法，希望對大家有幫助！

這篇文章主要分析Vue3 diff演算法，透過本文你可以知道：

• # #diff的主要過程，核心邏輯

• diff是如何進行節點重複使用、移動、卸載

• 並有一個範例題，可以結合本文進行練習分析

如果你還不是特別了解Vnode、渲染器的patch流程，建議先閱讀下面兩篇文章：

• Vnode（https://mp.weixin.qq.com/s/DtFJpA91UPJIevlqaPzcnQ）

• #渲染器分析（https://mp. weixin.qq.com/s/hzpNGWFCLMC2vJNSmP2vsQ）

##1.0  

diff

無key子節點在處理被標記為

UNKEYED_FRAGMENT

時。

首先會透過新舊自序列取得最小共同長度
• commonLength

  。

對公共部分循環遍歷
• patch

  。

• patch

  結束，再處理剩餘的新舊節點。

如果
• oldLength > newLength

  ，說明需要對舊節點進行unmount

否則，說明有新增節點，需要進行
• mount

  ;

這裡貼下省略後的程式碼。

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. 取得公共长度。最小长度
    const commonLength = Math.min(oldLength, newLength)
    let i
    // 2. patch公共部分
    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(...)
    }
  }

從上面的程式碼可以看出，在處理無

key

子節點的時候，邏輯還是非常簡單粗暴的。準確的說處理無key子節點的效率並不高。 因為不管是直接對公共部分

patch

，還是直接對新增節點進行mountChildren（其實是遍歷子節點，進行patch操作），其實都是在遞歸進行patch，這就會影響到效能。 2.0

diff

有key子節點序列在

diff

有key子序列的時候，會進行細分處理。主要會經過下列一種情況的判斷：

起始位置節點類型相同。

• 結束位置節點類型相同。
• 相同部分處理完，有新增節點。
• 相同部分處理完，有舊節點需要卸載。
• 首尾相同，但中間部分存在可重複使用亂序節點。
• 在開始階段，會先生面對三個指正，分別是:

i = 0
• ，指向新舊序列的開始位置
e1 = oldLength - 1
• ，指向舊序列的結束位置
e2 = newLength - 1
• ，指向新序列的結束位置

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

下面開始分情況進行

diff

處理。

2.1 起始位置節點類型相同

#對於起始位置類型相同的節點，從左到右進行
• diff

  遍歷。

如果新舊節點類型相同，則進行
• patch

  處理

節點類型不同，則進行
• patch

  處理節點類型不同，則

  break
，跳出遍歷

diff

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

上面上略了部分程式碼，但不影響主要邏輯。 從程式碼可以知道，遍歷時，利用前面在函數全域上下文中宣告的三個指針，進行遍歷判斷。

保證能充分遍歷到起始位置相同的位置，i 。

一旦遇到類型不同的節點，就會跳出diff遍歷。

2.2 結束位置節點類型相同

#開始位置相同

diff

結束，會緊接著從序列尾部開始遍歷diff。

此時需要對尾指標e1、e2進行遞減。 <pre class='brush:php;toolbar:false;'>// i &lt;= 2 &amp;&amp; i &lt;= 3 // 结束后： e1 = 0 e2 = 1 while (i &lt;= e1 &amp;&amp; i &lt;= e2) { const n1 = c1[e1] const n2 = c2[e2] if (isSameVNodeType(n1, n2)) { // 相同的节点类型 patch(...) } else { // 否则退出 break } e1-- e2-- }</pre>從程式碼可以看出，

diff

邏輯與第一種基本上一樣，相同型別進行patch處理。

不同類型

break

，跳出迴圈遍歷。 並且對尾指標進行遞減操作。

2.3 相同部分遍歷結束，新序列中有新增節點，進行掛載經過上面兩種情況的處理，已經

patch

完首尾相同部分的節點，接下來是對新序列中的新增節點進行patch

處理。 ############

在经过上面两种请款处理之后，如果有新增节点，可能会出现 i >  e1 && i 的情况。

这种情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 = 0
if (i > e1) {
  if (i <= e2) {
    const nextPos = e2 + 1
    // nextPos < l2，说明有已经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++
    }
  }
}

从上面的代码可以知道，patch的时候没有传第一个参数，最终会走mount的逻辑。

可以看这篇 主要分析patch的过程

https://mp.weixin.qq.com/s/hzpNGWFCLMC2vJNSmP2vsQ

在patch的过程中，会递增i指针。

并通过nextPos来获取锚点。

如果nextPos ，则以已经<code>patch的节点作为锚点，否则以父节点作为锚点。

2.4 相同部分遍历结束，新序列中少节点，进行卸载

如果处理完收尾相同的节点，出现i > e2 && i 的情况，则意味着有旧节点需要进行卸载操作。

// 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++
  }
}

通过代码可以知道，这种情况下，会递增i指针，对旧节点进行卸载。

2.5 乱序情况

这种情况下较为复杂，但diff的核心逻辑在于通过新旧节点的位置变化构建一个最大递增子序列，最大子序列能保证通过最小的移动或者patch实现节点的复用。

下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. 乱序的情况
// [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 = 5

const s1 = i // s1 = 2
const 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 创建的新的子节点
const keyToNewIndexMap = new Map()
// 遍历新的节点，为新节点设置key
// i = 2; i <= 5
for (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)
  }
}

结合上面的图和代码可以知道：

• 在经过首尾相同的patch处理之后，i = 2，e1 = 4，e2 = 5

• 经过遍历之后keyToNewIndexMap中，新节点的key:index的关系为 E : 2、D : 3 、C : 4、H : 5

• keyToNewIndexMap的作用主要是后面通过遍历旧子序列，确定可复用节点在新的子序列中的位置

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

经过前面的处理，已经创建了keyToNewIndexMap。

在开始从左向右遍历之前，需要知道几个变量的含义：

// 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

// 已经patch的节点个数
let patched = 0
// 需要patch的节点数量
// 以上图为例：e2 = 5; s2 = 2; 知道需要patch的节点个数
// toBePatched = 4
const toBePatched = e2 - s2 + 1
// 用于判断节点是否需要移动
// 当新旧队列中出现可复用节点交叉时，moved = true
let moved = false
// used to track whether any node has moved
// 用于记录节点是否已经移动
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
// 注意 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 是一个特殊的值，用于表示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map
const 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 用于记录已经patch的节点
• 变量 toBePatched 用于记录需要进行patch的节点个数
• 变量 moved 用于记录是否有可复用节点发生交叉
• maxNewIndexSoFar用于记录当旧的子序列中存在没有设置key的子节点，但是该子节点出现于新的子序列中，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]

知道了这些变量的含义之后 我们就可以开始从左向右遍历子序列了。

遍历的时候，需要首先遍历旧子序列，起点是s1，终点是e1。

遍历的过程中会对patched进行累加。

卸载旧节点

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

需要对旧子节点进行卸载。

// 遍历未处理旧序列中子节点
for (i = s1; i <= e1; i++) {
    // 获取旧节点
    // 会逐个获取 c d e
    const prevChild = c1[i]
    // 如果已经patch 的数量 >= 需要进行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
      // 这说明所有的新节点已经被patch 因此可以移除旧的
      unmount(prevChild, parentComponent, parentSuspense, true)
      continue
    }
}

如果prevChild.key是存在的，会通过前面我们构建的keyToNewIndexMap，获取prevChild在新子序列中的下标newIndex。

获取newIndex

// 新节点下标
let newIndex
if (prevChild.key != null) {
  // 旧的节点肯定有key, 
  // 根据旧节点key  获取相同类型的新的子节点  在 新的队列中对应节点位置
  // 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在开始时会有如下情况
  /**
   * node  newIndex
   *  c       4
   *  d       3
   *  e       2
   * */ 
  // 这里是可以获取到newIndex的
  newIndex = keyToNewIndexMap.get(prevChild.key)
}

以图为例，可以知道，在遍历过程中，节点c、d、e为可复用节点，分别对应新子序列中的2、3、4的位置。

故newIndex可以取到的值为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 且为相同类型的新节点在 新节点队列中 的位置
// j = 2: j <= 5
for (j = s2; j <= e2; j++) {
  if (
    newIndexToOldIndexMap[j - s2] === 0 &&
    // 判断是否是新旧节点是否相同
    isSameVNodeType(prevChild, c2[j])
  ) {
    // 获取到相同类型节点的下标
    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且两个新旧类型相同子节点，并以此节点的下标，作为newIndex。

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

如果还没有获取到newIndex，说明在新子序列中没有存在的与 prevChild 相同的子节点，需要对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，开始根据newIndex，构建keyToNewIndexMap，明确新旧节点对应的下标位置。

时刻牢记newIndex是根据旧节点获取的其在新的子序列中的下标。

// 这里处理获取到newIndex的情况
// 开始整理新节点下标 Index 对于 相同类型旧节点在 旧队列中的映射
// 新节点下标从 s2=2 开始，对应的旧节点下标需要偏移一个下标
// 0 表示当前节点没有对应的旧节点
// 偏移 1个位置 i从 s1 = 2 开始，s2 = 2
// 4 - 2 获取下标 2，新的 c 节点对应旧 c 节点的位置下标 3
// 3 - 2 获取下标 1，新的 d 节点对应旧 d 节点的位置下标 4
// 2 - 2 获取下标 0，新的 e 节点对应旧 e 节点的位置下标 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，确定节点是否发生移动。

newIndexToOldIndexMap最后遍历结束应该为[5, 4, 3, 0]，0说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相对位置保持始终不变，则maxNewIndexSoFar会随着newIndex的递增而递增。

意味着节点没有发生交叉。也就不需要移动可复用节点。

否则可复用节点发生了移动，需要对可复用节点进行move。

遍历的最后，会对新旧节点进行patch，并对patched进行累加，记录已经处理过几个节点。

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

经过上面的处理，已经完成对旧节点进行了卸载，对相对位置保持没有变化的子节点进行了patch复用。

接下来就是需要移动可复用节点，挂载新子序列中新增节点。

2.5.3 移动可复用节点，挂载新增节点

这里涉及到一块比较核心的代码，也是Vue3 diff效率提升的关键所在。

前面通过newIndexToOldIndexMap，记录了新旧子节点变化前后的下标映射。

这里会通过getSequence方法获取一个最大递增子序列。用于记录相对位置没有发生变化的子节点的下标。

根据此递增子序列，可以实现在移动可复用节点的时候，只移动相对位置前后发生变化的子节点。

做到最小改动。

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）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。
• 而递增子序列，是数组派生的子序列，各元素之间保持逐个递增的关系。
• 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，在未处理的乱序节点中，存在新增节点N、I、需要卸载的节点G，及可复用节点C、D、E、F。

节点CDE在新旧子序列中相对位置没有变换，如果想要通过最小变动实现节点复用，我们可以将找出F节点变化前后的下标位置，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化前后的映射，创建一个递增数组，这样就可以知道哪些节点在变化前后相对位置没有发生变化，哪些节点需要进行移动。

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

接下来我们看下代码部分：

// 5.3 move and mount
// generate longest stable subsequence only when nodes have moved
// 移动节点 挂载节点
// 仅当节点被移动后 生成最长递增子序列
// 经过上面操作后，newIndexToOldIndexMap = [5, 4, 3, 0]
// 得到 increasingNewIndexSequence = [2]
const increasingNewIndexSequence = moved
  ? getSequence(newIndexToOldIndexMap)
  : EMPTY_ARR
// j = 0
j = increasingNewIndexSequence.length - 1
// looping backwards so that we can use last patched node as anchor
// 从后向前遍历 以便于可以用最新的被patch的节点作为锚点
// i = 3
for (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 会被移动
  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 当前节点不在递增子序列中间
    // 则移动节点
    // 
    if (j < 0 || i !== increasingNewIndexSequence[j]) {
      move(nextChild, container, anchor, MoveType.REORDER)
    } else {
      j--
    }
  }
}

从上面的代码可以知道：

• 透過newIndexToOldIndexMap所取得的最大遞增子序列是[2]
• ##j = 0
#遍歷的時候從右向左遍歷，這樣可以取得到錨點，如果有已經經過
• patch的兄弟節點，則以兄弟節點作為錨點，否則以父節點作為錨點
• newIndexToOldIndexMap[i] === 0，說明是新增節點。需要對節點進行mount，這時只需給patch的第一個參數傳null即可。可以知道首先會對h節點進行patch。
否則會判斷
• moved是否為true。透過前面的分析，我們知道節點C & 節點E在前後變化中發生了位置移動。
故這裡會移動節點，我們知道
• j 此時為0，i#此時為**2**，i !== increasingNewIndexSequence[j]為true，並不會移動C節點 ，而是執行j--。
後面因為
• j ，會對 D、E節點進行移動。

至此我們就完成了

Vue3 diff演算法的學習分析。

這裡為大家提供了一個範例，可以結合本文的分析過程進行練習：

可以只看第一張圖進行分析，分析結束後可以與第二三張圖片進行對比。

圖一：

#圖二& 三：

總結

透過上面的學習分析，可以知道，

Vue3 的diff演算法，會先進行收尾相同節點的patch處理，結束後，會掛載新增節點，卸載舊節點。

如果子序列的情況較為複雜，例如出現亂序的情況，則會先找出可重複使用的節點，並透過可重複使用節點的位置對映建構一個最大遞增子序列，經由最大遞增子序列來對節點進行

mount & move。以提高diff效率，實現節點重複使用的最大可能性。

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