深入解析Vue3中的 diff 算法（图文详解）

本篇文章带大家通过图文来深入解析下Vue3中的 diff 算法，希望对大家有所帮助！

本篇文章主要分析Vue3 diff算法，通过本文你可以知道：

• diff的主要过程，核心逻辑

• diff是如何进行节点复用、移动、卸载

• 并有一个示例题，可以结合本文进行练习分析

如果你还不是特别了解Vnode、渲染器的patch流程，建议先阅读下面两篇文章：

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

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

1.0  diff 无key子节点

在处理被标记为UNKEYED_FRAGMENT时。

• 首先会通过新旧自序列获取最小共同长度commonLength。

• 对公共部分循环遍历patch。

• patch 结束，再处理剩余的新旧节点。

• 如果oldLength > newLength，说明需要对旧节点进行unmount

• 否则，说明有新增节点，需要进行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. 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(...)
    }
  }

从上面的代码可以看出，在处理无key子节点的时候，逻辑还是非常简单粗暴的。准确的说处理无key子节点的效率并不高。

因为不管是直接对公共部分patch，还是直接对新增节点进行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，会进行细分处理。主要会经过以下一种情况的判断：

• 起始位置节点类型相同。
• 结束位置节点类型相同。
• 相同部分处理完，有新增节点。
• 相同部分处理完，有旧节点需要卸载。
• 首尾相同，但中间部分存在可复用乱序节点。

在开始阶段，会先生面三个指正，分别是:

• i = 0，指向新旧序列的开始位置
• e1 = oldLength - 1，指向旧序列的结束位置
• e2 = newLength - 1，指向新序列的结束位置

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

下面开始分情况进行diff处理。

2.1 起始位置节点类型相同

• 对于起始位置类型相同的节点，从左向右进行diff遍历。

• 如果新旧节点类型相同，则进行patch处理

• 节点类型不同，则break，跳出遍历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++
}

上面上略了部分代码，但不影响主要逻辑。

从代码可以知道，遍历时，利用前面在函数全局上下文中声明的三个指针，进行遍历判断。

保证能充分遍历到开始位置相同的位置，i fea39a3ca9032f21e716bcc9fdb91ca8  e1 && i dd98d9f26a0e05f8d2214dc0c3a41a3f e2 && i e64d7f51d7fa9e04fc04ecaa5327f41c= 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：

• 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，这样可以获取到锚点，如果有已经经过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，说明是新增节点。需要对节点进行mount，这时只需给patch的第一个参数传null即可。可以知道首先会对h节点进行patch。
• 否则会判断moved是否为true。通过前面的分析，我们知道节点C & 节点E在前后变化中发生了位置移动。
• 故这里会移动节点，我们知道 j 此时为0，i 此时为**2**，i !== increasingNewIndexSequence[j]为 true，并不会移动C节点，而是执行 j--。
• 后面因为 j < 0，会对 D、E节点进行移动。

至此我们就完成了Vue3 diff算法的学习分析。

这里为大家提供了一个示例，可以结合本文的分析过程进行练习：

可以只看第一张图进行分析，分析结束后可以与第二三张图片进行对比。

图一：

图二 & 三：

总结

通过上面的学习分析，可以知道，Vue3 的diff算法，会首先进行收尾相同节点的patch处理，结束后，会挂载新增节点，卸载旧节点。

如果子序列的情况较为复杂，比如出现乱序的情况，则会首先找出可复用的节点，并通过可复用节点的位置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。以提高diff效率，实现节点复用的最大可能性。

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