Vue 3 VDOM Diff算法的理论复杂度与实际性能分析：超越O(N)的优化边界

好的，没问题。

Vue 3 VDOM Diff算法的理论复杂度与实际性能分析：超越O(N)的优化边界

大家好，今天我们要深入探讨Vue 3虚拟DOM (VDOM) Diff算法，重点关注其理论复杂度、实际性能表现，以及它如何超越传统的O(N)复杂度优化边界。我们会结合具体的代码示例，逐步剖析Vue 3 Diff算法的核心机制，并探讨其在实际应用中的优势。

1. 虚拟DOM与Diff算法：背景与必要性

在深入Vue 3 Diff算法之前，我们需要先理解虚拟DOM的概念以及为什么需要Diff算法。

虚拟DOM (Virtual DOM)： 虚拟DOM本质上是一个轻量级的JavaScript对象，它代表了真实DOM树的结构。当组件状态发生变化时，Vue不会立即更新真实的DOM，而是先更新虚拟DOM。

Diff算法： Diff算法负责比较新旧两个虚拟DOM树，找出它们之间的差异。这个差异集合（也称为补丁或更新列表）随后会被应用到真实DOM上，从而实现高效的DOM更新。

为什么要使用虚拟DOM和Diff算法？

• 性能优化： 直接操作真实DOM的代价很高，频繁的DOM操作会导致浏览器重绘和重排，影响用户体验。虚拟DOM可以将多次DOM操作合并为少量更新，减少浏览器负担。
• 跨平台能力： 虚拟DOM不依赖于特定的平台，可以用于各种环境，例如浏览器、服务器端渲染等。
• 声明式编程： 虚拟DOM允许开发者以声明式的方式描述UI，Vue负责将声明式的描述转换为实际的DOM操作，简化了开发过程。

2. Vue 2 Diff算法回顾：双端比较与O(N)复杂度的限制

Vue 2 采用了一种双端比较的Diff算法。它维护了新旧两个虚拟DOM树的头尾指针，通过比较头尾节点，试图尽可能地复用已有的DOM节点。

其核心思想是：

• 新旧节点头部相同： 将旧节点头部指向的真实DOM节点复用，并更新头部指针。
• 新旧节点尾部相同： 将旧节点尾部指向的真实DOM节点复用，并更新尾部指针。
• 新节点头部与旧节点尾部相同： 将旧节点尾部指向的真实DOM节点移动到旧节点头部之前，并更新指针。
• 新节点尾部与旧节点头部相同： 将旧节点头部指向的真实DOM节点移动到旧节点尾部之后，并更新指针。
• 以上四种情况都不满足： 创建新的真实DOM节点，插入到旧节点头部之前。

虽然双端比较在一定程度上提高了效率，但其时间复杂度仍然是O(N)，其中N是节点的数量。在大型应用中，当DOM树非常庞大时，O(N)的复杂度仍然可能导致性能瓶颈。

3. Vue 3 Diff算法：优化策略与超越O(N)的尝试

Vue 3 在Diff算法上进行了重大改进，采用了多种优化策略，旨在超越O(N)的复杂度限制。

• 静态标记 (Static Flags)： Vue 3 引入了静态标记的概念。在编译时，Vue会分析模板中的静态节点和动态节点，并为它们打上不同的标记。这些标记可以帮助Diff算法快速跳过静态节点，只关注动态节点的变化。

  • TEXT: 纯文本节点
  • CLASS: 动态class
  • STYLE: 动态style
  • PROPS: 动态属性
  • FULL_PROPS: 具有key需要完整diff的属性
  • HYDRATION_EVENTS: 具有 hydration 事件的元素
  • STABLE_FRAGMENT: 子节点顺序不会改变的Fragment
  • KEYED_FRAGMENT: 带有key的Fragment
  • UNKEYED_FRAGMENT: 没有key的Fragment
  • NEED_PATCH: 需要patch的节点
  • DYNAMIC_SLOTS: 动态插槽
  • DEV_ROOT_FRAGMENT: 仅在开发模式下使用的 Fragment 类型
  • TELEPORT: Teleport 组件
  • SUSPENSE: Suspense 组件

• 最长递增子序列 (Longest Increasing Subsequence, LIS)： 当处理带有key的列表时，Vue 3 使用最长递增子序列算法来尽可能地复用已有的DOM节点。

  • 作用：找出新旧节点中最长相同子序列,保证这些节点只移动不删除和新增，最大程度复用真实DOM。

• Block Tree： Vue 3 将模板编译成一系列的 Block。每个 Block 都是一个独立的单元，包含了一组相关的DOM节点。Block Tree 可以帮助Vue 3 更高效地更新DOM。

  • 作用： 提高动态查找的效率，将diff的粒度细化到block级别。

• PatchFlag: Vue3引入了PatchFlag。

  • 作用：通过PatchFlag，可以只对比动态数据，静态数据直接跳过，提高效率

4. Vue 3 Diff算法的核心流程与代码示例

下面我们通过一个简化的代码示例，来理解Vue 3 Diff算法的核心流程。

function patch(n1, n2, container) {
  // n1: oldVNode, n2: newVNode, container: DOM container

  // 如果新旧节点类型不同，直接替换
  if (n1 && n1.type !== n2.type) {
    unmount(n1); // 移除旧节点
    n1 = null;
  }

  const { type } = n2;

  if (typeof type === 'string') {
    // 元素节点
    if (!n1) {
      // 新增节点
      mountElement(n2, container);
    } else {
      // 更新节点
      patchElement(n1, n2);
    }
  } else if (typeof type === 'object') {
    // 组件
    // ... (组件相关的patch逻辑)
  } else if (type === Text) {
    // 文本节点
    // ... (文本节点相关的patch逻辑)
  }
}

function patchElement(n1, n2) {
  const el = n2.el = n1.el; // 复用旧节点的DOM元素

  const oldProps = n1.props || {};
  const newProps = n2.props || {};

  // 更新props
  patchProps(el, newProps, oldProps);

  // 更新children
  patchChildren(n1, n2, el);
}

function patchChildren(n1, n2, container) {
  const oldChildren = n1.children;
  const newChildren = n2.children;

  if (typeof newChildren === 'string') {
    // 新节点是文本
    // ... (将旧节点替换为文本)
  } else if (Array.isArray(newChildren)) {
    // 新节点是数组
    if (typeof oldChildren === 'string') {
      // 旧节点是文本
      // ... (将文本替换为数组)
    } else if (Array.isArray(oldChildren)) {
      // 新旧节点都是数组，进入核心Diff算法
      patchKeyedChildren(oldChildren, newChildren, container);
    } else {
      // 旧节点不存在
      // ... (新增所有节点)
    }
  } else {
    // 新节点不存在
    // ... (移除所有旧节点)
  }
}

function patchKeyedChildren(oldChildren, newChildren, container) {
  let i = 0;
  let e1 = oldChildren.length - 1;
  let e2 = newChildren.length - 1;

  // 1. 从头部开始比较
  while (i <= e1 && i <= e2 && oldChildren[i].key === newChildren[i].key) {
    patch(oldChildren[i], newChildren[i], container);
    i++;
  }

  // 2. 从尾部开始比较
  while (i <= e1 && i <= e2 && oldChildren[e1].key === newChildren[e2].key) {
    patch(oldChildren[e1], newChildren[e2], container);
    e1--;
    e2--;
  }

  // 3. 新增节点
  if (i > e1) {
    while (i <= e2) {
      const nextPos = e2 + 1 < newChildren.length ? newChildren[e2 + 1].el : null;
      mountElement(newChildren[i], container, nextPos);
      i++;
    }
  }
  // 4. 删除节点
  else if (i > e2) {
    while (i <= e1) {
      unmount(oldChildren[i]);
      i++;
    }
  }
  // 5. 乱序比较 (核心部分)
  else {
    let s1 = i;
    let s2 = i;

    const keyToNewIndexMap = new Map();
    for (let i = s2; i <= e2; i++) {
      const nextChild = newChildren[i];
      if (nextChild.key != null) {
        keyToNewIndexMap.set(nextChild.key, i);
      }
    }

    const toBePatched = e2 - s2 + 1;
    const newIndexToOldIndexMap = new Array(toBePatched).fill(0);

    for (let i = s1; i <= e1; i++) {
      const oldChild = oldChildren[i];
      if (oldChild.key != null) {
        const newIndex = keyToNewIndexMap.get(oldChild.key);

        if (newIndex === undefined) {
          unmount(oldChild);
        } else {
          newIndexToOldIndexMap[newIndex - s2] = i + 1;
          patch(oldChild, newChildren[newIndex], container);
        }
      } else {
        // 没有key的情况，这里可以优化为尝试寻找相同的节点进行patch
        // 但为了简化，我们直接unmount
        unmount(oldChild);
      }
    }
    // 最长递增子序列
    const increasingNewIndexSequence = getSequence(newIndexToOldIndexMap);
    let j = increasingNewIndexSequence.length - 1;

    for (let i = toBePatched - 1; i >= 0; i--) {
      const nextIndex = s2 + i;
      const nextChild = newChildren[nextIndex];
      const anchor = nextIndex + 1 < newChildren.length ? newChildren[nextIndex + 1].el : null;

      if (newIndexToOldIndexMap[i] === 0) {
        // 新增节点
        mountElement(nextChild, container, anchor);
      } else {
        // 移动节点
        if (i !== increasingNewIndexSequence[j]) {
          hostInsert(nextChild.el, container, anchor);
        } else {
          j--;
        }
      }
    }
  }
}

function getSequence(arr) {
  const p = arr.slice();
  const result = [0];
  let i, j, u, v, c;
  const len = arr.length;
  for (i = 0; i < len; i++) {
    const arrI = arr[i];
    if (arrI !== 0) {
      j = result[result.length - 1];
      if (arr[j] < arrI) {
        p[i] = j;
        result.push(i);
        continue;
      }
      u = 0;
      v = result.length - 1;
      while (u < v) {
        c = (u + v) >> 1;
        if (arr[result[c]] < arrI) {
          u = c + 1;
        } else {
          v = c;
        }
      }
      if (arrI < arr[result[u]]) {
        if (u > 0) {
          p[i] = result[u - 1];
        }
        result[u] = i;
      }
    }
  }
  u = result.length;
  v = result[u - 1];
  while (u-- > 0) {
    result[u] = v;
    v = p[v];
  }
  return result;
}

function mountElement(vnode, container, anchor) {
    // 创建DOM元素
    const el = vnode.el = document.createElement(vnode.type);

    // 设置props
    const { props, children } = vnode;
    if (props) {
        for (const key in props) {
            el.setAttribute(key, props[key]);
        }
    }

    // 处理children
    if (typeof children === 'string') {
        el.textContent = children;
    } else if (Array.isArray(children)) {
        children.forEach(child => {
            patch(null, child, el);
        });
    }
    hostInsert(el,container,anchor)
}

function unmount(vnode) {
  const el = vnode.el;
  el.parentNode.removeChild(el);
}

function hostInsert(el, parent, anchor = null) {
    parent.insertBefore(el, anchor);
}

function patchProps(el, newProps, oldProps) {
    if (newProps !== oldProps) {
        for (const key in newProps) {
            const newValue = newProps[key];
            const oldValue = oldProps[key];
            if (newValue !== oldValue) {
                el.setAttribute(key, newValue);
            }
        }
        for (const key in oldProps) {
            if (!(key in newProps)) {
                el.removeAttribute(key);
            }
        }
    }
}

const Text = Symbol();
// 使用示例
const oldVNode = {
  type: 'div',
  children: [
    { type: 'p', key: 'A', children: 'A' },
    { type: 'p', key: 'B', children: 'B' },
    { type: 'p', key: 'C', children: 'C' },
    { type: 'p', key: 'D', children: 'D' },
    { type: 'p', key: 'E', children: 'E' },
  ],
};

const newVNode = {
  type: 'div',
  children: [
    { type: 'p', key: 'A', children: 'A' },
    { type: 'p', key: 'C', children: 'C' },
    { type: 'p', key: 'B', children: 'B' },
    { type: 'p', key: 'F', children: 'F' },
    { type: 'p', key: 'E', children: 'E' },
  ],
};

const container = document.getElementById('app'); // 假设页面上有一个id为app的元素
patch(oldVNode, newVNode, container);

关键步骤详解：

1. patch(n1, n2, container): 这是Diff算法的入口函数。它接收两个虚拟节点（n1：旧节点，n2：新节点）和一个容器（container：DOM元素）作为参数。
2. patchElement(n1, n2): 如果新旧节点都是元素节点，则调用此函数更新节点的属性和子节点。
3. patchChildren(n1, n2, container): 此函数负责比较新旧节点的子节点，并进行相应的更新操作。
4. patchKeyedChildren(oldChildren, newChildren, container): 这是Diff算法的核心部分，专门处理带有key的子节点列表。它采用了双端比较和最长递增子序列算法，尽可能地复用已有的DOM节点。
5. getSequence(arr): 计算最长递增子序列

5. 理论复杂度分析：超越O(N)的边界

Vue 3 Diff算法的理论复杂度分析比较复杂，因为它涉及多种优化策略。

• 静态标记： 通过静态标记，Diff算法可以跳过静态节点，从而减少比较的节点数量。在理想情况下，如果大部分节点都是静态的，那么Diff算法的复杂度可以接近O(1)。
• 双端比较： 双端比较可以快速处理新旧节点头部或尾部相同的情况，减少需要进行乱序比较的节点数量。
• 最长递增子序列： 最长递增子序列算法的时间复杂度为O(N log N)，其中N是节点的数量。但是，由于最长递增子序列只应用于乱序的节点，并且尽可能地复用已有的DOM节点，因此在实际应用中，其性能表现通常优于O(N)。

总的来说，Vue 3 Diff算法的理论复杂度取决于具体的场景和数据。在最佳情况下（例如，大部分节点都是静态的），其复杂度可以接近O(1)。在最坏情况下（例如，所有节点都是动态的，并且顺序完全颠倒），其复杂度可能接近O(N log N)。

6. 实际性能分析：基准测试与真实场景

为了评估Vue 3 Diff算法的实际性能，我们可以进行基准测试和真实场景测试。

• 基准测试： 基准测试可以帮助我们比较不同算法在特定场景下的性能表现。例如，我们可以创建一个包含大量节点的数据集，并比较Vue 2 和 Vue 3 在更新这些节点时的速度。
• 真实场景测试： 真实场景测试可以帮助我们了解算法在实际应用中的性能表现。例如，我们可以使用Vue 3构建一个复杂的Web应用，并监控其性能指标，例如页面加载时间、渲染时间等。

根据Vue官方的测试结果，Vue 3 Diff算法在性能上显著优于Vue 2。在某些场景下，Vue 3的渲染速度可以提升数倍。

7. 优化建议：充分利用Vue 3的特性

为了充分利用Vue 3 Diff算法的优势，我们可以遵循以下优化建议：

• 合理使用key： 为列表中的每个节点添加唯一的key，可以帮助Diff算法更准确地识别节点，并尽可能地复用已有的DOM节点。
• 减少动态节点的数量： 尽量将静态节点标记为静态的，可以减少Diff算法需要比较的节点数量。
• 避免不必要的组件更新： 使用shouldComponentUpdate或memo等技术，可以避免不必要的组件更新，从而提高性能。
• 合理使用计算属性和侦听器： 避免在计算属性和侦听器中进行复杂的计算，可以减少CPU的负担。

8. Vue 3 Diff算法的局限性与未来发展方向

尽管Vue 3 Diff算法在性能上取得了显著的提升，但它仍然存在一些局限性：

• 复杂度： Vue 3 Diff算法的实现比较复杂，理解其内部机制需要一定的学习成本。
• 适用性： Vue 3 Diff算法主要针对虚拟DOM树的比较，对于其他类型的UI更新，可能需要采用不同的算法。

未来，Vue 3 Diff算法可能会朝着以下方向发展：

• 更智能的静态分析： 进一步优化静态分析，可以更准确地识别静态节点，并减少Diff算法需要比较的节点数量。
• 更高效的乱序比较： 探索更高效的乱序比较算法，可以进一步提高列表更新的性能。
• 与其他技术的结合： 将Diff算法与其他技术结合起来，例如WebAssembly，可以进一步提高性能。

性能提升背后的原理

Vue 3 Diff算法的性能提升主要得益于以下几个方面：

• 编译时优化： Vue 3 在编译时进行了大量的优化，例如静态标记、Block Tree等，这些优化可以帮助Diff算法更高效地进行比较和更新。
• 运行时优化： Vue 3 在运行时也进行了一些优化，例如更高效的DOM操作、更智能的节点复用等，这些优化可以减少浏览器负担，提高渲染速度。
• 数据结构优化： Vue 3 采用了更高效的数据结构，例如Map、Set等，这些数据结构可以提高Diff算法的查找和比较效率。

总的来说，Vue 3 Diff算法的性能提升是编译时优化、运行时优化和数据结构优化共同作用的结果。通过这些优化，Vue 3 能够更高效地更新DOM，从而提高Web应用的性能。

希望今天的分享能够帮助大家更深入地理解Vue 3 Diff算法。谢谢大家！

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