阐述 Vue 3 源码中 `scheduler` 队列的实现细节,它是如何批处理任务并利用浏览器的微任务队列确保 DOM 更新的最小化?

各位观众老爷,晚上好!我是今晚的讲师,咱们今天聊聊 Vue 3 源码里那个神秘又关键的 scheduler 队列。 这玩意儿就像 Vue 3 的大脑,专门负责安排任务,确保咱们的页面既能快速响应,又不会因为频繁的 DOM 操作而卡顿。 咱们的目标是:深入源码,搞清楚它到底是怎么工作的。 一、为什么需要 Scheduler? 首先,咱们得明白,没有 scheduler 会怎样。想象一下,每次数据变化都立刻更新 DOM,那画面太美我不敢看! 性能问题: 频繁的 DOM 操作是性能杀手。浏览器需要重新计算布局、绘制等等,消耗大量的资源。 用户体验问题: 页面卡顿、响应迟缓,用户体验极差。 所以,我们需要一种机制,能够: 收集所有需要更新的任务: 避免每次数据变化都立刻更新。 批量执行更新: 将多次 DOM 操作合并成一次。 异步执行更新: 避免阻塞主线程,保持页面响应。 这就是 scheduler 的作用。 它就像一个工头,把所有需要干活的工人(更新任务)集中起来,安排好顺序,然后一次性让他们开工。 二、Vue 3 Scheduler 的核心结构 Vue 3 的 scheduler 主要由以 …

深入分析 Vue 3 源码中 `scheduler` 队列的实现细节,它是如何批处理任务并利用浏览器的微任务队列确保 DOM 更新的最小化?

咳咳,大家好!今天咱们来聊聊 Vue 3 里一个很重要的家伙——scheduler。这玩意儿就像 Vue 3 的“任务调度员”,负责管理和执行各种更新任务。 别看它名字挺严肃,其实它的核心目标很简单:高效地更新 DOM,尽量别让浏览器抽风! 咱们这次就深入它的源码,看看它到底是怎么运作的。顺便说一句,源码是最好的老师,准备好一起“读”源码了吗? 第一幕:任务的诞生——queueJob 首先,任何需要更新 DOM 的操作(比如修改数据、组件 props 更新等)都会被封装成一个“任务”。这些任务会被扔进 scheduler 的队列里。这个“扔”的动作,通常是由 queueJob 函数完成的。 // packages/runtime-core/src/scheduler.ts const queue: (Job | null)[] = []; // 任务队列 let isFlushPending = false; // 是否正在刷新队列 const p = Promise.resolve(); // 用于创建微任务 export function queueJob(job: Job) { …

深入分析 Vue 3 源码中 `scheduler` 队列中的任务优先级,以及 `nextTick` 如何利用微任务队列确保 DOM 更新的及时性。

各位靓仔靓女,晚上好!我是你们今晚的Vue 3源码解说员,今天咱们要聊的是Vue 3里那个神秘的“调度器”(scheduler)和“nextTick”,特别是它们如何狼狈为奸(划掉)……是如何精妙配合,保证咱们页面上的DOM更新既高效又及时。 咱们的目标是:不仅要知其然,还要知其所以然,更要知其然个所以然。准备好了吗?Let’s dive in! 一、Vue 3 的 Scheduler:任务队列的“包工头” 首先,想象一下,你是一个建筑工地的包工头(scheduler),每天接到各种任务:砌砖、刷墙、铺地板……这些任务就是Vue里的组件更新、属性变更等等。 你不可能接到一个任务就立马放下手头的事情去做,不然工地就乱套了。你需要一个优先级队列来安排这些任务,确保重要的事情先做,不重要的可以稍后再做。 在Vue 3中,Scheduler就是这个包工头,它的核心职责就是管理一个任务队列。 // 简化版的 scheduler let jobQueue = []; //任务队列 let flushing = false; //是否正在刷新队列 let pending = false; …

C++ 多核/NUMA 架构下的并发队列优化:环形缓冲区、无锁队列的适配

哈喽,各位好! 今天咱们聊聊C++在多核/NUMA架构下并发队列的优化,这可是个既烧脑又刺激的话题。想象一下,你的程序跑在拥有几十甚至上百个核心的怪兽机器上,数据像潮水一样涌来,如果队列成了瓶颈,那简直就像高速公路堵车一样让人崩溃!所以,优化并发队列,就是让数据畅通无阻的关键。 咱们今天主要聚焦在两种常用且有效的优化策略:环形缓冲区和无锁队列,看看它们如何针对多核/NUMA架构进行适配,最大程度地发挥硬件的潜力。 一、多核/NUMA架构的并发挑战 在深入队列优化之前,咱们先简单回顾一下多核/NUMA架构给我们带来的挑战。 多核并发: 多个核心同时访问共享数据结构(例如队列)时,需要考虑数据一致性问题,锁机制是常见的解决方案,但锁竞争会严重降低并发性能。 NUMA(Non-Uniform Memory Access): 在NUMA架构中,每个CPU核心都有自己的本地内存,访问本地内存速度快,但访问其他核心的内存速度慢。如果数据分布不合理,频繁的跨节点内存访问会成为性能瓶颈。 二、环形缓冲区:巧妙的内存复用 环形缓冲区(Circular Buffer),也称为循环队列,是一种非常实用的数据 …

C++ SPSC (Single Producer Single Consumer) 队列设计:极致性能的无锁队列

好的,没问题! (咳咳,开个玩笑,正文开始!) 各位观众,欢迎来到今天的“C++ SPSC:极致性能的无锁队列”讲座现场!今天我们要聊的,是程序员界的香饽饽,高性能并发编程中的瑞士军刀——单生产者单消费者(SPSC)无锁队列。 什么是SPSC队列?为啥它这么牛? 简单来说,SPSC队列就是一种特殊的队列,只允许一个线程负责往里面塞东西(生产者),另一个线程负责从里面掏东西(消费者)。由于只有一个生产者和一个消费者,我们就可以利用一些巧妙的技巧,避免锁的开销,实现惊人的性能。 想象一下,你是一家包子铺的老板,只有一个伙计负责做包子,也只有一个伙计负责卖包子。如果两个伙计需要排队拿包子,效率肯定不高。但是,如果他们之间有个固定的通道,做包子的伙计直接把包子放到通道里,卖包子的伙计直接从通道里拿,是不是就快多了? 这就是SPSC队列的思想。 为啥要用无锁队列?锁不好吗? 锁在并发编程中是保护共享资源的常用手段,但是锁也有缺点: 开销大: 加锁、解锁都需要消耗CPU资源,尤其是在竞争激烈的情况下,开销会更大。 死锁风险: 多个线程持有不同的锁,互相等待对方释放锁,就会造成死锁,程序就卡死了。 …

C++ MPMC (Many Producer Many Consumer) 队列设计:高并发队列实现

C++ MPMC 队列设计:高并发队列实现 大家好!今天咱们聊聊一个相当实用且充满挑战的话题:C++ MPMC (Many Producer Many Consumer) 队列的设计与实现,目标是打造一个在高并发环境下依然坚挺的高性能队列。这东西就像餐厅的厨房,厨师(生产者)不断做菜,服务员(消费者)不断取菜,要是队列堵塞了,顾客可就要掀桌子了! 1. 队列的基本概念:先进先出,规规矩矩 队列(Queue)是一种基本的数据结构,遵循先进先出(FIFO, First-In, First-Out)的原则。 想象一下排队买奶茶,先到的人先得,这就是队列的精髓。 Enqueue (入队): 将一个元素添加到队列的尾部。就像奶茶店新做好一杯奶茶,放到队尾。 Dequeue (出队): 从队列的头部移除一个元素。就像服务员从队头取走一杯奶茶,递给顾客。 简单来说,队列就是个有秩序的“先进先出”的容器。 2. MPMC 队列的挑战:并发的甜蜜与痛苦 MPMC 队列意味着多个生产者可以同时向队列中添加数据,而多个消费者也可以同时从队列中取出数据。 这就带来了并发的挑战,就像多个厨师同时做菜,多个服务员 …

C++ 线程安全队列:手把手实现高效的无锁或有锁队列

各位观众,各位听众,欢迎来到今天的“C++线程安全队列:手把手实现高效的无锁或有锁队列”讲座。我是你们的老朋友,今天就带大家深入浅出地搞定这个并发编程里的重要角色——线程安全队列。 咱先说说,为啥需要线程安全队列?想象一下,你开了个煎饼摊,一个窗口负责擀面,一个窗口负责放料,一个窗口负责收钱。如果没个靠谱的流程(也就是队列),那还不乱套了?线程安全队列就是这个流程,保证多个线程能安全、有序地访问共享数据,避免出现数据损坏、死锁等幺蛾子。 今天咱们主要讲两种实现方式:有锁队列和无锁队列。有锁队列就像煎饼摊的阿姨明确规定:“下一个!下一个!”,保证同一时间只有一个线程能操作队列。无锁队列就像阿姨练就了眼观六路耳听八方的神功,不用排队也能高效地处理所有订单。 一、有锁队列:简单粗暴,稳定可靠 有锁队列的思路很简单:加锁!就像煎饼摊阿姨喊号一样,保证同一时间只有一个线程能操作队列。C++里常用的锁就是std::mutex。 1.1 基本结构 #include <queue> #include <mutex> #include <condition_variable …

Redis 延迟队列的多种实现方案对比与选择

各位听众,大家好!欢迎来到今天的“Redis 延迟队列深度剖析与实战”讲座。我是你们的老朋友,一名在代码堆里摸爬滚打了多年的老兵。今天,咱们就来聊聊 Redis 延迟队列这个话题。 什么是延迟队列?它为什么重要? 想象一下,你正在开发一个电商平台。用户下单后,你需要: 30分钟后检查用户是否付款,未付款则自动取消订单。 1小时后给用户发送催付短信。 7天后询问用户购物体验。 这些任务都需要在未来的某个时间点执行。如果直接使用 sleep() 或者定时任务来做,那简直就是灾难!sleep() 会阻塞线程,定时任务又容易造成资源浪费。这时候,延迟队列就派上用场了。 简单来说,延迟队列就是一个存放需要在未来某个时间点执行的任务的队列。它允许你将任务推迟到指定的时间执行,而不用阻塞当前线程。这在异步处理、定时任务、重试机制等方面非常有用。 Redis 和延迟队列:天生一对 Redis 以其高性能、高可用和丰富的数据结构,成为了实现延迟队列的理想选择。它能快速处理大量的并发请求,并且提供了多种数据结构来实现延迟队列的各种功能。 Redis 延迟队列的多种实现方案 接下来,我们就来深入探讨 Red …

Redis 实现消息队列的各种模式:发布订阅、List 队列、Stream 队列对比

各位观众,各位朋友,大家好!今天咱们来聊聊Redis这玩意儿,以及它在消息队列领域耍的那些花活。Redis,这可不是你奶奶厨房里装咸菜的坛子,它是内存数据库,速度快得像博尔特,用来做消息队列,那简直是如虎添翼! 我们今天要聊的有三种模式:发布订阅(Pub/Sub)、List队列,以及Stream队列。这三种方式各有千秋,就像武林中的不同门派,各有自己的独门绝技。咱们得好好剖析剖析,看看哪种更适合你的项目。 一、发布订阅(Pub/Sub):广播喇叭,一呼百应 想象一下,你是一个电台DJ,你对着麦克风叭叭叭一顿说,所有收音机调到你这个频道的人都能听到。这就是发布订阅模式,Publisher(发布者)发布消息,Subscriber(订阅者)订阅频道,一旦Publisher发布消息,所有订阅该频道的Subscriber都会收到。 优点: 简单粗暴: 实现起来贼简单,代码量少,易于理解。 实时性高: Publisher一发消息,Subscriber立马收到,几乎没有延迟。 解耦性好: Publisher和Subscriber之间完全解耦,互不依赖。Publisher不用知道谁订阅了,Subscr …

Python `heapq` 模块:优先队列与 K 个最大/最小元素问题

好的,各位听众,今天咱们来聊聊 Python 的 heapq 模块,以及它在优先队列和 K 个最大/最小元素问题上的应用。说白了,就是要教大家怎么用 Python 优雅地偷懒,高效地解决问题。 开场白:为什么我们需要 heapq? 想象一下,你是一家医院的急诊科医生,病人源源不断涌入,你得先救谁?肯定是最紧急的那个!这时候,你就需要一个“优先级”的概念。在计算机世界里,也经常遇到类似的情况。我们需要一种数据结构,能够快速找到“最重要”的元素,而不是每次都遍历一遍。 heapq 模块就是来解决这个问题的。它提供了一种基于堆(heap)的实现,可以高效地维护一个有序的集合,并且快速找到最大或最小的元素。这玩意儿就像一个自动排序的篮子,你往里面扔东西,它会自动把最重要的放在最前面。 什么是堆(Heap)?别害怕,其实很简单! 堆是一种特殊的树形数据结构,它满足以下两个性质: 堆的形状: 堆是一个完全二叉树(除了最底层,其他层都是满的,最底层从左到右填充)。 堆的性质: 堆中某个节点的值总是不大于(或不小于)其父节点的值。 最小堆(Min-Heap): 父节点的值小于或等于子节点的值。根节点是 …