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从Context源码实现谈React性能优化的示例分析

这篇文章给大家分享的是有关从Context源码实现谈React性能优化的示例分析的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。

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组件render的时机

Context的实现与组件的render息息相关。在讲解其实现前,我们先来了解render的时机。

换句话说,组件在什么时候render?

这个问题的答案,已经在React组件到底什么时候render啊聊过。在这里再概括下:

在React中,每当触发更新(比如调用this.setState、useState),会为组件创建对应的fiber节点。

fiber节点互相链接形成一棵Fiber树。

有2种方式创建fiber节点:

bailout,即复用前一次更新该组件对应的fiber节点作为本次更新的fiber节点。

render,经过diff算法后生成一个新fiber节点。组件的render(比如ClassComponent的render方法调用、FunctionComponent的执行)就发生在这一步。

经常有同学问:React每次更新都会重新生成一棵Fiber树,性能不会差么?

React性能确实不算很棒。但如你所见,Fiber树生成过程中并不是所有组件都会render,有些满足优化条件的组件会走bailout逻辑。

比如,对于如下Demo:

function Son() {   console.log('child render!');   return 
Son
; }   function Parent(props) {   const [count, setCount] = React.useState(0);    return (      {setCount(count + 1)}}>       count:{count}       {props.children}     
   ); }   function App() {   return (                    ); }  const rootEl = document.querySelector("#root"); ReactDOM.render(, rootEl);

在线Demo地址[2]

点击Parent组件的div子组件,触发更新,但是child render!并不会打印。

这是因为Son组件会进入bailout逻辑。

bailout的条件

要进入bailout逻辑,需同时满足4个条件:

1.oldProps === newProps

即本次更新的props全等于上次更新的props。

注意这里是全等比较。

我们知道组件render会返回JSX,JSX是React.createElement的语法糖。

所以render的返回结果实际上是React.createElement的执行结果,即一个包含props属性的对象。

即使本次更新与上次更新props中每一项参数都没有变化,但是本次更新是React.createElement的执行结果,是一个全新的props引用,所以oldProps  !== newProps。

2.context value没有变化

我们知道在当前React版本中,同时存在新老两种context,这里指老版本context。

3.workInProgress.type === current.type

更新前后fiber.type不变,比如div没变为p。

4.!includesSomeLane(renderLanes, updateLanes) ?

当前fiber上是否存在更新,如果存在那么更新的优先级是否和本次整棵Fiber树调度的优先级一致?

如果一致代表该组件上存在更新,需要走render逻辑。

bailout的优化还不止如此。如果一棵fiber子树所有节点都没有更新,即使所有子孙fiber都走bailout逻辑,还是有遍历的成本。

所以,在bailout中,会检查该fiber的所有子孙fiber是否满足条件4(该检查时间复杂度O(1))。

如果所有子孙fiber本次都没有更新需要执行,则bailout会直接返回null。整棵子树都被跳过。

不会bailout也不会render,就像不存在一样。对应的DOM不会产生任何变化。

老Context API的实现现

在我们大体了解了render的时机。有了这个概念,就能理解ContextAPI是如何实现的,以及为什么被重构。

我们先看被废弃的老ContextAPI的实现。

Fiber树的生成过程是通过遍历实现的可中断递归,所以分为递和归2个阶段。

Context对应数据会保存在栈中。

在递阶段,Context不断入栈。所以Concumer可以通过Context栈向上找到对应的context value。

在归阶段,Context不断出栈。

那么老ContextAPI为什么被废弃呢?因为他没法和shouldComponentUpdate或Memo等性能优化手段配合。

shouldComponentUpdate的实现

要探究更深层的原因,我们需要了解shouldComponentUpdate的原理,后文简称其为SCU。

使用SCU是为了减少不必要的render,换句话说:让本该render的组件走bailout逻辑。

刚才我们介绍了bailout需要满足的条件。那么SCU是作用于这4个条件的哪个呢?

显然是第一条:oldProps === newProps

当使用shouldComponentUpdate,这个组件bailout的条件会产生变化:

-- oldProps === newProps

++ SCU === false

同理,使用PureComponenet和React.memo时,bailout的条件也会产生变化:

-- oldProps === newProps

++ 浅比较oldProps与newsProps相等

回到老ContextAPI。

当这些性能优化手段:

使组件命中bailout逻辑

同时如果组件的子树都满足bailout的条件4

那么该fiber子树不会再继续遍历生成。

换言之,不会再经历Context的入栈、出栈。

这种情况下,即使context value变化,子孙组件也没法检测到。

新Context API的实现

知道老ContextAPI的缺陷,我们再来看新ContextAPI是如何实现的。

当通过:

ctx = React.createContext();

创建context实例后,需要使用Provider提供value,使用Consumer或useContext订阅value。

如:

ctx = React.createContext();  const NumProvider = ({children}) => {   const [num, add] = useState(0);    return (             add(num + 1)}>add       {children}        ) }

使用:

const Child = () => {   const {num} = useContext(Ctx);   return 

{num}

 }

当遍历组件生成对应fiber时,遍历到Ctx.Provider组件,Ctx.Provider内部会判断context value是否变化。

如果context  value变化,Ctx.Provider内部会执行一次向下深度优先遍历子树的操作,寻找与该Provider配套的Consumer。

在上文的例子中会最终找到useContext(Ctx)的Child组件对应的fiber,并为该fiber触发一次更新

注意这里的实现非常巧妙:

一般更新是由组件调用触发更新的方法产生。比如上文的NumProvider组件,点击button调用add会触发一次更新。

触发更新的本质是为了让组件创建对应fiber时不满足bailout条件4:

!includesSomeLane(renderLanes, updateLanes) ?

从而进入render逻辑。

在这里,Ctx.Provider中context value变化,Ctx.Provider向下找到消费context  value的组件Child,为其fiber触发一次更新。

则Child对应fiber就不满足条件4。

这就解决了老ContextAPI的问题:

由于Child对应fiber不满足条件4,所以从Ctx.Provider到Child,这棵子树没法满足:

  • !! 子树中所有子孙节点都满足条件4

所以即使遍历中途有组件进入bailout逻辑,也不会返回null,即不会无视这棵子树的遍历。

最终遍历进行到Child,由于其不满足条件4,会进入render逻辑,调用组件对应函数。

const Child = () => {   const {num} = useContext(Ctx);   return 

{num}

 }

在函数调用中会调用useContext从Context栈中找到对应更新后的context value并返回。

感谢各位的阅读!关于“从Context源码实现谈React性能优化的示例分析”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,让大家可以学到更多知识,如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到吧!


当前名称:从Context源码实现谈React性能优化的示例分析
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