Vue | 2021-03-09 01:54:09 1823次 3次
前言
在之前的源码分析文章中总是贴出大量的代码，也一直找不到一种好的方式来怎么写源码分析（尽管这是一件平庸的事），这个过程中更多的了为了让自己后续回顾能快速的浮现出代码组织。毕竟，【自嗨】也是一件快乐的事！
在写 react 源码分析的过程中更多了为了学习它的思想，至于代码组织只是思想的一种实现；
在写 jq 源码分析中，更多的为了学习它的代码组织和功能上的设计，一些公共方法的抽象分离；
在写 webpack 源码分析中，仅仅为了跑通流程，学习一种插件结构的设计；
在写 vue 源码中，精简了很多内容，更多的为了跑通一个流程和思想上的复现以及代码组织设计；
言归正传，本篇的渲染引擎的分析开写。
Vnode
vue3 中做了一些优化，静态节点提升、block 块等，帮助运行时的效率提升。
其中 shapeFlag 代表了节点类型，patchFlag 在编译时生成，可以用来做 patch 时优化处理，区分动态和静态。
编译时会创建动态节点 block tree，结合 patchFlag 实现细粒度的更新，将生成的动态节点放入一个数组中，diff 时直接取出用，避免了递归树检查。
编译器会生成 openBlock、createVnode、createBlock 等方法，如下：
// 一种树的遍历，先按照层级顺序执行openBlock，然后再是树的完成过程（叶子节点开始）
// openBlock1 --> openBlock2 --> Frag --> div
(openBlock(1),
createBlock('div', null, [
((openBlock(2),
createBlock("Frag", null, [
222,
333
])
))
]))最后创建完成的 currentBlock 会被挂载到根 vnode 的 dynamicChildren 上。
Mount
组件的初始加载会进行 render 的挂载，挂载 render 的时候会判断当前组件返回值：
如果是一个函数，则认为当前组件中采用 jsx 的写法或者说 createVnode 方法，不需要走 vue 的 compiler 系统。
如果是一个对象，则认为当前组件中有模板写法，则需要进行编译，同时将 setUp 中返回的对象传给 render，建立起编 译后的模板和数据的关联。
同时，将数据和响应式系统通过 effect 关联上，达到响应式的组件级别的更新：
instance.update = effect(() => {
if(!instance.isMounted){
let { bm, m } = instance;
// Life onBeforeMount
bm && invokeArrayFns(bm);
// 初始加载
const subTree = (instance.subTree = renderComponentRoot(instance))
patch(null, subTree, container);
// Life onMounted
m && queuePostRenderEffect(m);
instance.isMounted = true;
}else{
// 更新
}
},{
scheduler: job => {
queueJob(job);
}
})export function renderComponentRoot(
instance: ComponentInstance
): VNode{
const {
render,
setupState
} = instance;
// 触发render方法，这里面用到了响应式中数据的话，则会对 effect 响应式处理
return normalizeVNode(render(setupState));
}对于普通节点的初始加载，则是递归 vnode 树即可，从子节点开始层层 parent.insertBefore 操作，最终挂载到根节点上，同时注意属性也要挂载到真实节点。
Update
组件的更新，当数据变化时，则会触发 effect，初始挂载后将信息记录在 subTree 上，更新时重新执行 render 计算出新的虚拟dom 树，再次进行 patch 比较：
instance.update = effect(() => {
if(!instance.isMounted){
...
}else{
const { bu, u } = instance;
// Life onBeforeUpdate
bu && invokeArrayFns(bu);
// 数据更新 前后树对比 继续patch
const nextTree = renderComponentRoot(instance);
const prevTree = instance.subTree;
// 更换
instance.subTree = nextTree;
patch(prevTree, nextTree, hostParentNode(prevTree.el!)!);
// Life onUpdated
u && queuePostRenderEffect(u);
}
},{
scheduler: job => {
queueJob(job);
}
})对于节点的更新，利用到编译优化的点，patchFlag 大于 0 的时候是动态属性，比如动态 class、动态 style、其他动态属性仅对比当前 dom 的制定属性，不会全量对比 props，除非命中 PatchFlags.FULL_PROPS 或者不优化（并且dynamicChildren为空）时再进行全量的属性对比。
接着如果命中 block 优化的条件，则进行 patchBlockChildren，根据新旧根节点上的 dynamicChildren 直接遍历进行 patch。
无法进行优化处理的再进入大名鼎鼎的 diff 阶段。
Diff
首先进入 patchChildren 进行节点类型的对比：
1 new: text old: array
2 new: text old: text | null
3 new: array old: array +++++++++
4 new: null old: array
5 new: null old: text | null
6 new: array old: text | null
if(shapeFlag & ShapeFlags.TEXT_CHILDREN){
if(prevShapeFlag & ShapeFlags.ARRAY_CHILDREN){
// 卸载组件
container.innerHTML = '';
}
if(c2 !== c1){
hostSetElementText(container, c2 as string)
}
} else {
if(prevShapeFlag & ShapeFlags.ARRAY_CHILDREN){
if(shapeFlag & ShapeFlags.ARRAY_CHILDREN){
// array 前后对比
patchKeyedChildren(c1 as VNode[], c2 as VNodeArrayChildren, container);
}else{
// 卸载组件
container.innerHTML = '';
}
} else {
if(prevShapeFlag & ShapeFlags.TEXT_CHILDREN){
hostSetElementText(container, '');
}
if(shapeFlag & ShapeFlags.ARRAY_CHILDREN){
// 加载数组类型组件
mountChildren( c2, container)
}
}
}接下来逻辑最多的就是有 key 节点对比 patchKeyedChildren，这个对比的过程中源码的注释很清晰，这里描述下过程：
1、头比较
old: (a b) c
new: (a b) d e
-----------------------------------
while (i <= e1 && i <= e2) {
const n1 = c1[i];
const n2 = c2[i] = normalizeVNode(c2[i]);
if (isSameVNodeType(n1, n2)) {
patch(n1, n2, container);
} else {
break;
}
i++;
}2、尾比较
old: a (b c)
new: d e (b c)
---------------------------------
while (i <= e1 && i <= e2) {
const n1 = c1[e1];
const n2 = c2[e2] = normalizeVNode(c2[e2]);
if (isSameVNodeType(n1, n2)) {
patch(n1, n2, container);
} else {
break;
}
e1--;
e2--;
}3、同序列挂载
old: (a b)
new: (a b) c
// i = 2, e1 = 1, e2 = 2
或
old： (a b)
new: c (a b)
// i = 0, e1 = -1, e2 = 0
----------------------------------
if (i > e1) {
while (i <= e2) {
patch(null, c2[i] = normalizeVNode(c2[i]), container)
i++;
}
}4、同序列卸载
old: (a b) c
new: (a b)
// i = 2, e1 = 2, e2 = 1
或
new: a (b c)
old: (b c)
// i = 0, e1 = 0, e2 = -1
---------------------------------
else if(i > e2){
while (i <= e1) {
hostRemove(c1[i].el as any);
i++;
}
}5、未知序列
// [i ... e1 + 1]: a b [c d e] f g // [i ... e2 + 1]: a b [e c d h] f g // i = 2, e1 = 4, e2 = 5
未知序列这里是 diff 的核心逻辑，设计复杂，但目的比较明确，就是保证最小移动从而减小 dom 操作。为了保证找到最小的移动，就是要求出这个最长递增子序列，依据的是新的节点相对于旧节点的位置索引确定，过程如下：
1. 收集新节点 key 和 index（去除相同头尾后的部分）
// 根据上面的注释数据。。
const s1 = i, s2 = i;
// 抛头去尾后 新节点 key 的集合
const keyToNewIndexMap: Map<string | number, number> = new Map();
// 将新的节点key和index存入一个map
for(i = s2; i <= e2; i++){
const nextChild = (c2[i] = normalizeVNode(c2[i]));
const key = nextChild.key;
if(key != null){
keyToNewIndexMap.set(key, i);
}
}2. 遍历旧节点（去除相同头尾后的部分），创造一个索引变化的数组，为了后面计算 LIS
for(i = s1; i <= e1; i++){
const prevChild = c1[i];
...
let newIndex, prevChildKey = prevChild.key;
...
if(prevChildKey != null){
newIndex = keyToNewIndexMap.get(prevChildKey);
}else{
...
}
// 新节点中不存在 旧的需要移除
if(newIndex === undefined){
hostRemove(prevChild.el as any);
}else{
// 这里生成数组
newIndexToOldIndexMap[newIndex - s2] = i + 1;
// maxNewIndexSoFar 设计的巧妙，比如 c d e 变成 e c d 的时候
// 旧节点 遍历到 e 的时候发现 newIndex 是小于 这个变量的
// 那么意味这节点需要移动，此时再求最长递增子序列，进行后续的移动操作
if (newIndex >= maxNewIndexSoFar) {
maxNewIndexSoFar = newIndex;
} else {
moved = true;
}
patch(prevChild, c2[newIndex] as VNode, container);
patched++;
}
}这一小步中还有其他细节需要考虑，这里不贴具体代码了，列举 case 如下：
// a b [c d e] f g // a b [] f g ----------------------- // a b [c d e q(noKey)] f g // a b [e c d h q(noKey)] f g
5.1、最长递增子序列
这里和 vue 源码的写法有些出入，不过核心思路都是一样的，我进行了一个代码的更精简，采用二分法的思路：
首先进入 patchChildren 进行节点类型的对比：
* 最长递增子序列
* [6,3,5,10,11,2,9,14,13,7,4,8,16]
*
* 第一步：
* 按照扑克牌的算法进行二分法查找，得到最终每一堆中牌尾的索引
*
* 堆1 堆2 堆3 堆4 堆5
* 6 5 10 11 14
* 3 4 9 8 13
* 2 7 16
*
* 牌尾：[2, 4, 7, 8, 16] 对应索引：[5, 10, 9, 11, 12]
* ----------------------------------------------------
*
* 第二步：
* 求解目标（唯一值）
* pArr的计算，新的牌入堆的时候右侧一定大于左侧的值，所以新插入的需要记录上一个堆的牌尾索引
* pArr: [-1, -1, 1, 2, 3, -1, 2, 4, 4, 2, 5, 9, 11]
* 由于堆的最右侧的牌尾是最大的
* 所以可以从牌尾索引倒序从 pArr 中往前寻找
* 最终为目标值。
*
* 实际目标不唯一，比如 16 后面是 15 （此时最长公共子序列结果至少有两个）
export function getSequence(arr: number[]) {
let topIndex = [];
let pArr = [];
// 牌堆数初始化为 0
let piles = 0;
for (let i = 0, len = arr.length; i < len; i++) {
let poker = arr[i];
let left = 0, right = piles;
while (left < right) {
let mid = Math.floor((left + right) / 2);
if (arr[topIndex[mid]] < poker) {
left = mid + 1;
} else {
right = mid;
}
}
// 新建堆
if (left == piles){
piles++
};
// 记录每一堆牌顶索引
topIndex[left] = i;
pArr.push(topIndex[left-1] || -1);
}
// 挑选
let u = topIndex.length;
let v = topIndex[u - 1];
while (u-- > 0) {
topIndex[u] = v;
v = pArr[v];
}
// 增长序列
return topIndex;
}5.2、最小移动
...
for (i = toBePatched - 1; i >= 0; i--) {
...
// [0,1,2,0]
// lis: [1, 2]
// 此时 1和2保持不动，其他的节点做移动操作，保证了最小移动
if (j < 0 || i !== increasingNewIndexSequence[j]) {
hostInsert(nextChild.el!, container, anchor)
} else {
j--;
}
...
}这里完成了一个组件的渲染和更新能力，下一篇继续看生命周期的设计和调度。
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