从框架作者角度聊:React调度算法的迭代过程
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2022-02-14 00:51
源 / 文/ 卡颂
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React
内部最难理解的地方就是「调度算法」,不仅抽象、复杂,还重构了一次。
可以说,只有React
团队自己才能完全理解这套算法。
既然这样,那本文尝试从React
团队成员的视角出发,来聊聊「调度算法」。
什么是调度算法
React
在v16之前面对的主要性能问题是:当组件树很庞大时,更新状态可能造成页面卡顿,根本原因在于:更新流程是「同步、不可中断的」。
为了解决这个问题,React
提出Fiber
架构,意在「将更新流程变为异步、可中断的」。
最终实现的交互流程如下:
不同交互产生不同优先级的更新(比如
onClick
回调中的更新优先级最高,useEffect
回调中触发的更新优先级一般)「调度算法」从众多更新中选出一个
优先级
作为本次render
的优先级以步骤2选择的
优先级
对组件树进行render
在render
过程中,如果又触发交互流程,步骤2又选出一个更高优先级
,则之前的render
中断,以新的优先级
重新开始render
。
本文要聊的就是步骤2中的「调度算法」。
expirationTime调度算法
「调度算法」需要解决的最基本的问题是:如何从众多更新中选择其中一个更新的优先级
作为本次render
的优先级?
最早的算法叫做expirationTime算法
。
具体来说,更新的优先级与「触发交互的当前时间」及「优先级对应的延迟时间」相关:
// MAX_SIGNED_31_BIT_INT为最大31 bit Interger
update.expirationTime = MAX_SIGNED_31_BIT_INT - (currentTime + updatePriority);
例如,高优先级更新u1、低优先级更新u2的updatePriority
分别为0、200,则
MAX_SIGNED_31_BIT_INT - (currentTime + 0) > MAX_SIGNED_31_BIT_INT - (currentTime + 200)
// 即
u1.expirationTime > u2.expirationTime;
代表u1
优先级更高。
expirationTime算法
的原理简单易懂:每次都选出所有更新中「优先级最高的」。
如何表示“批次”
除此之外,还有个问题需要解决:如何表示「批次」?
「批次」是什么?考虑如下例子:
// 定义状态num
const [num, updateNum] = useState(0);
// ...某些修改num的地方
// 修改的方式1
updateNum(3);
// 修改的方式2
updateNum(num => num + 1);
两种「修改状态的方式」都会创建更新
,区别在于:
第一种方式,不需考虑更新前的状态,直接将状态
num
修改为3第二种方式,需要基于「更新前的状态」计算新状态
由于第二种方式的存在,更新
之间可能有连续性。
所以「调度算法」计算出一个优先级
后,组件render
时实际参与计算「当前状态的值」的是:
「计算出的优先级对应更新」 + 「与该优先级相关的其他优先级对应更新」
这些相互关联,有连续性的更新
被称为一个「批次」(batch
)。
expirationTime算法
计算「批次」的方式也简单粗暴:优先级大于某个值(priorityOfBatch
)的更新
都会划为同一批次。
const isUpdateIncludedInBatch = priorityOfUpdate >= priorityOfBatch;
expirationTime算法
保证了render
异步可中断、且永远是最高优先级的更新
先被处理。
这一时期该特性被称为Async Mode
。
IO密集型场景
Async Mode
可以解决以下问题:
组件树逻辑复杂导致更新时卡顿(因为组件
render
变为可中断
)重要的交互更快响应(因为不同交互产生
更新
的优先级
不同)
这些问题统称为CPU密集型问题
。
在前端,还有一类问题也会影响体验,那就是「请求数据造成的等待」。这类问题被称为IO密集型问题
。
为了解决IO密集型问题
的,React
提出了Suspense
。考虑如下代码:
const App = () => {
const [count, setCount] = useState(0);
useEffect(() => {
const t = setInterval(() => {
setCount(count => count + 1);
}, 1000);
return () => clearInterval(t);
}, []);
return (
<>
<Suspense fallback={<div>loading...</div>}>
<Sub count={count} />
</Suspense>
<div>count is {count}</div>
</>
);
};
其中:
每过一秒会触发一次更新,将状态
count
更新为count => count + 1
在
Sub
中会发起异步请求,请求返回前,包裹Sub
的Suspense
会渲染fallback
假设请求三秒后返回,理想情况下,请求发起前后UI
会依次显示为:
// Sub内请求发起前
<div class=“sub”>I am sub, count is 0</div>
<div>count is 0</div>
// Sub内请求发起第1秒
<div>loading...</div>
<div>count is 1</div>
// Sub内请求发起第2秒
<div>loading...</div>
<div>count is 2</div>
// Sub内请求发起第3秒
<div>loading...</div>
<div>count is 3</div>
// Sub内请求成功后
<div class=“sub”>I am sub, request success, count is 4</div>
<div>count is 4</div>
从用户的视角观察,有两个任务在并发执行:
请求
Sub
的任务(观察第一个div
的变化)改变
count
的任务(观察第二个div
的变化)
Suspense
带来了「多任务并发执行」的直观感受。
因此,Async Mode
(异步模式)也更名为Concurrent Mode
(并发模式)。
一个无法解决的bug
那么Suspense对应更新
的优先级是高还是低呢?
当请求成功后,合理的逻辑应该是「尽快展示成功后的UI」。所以Suspense对应更新
应该是高优先级更新
。那么,在示例中共有两类更新:
Suspense
对应的高优IO更新,简称u0
每秒产生的低优 CPU
更新,简称u1
、u2
、u3
等
在expirationTime算法
下:
// u0优先级远大于u1、u2、u3...
u0.expirationTime >> u1.expirationTime > u2.expirationTime > …
u0
优先级最高,则u1
及之后的更新
都需要等待u0
执行完毕后再进行。
而u0
需要等待「请求完毕」才能执行。所以,请求发起前后UI
会依次显示为:
// Sub内请求发起前
<div class=“sub”>I am sub, count is 0</div>
<div>count is 0</div>
// Sub内请求发起第1秒
<div>loading...</div>
<div>count is 0</div>
// Sub内请求发起第2秒
<div>loading...</div>
<div>count is 0</div>
// Sub内请求发起第3秒
<div>loading...</div>
<div>count is 0</div>
// Sub内请求成功后
<div class=“sub”>I am sub, request success, count is 4</div>
<div>count is 4</div>
从用户的视角观察,第二个div
被卡住了3秒后突然变为4。
所以,只考虑CPU密集型场景
的情况下,「高优更新先执行」的算法并无问题。
但考虑IO密集型场景
的情况下,高优IO更新
会阻塞低优CPU更新
,这显然是不对的。
所以expirationTime算法
并不能很好支持并发更新。
expirationTime算法在线Demo[1]
出现bug的原因
expirationTime算法
最大的问题在于:expirationTime
字段耦合了「优先级」与「批次」这两个概念,限制了模型的表达能力。
这导致高优IO更新
不会与低优CPU更新
划为同一「批次」。那么低优CPU更新
就必须等待高优IO更新
处理完后再处理。
如果不同更新能根据实际情况灵活划分「批次」,就不会产生这个bug
。
重构迫在眉睫,并且重构的目标很明确:将「优先级」与「批次」拆分到两个字段中。
Lane调度算法
新的调度算法被称为Lane
,他是如何定义「优先级」与「批次」呢?
对于优先级
,一个lane
就是一个32bit Interger
,最高位为符号位,所以最多可以有31个位参与运算。
不同优先级对应不同lane
,越低的位代表越高的优先级,比如:
// 对应SyncLane,为最高优先级
0b0000000000000000000000000000001
// 对应InputContinuousLane
0b0000000000000000000000000000100
// 对应DefaultLane
0b0000000000000000000000000010000
// 对应IdleLane
0b0100000000000000000000000000000
// 对应OffscreenLane,为最低优先级
0b1000000000000000000000000000000
「批次」则由lanes
定义,一个lanes
同样也是一个32bit Interger
,代表「一到多个lane的集合」。
可以用位运算
很轻松的将多个lane
划入同一个批次
:
// 要使用的批次
let lanesForBatch = 0;
const laneA = 0b0000000000000000000000001000000;
const laneB = 0b0000000000000000000000000000001;
// 将laneA纳入批次中
lanesForBatch |= laneA;
// 将laneB纳入批次中
lanesForBatch |= laneB;
上文提到的Suspense
的bug
是由于expirationTime算法
不能灵活划定批次
导致的。
lanes
就完全没有这种顾虑,任何想划定为同一「批次」的优先级
(lane)都能用位运算
轻松搞定。
Lane算法在线Demo[2]
总结
「调度算法」要解决两个问题:
选取优先级
选取批次
expirationTime算法
中使用的expirationTime
字段耦合了这两个概念,导致不够灵活。
Lane算法
的出现解决了以上问题。
参考资料
expirationTime算法在线Demo:https://codesandbox.io/s/usetransition-stop-reacting-passed-props-updates-forked-5e7lh
[2]Lane算法在线Demo:https://codesandbox.io/s/usetransition-stop-reacting-passed-props-updates-zoqm2?file=/src/index.js
end
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