React 源码剖析系列 － 不可思议的 react diff

摘要：目前，前端领域中势头正盛，使用者众多却少有能够深入剖析内部实现机制和原理。当发现节点已经不存在，则该节点及其子节点会被完全删除掉，不会用于进一步的比较。

目前，前端领域中 React 势头正盛，使用者众多却少有能够深入剖析内部实现机制和原理。本系列文章希望通过剖析 React 源码，理解其内部的实现原理，知其然更要知其所以然。

React diff 作为 Virtual DOM 的加速器，其算法上的改进优化是 React 整个界面渲染的基础，以及性能提高的保障，同时也是 React 源码中最神秘、最不可思议的部分，本文从源码入手，深入剖析 React diff 的不可思议之处。

阅读本文需要对 React 有一定的了解，如果你不知何为 React，请详读 React 官方文档。

如果你对 React diff 存在些许疑惑，或者你对算法优化感兴趣，那么本文值得阅读和讨论。

React 中最值得称道的部分莫过于 Virtual DOM 与 diff 的完美结合，特别是其高效的 diff 算法，让用户可以无需顾忌性能问题而”任性自由”的刷新页面，让开发者也可以无需关心 Virtual DOM 背后的运作原理，因为 React diff 会帮助我们计算出 Virtual DOM 中真正变化的部分，并只针对该部分进行实际 DOM 操作，而非重新渲染整个页面，从而保证了每次操作更新后页面的高效渲染，因此 Virtual DOM 与 diff 是保证 React 性能口碑的幕后推手。

行文至此，可能会有读者质疑：React 无非就是引入 diff 这一概念，且 diff 算法也并非其首创，何必吹嘘的如此天花乱坠呢？

其实，正是因为 diff 算法的普识度高，就更应该认可 React 针对 diff 算法优化所做的努力与贡献，更能体现 React 开发者们的魅力与智慧！

计算一棵树形结构转换成另一棵树形结构的最少操作，是一个复杂且值得研究的问题。传统 diff 算法通过循环递归对节点进行依次对比，效率低下，算法复杂度达到 O(n³)，其中 n 是树中节点的总数。O(n³) 到底有多可怕，这意味着如果要展示1000个节点，就要依次执行上十亿次的比较。这种指数型的性能消耗对于前端渲染场景来说代价太高了！现今的 CPU 每秒钟能执行大约30亿条指令，即便是最高效的实现，也不可能在一秒内计算出差异情况。

因此，如果 React 只是单纯的引入 diff 算法而没有任何的优化改进，那么其效率是远远无法满足前端渲染所要求的性能。

通过下面的 demo 可以清晰的描述传统 diff 算法的实现过程。

let result = [];
// 比较叶子节点
const diffLeafs = function(beforeLeaf, afterLeaf) {
  // 获取较大节点树的长度
  let count = Math.max(beforeLeaf.children.length, afterLeaf.children.length);
  // 循环遍历
  for (let i = 0; i < count; i++) {
    const beforeTag = beforeLeaf.children[i];
    const afterTag = afterLeaf.children[i];
    // 添加 afterTag 节点
    if (beforeTag === undefined) {
      result.push({type: "add", element: afterTag});
    // 删除 beforeTag 节点
    } else if (afterTag === undefined) {
      result.push({type: "remove", element: beforeTag});
    // 节点名改变时，删除 beforeTag 节点，添加 afterTag 节点
    } else if (beforeTag.tagName !== afterTag.tagName) {
      result.push({type: "remove", element: beforeTag});
      result.push({type: "add", element: afterTag});
    // 节点不变而内容改变时，改变节点
    } else if (beforeTag.innerHTML !== afterTag.innerHTML) {
      if (beforeTag.children.length === 0) {
        result.push({
          type: "changed",
          beforeElement: beforeTag,
          afterElement: afterTag,
          html: afterTag.innerHTML
      });
      } else {
        // 递归比较
        diffLeafs(beforeTag, afterTag);
      }
    }
  }
  return result;
}

因此，如果想要将 diff 思想引入 Virtual DOM，就需要设计一种稳定高效的 diff 算法，而 React 做到了！

那么，React diff 到底是如何实现的呢？

传统 diff 算法的复杂度为 O(n³)，显然这是无法满足性能要求的。React 通过制定大胆的策略，将 O(n³) 复杂度的问题转换成 O(n) 复杂度的问题。

Web UI 中 DOM 节点跨层级的移动操作特别少，可以忽略不计。

拥有相同类的两个组件将会生成相似的树形结构，拥有不同类的两个组件将会生成不同的树形结构。

对于同一层级的一组子节点，它们可以通过唯一 id 进行区分。

基于以上三个前提策略，React 分别对 tree diff、component diff 以及 element diff 进行算法优化，事实也证明这三个前提策略是合理且准确的，它保证了整体界面构建的性能。

tree diff

component diff

element diff

本文中源码 ReactMultiChild.js

基于策略一，React 对树的算法进行了简洁明了的优化，即对树进行分层比较，两棵树只会对同一层次的节点进行比较。

既然 DOM 节点跨层级的移动操作少到可以忽略不计，针对这一现象，React 通过 updateDepth 对 Virtual DOM 树进行层级控制，只会对相同颜色方框内的 DOM 节点进行比较，即同一个父节点下的所有子节点。当发现节点已经不存在，则该节点及其子节点会被完全删除掉，不会用于进一步的比较。这样只需要对树进行一次遍历，便能完成整个 DOM 树的比较。

updateChildren: function(nextNestedChildrenElements, transaction, context) {
  updateDepth++;
  var errorThrown = true;
  try {
    this._updateChildren(nextNestedChildrenElements, transaction, context);
    errorThrown = false;
  } finally {
    updateDepth--;
    if (!updateDepth) {
      if (errorThrown) {
        clearQueue();
      } else {
        processQueue();
      }
    }
  }
}

分析至此，大部分人可能都存在这样的疑问：如果出现了 DOM 节点跨层级的移动操作，React diff 会有怎样的表现呢？是的，对此我也好奇不已，不如试验一番。

如下图，A 节点（包括其子节点）整个被移动到 D 节点下，由于 React 只会简单的考虑同层级节点的位置变换，而对于不同层级的节点，只有创建和删除操作。当根节点发现子节点中 A 消失了，就会直接销毁 A；当 D 发现多了一个子节点 A，则会创建新的 A（包括子节点）作为其子节点。此时，React diff 的执行情况：create A -> create B -> create C -> delete A。

由此可发现，当出现节点跨层级移动时，并不会出现想象中的移动操作，而是以 A 为根节点的树被整个重新创建，这是一种影响 React 性能的操作，因此 React 官方建议不要进行 DOM 节点跨层级的操作。

注意：在开发组件时，保持稳定的 DOM 结构会有助于性能的提升。例如，可以通过 CSS 隐藏或显示节点，而不是真的移除或添加 DOM 节点。

React 是基于组件构建应用的，对于组件间的比较所采取的策略也是简洁高效。

如果是同一类型的组件，按照原策略继续比较 virtual DOM tree。

如果不是，则将该组件判断为 dirty component，从而替换整个组件下的所有子节点。

对于同一类型的组件，有可能其 Virtual DOM 没有任何变化，如果能够确切的知道这点那可以节省大量的 diff 运算时间，因此 React 允许用户通过 shouldComponentUpdate() 来判断该组件是否需要进行 diff。

如下图，当 component D 改变为 component G 时，即使这两个 component 结构相似，一旦 React 判断 D 和 G 是不同类型的组件，就不会比较二者的结构，而是直接删除 component D，重新创建 component G 以及其子节点。虽然当两个 component 是不同类型但结构相似时，React diff 会影响性能，但正如 React 官方博客所言：不同类型的 component 是很少存在相似 DOM tree 的机会，因此这种极端因素很难在实现开发过程中造成重大影响的。

当节点处于同一层级时，React diff 提供了三种节点操作，分别为：INSERT_MARKUP（插入）、MOVE_EXISTING（移动）和 REMOVE_NODE（删除）。

INSERT_MARKUP，新的 component 类型不在老集合里， 即是全新的节点，需要对新节点执行插入操作。

MOVE_EXISTING，在老集合有新 component 类型，且 element 是可更新的类型，generateComponentChildren 已调用 receiveComponent，这种情况下 prevChild=nextChild，就需要做移动操作，可以复用以前的 DOM 节点。

REMOVE_NODE，老 component 类型，在新集合里也有，但对应的 element 不同则不能直接复用和更新，需要执行删除操作，或者老 component 不在新集合里的，也需要执行删除操作。

function enqueueInsertMarkup(parentInst, markup, toIndex) {
  updateQueue.push({
    parentInst: parentInst,
    parentNode: null,
    type: ReactMultiChildUpdateTypes.INSERT_MARKUP,
    markupIndex: markupQueue.push(markup) - 1,
    content: null,
    fromIndex: null,
    toIndex: toIndex,
  });
}

function enqueueMove(parentInst, fromIndex, toIndex) {
  updateQueue.push({
    parentInst: parentInst,
    parentNode: null,
    type: ReactMultiChildUpdateTypes.MOVE_EXISTING,
    markupIndex: null,
    content: null,
    fromIndex: fromIndex,
    toIndex: toIndex,
  });
}

function enqueueRemove(parentInst, fromIndex) {
  updateQueue.push({
    parentInst: parentInst,
    parentNode: null,
    type: ReactMultiChildUpdateTypes.REMOVE_NODE,
    markupIndex: null,
    content: null,
    fromIndex: fromIndex,
    toIndex: null,
  });
}

如下图，老集合中包含节点：A、B、C、D，更新后的新集合中包含节点：B、A、D、C，此时新老集合进行 diff 差异化对比，发现 B != A，则创建并插入 B 至新集合，删除老集合 A；以此类推，创建并插入 A、D 和 C，删除 B、C 和 D。

React 发现这类操作繁琐冗余，因为这些都是相同的节点，但由于位置发生变化，导致需要进行繁杂低效的删除、创建操作，其实只要对这些节点进行位置移动即可。

针对这一现象，React 提出优化策略：允许开发者对同一层级的同组子节点，添加唯一 key 进行区分，虽然只是小小的改动，性能上却发生了翻天覆地的变化！

新老集合所包含的节点，如下图所示，新老集合进行 diff 差异化对比，通过 key 发现新老集合中的节点都是相同的节点，因此无需进行节点删除和创建，只需要将老集合中节点的位置进行移动，更新为新集合中节点的位置，此时 React 给出的 diff 结果为：B、D 不做任何操作，A、C 进行移动操作，即可。

那么，如此高效的 diff 到底是如何运作的呢？让我们通过源码进行详细分析。

首先对新集合的节点进行循环遍历，for (name in nextChildren)，通过唯一 key 可以判断新老集合中是否存在相同的节点，if (prevChild === nextChild)，如果存在相同节点，则进行移动操作，但在移动前需要将当前节点在老集合中的位置与 lastIndex 进行比较，if (child._mountIndex < lastIndex)，则进行节点移动操作，否则不执行该操作。这是一种顺序优化手段，lastIndex 一直在更新，表示访问过的节点在老集合中最右的位置（即最大的位置），如果新集合中当前访问的节点比 lastIndex 大，说明当前访问节点在老集合中就比上一个节点位置靠后，则该节点不会影响其他节点的位置，因此不用添加到差异队列中，即不执行移动操作，只有当访问的节点比 lastIndex 小时，才需要进行移动操作。

以上图为例，可以更为清晰直观的描述 diff 的差异对比过程：

从新集合中取得 B，判断老集合中存在相同节点 B，通过对比节点位置判断是否进行移动操作，B 在老集合中的位置 B._mountIndex = 1，此时 lastIndex = 0，不满足 child._mountIndex < lastIndex 的条件，因此不对 B 进行移动操作；更新 lastIndex = Math.max(prevChild._mountIndex, lastIndex)，其中 prevChild._mountIndex 表示 B 在老集合中的位置，则 lastIndex ＝ 1，并将 B 的位置更新为新集合中的位置 prevChild._mountIndex = nextIndex，此时新集合中 B._mountIndex = 0，nextIndex++ 进入下一个节点的判断。

从新集合中取得 A，判断老集合中存在相同节点 A，通过对比节点位置判断是否进行移动操作，A 在老集合中的位置 A._mountIndex = 0，此时 lastIndex = 1，满足 child._mountIndex < lastIndex的条件，因此对 A 进行移动操作enqueueMove(this, child._mountIndex, toIndex)，其中 toIndex 其实就是 nextIndex，表示 A 需要移动到的位置；更新 lastIndex = Math.max(prevChild._mountIndex, lastIndex)，则 lastIndex ＝ 1，并将 A 的位置更新为新集合中的位置 prevChild._mountIndex = nextIndex，此时新集合中 A._mountIndex = 1，nextIndex++ 进入下一个节点的判断。

从新集合中取得 D，判断老集合中存在相同节点 D，通过对比节点位置判断是否进行移动操作，D 在老集合中的位置 D._mountIndex = 3，此时 lastIndex = 1，不满足 child._mountIndex < lastIndex的条件，因此不对 D 进行移动操作；更新 lastIndex = Math.max(prevChild._mountIndex, lastIndex)，则 lastIndex ＝ 3，并将 D 的位置更新为新集合中的位置 prevChild._mountIndex = nextIndex，此时新集合中 D._mountIndex = 2，nextIndex++ 进入下一个节点的判断。

从新集合中取得 C，判断老集合中存在相同节点 C，通过对比节点位置判断是否进行移动操作，C 在老集合中的位置 C._mountIndex = 2，此时 lastIndex = 3，满足 child._mountIndex < lastIndex 的条件，因此对 C 进行移动操作 enqueueMove(this, child._mountIndex, toIndex)；更新 lastIndex = Math.max(prevChild._mountIndex, lastIndex)，则 lastIndex ＝ 3，并将 C 的位置更新为新集合中的位置 prevChild._mountIndex = nextIndex，此时新集合中 A._mountIndex = 3，nextIndex++ 进入下一个节点的判断，由于 C 已经是最后一个节点，因此 diff 到此完成。

以上主要分析新老集合中存在相同节点但位置不同时，对节点进行位置移动的情况，如果新集合中有新加入的节点且老集合存在需要删除的节点，那么 React diff 又是如何对比运作的呢？

以下图为例：

从新集合中取得 B，判断老集合中存在相同节点 B，由于 B 在老集合中的位置 B._mountIndex = 1，此时 lastIndex = 0，因此不对 B 进行移动操作；更新 lastIndex ＝ 1，并将 B 的位置更新为新集合中的位置 B._mountIndex = 0，nextIndex++进入下一个节点的判断。

从新集合中取得 E，判断老集合中不存在相同节点 E，则创建新节点 E；更新 lastIndex ＝ 1，并将 E 的位置更新为新集合中的位置，nextIndex++进入下一个节点的判断。

从新集合中取得 C，判断老集合中存在相同节点 C，由于 C 在老集合中的位置C._mountIndex = 2，此时 lastIndex = 1，因此对 C 进行移动操作；更新 lastIndex ＝ 2，并将 C 的位置更新为新集合中的位置，nextIndex++ 进入下一个节点的判断。

从新集合中取得 A，判断老集合中存在相同节点 A，由于 A 在老集合中的位置A._mountIndex = 0，此时 lastIndex = 2，因此不对 A 进行移动操作；更新 lastIndex ＝ 2，并将 A 的位置更新为新集合中的位置，nextIndex++ 进入下一个节点的判断。

当完成新集合中所有节点 diff 时，最后还需要对老集合进行循环遍历，判断是否存在新集合中没有但老集合中仍存在的节点，发现存在这样的节点 D，因此删除节点 D，到此 diff 全部完成。

_updateChildren: function(nextNestedChildrenElements, transaction, context) {
  var prevChildren = this._renderedChildren;
  var nextChildren = this._reconcilerUpdateChildren(
    prevChildren, nextNestedChildrenElements, transaction, context
  );
  if (!nextChildren && !prevChildren) {
    return;
  }
  var name;
  var lastIndex = 0;
  var nextIndex = 0;
  for (name in nextChildren) {
    if (!nextChildren.hasOwnProperty(name)) {
      continue;
    }
    var prevChild = prevChildren && prevChildren[name];
    var nextChild = nextChildren[name];
    if (prevChild === nextChild) {
      // 移动节点
      this.moveChild(prevChild, nextIndex, lastIndex);
      lastIndex = Math.max(prevChild._mountIndex, lastIndex);
      prevChild._mountIndex = nextIndex;
    } else {
      if (prevChild) {
        lastIndex = Math.max(prevChild._mountIndex, lastIndex);
        // 删除节点
        this._unmountChild(prevChild);
      }
      // 初始化并创建节点
      this._mountChildAtIndex(
        nextChild, nextIndex, transaction, context
      );
    }
    nextIndex++;
  }
  for (name in prevChildren) {
    if (prevChildren.hasOwnProperty(name) &&
        !(nextChildren && nextChildren.hasOwnProperty(name))) {
      this._unmountChild(prevChildren[name]);
    }
  }
  this._renderedChildren = nextChildren;
},
// 移动节点
moveChild: function(child, toIndex, lastIndex) {
  if (child._mountIndex < lastIndex) {
    this.prepareToManageChildren();
    enqueueMove(this, child._mountIndex, toIndex);
  }
},
// 创建节点
createChild: function(child, mountImage) {
  this.prepareToManageChildren();
  enqueueInsertMarkup(this, mountImage, child._mountIndex);
},
// 删除节点
removeChild: function(child) {
  this.prepareToManageChildren();
  enqueueRemove(this, child._mountIndex);
},

_unmountChild: function(child) {
  this.removeChild(child);
  child._mountIndex = null;
},

_mountChildAtIndex: function(
  child,
  index,
  transaction,
  context) {
  var mountImage = ReactReconciler.mountComponent(
    child,
    transaction,
    this,
    this._nativeContainerInfo,
    context
  );
  child._mountIndex = index;
  this.createChild(child, mountImage);
},

当然，React diff 还是存在些许不足与待优化的地方，如下图所示，若新集合的节点更新为：D、A、B、C，与老集合对比只有 D 节点移动，而 A、B、C 仍然保持原有的顺序，理论上 diff 应该只需对 D 执行移动操作，然而由于 D 在老集合的位置是最大的，导致其他节点的 _mountIndex < lastIndex，造成 D 没有执行移动操作，而是 A、B、C 全部移动到 D 节点后面的现象。

在此，读者们可以讨论思考：如何优化上述问题？

建议：在开发过程中，尽量减少类似将最后一个节点移动到列表首部的操作，当节点数量过大或更新操作过于频繁时，在一定程度上会影响 React 的渲染性能。

React 通过制定大胆的 diff 策略，将 O(n³) 复杂度的问题转换成 O(n) 复杂度的问题；

React 通过分层求异的策略，对 tree diff 进行算法优化；

React 通过相同类生成相似树形结构，不同类生成不同树形结构的策略，对 component diff 进行算法优化；

React 通过设置唯一 key的策略，对 element diff 进行算法优化；

建议，在开发组件时，保持稳定的 DOM 结构会有助于性能的提升；

建议，在开发过程中，尽量减少类似将最后一个节点移动到列表首部的操作，当节点数量过大或更新操作过于频繁时，在一定程度上会影响 React 的渲染性能。

A Survey on Tree Edit Distance and Related Problems

Reconciliation

如果本文能够为你解决些许关于 React diff 算法的疑惑，请点个赞吧！