解析 React 虚拟 DOM 原理 + DOM Diff 算法

导读:

  • 当用原生 JS / jQuery 操作 DOM 时,浏览器会从构建 DOM 树开始从头到尾渲染一遍 DOM 节点,而大量的 DOM 操作会频繁的更新 DOM( 即再次从头到尾渲染 ),这无疑是非常消耗浏览器性能的,因此由 FaceBook 团队提出的虚拟 DOM 横空出世,并运用在了 React 之上( 目前 Vue 2.x 也引入了这个概念 ),接下来我们就分析一下虚拟 DOM 的原理。

虚拟 DOM 原理:

  • 无虚拟 DOM 时,React 中 DOM 的渲染流程:
    1. state 数据
    2. JSX 模板
    3. 数据 + 模板 结合,生成真实的 DOM,来显示
    4. state 发生改变
    5. 数据 + 模板 结合,生成真实的 DOM,替换原始的 DOM

缺陷:
第一次生成了一个完整的 DOM 片段
第二次生成了一个完整的 DOM 片段
第二次的 DOM 替换了第一次的 DOM,非常耗性能

  • React 优化后,React 中 DOM 的渲染流程:
    1. state 数据
    2. JSX 模板
    3. 数据 + 模板 结合,生成真实的 DOM,来显示
    4. state 发生改变
    5. 数据 + 模板 结合,生成真实的 DOM,并不直接替换原始的 DOM
    6. 新的 DOM( DocumentFragment )和原来的 DOM 树做对比,找差异( 耗性能 )
    7. 找出发生变化的节点
    8. 只能新的 DOM 中发生变化的节点替换掉老的 DOM 中的相应节点

缺陷:
性能提升并不明显

  • 引入虚拟 DOM 后,React 中 DOM 的渲染流程:
    1. state 数据
    2. JSX 模板
    3. 数据 + 模板,生成虚拟 DOM ( 虚拟 DOM 就是一个 JS 对象,用它来描述真实的 DOM )( 损耗了性能 )
      [ 'div', { id: "root" }, [ 'span', { }, 'hello world' ] ]
    4. 用虚拟 DOM 的结构生成真实的 DOM,来显示
      <div id="root"><span>hello world</span></div>
    5. state 发生变化
    6. 数据 + 模板 结合,生成新的虚拟 DOM( 极大提升了性能 )
      [ 'div', { id: "root" }, [ 'span', { }, 'bye bye' ] ]
    7. 比较新的虚拟 DOM 和原始虚拟 DOM 的区别,找到区别是 span 中的内容( 极大提升了性能 )
    8. 直接操作 DOM,改变 span 中的内容
      总结:JSX -> React.createElement -> 虚拟 DOM (JS对象)-> 真实的DOM

优点:
性能提升
它使得跨端应用得以实现。React Native

DOM Diff 算法:

  • 首先当改变 state 数据时,由于 setState 是一个异步函数( 官方文档原话:不保证它是同步的 ),这里关于异步的问题我们暂时这么理解,如果深究可以自行去其他博客学习,当你一次调用三次 setState 时,React 并不会生成三次虚拟 DOM 而是将三次 setState 合并,然后生成一次虚拟 DOM 进行比对,接下来:


  • 当新的虚拟 DOM 与原来的虚拟 DOM 进行比对时,它会进行同层比较,即相同的节点层进行比较,如果不同则直接将原始虚拟 DOM 中该节点层及以下的节点全部删除,重新生成新的虚拟 DOM 节点,而不会继续向下比对。


  • 这里顺便提一点,当你在 JSX 模板中遍历 state 中某个数据时,为什么不加 key 值浏览器会报错,这是因为你不再遍历的每条数据加上 key 值,更改 state 中那条数据的值,生成虚拟 DOM 后,React 就不知道原始遍历的数据和这次更新后遍历的数据一一对应的关系,就会再次重新渲染,而加上 key 值,它则能迅速比对出有差异的部分进行部分的更新,但是为什么不建议用 index 作为 key 值呢?因为当你插入 / 删除中间的数据时,从改变的那个数据开始,后续每个数据的 index 值就会变,从而就导致了每个数据的 key 值相应变化了,这样依旧会引起大规模渲染,这就是其中的原因啦。


总结:

  • 这篇文章真的干货满满,上面的内容都是博主精心总结的,建议各位读者细读,必有大收获!
  • Vue 2.x 的虚拟 DOM 原理和 DOM Diff算法与 React 的基本大同小异,一篇懂,全都懂!
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