「Vue3面试系列」Vue3.0性能提升主要是通过哪几方面体现的?

在这里插入图片描述

文章目录

    • 一、编译阶段
        • diff算法优化
        • 静态提升
        • 事件监听缓存
        • SSR优化
    • 二、源码体积
    • 三、响应式系统
    • 参考文献

一、编译阶段

回顾Vue2,我们知道每个组件实例都对应一个 watcher 实例,它会在组件渲染的过程中把用到的数据property记录为依赖,当依赖发生改变,触发setter,则会通知watcher,从而使关联的组件重新渲染

在这里插入图片描述

试想一下,一个组件结构如下图

<template><div id="content"><p class="text">静态文本</p><p class="text">静态文本</p><p class="text">{{ message }}</p><p class="text">静态文本</p>...<p class="text">静态文本</p></div>
</template>

可以看到,组件内部只有一个动态节点,剩余一堆都是静态节点,所以这里很多 diff 和遍历其实都是不需要的,造成性能浪费

因此,Vue3在编译阶段,做了进一步优化。主要有如下:

  • diff算法优化
  • 静态提升
  • 事件监听缓存
  • SSR优化
diff算法优化

vue3diff算法中相比vue2增加了静态标记

关于这个静态标记,其作用是为了会发生变化的地方添加一个flag标记,下次发生变化的时候直接找该地方进行比较

下图这里,已经标记静态节点的p标签在diff过程中则不会比较,把性能进一步提高

在这里插入图片描述

关于静态类型枚举如下

export const enum PatchFlags {TEXT = 1,// 动态的文本节点CLASS = 1 << 1,  // 2 动态的 classSTYLE = 1 << 2,  // 4 动态的 stylePROPS = 1 << 3,  // 8 动态属性,不包括类名和样式FULL_PROPS = 1 << 4,  // 16 动态 key,当 key 变化时需要完整的 diff 算法做比较HYDRATE_EVENTS = 1 << 5,  // 32 表示带有事件监听器的节点STABLE_FRAGMENT = 1 << 6,   // 64 一个不会改变子节点顺序的 FragmentKEYED_FRAGMENT = 1 << 7, // 128 带有 key 属性的 FragmentUNKEYED_FRAGMENT = 1 << 8, // 256 子节点没有 key 的 FragmentNEED_PATCH = 1 << 9,   // 512DYNAMIC_SLOTS = 1 << 10,  // 动态 soltHOISTED = -1,  // 特殊标志是负整数表示永远不会用作 diffBAIL = -2 // 一个特殊的标志,指代差异算法
}
静态提升

Vue3中对不参与更新的元素,会做静态提升,只会被创建一次,在渲染时直接复用

这样就免去了重复的创建节点,大型应用会受益于这个改动,免去了重复的创建操作,优化了运行时候的内存占用

<span>你好</span><div>{{ message }}</div>

没有做静态提升之前

export function render(_ctx, _cache, $props, $setup, $data, $options) {return (_openBlock(), _createBlock(_Fragment, null, [_createVNode("span", null, "你好"),_createVNode("div", null, _toDisplayString(_ctx.message), 1 /* TEXT */)], 64 /* STABLE_FRAGMENT */))
}

做了静态提升之后

const _hoisted_1 = /*#__PURE__*/_createVNode("span", null, "你好", -1 /* HOISTED */)export function render(_ctx, _cache, $props, $setup, $data, $options) {return (_openBlock(), _createBlock(_Fragment, null, [_hoisted_1,_createVNode("div", null, _toDisplayString(_ctx.message), 1 /* TEXT */)], 64 /* STABLE_FRAGMENT */))
}// Check the console for the AST

静态内容_hoisted_1被放置在render 函数外,每次渲染的时候只要取 _hoisted_1 即可

同时 _hoisted_1 被打上了 PatchFlag ,静态标记值为 -1 ,特殊标志是负整数表示永远不会用于 Diff

事件监听缓存

默认情况下绑定事件行为会被视为动态绑定,所以每次都会去追踪它的变化

<div><button @click = 'onClick'>点我</button>
</div>

没开启事件监听器缓存

export const render = /*#__PURE__*/_withId(function render(_ctx, _cache, $props, $setup, $data, $options) {return (_openBlock(), _createBlock("div", null, [_createVNode("button", { onClick: _ctx.onClick }, "点我", 8 /* PROPS */, ["onClick"])// PROPS=1<<3,// 8 //动态属性,但不包含类名和样式]))
})

开启事件侦听器缓存后

export function render(_ctx, _cache, $props, $setup, $data, $options) {return (_openBlock(), _createBlock("div", null, [_createVNode("button", {onClick: _cache[1] || (_cache[1] = (...args) => (_ctx.onClick(...args)))}, "点我")]))
}

上述发现开启了缓存后,没有了静态标记。也就是说下次diff算法的时候直接使用

SSR优化

当静态内容大到一定量级时候,会用createStaticVNode方法在客户端去生成一个static node,这些静态node,会被直接innerHtml,就不需要创建对象,然后根据对象渲染

div><div><span>你好</span></div>...  // 很多个静态属性<div><span>{{ message }}</span></div>
</div>

编译后

import { mergeProps as _mergeProps } from "vue"
import { ssrRenderAttrs as _ssrRenderAttrs, ssrInterpolate as _ssrInterpolate } from "@vue/server-renderer"export function ssrRender(_ctx, _push, _parent, _attrs, $props, $setup, $data, $options) {const _cssVars = { style: { color: _ctx.color }}_push(`<div${_ssrRenderAttrs(_mergeProps(_attrs, _cssVars))}><div><span>你好</span>...<div><span>你好</span><div><span>${_ssrInterpolate(_ctx.message)}</span></div></div>`)
}

二、源码体积

相比Vue2Vue3整体体积变小了,除了移出一些不常用的API,再重要的是Tree shanking

任何一个函数,如refreavtivedcomputed等,仅仅在用到的时候才打包,没用到的模块都被摇掉,打包的整体体积变小

import { computed, defineComponent, ref } from 'vue';
export default defineComponent({setup(props, context) {const age = ref(18)let state = reactive({name: 'test'})const readOnlyAge = computed(() => age.value++) // 19return {age,state,readOnlyAge}}
});

三、响应式系统

vue2中采用 defineProperty来劫持整个对象,然后进行深度遍历所有属性,给每个属性添加gettersetter,实现响应式

vue3采用proxy重写了响应式系统,因为proxy可以对整个对象进行监听,所以不需要深度遍历

  • 可以监听动态属性的添加
  • 可以监听到数组的索引和数组length属性
  • 可以监听删除属性

关于这两个 API 具体的不同,我们下篇文章会进行一个更加详细的介绍

参考文献

  • https://juejin.cn/post/6903171037211557895

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/241264.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

MicroPython的交互式解释器模式 REPL

MicroPython的交互式解释器模式又名REPL&#xff08;read-eval-print-loop&#xff09;&#xff0c;就是一种命令输入交互模式&#xff0c;跟Python的REPL是类似的&#xff0c;就是在命令行直接输入Python代码或表达式执行并打印结果。关于MicroPython的REPL跟通常的Python类似…

linux运维面试题

linux运维面试题 面试 K8S篇(高可用) Q&#xff1a;k8s是什么&#xff1f;架构&#xff1f; Kubenetes是一个开源的容器集群管理系统。主要用于容器编排&#xff0c;解决容器调度问题。当应用请求时&#xff0c;k8s需要合理分配请求到空闲node节点上去。k8s使用的主从模式&…

hive sql常用函数

目录 一、数据类型 二、基础运算 三、字符串函数 1、字符串长度函数: length() 2、字符串反转函数&#xff1a;reverse 3、字符串连接函数 4、字符串截取函数 5、字符串分割函数&#xff1a;split 6、字符串查找函数 7、ascii 8、base64 9、character_length 10、c…

python通过JS逆向采集艺恩电影数据, 并制作可视化

嗨喽~大家好呀&#xff0c;这里是魔王呐 ❤ ~! 如果有什么疑惑/资料需要的可以点击文章末尾名片领取源码 环境使用: 版 本&#xff1a; python 3.10 编辑器&#xff1a;pycharm 2022.3.2 nodejs 模块使用: requests -> pip install requests execjs -> pip install…

【Git】在 IDEA 中合并多个 commit 为一个

文章目录 1 未提交到远程分支1.1 需求说明1.2 reset 操作1.3 再次 push 2 已经提交到远程分支2.1 需求说明2.2 rebase 操作2.3 强制 push 分两种情况&#xff1a; 一种是本地提交还没推到远程&#xff0c;这种好处理另一种是已经提交到远程分支&#xff0c;这个略麻烦 1 未提…

【接口测试】Postman(三)-变量与集合

一、变量 ​ 变量这个概念相信大家都不陌生&#xff0c;因此在这里我们不介绍了。主要说一下在Postman中有哪几类变量&#xff0c;主要包括以下四类&#xff1a; Global&#xff08;全局&#xff09; Environment&#xff08;环境&#xff09; Local&#xff08;本地&#xf…

Linux中安装Maven3.6.1

一、安装及配置maven 1.下载maven安装包 首先需要切换到自己需要安装的目录 我自己是把配置都放到了&#xff1a;/usr/local/maven路径下 cd /usr/local/maven 下载maven安装包&#xff1a; wget https://archive.apache.org/dist/maven/maven-3/3.6.1/binaries/apache-maven…

FreeRTOS信号量学习

目录 一、信号量的特性 1. 信号量的常规操作 2. 信号量跟队列的对比 3. 两种信号量的对比 4. 信号量函数 4.1 创建 4.2 删除 4.3 give/take 5. 使用二进制信号量来同步 6. 防止数据丢失 7. 使用计数型信号量 队列(queue)可以用于传输数据&#xff1a;在任务之间、任务和…

Linux多线程:线程池(单例),读写锁

目录 一、线程池&#xff08;单例模式&#xff09;1.1 makefile1.2 LockGuard.hpp1.3 log.hpp1.4 Task.hpp1.5 Thread.hpp1.6 ThreadPool.hpp1.7 main.cc 二、STL,智能指针和线程安全2.1 STL中的容器是否是线程安全的?2.2 智能指针是否是线程安全的? 三、其他常见的各种锁四、…

dockerfile ENTRYPOINT 执行.sh脚本提示找不到文件或文件不存在 No such file or directory

我这里记录的是我遇到的一种特殊情况&#xff0c;如果你也遇到了这个问题&#xff0c;且都试了在百度中找到的解决方法还没有解决可以看看是不是和我遇到的问题一样。 在Dockerfile中&#xff0c;我ADD了两个文件&#xff0c;一个是jar包&#xff0c;一个是一个执行jar包的.sh…

proto与json的互相转换

proto与json的互相转换 proto使用proto python dict和messagepython message序列化golangmessage序列化message转json proto使用 生成逻辑请参考 https://blog.csdn.net/qq_43645782/article/details/127112663 proto syntax "proto3";message testRequest {stri…

微服务之配置中心与服务跟踪

zookeeper 配置中心 实现的架构图如下所示&#xff0c;采取数据加载到内存方式解决高效获取的问题&#xff0c;借助 zookeeper 的节点监听机制来实现实时感知。 配置中心数据分类 事件调度&#xff08;kafka&#xff09; 消息服务和事件的统一调度&#xff0c;常用用 kafka …

c语言突击函数

函数 1.函数&#xff1a;是具有一定功能的程序块&#xff0c;是c语言的基本组成单位 2.函数的定义&#xff1a;[函数类型] 函数名 &#xff08;形式参数&#xff09; 函数不可以嵌套定义&#xff0c;但是可以嵌套调用 3.函数名缺省返回值&#xff0c;默认int&#xff1b; 4…

使用Java语言中的算法输出杨辉三角形

一、算法思想 创建一个名为YanghuiTest的类,然后创建二维数组&#xff0c;然后遍历二维数组的第一层&#xff0c;然后初始化第二层数组的大小&#xff0c;然后遍历第二层数组&#xff0c;然后将两侧的数组元素赋为1&#xff0c;然后其它数值通过公式计算&#xff0c;最后可以输…

Leetcode—1099.小于K的两数之和【简单】Plus

2023每日刷题&#xff08;六十八&#xff09; Leetcode—1099.小于K的两数之和 实现代码 class Solution { public:int twoSumLessThanK(vector<int>& nums, int k) {int n nums.size();int left 0, right n - 1;int sum 0;int ans 0;sort(nums.begin(), nums…

学堂云《信息检索与科技写作》单元测试考核答案

注&#xff1a;不含主观题 第1题 判断题 (1分) 信息检索与科技写作课程分别在工科、理科和文科三个大学科方向上进行了有针对性地开设。 正确答案&#xff1a; 对 第2题 多选题 (2分) 为什么要强调“检索”&#xff1f; A 信息爆炸B 文献浩如烟海C 提高效率D 科技迅…

讲座思考 | 周志华教授:新型机器学习神经元模型的探索

12月22日&#xff0c;有幸听了南京大学周志华教授题为“新型机器学习神经元模型的探索”的讲座。现场热闹非凡&#xff0c;大家像追星一样拿着“西瓜书”找周教授签名。周教授讲得依旧循循善诱&#xff0c;由浅入深&#xff0c;听得我很入迷&#xff0c;故作此记。 周教授首先就…

conda环境下module ‘backend_interagg‘ has no attribute ‘FigureCanvas‘问题解决

1 问题描述 在pycharm下&#xff0c;使用conda环境运行模型程序&#xff0c;调用matplotlib绘制图形&#xff0c;出现如下错误&#xff1a; Traceback (most recent call last):File "D:\code\cv\vgg16_cifar10.py", line 173, in <module>plt.xlabel(times)…

LRU 是什么?如何实现? 什么是堆内存?参数如何设置?

文章目录 LRU 是什么&#xff1f;如何实现&#xff1f;什么是堆内存&#xff1f;参数如何设置&#xff1f; LRU 是什么&#xff1f;如何实现&#xff1f; 最近最少使用策略 LRU&#xff08;Least Recently Used&#xff09;是一种缓存淘汰算法&#xff0c;是一种缓存淘汰机制。…

天文与计算机:技术的星辰大海

天文与计算机&#xff1a;技术的星辰大海 一、引言 在人类的历史长河中&#xff0c;天文学与计算机技术这两个领域似乎相隔甚远&#xff0c;然而在科技的推动下&#xff0c;它们却逐渐走到了一起&#xff0c;为人类对宇宙的探索开辟了新的道路。天文观测的复杂度与数据量随着…