【Vue 3 运行时 Diff 算法深度解析：五步走策略实现高效更新】
Vue 3 运行时 Diff 算法深度解析：五步走策略实现高效更新
Vue 3 的 diff 算法是虚拟 DOM 更新的核心，它通过巧妙的五步走策略，在运行时实现了比 Vue 2 更高效的节点对比和 DOM 更新。本文将深入解析这个运行时过程。
前言
在之前的文章讨论中，我们发现很多资料都偏重于介绍 Vue 3 的编译时优化（如 PatchFlag、Block Tree），但对运行时的具体 diff 流程却描述不够详细。今天我们就来深入解析 Vue 3 在运行时是如何进行高效的节点对比的。
一、算法总览
Vue 3 的运行时 diff 算法主要处理有 key 的子节点数组对比，整个过程分为五个步骤：
每一步都有其特定的优化目的和处理场景。
二、核心数据结构
在深入每个步骤之前，先了解算法中的关键变量：
function patchKeyedChildren(c1, c2, container, parentAnchor) {let i = 0 // 当前比较位置const l2 = c2.length // 新节点数组长度let e1 = c1.length - 1 // 旧节点数组结束索引let e2 = l2 - 1 // 新节点数组结束索引// ... 五步处理逻辑
}
三、五步走详细解析
第一步：头部对比（Sync from Start）
目的：处理头部相同的节点，这是最常见的场景之一。
// 步骤1：从头开始同步
while (i <= e1 && i <= e2) {const n1 = c1[i] // 旧节点const n2 = c2[i] // 新节点if (isSameVNodeType(n1, n2)) {// 相同类型节点，递归 patchpatch(n1, n2, container, null, parentComponent, optimized)} else {// 不同类型，跳出循环break}i++
}
示例场景：
// 旧: [A, B, C, D]
// 新: [A, B, X, Y]
// 结果：A, B 被复用，i = 2
第二步：尾部对比（Sync from End）
目的：处理尾部相同的节点，进一步减少需要处理的节点数量。
// 步骤2：从尾开始同步
while (i <= e1 && i <= e2) {const n1 = c1[e1] // 旧节点从尾部const n2 = c2[e2] // 新节点从尾部if (isSameVNodeType(n1, n2)) {patch(n1, n2, container, null, parentComponent, optimized)} else {break}e1--e2--
}
示例场景：
// 经过头部对比后
// 旧: [C, D, E, F] (i=2, e1=3)
// 新: [X, Y, E, F] (i=2, e2=3)
// 结果：E, F 被复用，e1=1, e2=1
第三步：新增处理（Mount New）
目的：如果新节点数组更长，挂载新增的节点。
// 步骤3：挂载新节点
if (i > e1) {if (i <= e2) {const nextPos = e2 + 1const anchor = nextPos < l2 ? c2[nextPos].el : parentAnchorwhile (i <= e2) {patch(null, // 没有旧节点c2[i], // 新节点container,anchor, // 插入位置parentComponent,optimized)i++}}
}
示例场景：
// 旧: [A, B]
// 新: [A, B, C, D]
// 结果：C, D 被新增
第四步：删除处理（Unmount Old）
目的：如果旧节点数组更长，删除多余的旧节点。
// 步骤4：卸载旧节点
else if (i > e2) {while (i <= e1) {unmount(c1[i], parentComponent, optimized)i++}
}
示例场景：
// 旧: [A, B, C, D]
// 新: [A, B]
// 结果：C, D 被删除
第五步：乱序处理（Unknown Sequence）
目的：处理最复杂的情况 - 节点位置发生变化，这里使用最长递增子序列算法优化。
这是最复杂也是最核心的部分，分为几个子步骤：
5.1 构建映射关系
else {const s1 = i // 旧子序列开始索引const s2 = i // 新子序列开始索引// 为新子序列构建 key -> index 映射const keyToNewIndexMap = new Map()for (i = s2; i <= e2; i++) {const nextChild = c2[i]if (nextChild.key != null) {keyToNewIndexMap.set(nextChild.key, i)}}
}
5.2 遍历旧节点并记录
let j
let patched = 0
const toBePatched = e2 - s2 + 1
let moved = false
let maxNewIndexSoFar = 0// 新索引到旧索引的映射数组
const newIndexToOldIndexMap = new Array(toBePatched)
for (i = 0; i < toBePatched; i++) newIndexToOldIndexMap[i] = 0for (i = s1; i <= e1; i++) {const prevChild = c1[i]if (patched >= toBePatched) {// 已处理的节点数超过需要处理的数量，删除多余节点unmount(prevChild, parentComponent, optimized)continue}let newIndexif (prevChild.key != null) {// 通过 key 查找newIndex = keyToNewIndexMap.get(prevChild.key)} else {// 没有 key，线性查找相同类型节点for (j = s2; j <= e2; j++) {if (newIndexToOldIndexMap[j - s2] === 0 &&isSameVNodeType(prevChild, c2[j])) {newIndex = jbreak}}}if (newIndex === undefined) {// 在新序列中没找到，删除unmount(prevChild, parentComponent, optimized)} else {// 记录新旧索引关系newIndexToOldIndexMap[newIndex - s2] = i + 1// 判断是否需要移动if (newIndex >= maxNewIndexSoFar) {maxNewIndexSoFar = newIndex} else {moved = true}// patch 节点patch(prevChild, c2[newIndex], container, null, parentComponent, optimized)patched++}
}
5.3 最长递增子序列优化
// 生成最长递增子序列
const increasingNewIndexSequence = moved? getSequence(newIndexToOldIndexMap): EMPTY_ARRj = increasingNewIndexSequence.length - 1// 倒序遍历，移动和挂载节点
for (i = toBePatched - 1; i >= 0; i--) {const nextIndex = s2 + iconst nextChild = c2[nextIndex]const anchor = nextIndex + 1 < l2 ? c2[nextIndex + 1].el : parentAnchorif (newIndexToOldIndexMap[i] === 0) {// 新节点，挂载patch(null, nextChild, container, anchor, parentComponent, optimized)} else if (moved) {if (j < 0 || i !== increasingNewIndexSequence[j]) {// 需要移动move(nextChild, container, anchor, MoveType.REORDER)} else {// 在递增子序列中，不需要移动j--}}
}
四、最长递增子序列算法
这是 Vue 3 diff 算法的核心优化，用于确定哪些节点可以保持原位置：
function getSequence(arr) {const p = arr.slice() // 保存前驱索引const result = [0] // 保存递增序列的索引let i, j, u, v, cconst len = arr.lengthfor (i = 0; i < len; i++) {const arrI = arr[i]if (arrI !== 0) {j = result[result.length - 1]if (arr[j] < arrI) {p[i] = jresult.push(i)continue}// 二分查找u = 0v = result.length - 1while (u < v) {c = (u + v) >> 1if (arr[result[c]] < arrI) {u = c + 1} else {v = c}}if (arrI < arr[result[u]]) {if (u > 0) {p[i] = result[u - 1]}result[u] = i}}}// 回溯构建完整序列u = result.lengthv = result[u - 1]while (u-- > 0) {result[u] = vv = p[v]}return result
}
五、实际应用示例
让我们通过一个具体的例子来理解整个过程：
// 旧: [A, B, C, D, E, F, G]
// 新: [A, B, E, C, H, F, G]// 步骤1：头部对比
// A, B 相同，i = 2// 步骤2：尾部对比
// F, G 相同，e1 = 4, e2 = 4// 步骤3-4：无新增删除// 步骤5：乱序处理
// 需要处理：[C, D, E] -> [E, C, H]
// 生成映射：E->2, C->3, H->4
// newIndexToOldIndexMap: [4, 2, 0] (E来自索引4, C来自索引2, H是新节点)
// 最长递增子序列：[0] (C可以不动)
// 结果：移动E到前面，C保持不动，挂载H
六、性能优化关键点
- 双端预处理：头尾对比能处理大部分常见场景
- 最长递增子序列：最小化 DOM 移动操作
- key 的重要性：有 key 可以快速定位，无 key 需要线性查找
- 批量处理：倒序处理确保DOM操作的正确性
七、与 Vue 2 的对比
| 特性 | Vue 2 | Vue 3 |
|---|---|---|
| 算法策略 | 双端比较 | 五步走 + LIS |
| 复杂度 | O(n) 最好，O(n²) 最坏 | O(n log n) |
| 移动优化 | 启发式 | 最长递增子序列 |
| 编译优化 | 无 | PatchFlag + Block Tree |
总结
Vue 3 的运行时 diff 算法通过五步走策略，将复杂的节点对比问题分解为多个简单场景，再用最长递增子序列算法优化最困难的乱序情况。这种设计既保证了算法的高效性，又最大化了 DOM 节点的复用，是一个非常优雅的解决方案。
理解这个过程不仅有助于我们写出更高效的 Vue 代码，也能帮助我们在遇到性能问题时进行针对性的优化。
希望这篇文章能帮助大家更好地理解 Vue 3 运行时 diff 算法的工作原理。如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区讨论！