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深圳网站设计哪家,深圳网站建设怎么做,分析网站建设,滕州手机网站建设案例桶算法#xff08;Bucket Algorithm#xff09;是React调度系统的核心秘密武器#xff01;它通过巧妙的时间分组#xff0c;实现了批量更新和优先级管理。让我深入解释这个精妙的设计。内容结合了deepseek产出#xff0c;旨在碎片化理解一些react 的概念#xff0c;以便后…桶算法Bucket Algorithm是React调度系统的核心秘密武器它通过巧妙的时间分组实现了批量更新和优先级管理。让我深入解释这个精妙的设计。内容结合了deepseek产出旨在碎片化理解一些react 的概念以便后续整体的原理理解一、什么是桶算法基本概念想象你有一堆需要处理的信件不是每封一收到就立刻处理而是按时间分桶9:00-9:05收到的信 → 9:05桶9:05-9:10收到的信 → 9:10桶以此类推…桶算法的核心思想把相近时间的更新分配到同一个过期时间桶里。代码实现// ReactFiberExpirationTime.jsfunctioncomputeExpirationBucket(currentTime:ExpirationTime,bucketSizeMs:number,// 桶的大小毫秒offset:number// 偏移量):ExpirationTime{// 关键公式return(((currentTime-offsetbucketSizeMs)/bucketSizeMs|0)*bucketSizeMsoffset);}二、桶算法的数学原理公式拆解result floor((currentTime - offset bucketSize) / bucketSize) * bucketSize offset例子理解计算过程假设currentTime 1234msbucketSizeMs 100msoffset 10ms计算步骤1.currentTime-offset1234-1012242.加 bucketSizeMs:122410013243.除以 bucketSizeMs:1324/10013.244.向下取整:floor(13.24)135.乘以 bucketSizeMs:13×10013006.加 offset:1300101310最终 expirationTime1310可视化时间线分桶时间轴 0 100 200 300 400 500 600 桶边界 |-----|-----|-----|-----|-----|-----| offset10: 10 110 210 310 410 510 610 更新时间点 95ms → 桶110 (因为 (95-10100)/1001.85→floor1→1×10010110) 105ms → 桶110 (同一桶) 115ms → 桶210 195ms → 桶210三、React中的具体桶配置1. 不同优先级的桶大小// 同步更新没有桶立即执行constSync1;// 交互式更新用户输入小桶快速响应functioncomputeInteractiveExpiration(currentTime:ExpirationTime){returncomputeExpirationBucket(currentTime,150,// 桶大小150ms 小桶快速过期10// 偏移10ms);}// 异步更新数据获取大桶可以等functioncomputeAsyncExpiration(currentTime:ExpirationTime){returncomputeExpirationBucket(currentTime,5000,// 桶大小5000ms 大桶慢慢来250// 偏移250ms);}2. 为什么要有偏移量offset// 没有offset的问题桶边界0,100,200,300...// 更新在边界时间发生99ms → 桶100100ms → 桶200❌ 差1ms却分到不同桶// 有offset10桶边界10,110,210,310...99ms → 桶110100ms → 桶110✅ 都在同一个桶目的避免在桶边界附近的时间点被错误地分到不同桶。四、桶算法的实际效果场景用户快速输入// 用户在输入框快速打字onChange事件时间线时间(ms):101,105,108,112,115,120,125...// 使用桶算法桶大小150msoffset10101ms→(101-10150)/1501.606→1→1×15010160105ms→(105-10150)/1501.633→1→160✅ 同一桶108ms→(108-10150)/1501.653→1→160✅ 同一桶112ms→(112-10150)/1501.68→1→160✅ 同一桶115ms→(115-10150)/1501.7→1→160✅ 同一桶120ms→(120-10150)/1501.733→1→160✅ 同一桶125ms→(125-10150)/1501.766→1→160✅ 同一桶// 这些更新都有相同的 expirationTime 160// React会把它们批量处理场景混合优先级更新// 同时有用户输入和数据加载时间线0ms:用户开始输入50ms:数据加载完成150ms:用户继续输入// 计算expirationTime// 用户输入交互式桶大小150ms0ms→(0-10150)/1500.933→0→0×1501010150ms→(150-10150)/1501.933→1→1×15010160// 数据加载异步桶大小5000ms50ms→(50-2505000)/50000.96→0→0×5000250250// 结果用户输入0ms:expirationTime10数据加载50ms:expirationTime250用户输入150ms:expirationTime160// 执行顺序10 → 160 → 250// 用户输入优先五、桶算法的精妙之处1. 自动批量处理// 没有桶算法更新A:时间100→ expirationTime100更新B:时间101→ expirationTime101更新C:时间102→ expirationTime102// 三个不同的expirationTime可能触发三次渲染// 有桶算法桶大小150更新A:时间100→ expirationTime160更新B:时间101→ expirationTime160更新C:时间102→ expirationTime160// 相同的expirationTime一次渲染处理所有2. 优先级保持// 即使时间接近不同优先级还是不同桶const当前时间100;// 交互式更新高优先级computeInteractiveExpiration(100)computeExpirationBucket(100,150,10)160// 异步更新低优先级computeAsyncExpiration(100)computeExpirationBucket(100,5000,250)5250// 160 5250所以交互式更新先执行3. 防止优先级反转// 场景低优先级更新先调度高优先级后到// 时间线0ms:数据更新开始低优先级expirationTime525010ms:用户点击高优先级expirationTime160// 没有桶算法可能数据更新:expirationTime10用户点击:expirationTime11// 错误数据更新先执行虽然它优先级低// 有桶算法数据更新:expirationTime5250用户点击:expirationTime160// 正确用户点击先执行160 5250六、桶大小选择的考量React的选择// 为什么是150ms和5000ms150ms ≈ 人类感知的瞬时阈值-小于150ms的延迟用户感觉是立即响应-大于150ms用户可能感觉有点慢5000ms5秒合理的网络请求超时时间-数据加载可以等5秒-超过5秒应该显示loading或错误心理学依据┌─────────────────────────────────────────────┐ │ 用户感知延迟 │ ├─────────────────────────────────────────────┤ │0-100ms:瞬时感觉不到延迟 │ │100-300ms:轻微可感知 │ │300-1000ms:明显但可接受 │ │1000ms:等待感明显 │ └─────────────────────────────────────────────┘七、桶算法的实际源码分析源码位置ReactFiberExpirationTime.js// 常量定义exportconstNoWork0;exportconstSync1;exportconstNever2147483647;// 最大的31位有符号整数// 单位转换exportconstmsToExpirationTime(ms:number):ExpirationTime{// 总是添加一个偏移量这样我们就不会与NoWork冲突。return((ms/UNIT_SIZE)|0)MAGIC_NUMBER_OFFSET;};exportconstexpirationTimeToMs(expirationTime:ExpirationTime):number{return(expirationTime-MAGIC_NUMBER_OFFSET)*UNIT_SIZE;};// 桶算法实现exportconstceiling(num:number,precision:number,):ExpirationTime{// 这就是桶算法的核心return(((num/precision)|0)1)*precision;};exportconstcomputeExpirationBucket(currentTime:ExpirationTime,bucketSizeMs:number,offset:number,):ExpirationTime{// 转换为毫秒constcurrentTimeMsexpirationTimeToMs(currentTime);// 应用桶算法constbucketTimeMsceiling(currentTimeMs-offsetbucketSizeMs,bucketSizeMs,);// 转换回ExpirationTime单位returnmsToExpirationTime(bucketTimeMs-bucketSizeMsoffset);};关键优化位运算 | 0// (num / precision) | 0 相当于 Math.floor(num / precision)// 但位运算比Math.floor快得多// 例子(13.24/100)|00.1324|00(132.4/100)|01.324|01// | 0 会丢弃小数部分实现快速向下取整八、桶算法的局限性1. 桶边界问题// 极端情况更新恰好在桶边界两侧const桶大小150;constoffset10;// 更新A: 时间159ms// 计算: (159-10150)/1501.993→1→160// 更新B: 时间160ms// 计算: (160-10150)/1502.0→2→310 ❌// 差1ms但分到不同桶// 这就是为什么需要offset来缓冲2. 长任务可能阻塞// 如果桶内有一个很长的任务更新1-10:都在160桶 更新1执行了200ms超过桶大小 更新2-10可能被延迟// React的解决方案时间切片// 长任务会被中断让其他更新有机会执行九、现代React的演进React 18的更新更细粒度的优先级// React 17及之前主要靠expirationTime// React 18引入了Lane车道模型// Lane vs ExpirationTime// ExpirationTime: 基于时间连续值// Lane: 基于位掩码离散优先级// 例子Lane优先级exportconstSyncLane:Lane0b0000000000000000000000000000001;exportconstInputContinuousLane:Lane0b0000000000000000000000000000100;exportconstDefaultLane:Lane0b0000000000000000000000000010000;exportconstTransitionLane:Lane0b0000000000000000000100000000000;// 优势// 1. 更精确的优先级控制// 2. 可以同时处理多个同优先级更新// 3. 更好的并发支持但桶算法思想仍在即使有了Lane模型桶算法的核心思想——把相近的更新分组处理——仍然被保留// React 18中类似的思想functionrequestUpdateLane(fiber:Fiber):Lane{// 根据模式和场景返回不同的laneif(fiber.modeConcurrentMode){if(currentEventPriority!NoLane){returncurrentEventPriority;}if(isTransitionPending()){returnTransitionLane;}// 类似桶算法的分组思想returngetCurrentPriorityLevel()ImmediatePriority?SyncLane:DefaultLane;}returnSyncLane;}十、桶算法总结核心价值批量优化相近时间的更新一起处理减少渲染次数优先级保持不同优先级的更新有不同桶大小响应性保证用户交互用小桶快速响应效率提升位运算等优化性能极高设计哲学不是每个更新都立即处理而是聪明地分组处理用户交互要快数据加载可以等用简单的数学实现复杂的行为现实比喻就像快递公司的集散中心9:00-9:15的快递 → 9:15班车9:15-9:30的快递 → 9:30班车紧急快递用小班车15分钟一班普通快递用大班车2小时一班这样既高效又保证紧急件优先桶算法是React高性能的关键之一它用简单的数学公式解决了复杂的调度问题体现了React团队的精湛工程能力至此结束。