深入浅出Vue3 Diff算法：从简单到复杂的演进之路

大家好，我是有一点想法的火星人thinkmars，最近在学习前端框架的设计思路，想更深入了解框架的原理。今天主要想学习传说中的Vue的diff算法。我不想一次性就读懂vue3的最新的算法，而是循序渐进，从最简单的diff算法版本开始理解，逐步读懂最终版本。

前言：为什么需要Diff算法？

在前端开发中，当数据变化时，我们需要高效地更新用户界面。直接销毁整个DOM并重新创建虽然简单，但性能代价极高。这就如同每次搬家都把旧家具全部扔掉买新的，显然不是明智之举。

Diff算法就像一位精明的搬家师傅，它能精准找出哪些"家具"（DOM节点）可以保留，哪些需要调整位置，哪些需要更新，从而实现最高效的界面更新。Vue3的Diff算法通过一系列精妙优化，将这个"搬家"过程做到了极致。

一、基础篇：最朴素的递归对比

算法流程

graph LR A[开始对比] --> B{类型相同?} B -->|是| C[更新属性] B -->|否| D[替换节点] C --> E[递归对比子节点] E --> F[结束] D --> F

示例代码

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function diff(oldNode, newNode) {
  // 1. 如果节点类型不同，直接替换
  if (oldNode.type !== newNode.type) {
    replaceNode(oldNode, newNode)
    return
  }
  
  // 2. 更新节点属性
  updateProps(oldNode, newNode)
  
  // 3. 递归对比子节点
  const oldChildren = oldNode.children
  const newChildren = newNode.children
  
  for (let i = 0; i < Math.max(oldChildren.length, newChildren.length); i++) {
    diff(oldChildren[i], newChildren[i])
  }
}

这是Diff算法最基础的实现方式，简单直接：

如果节点类型不同，直接替换
如果相同，更新属性后递归对比所有子节点

缺点：性能极差，时间复杂度达到O(n³)，完全没有复用节点的概念，如同搬家时把每件家具都拆成零件再重新组装。

二、进化篇：引入key实现节点复用(Vue1.x)

关键优化

graph LR A[建立旧节点key映射] --> B[遍历新节点] B --> C{找到相同key?} C -->|是| D[复用节点] C -->|否| E[新建节点] D --> F[检查位置变化] F --> G[需要移动?] G -->|是| H[移动节点] G -->|否| I[保持原位]

示例代码

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function diff(oldChildren, newChildren) {
  const map = new Map()
  
  // 建立旧节点的key映射
  oldChildren.forEach((child, index) => {
    if (child.key) map.set(child.key, { child, index })
  })
  
  newChildren.forEach((newChild, newIndex) => {
    if (newChild.key && map.has(newChild.key)) {
      // 找到可复用的节点
      const { child: oldChild, index: oldIndex } = map.get(newChild.key)
      patch(oldChild, newChild) // 更新节点内容
      
      // 简单位置调整
      if (oldIndex !== newIndex) {
        moveNode(oldChild, newIndex)
      }
      
      map.delete(newChild.key) // 已处理
    } else {
      // 新增节点
      mount(newChild)
    }
  })
  
  // 删除未复用的旧节点
  map.forEach(({ child }) => unmount(child))
}

通过给节点添加唯一的key，算法可以：

建立旧节点的key映射表
新节点通过key快速找到可复用的旧节点
比较位置变化，决定是否需要移动

进步：时间复杂度降至O(n)，实现了基本的节点复用不足：移动策略简单，可能产生大量不必要的DOM操作

三、进阶篇：双端比较算法（Vue2核心）

四指针策略

graph LR A[头头比较] -->|匹配| B[指针后移] A -->|不匹配| C[尾尾比较] C -->|匹配| D[指针前移] C -->|不匹配| E[旧头新尾比较] E -->|匹配| F[移动节点] E -->|不匹配| G[旧尾新头比较] G -->|匹配| H[移动节点] G -->|不匹配| I[key查找]

示例代码

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function diff(oldChildren, newChildren) {
  let oldStartIdx = 0, oldEndIdx = oldChildren.length - 1
  let newStartIdx = 0, newEndIdx = newChildren.length - 1
  
  while (oldStartIdx <= oldEndIdx && newStartIdx <= newEndIdx) {
    // 头头比较
    if (isSameNode(oldChildren[oldStartIdx], newChildren[newStartIdx])) {
      patch(oldChildren[oldStartIdx], newChildren[newStartIdx])
      oldStartIdx++
      newStartIdx++
    } 
    // 尾尾比较
    else if (isSameNode(oldChildren[oldEndIdx], newChildren[newEndIdx])) {
      patch(oldChildren[oldEndIdx], newChildren[newEndIdx])
      oldEndIdx--
      newEndIdx--
    }
    // 旧头-新尾比较（处理翻转情况）
    else if (isSameNode(oldChildren[oldStartIdx], newChildren[newEndIdx])) {
      patch(oldChildren[oldStartIdx], newChildren[newEndIdx])
      moveNode(oldChildren[oldStartIdx], oldChildren[oldEndIdx].el.nextSibling)
      oldStartIdx++
      newEndIdx--
    }
    // 旧尾-新头比较
    else if (isSameNode(oldChildren[oldEndIdx], newChildren[newStartIdx])) {
      patch(oldChildren[oldEndIdx], newChildren[newStartIdx])
      moveNode(oldChildren[oldEndIdx], oldChildren[oldStartIdx].el)
      oldEndIdx--
      newStartIdx++
    }
    // 以上都不匹配时，用key查找
    else {
      const keyIndexMap = createKeyMap(newChildren, newStartIdx, newEndIdx)
      const oldKey = oldChildren[oldStartIdx].key
      
      if (keyIndexMap.has(oldKey)) {
        const newIndex = keyIndexMap.get(oldKey)
        patch(oldChildren[oldStartIdx], newChildren[newIndex])
        moveNode(oldChildren[oldStartIdx], newChildren[newStartIdx].el)
      } else {
        unmount(oldChildren[oldStartIdx])
      }
      
      oldStartIdx++
    }
  }
  
  // 处理新增或删除的节点
  if (oldStartIdx > oldEndIdx && newStartIdx <= newEndIdx) {
    // 新增节点
    mountRange(newChildren, newStartIdx, newEndIdx)
  } else if (newStartIdx > newEndIdx && oldStartIdx <= oldEndIdx) {
    // 删除节点
    unmountRange(oldChildren, oldStartIdx, oldEndIdx)
  }
}

Vue2采用的四指针策略能高效处理常见场景：

头头比较：处理列表开头新增
尾尾比较：处理列表末尾新增
交叉比较：处理列表反转等特殊情况
key查找：作为最后手段保证正确性

优势：特别擅长处理列表头尾变化局限：对中间乱序部分处理效率不高

四、革新篇：最长递增子序列优化（Vue3核心）

LIS算法应用

graph LR A[剩余节点] --> B[建立key映射] B --> C[记录新旧位置关系] C --> D[计算LIS] D --> E[确定稳定序列] E --> F[仅移动非稳定节点]

示例代码

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function diff(oldChildren, newChildren) {
  // ...双端比较代码同上...
  
  // 处理剩余无法通过双端比较的节点
  if (oldStartIdx <= oldEndIdx && newStartIdx <= newEndIdx) {
    const newRemaining = newChildren.slice(newStartIdx, newEndIdx + 1)
    const oldRemaining = oldChildren.slice(oldStartIdx, oldEndIdx + 1)
    
    // 1. 建立key到新索引的映射
    const keyToNewIndex = new Map()
    newRemaining.forEach((child, index) => {
      if (child.key) keyToNewIndex.set(child.key, newStartIdx + index)
    })
    
    // 2. 遍历旧节点，建立新旧索引映射
    const newIndexToOldIndex = new Array(newRemaining.length).fill(-1)
    for (let oldIndex = oldStartIdx; oldIndex <= oldEndIdx; oldIndex++) {
      const oldChild = oldChildren[oldIndex]
      const newIndex = oldChild.key ? keyToNewIndex.get(oldChild.key) : null
      
      if (newIndex === undefined) {
        unmount(oldChild)
      } else {
        newIndexToOldIndex[newIndex - newStartIdx] = oldIndex
        patch(oldChild, newChildren[newIndex])
      }
    }
    
    // 3. 计算最长递增子序列
    const lis = getSequence(newIndexToOldIndex.filter(i => i !== -1))
    let lisPtr = lis.length - 1
    
    // 4. 从后向前处理移动和挂载
    for (let i = newRemaining.length - 1; i >= 0; i--) {
      const newIndex = newStartIdx + i
      const newChild = newChildren[newIndex]
      
      if (newIndexToOldIndex[i] === -1) {
        // 新增节点
        mount(newChild)
      } else {
        if (lisPtr < 0 || i !== lis[lisPtr]) {
          // 需要移动的节点
          moveNode(newChild, getAnchor(newIndex))
        } else {
          // 保持不动的节点
          lisPtr--
        }
      }
    }
  }
}

// 计算最长递增子序列（简化版）
function getSequence(arr) {
  // ...实现LIS算法...
}

当双端比较完成后，Vue3对剩余乱序节点采用革命性的优化：

建立新旧节点位置映射
计算 最长递增子序列(LIS) 找出最长的稳定节点序列
只移动不在稳定序列中的节点

示例：

旧节点：A B C D E

新节点：A D B C E

LIS结果为[B,C]，因此只需移动D一次

五、终极形态：Vue3的完整优化体系

Vue3的Diff算法不是单一优化，而是一套组合拳：

优化策略	作用	类比解释
静态提升	跳过静态节点对比	搬家时不动的家具直接保留
Patch Flags	细粒度属性更新	只清洁脏了的家具部分
Block Tree	以动态区块为单位更新	按房间打包搬运家具
事件缓存	避免重复绑定事件	家具上的装饰品不需要重新安装
SSR优化	服务端渲染激活时高效处理	新房子的家具定位更快速

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// Vue3的diff核心逻辑（概念代码）
function patch(oldVNode, newVNode) {
  if (oldVNode.staticFlag) return // 静态节点跳过
  
  // 选择性更新标记过的属性
  if (newVNode.patchFlag & PatchFlags.CLASS) {
    updateClass(oldVNode, newVNode)
  }
  
  // 区块化更新
  if (newVNode.dynamicChildren) {
    patchBlockChildren(oldVNode, newVNode) // 只更新动态子节点
  } else {
    diffChildren(oldVNode, newVNode) // 全量diff
  }
}

结语：追求极致的艺术

Vue3的Diff算法演进历程，展现了对性能极致追求的工匠精神。从最初的简单递归，到引入key复用，再到双端比较，最后通过LIS算法实现最小化DOM操作，未来Vue3.6版本还会进一步提升性能，每一步优化都凝聚着开发者智慧的结晶。

理解这些算法背后的思想，不仅能帮助我们更好地使用Vue框架，更能培养出解决复杂问题的系统性思维。当你下次看到界面流畅更新时，不妨想想背后这个精妙的"搬家"过程，感受前端工程化的艺术之美。

正如Vue作者尤雨溪所说："框架的性能优化就像是在针尖上跳舞，每一个字节的节省都值得庆祝。" Vue3的Diff算法，正是这种精神的完美体现。