从源码中来，到业务中去，React性能优化终极指南

 

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前言

React性能优化是在业务迭代过程中不得不考虑的问题，大部分情况是由于项目启动之初，没有充分考虑到项目的复杂度，定位该产品的用户体量及技术场景并不复杂，那么我们在业务前期可能并不需要考虑性能优化。但是随着业务场景的复杂化，性能优化就变得格外重要。

我们从React源码入手，结合有道精品课大前端的具体业务，运用优化技巧对系统进行外科手术式的优化。同时介绍一下React Profiler这款性能优化的利器是如何帮我们定位性能瓶颈的。

本文中的项目代码全部是在有道大前端组开发项目中的工作记录，如有不足欢迎在留言区讨论交流，笔芯

页面加载流程

• 假设用户首次打开页面（无缓存），这个时候页面是完全空白的；

• html 和引用的 css 加载完毕，浏览器进行 首次渲染 ；

• react、react-dom、业务代码加载完毕，应用第一次渲染，或者说 首次内容渲染 ；

• 应用的代码开始执行，拉取数据、进行动态import、响应事件等等，完毕后页面进入 可交互 状态；

• 接下来 lazyload 的图片等多媒体内容开始逐渐加载完毕；

• 直到页面的其它资源（如错误上报组件、打点上报组件等）加载完毕，整个页面加载完成。

我们主要来针对React进行剖析：

React 针对渲染性能优化的三个方向，也适用于其他软件开发领域，这三个方向分别是:

• 减少计算的量：React 中就是减少渲染的节点或通过索引减少渲染复杂度；

• 利用缓存：React 中就是避免重新渲染（利用 memo 方式来避免组件重新渲染）；

• 精确重新计算的范围：React 中就是绑定组件和状态关系, 精确判断更新的'时机'和'范围'. 只重新渲染变更的组件（减少渲染范围）。

如何做到这三点呢？我们从React本身的特性入手分析。

React 工作流

React 是声明式 UI 库，负责将 State 转换为页面结构（虚拟 DOM 结构）后，再转换成真实 DOM 结构，交给浏览器渲染。State 发生改变时，React 会先进行Reconciliation，结束后立刻进入Commit阶段，Commit结束后，新 State 对应的页面才被展示出来。

React 的 Reconciliation 需要做两件事：

• 计算出目标 State 对应的虚拟 DOM 结构。

• 寻找「将虚拟 DOM 结构修改为目标虚拟 DOM 结构」的最优方案。

React 按照深度优先遍历虚拟 DOM 树的方式，在一个虚拟 DOM 上完成Render和Diff的计算后，再计算下一个虚拟 DOM。Diff 算法会记录虚拟 DOM 的更新方式（如：Update、Mount、Unmount），为Commit做准备。

React 的 Commit 也需要做两件事：

• 将Reconciliation结果应用到 DOM 中。

• 调用暴露的hooks如：componentDidUpdate、useLayoutEffect 等。

下面我们将针对三个优化方向进行精准分析。

01 减少计算的量

关于以上 Reconciliation 与 Commit 两个阶段的优化办法，我在实现的过程中遵循 减少计算量 的方法进行优化（ 列表项使用 key 属性 )该过程是优化的重点，React 内部的 Fiber 结构和并发模式也是在减少该过程的耗时阻塞。对于 Commit 在执行hooks时，开发者应保证hooks中的代码尽量轻量，避免耗时阻塞，同时应避免在 CDM、CDU周期 中更新组件。

列表项使用 key 属性

特定框架中，提示也做的十分友好。假如你没有在列表中添加key属性，控制台会为你展示一片大红

系统会时刻提醒你记得加Key哦~~

1.1 优化Render 过程

Render 过程：即 Reconciliation 中计算出目标 State 对应的虚拟 DOM 结构这一阶段 。

触发 React 组件的 Render 过程目前有三种方式：

• forceUpdate、

• State 更新、

• 父组件 Render 触发子组件 Render 过程。

●优化技巧

PureComponent、React.memo

在 React 工作流中，如果只有父组件发生状态更新，即使父组件传给子组件的所有 Props 都没有修改，也会引起子组件的 Render 过程。

从 React 的声明式设计理念来看，如果子组件的 Props 和 State 都没有改变，那么其生成的 DOM 结构和副作用也不应该发生改变。当子组件符合声明式设计理念时，就可以忽略子组件本次的 Render 过程。

PureComponent 和 React.memo 就是应对这种场景的，PureComponent 是对类组件的 Props 和 State 进行浅比较，React.memo 是对函数组件的 Props 进行浅比较。

• useMemo、useCallback 实现稳定的 Props 值

  如果传给子组件的派生状态或函数，每次都是新的引用，那么 PureComponent 和 React.memo 优化就会失效。所以需要使用 useMemo 和 useCallback 来生成稳定值，并结合 PureComponent 或 React.memo 避免子组件重新 Render。

• useMemo 减少组件 Render 过程耗时

  useMemo 是一种缓存机制提速，当它的依赖未发生改变时，就不会触发重新计算。一般用在「计算派生状态的代码」非常耗时的场景中，如：遍历大列表做统计信息。

大列表渲染

• 显然 useMemo 的作用是缓存昂贵的计算(避免在每次渲染时都进行高开销的计算)，在业务中使用它去控制变量来更新表格

shouldComponentUpdate

在类组件中，例如要往数组中添加一项数据时，当时的代码很可能是 state.push(item)，而不是 const newState = [...state, item]。

在此背景下，当时的开发者经常使用 shouldComponentUpdate 来深比较 Props，只在 Props 有修改才执行组件的 Render 过程。如今由于数据不可变性和函数组件的流行，这样的优化场景已经不会再出现了。

为了贴合shouldComponentUpdate的思想：给子组件传props的时候一定只传其需要的而并非一股脑全部传入：

传入到子组件的参数一定保证其在自组件中被使用到。

1.2 批量更新，减少 Render 次数

在 React 管理的事件回调和生命周期中，setState 是异步的，而其他时候 setState 都是同步的。这个问题根本原因就是 React 在自己管理的事件回调和生命周期中，对于 setState 是批量更新的，而在其他时候是立即更新的。

批量更新 setState 时，多次执行 setState 只会触发一次 Render 过程。相反在立即更新 setState 时，每次 setState 都会触发一次 Render 过程，就存在性能影响。

假设有如下组件代码，该组件在 getData() 的 API 请求结果返回后，分别更新了两个 State 。

该组件会在 setList(data.list) 后触发组件的 Render 过程，然后在 setInfo(data.info) 后再次触发 Render 过程，造成性能损失。那我们该如何解决呢：

• 将多个 State 合并为单个 State。例如 useState({ list: null, info: null }) 替代 list 和 info 两个 State。

• 使用 React 官方提供的 unstable_batchedUpdates 方法，将多次 setState 封装到 unstable_batchedUpdates 回调中。

修改后代码如下：

02 精细化渲染阶段

2.1 按优先级更新，及时响应用户

优先级更新是批量更新的逆向操作，其思想是：优先响应用户行为，再完成耗时操作。常见的场景是：页面弹出一个 Modal，当用户点击 Modal 中的确定按钮后，代码将执行两个操作：

• 关闭 Modal。

• 页面处理 Modal 传回的数据并展示给用户。

当操作2需要执行500ms时，用户会明显感觉到从点击按钮到 Modal 被关闭之间的延迟。

以下为一般的实现方式，将 slowHandle 函数作为用户点击按钮的回调函数。

非延迟执行

slowHandle() 执行过程耗时长，用户点击按钮后会明显感觉到页面卡顿。

如果让页面优先隐藏输入框，用户便能立刻感知到页面更新，不会有卡顿感。

实现优先级更新的要点是将耗时任务移动到下一个宏任务中执行，优先响应用户行为。

例如在该例中，将 setNumbers 移动到 setTimeout 的回调中，用户点击按钮后便能立即看到输入框被隐藏，不会感知到页面卡顿。mhd项目中优化后的代码如下：

延迟执行

2.2 发布者订阅者跳过中间组件 Render 过程

React 推荐将公共数据放在所有「需要该状态的组件」的公共祖先上，但将状态放在公共祖先上后，该状态就需要层层向下传递，直到传递给使用该状态的组件为止。

传统redux数据流

每次状态的更新都会涉及中间组件的 Render 过程，但中间组件并不关心该状态，它的 Render 过程只负责将该状态再传给子组件。在这种场景下可以将状态用发布者订阅者模式维护，只有关心该状态的组件才去订阅该状态，不再需要中间组件传递该状态。

当状态更新时，发布者发布数据更新消息，只有订阅者组件才会触发 Render 过程，中间组件不再执行 Render 过程。

只要是发布者订阅者模式的库，都可以使用useContext进行该优化。比如：redux、use-global-state、React.createContext 等。

业务代码中的使用如下：

从图中可看出，优化后只有使用了公共状态的组件renderTable才会发生更新，由此可见这样做可以大大减少父组件和 其他renderSon... 组件的 Render 次数(减少叶子节点的重渲染)。

2.3 useMemo 返回虚拟 DOM 可跳过该组件 Render 过程

利用 useMemo 可以缓存计算结果的特点，如果 useMemo 返回的是组件的虚拟 DOM，则将在 useMemo 依赖不变时，跳过组件的 Render 阶段。

该方式与 React.memo 类似，但与 React.memo 相比有以下优势：

• 更方便。React.memo 需要对组件进行一次包装，生成新的组件。而 useMemo 只需在存在性能瓶颈的地方使用，不用修改组件。

• 更灵活。useMemo 不用考虑组件的所有 Props，而只需考虑当前场景中用到的值，也可使用 useDeepCompareMemo 对用到的值进行深比较。

该例子中，父组件状态更新后，不使用 useMemo 的子组件会执行 Render 过程，而使用 useMemo 的子组件会按需执行更新。业务代码中的使用方法：

03 精确判断更新的'时机'和'范围'

3.1 debounce、throttle 优化频繁触发的回调

在搜索组件中，当 input 中内容修改时就触发搜索回调。当组件能很快处理搜索结果时，用户不会感觉到输入延迟。

但实际场景中，中后台应用的列表页非常复杂，组件对搜索结果的 Render 会造成页面卡顿，明显影响到用户的输入体验。

在搜索场景中一般使用 useDebounce+ useEffect 的方式获取数据。

在搜索场景中，只需响应用户最后一次输入，无需响应用户的中间输入值，debounce 更适合。而 throttle 更适合需要实时响应用户的场景中更适合，如通过拖拽调整尺寸或通过拖拽进行放大缩小（如：window 的 resize 事件）。

3.2 懒加载

在 SPA 中，懒加载优化一般用于从一个路由跳转到另一个路由。

还可用于用户操作后才展示的复杂组件，比如点击按钮后展示的弹窗模块（大数据量弹窗）。

在这些场景下，结合 Code Split 收益较高。懒加载的实现是通过 Webpack 的动态导入和 React.lazy 方法。

实现懒加载优化时，不仅要考虑加载态，还需要对加载失败进行容错处理。

3.3 懒渲染

懒渲染指当组件进入或即将进入可视区域时才渲染组件。常见的组件 Modal/Drawer 等，当 visible 属性为 true 时才渲染组件内容，也可以认为是懒渲染的一种实现。懒渲染的使用场景有：

• 页面中出现多次的组件，且组件渲染费时、或者组件中含有接口请求。如果渲染多个带有请求的组件，由于浏览器限制了同域名下并发请求的数量，就可能会阻塞可见区域内的其他组件中的请求，导致可见区域的内容被延迟展示。

• 需用户操作后才展示的组件。这点和懒加载一样，但懒渲染不用动态加载模块，不用考虑加载态和加载失败的兜底处理，实现上更简单。

懒渲染的实现中判断组件是否出现在可视区域内借助react-visibility-observer依赖：

3.4 虚拟列表

虚拟列表是懒渲染的一种特殊场景。虚拟列表的组件有 react-window和 react-virtualized，它们都是同一个作者开发的。

react-window 是 react-virtualized 的轻量版本，其 API 和文档更加友好。推荐使用 react-window，只需要计算每项的高度即可：

如果每项的高度是变化的，可给 itemSize 参数传一个函数。

所以在开发过程中，遇到接口返回的是所有数据时，需提前预防这类会有展示的性能瓶颈的需求时，推荐使用虚拟列表优化。 使用示例可以点击【阅读原文】查看。

3.5 动画库直接修改 DOM 属性，跳过组件 Render 阶段

这个优化在业务中应该用不上，但还是非常值得学习的，将来可以应用到组件库中。

参考 react-spring 的动画实现，当一个动画启动后，每次动画属性改变不会引起组件重新 Render ，而是直接修改了 dom 上相关属性值：

3.6 避免在 didMount、didUpdate 中更新组件 State

这个技巧不仅仅适用于 didMount、didUpdate，还包括 willUnmount、useLayoutEffect 和特殊场景下的 useEffect（当父组件的 cDU/cDM 触发时，子组件的 useEffect 会同步调用），本文为叙述方便将他们统称为「提交阶段钩子」。

React 工作流commit阶段的第二步就是执行提交阶段钩子，它们的执行会阻塞浏览器更新页面。

如果在提交阶段钩子函数中更新组件 State，会再次触发组件的更新流程，造成两倍耗时。一般在提交阶段的钩子中更新组件状态的场景有：

• 计算并更新组件的派生状态（Derived State）。在该场景中，类组件应使用 getDerivedStateFromProps 钩子方法代替，函数组件应使用函数调用时执行 setState  的方式代替。使用上面两种方式后，React 会将新状态和派生状态在一次更新内完成。

• 根据 DOM 信息，修改组件状态。在该场景中，除非想办法不依赖 DOM 信息，否则两次更新过程是少不了的，就只能用其他优化技巧了。

use-swr 的源码就使用了该优化技巧。当某个接口存在缓存数据时，use-swr 会先使用该接口的缓存数据，并在 requestIdleCallback 时再重新发起请求，获取最新数据。模拟一个swr：

• 它的第二个参数 deps，是为了在请求带有参数时，如果参数改变了就重新发起请求。

• 暴露给调用方的 fetch 函数，可以应对主动刷新的场景，比如页面上的刷新按钮。

如果 use-swr 不做该优化的话，就会在 useLayoutEffect 中触发重新验证并设置 isValidating 状态为 true·，引起组件的更新流程，造成性能损失。

04 工具介绍——React Profiler

4.1 React Profiler 定位 Render 过程瓶颈

React Profiler 是 React 官方提供的性能审查工具，本文只介绍笔者的使用心得，详细的使用手册请移步官网文档。

Note：react-dom 16.5+ 在 DEV 模式下才支持 Profiling，同时生产环境下也可以通过一个 profiling bundle react-dom/profiling 来支持。请在 fb.me/react-profi… 上查看如何使用这个 bundle。

“Profiler” 的面板在刚开始的时候是空的。你可以点击 record 按钮来启动 profile：

4.2 Profiler 只记录了 Render 过程耗时

不要通过 Profiler 定位非 Render 过程的性能瓶颈问题

通过 React Profiler，开发者可以查看组件 Render 过程耗时，但无法知晓提交阶段的耗时。

尽管 Profiler 面板中有 Committed at 字段，但这个字段是相对于录制开始时间，根本没有意义。

通过在 React v16 版本上进行实验，同时开启 Chrome 的 Performance 和 React Profiler 统计。

如下图，在 Performance 面板中，Reconciliation和Commit阶段耗时分别为 642ms 和 300ms，而 Profiler 面板中只显示了 642ms：

4.3 开启「记录组件更新原因」

点击面板上的齿轮，然后勾选「Record why each component rendered while profiling.」，如下图 ：

然后点击面板中的虚拟 DOM 节点，右侧便会展示该组件重新 Render 的原因 。

4.4 定位产生本次 Render 过程原因

由于 React 的批量更新（Batch Update）机制，产生一次 Render 过程可能涉及到很多个组件的状态更新。那么如何定位是哪些组件状态更新导致的呢？

在 Profiler 面板左侧的虚拟 DOM 树结构中，从上到下审查每个发生了渲染的（不会灰色的）组件。

如果组件是由于 State 或 Hook 改变触发了 Render 过程，那它就是我们要找的组件，如下图：

4.5 站在巨人的肩膀上

Optimizing Performance

https://react.docschina.org/docs/optimizing-performance.html

React 官方文档，最好的教程, 利用好 React 的性能分析工具。

Twitter Lite and High Performance React Progressive Web Apps at Scale 

https://medium.com/@paularmstrong/twitter-lite-and-high-performance-react-progressive-web-apps-at-scale-d28a00e780a3

看看 Twitter 是如何优化的。

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