理解这个机制，是成为React性能优化高手的关键

本来是准备优先分享两个官方定义的 Hook useMemo，useCallback，不过这两个 hook 本身其实没有太多探讨的空间，他们只是两个记忆函数，本身并没有特殊的、更进一步的含义。

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许多人的困惑往往来源于对于它们两个过度解读，认为他们的存在对 React 性能的优化有非常重要的意义。过渡解读导致了对他们的滥用。在我看过的项目中，有个别优秀前端团队里的项目规范里，也错误抬高了他们的作用，把他们用在了每一个组件里。

出现这样问题的根源就在于对 React 的自身机制理解不够精准。因此我决定换一个角度去带大家理解 React 本身的优化机制，从而能够正确的使用 useMemo 与 useCallback。

本文将会从应用层面来为大家分析我们应该怎么做。后续的章节将会从 Fiber 的双缓存策略开始分享底层的优化机制。

一、精简节点

首先我们要明确一些前置知识。

React 在内存中维护了一颗 虚拟 DOM 树，这颗树的每一个节点是一个 Fiber，每一个 Fiber 都由 JSX 中的组件解析而来。

type Fiber = {
  // 用于标记fiber的WorkTag类型，主要表示当前fiber代表的组件类型如FunctionComponent、ClassComponent等
  tag: WorkTag,
  // ReactElement里面的key
  key: null | string,
  // ReactElement.type，调用`createElement`的第一个参数
  elementType: any,
  // The resolved function/class/ associated with this fiber.
  // 表示当前代表的节点类型
  type: any,
  // 表示当前FiberNode对应的element组件实例
  stateNode: any,

  // 指向他在Fiber节点树中的`parent`，用来在处理完这个节点之后向上返回
  return: Fiber | null,
  // 指向自己的第一个子节点
  child: Fiber | null,
  // 指向自己的兄弟结构，兄弟节点的return指向同一个父节点
  sibling: Fiber | null,
  index: number,

  ref: null | (((handle: mixed) => void) & { _stringRef: ?string }) | RefObject,

  // 当前处理过程中的组件props对象
  pendingProps: any,
  // 上一次渲染完成之后的props
  memoizedProps: any,

  // 该Fiber对应的组件产生的Update会存放在这个队列里面
  updateQueue: UpdateQueue | null,

  // 上一次渲染的时候的state
  memoizedState: any,

  // 一个列表，存放这个Fiber依赖的context
  firstContextDependency: ContextDependency | null,

  mode: TypeOfMode,

  // Effect
  // 用来记录Side Effect
  effectTag: SideEffectTag,

  // 单链表用来快速查找下一个side effect
  nextEffect: Fiber | null,

  // 子树中第一个side effect
  firstEffect: Fiber | null,
  // 子树中最后一个side effect
  lastEffect: Fiber | null,

  // 代表任务在未来的哪个时间点应该被完成，之后版本改名为 lanes
  expirationTime: ExpirationTime,

  // 快速确定子树中是否有不在等待的变化
  childExpirationTime: ExpirationTime,

  // fiber的版本池，即记录fiber更新过程，便于恢复
  alternate: Fiber | null,
}

state 的每次变化，都会引发整棵树的前后对比，从而导致许多组件重新执行。这也是 React 性能消耗的主要成本。但是 React 内部采用缓存机制和优秀的 Diff 算法极大的减少了这里的成本，后续我们会详细介绍这两个机制。

这里我要重点介绍的是，在使用中，我们可以通过减小这颗 Fiber tree 的方式来达到性能优化的目的。只要 Fiber tree 足够小，diff 的成本就会非常的低。

例如，我们有一个非常大的巨石项目，当我们路由切换的时候，会直接删掉前一个页面的所有内容，只渲染新页面的内容，那么，虽然随着访问页面的数量越来越多，缓存在全局状态管理器中的数据越来越复杂，但是 Fiber tree 的大小其实并没有变得越来越大，依然维持在一个页面的量级，此时的 diff 压力跟一个小型项目没有什么区别。通过这种手段，我们可以轻松保持一个巨石项目的高性能。

落实到具体的页面上，特别是在一些管理系统里，许多开发者喜欢在在列表页中，维护一个内容超级复杂的弹窗组件，弹窗的内容是列表的详情。此时，弹窗内容和列表内容同时存在，从而导致了 Fiber tree 的庞大。

从交互上，我们可以将复杂的弹窗内容移植到一个新的详情页，就能极大的缓解 diff 压力。

在某些项目中，一个详情页有几百条表单需要填写。我们可以通过分步骤的方式，把这几百个表单项切分到不同的步骤里，从而让同时渲染出来的表单项大量减少，性能也会有很大的提高。

总的来说，只要我们把 Fiber 节点数量控制在一定范围内，React 都能保持一个非常高的性能。因此大多数情况下，我们并不需要做额外的性能优化。

二、比较方式

由于大量的 re-render 存在，我们很容易能想到一个优化策略，在 diff 过程中，当我比较之后发现有的节点并没有发生任何变化，那么我们就可以跳过该组件的 re-render，从而提高性能。

而要让这个优化想法落地，我们就必须了解内部的比较规则，首先要考虑的第一个问题就是。

如何知道一个组件是否发生了变化

一个 React 组件是否发生了变化由三个因素决定。

• props
• state
• context

这三个因素中的任何一个发生了变化，组件都会认为自己应该发生变化。state 和 context 都是不可变数据，而且由于是我们主动调用 dispatch 去触发他们发生改变，因此 state 和 context 的变化一般不会对我们造成理解上的困扰。

最麻烦的是 props。

React 组件的每次执行，都会传入新的 props 对象，虽然内容可能一样，但是在内存中却已经发生了变化。

function Child(props) {}

// 执行一次传入新的对象
Child({})

// 执行一次传入新的对象
Child({})

与 state 不一样的是，props 并没有缓存在别的地方，因此，一个组件 的 props 哪怕什么都没有变化，比较的结果也是 false。

var preProps = {}
var curProps = {}

preProps === curProps // false

var preProps = { name: 'Jake' }
var curProps = { name: 'Jake' }

preProps === curProps // false

呵！没想到吧。

也就是说，当一个子组件接收一个函数作为 props，为了保证函数的引用不发生变化，有的人选择使用 useCallback 来缓存函数引用，从而期望子组件不会因为 props 发生了变化而导致子组件重新渲染。

function Demo() {
  ...

  const change = useCallback(() => {}, [])

  return (
    

      ...
      
    
  )
}

结合我们刚才说的，这里只使用 useCallback 是做了无用功。

preProps = { change: change }
curProps = { change: change }

preProps === curProps // false

那么问题就来了，如果这样子的话，岂不是每个组件的 props 都会发生变化了？

当然不是，React 内部针对 props 有另外一个策略：

如果父组件被判定为没有变化，那么，在判断子组件是否发生变化时，不会比较子组件的 props。

源码里少一个判断，却衍生出这样一个精妙的设计。

高级！

除此之外，Fiber Tree 的根节点，被判定为始终不会发生变化。

这样，根节点的子组件在比较时，react 就一定会跳过 props 的比较，以此类推。我们就有机会构造一个高性能的更新过程。

回到我们经典的数字递增案例，来分析这个案例。

function Child() {
  console.log('我不想重新渲染')
  
  return (
    
我不想重新渲染
  )
}

export default function Demo02() {
  const [count, setCount] = useState(0)

  return (
    

      
 setCount(count + 1)}>{count}
      
    
  )
}

当我们点击数字的时候，数字递增，父组件 Demo02 被判定为改变，因此，内部的所有子组件都需要比较 props，props 为不可变数据，子组件 Child 的 props 进行了如下比较，结果为 false 。

{} === {} // false

因此，Child 虽然不想 re-render，但是每次 count 变化都 render 了。

调整的方式非常简单，只需要让父组件的 state 没有发生变化即可，把变化的部分单独封装在另外一个子组件里。

function Change() {
  const [count, setCount] = useState(0)

  return (
    
 setCount(count + 1)}>{count}
  )
}

export default function Demo02() {
  return (
    

      
      
    
  )
}

这个时候，父组件被判定为没有发生变化，因此子组件就会跳过 props 的比较，从而 Child 判定为没有发生变化。这样我们的目的就达到了。

但是，这里有一个前期条件，那就是我们需要确保 Demo02 的父组件也被判定为没有发生变化，因此，如果你是 React 架构师，顶层结构的设计是你需要关注的重中之重，因为如果顶层出了问题，导致父组件不满足这样的稳定结构，那么后续的子组件都会 re-render。

那么理解这个规则很难吗？其实不难，难就难在，在看这篇文章之前，可能你压根就不知道这个设计啊。

如果我们有一个不靠谱的 React 架构师，顶层组件的稳定结构出了问题，那么我们有什么手段，能够低成本的让你能接触到的页面结构保持稳定呢？

答案就是 React.memo。

memo 函数会让组件的 props 比较方式发生变化，我们之前都是一直用的 === 全等比较，使用 memo 包裹组件之后，React 内部会改变比较策略，他会遍历 props 的每个属性，如果每个属性都能通过全等比较，那么就判定为 props 没有发生变化。

这个遍历过程只会发生在 props 对象的第一层属性，不会更进一步深入。

因此，当我们无法确定上层组件是否发生变化时，我们可以在某一个节点使用 memo 来确保从这一层开始建立稳定的高性能模式。

function _Child() {
  console.log('我不想重新渲染')
  
  return (
    
我不想重新渲染
  )
}

var Child = memo(_Child)

export default function Demo02() {
  const [count, setCount] = useState(0)
  return (
    

      
 setCount(count + 1)}>{count}
      
    
  )
}

当我们使用 memo 包裹子组件导致 props 的比较方式发生变化时，useCallback 缓存引用就有用了。这也是 useCallback 的主要作用，他一定要结合 memo 去使用。

当然，我们也可以用一些骚操作来达到同样的目标，利用 useMemo 来缓存组件。

export default function Demo02() {
  const [count, setCount] = useState(0)

  const _child = useMemo(() => {
    return 
  }, [])

  return (
    

      
 setCount(count + 1)}>{count}
      {_child}
    
  )
}

当你决定要自己设计比较规则时就可以采用这样的方式。

三、总结

这篇文章分享了两个 React 项目性能优化的最重要的手段。我们只要了解了真实的底层机制，就能写出高性能的代码，他们的理解难度并不高。我们只需要在项目中正确的去编写符合他们机制的代码即可。

如果你是 React 项目架构师，那么你一定要吃透这个机制，在顶层架构中，我们会额外添加 Router/Redux 等诸多顶层组件，他们会不会导致高性能结构的崩塌，你一定要非常明确。

除此之外，当顶层的父组件不变判定被破坏，我们也不需要每一个组件都用 memo 包裹起来，只需要在合适的节点包裹一个组件即可。因为 memo 的比较本身也会增加程序的执行成本，大量的 memo 反而会导致性能变得更低。

除此之外，我们要明确，组件的 re-render 是内存行为，他是执行了一次 JS 函数，他并不会导致浏览器真的发生渲染行为，因此 re-render 的执行也是非常快速的，大多数情况下的 re-render 都可以接受，不过超大量的 re-render 会导致执行压力变大，所以用大量 memo 减少 re-render 并不一定是一件划算的事情。

利用少量的 memo 与 React 本身的缓存机制减少大量的 re-render 才是合理的方案。

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