Vue.js 核心机制深度学习笔记

Vue核心机制深度学习笔记

概述

本文档整理自一次深入的 Vue.js 技术讨论,涵盖了响应式系统原理、虚拟 DOM 工作机制、更新策略等核心概念。通过问答形式,旨在帮助开发者彻底理解 Vue.js 的内部运行机制。

目录

  1. SPA 应用与虚拟 DOM
  2. 虚拟 DOM 生成与 Diff 机制
  3. 响应式系统原理
  4. keep-alive 机制与内存管理
  5. 更新时机与批量处理

1. SPA 应用与虚拟 DOM

问题:SPA 应用中虚拟DOM只包含当前页面内容吗?

答案:是的。在 SPA 中,虚拟DOM只包含当前活动页面的内容,而不是整个应用的所有页面。

工作机制

  • 组件化架构:Vue应用是由组件树构成的,只有当前活动的组件子树会被渲染
  • 路由控制:Vue Router 等路由库负责管理哪些组件应该被渲染
  • 条件渲染v-ifv-showv-for 等指令确保只有需要的部分会被渲染

性能优势

  1. 内存效率:只需要维护当前活动页面的虚拟DOM
  2. 渲染性能:Diff算法只需要比较当前页面的变化
  3. 初始化速度:应用启动时只需要渲染初始页面

2. 虚拟 DOM 生成与 Diff 机制

问题:虚拟DOM是如何生成的?

生成过程

模板或渲染函数
编译阶段
生成渲染函数
执行渲染函数
创建VNode节点
递归处理子节点
构建完整的VNode树
虚拟DOM就绪

关键步骤

  1. 模板编译:将模板编译为渲染函数(构建时或运行时)
  2. 渲染函数执行:组件渲染时执行渲染函数,创建VNode树
  3. 优化处理:应用静态提升、patch flags等优化策略
  4. 递归构建:递归处理所有子节点,构建完整的虚拟DOM树

问题:虚拟DOM与真实DOM如何对比?

Diff算法核心原则

  1. 同层比较:只比较同一层级,不跨级比较
  2. 节点识别:通过标签名和key值识别节点
  3. 最小操作:找出最小变化集合,避免不必要的DOM操作
  4. 比较旧虚拟dom: 每次渲染函数都会生成一个新的虚拟dom树,当新的虚拟dom数与旧dom树比较后生成patch数组,则用patch数组中最小变动的去更改真实dom

Key的重要性

  • Key是虚拟DOM节点的唯一标识符
  • 会遍历旧虚拟dom,将所有key对应节点保存为map,对比时,根据key取出map内dom,比较两者的index是否一致,不一致则更换位置,而非直接删除,新建节点。
  • 帮助算法识别节点的移动操作,而不是销毁和重建
  • 大幅提升列表渲染的性能
  • 没有key时,按数组索引比较

3. 响应式系统原理

问题:Vue 3如何实现精准的数据更新?

核心机制

flowchart TD
A[组件渲染] --> B[读取响应式数据]
B --> C[触发Proxy getter]
C --> D[追踪当前正在执行的effect<br>记录"数据属性A ←→ 效果E"的依赖关系]
D --> E[完成依赖收集]F[数据修改] --> G[触发Proxy setter]
G --> H[查找所有依赖此属性的effect]
H --> I[将effect加入更新队列]
I --> J[异步执行队列中的effect]
J --> K[组件精准更新]

依赖收集数据结构

// 全局的依赖存储结构
const targetMap = new WeakMap(); // 键: 原始对象, 值: Map<string, Set<Effect>>function track(target, key) {// 建立"属性 → Effect"的映射关系
}function trigger(target, key) {// 找到所有依赖此属性的Effect并通知更新
}

4. keep-alive 机制与内存管理

问题:keep-alive 保存什么?会导致内存问题吗?

保存内容

  • 保存的是完整的组件实例,包括:
    • 数据状态 (data, ref, reactive)
    • 组件状态 (生命周期状态)
    • 事件监听器
    • 作用域插槽
  • 不保存虚拟DOM或真实DOM

内存管理

  1. 使用max属性限制缓存数量

    <keep-alive :max="5"><component :is="currentComponent" />
    </keep-alive>
    
  2. 按需缓存特定组件

    <keep-alive :include="['HomePage', 'UserProfile']"><component :is="currentComponent" />
    </keep-alive>
    
  3. 生命周期管理

    export default {activated() {// 组件被激活时调用},deactivated() {// 组件被停用时调用,可在此释放资源}
    }
    

5. 更新时机与批量处理

问题:更新批量的开始和结束节点是什么时候?

批量更新机制

开始:在同一个事件循环Tick内,响应式数据发生变更时
结束:在同一个Tick内的所有同步代码执行完毕后,下一个微任务Tick开始时

更新队列伪代码

const queue = [];
let isFlushPending = false;function queueJob(job) {if (!queue.includes(job)) {queue.push(job);}if (!isFlushPending) {isFlushPending = true;nextTick(flushJobs); // 下一个Tick执行批量更新}
}function flushJobs() {isFlushPending = false;queue.sort((a, b) => a.id - b.id); // 排序确保正确顺序for (const job of queue) {job(); // 执行每个更新任务}queue.length = 0; // 清空队列
}

问题:父子组件更新机制

更新规则

  1. 父子同时更新:会分两个任务放入队列,但通常只执行一次虚拟DOM对比
  2. 父组件更新:子组件只在真正依赖变化数据时才会重新渲染
  3. 优化策略:Vue通过依赖追踪确保更新的精确性

渲染条件

<!-- 情况1:子组件不会重新渲染(没有依赖) -->
<Child/> <!-- 没有传递props --><!-- 情况2:子组件会重新渲染(有依赖) -->
<Child :data="parentData"/> <!-- 传递了props -->

总结

Vue.js 的更新机制通过以下方式保证性能和正确性:

  1. 响应式系统:通过 Proxy 实现细粒度依赖追踪,确保数据变化时只更新真正依赖这些数据的组件
  2. 虚拟DOM:提供DOM操作的抽象层,通过Diff算法找出最小变化集合
  3. 异步批处理:将多个数据变更批量处理,避免不必要的重复渲染
  4. 智能调度:通过队列系统和优先级调度,确保更新顺序的正确性

此文章为学习笔记,如有错误,欢迎指正!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/bicheng/94488.shtml
繁体地址,请注明出处:http://hk.pswp.cn/bicheng/94488.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

通义千问VL-Plus:当AI“看懂”屏幕,软件测试的OCR时代正式终结!

—— 一位测试老兵的实战手记&#xff1a;如何用多模态大模型让Bug无处遁形 深夜11点&#xff0c;某电商App紧急上线前 测试工程师小王盯着第37次失败的自动化脚本崩溃截图&#xff1a; “Network Error: Conn3ct1on t1m30ut” 传统OCR把“timeout”识别成“t1m30ut”&#xff…

Notepad++换行符替换

使用 Postman 测试接口时&#xff0c;有时候会遇到需要发送一篇文章&#xff0c;但是我们需要收到将文章的换行符换成 \n&#xff0c;我们可以通过 Notepad 实现快速替换。 首先&#xff0c;将文章粘贴到 Notepad 中&#xff0c;使用 Ctrl H 快捷键打开替换窗口。 查找目标&a…

前馈神经网络总结

前馈神经网络由三个主要部分组成&#xff1a;输入层&#xff1a; 负责接收原始数据&#xff0c;通常对应于特征的维度。隐藏层&#xff1a; 包含一个或多个层&#xff0c;每层由多个神经元组成&#xff0c;用于提取输入数据的抽象特征。输出层&#xff1a; 产生网络的最终预测或…

AI 自动化编程 trae1 体验 页面添加富编辑器

体验总结 目前solo功能未使用过&#xff0c; trae 能够准确率很高地处理简单问题&#xff0c;如代码格式化等。 对于复杂的问题&#xff0c;如涉及代码组件版本和bug等问题&#xff0c;准确率主要依赖整个互联网资源库的分析&#xff0c; 目前准备率一般有时候还不如自己添加…

Java基础(十四)分布式

一、CAP 理论 CAP 原则&#xff0c;又称 CAP 定理&#xff0c;指出在分布式系统中&#xff0c;Consistency&#xff08;一致性&#xff09;、Availability&#xff08;可用性&#xff09;和 Partition tolerance&#xff08;分区容错性&#xff09;这三个特性无法同时满足&…

接口自动化测试(一)

接口测试1.接口的概念程序内部的接口:程序内部接口指同一程序或系统内不同模块、组件或类之间的交互点&#xff0c;用于数据传递、功能调用或资源共享系统对外的接口:是不同系统、模块或服务之间进行交互的边界定义&#xff0c;通常通过预定义的协议、数据格式和通信方式实现。…

单片机外设(七)RTC时间获取

文章目录一.RTC介绍二.IMX6ull RTC介绍1.SNVS_HP (high power domain)2.SNVS_LP (low power domain)3.SNVS interrupts and alarms三. SNVS重点寄存器介绍1.SNVS_HP Command(HPCOMR)2.SNVS_HP/SNVS_LP Control register (SNVS_HPCR/SNVS_LPCR)3.SNVS_HP/SNVS_LP 状态寄存器&…

第1篇:走进日志框架的世界 - 从HelloWorld到企业级应用

前言 在现代企业级应用开发中&#xff0c;日志系统扮演着至关重要的角色。无论是问题排查、性能监控&#xff0c;还是业务分析&#xff0c;都离不开完善的日志记录。今天&#xff0c;我们将从零开始&#xff0c;手把手教你构建一个现代化的注解驱动日志框架。 为什么需要自定义…

173-基于Flask的微博舆情数据分析系统

基于Flask的微博舆情数据分析系统 - 技术实现与架构设计 本文详细介绍了一个基于Flask框架开发的微博舆情数据分析系统&#xff0c;包含数据爬取、情感分析、可视化展示等完整功能模块。 &#x1f4cb; 目录 项目概述技术栈系统架构目录结构核心功能模块代码实现数据可视化部署…

美股期权历史市场数据波动特性分析

标题&#xff1a;基于本地CSV数据的美股期权分析与应用实践 在金融量化研究领域&#xff0c;本地CSV数据的高效应用是开展美股期权研究的重要基础。本文将围绕美股期权日级别行情数据、波动率分析及策略构建的核心流程&#xff0c;详细介绍从数据预处理到实际场景落地的关键方…

VUE从入门到精通二:ref、reactive、computed计算属性、watch监听、组件之间的通信

目录 一、ref、reactive创建响应式对象 1、ref() 2、reactive() 3、ref和reactive的区别 二、computed计算属性 1、什么是计算属性computed 2、计算属性computed和函数方法的区别 3、计算属性computed的优势 三、watch监听函数 1、什么是watch&#xff1f; 2、基本语…

构建AI智能体:十二、给词语绘制地图:Embedding如何构建机器的认知空间

我们理解“苹果”这个词&#xff0c;能联想到一种水果、一个公司、或者牛顿的故事。但对计算机而言&#xff0c;“苹果”最初只是一个冰冷的符号或一串二进制代码。传统的“One-Hot”编码方式&#xff08;如“苹果”是[1,0,0,...]&#xff0c;“香蕉”是是[0,1,0,...]&#xff…

突击复习清单(高频核心考点)

&#x1f512; 锁的作用与使用&#xff08;synchronized vs ReentrantLock&#xff09; 面试官为什么问&#xff1a;考察你对并发编程基础的掌握程度。 速记答案&#xff1a; 作用&#xff1a;保证线程安全&#xff0c;解决多线程环境下对共享资源访问的数据不一致问题。 synch…

2025年视频大模型汇总、各自优势及视频大模型竞争焦点

文章目录一、国际主流视频大模型1. OpenAI Sora Turbo2. Google Veo 33. Runway Gen-3 Alpha二、国内主流视频大模型1. 快手可灵AI2. 爱诗科技PixVerse V33. 阿里巴巴通义万相2.14. 生数科技Vidu Q15. 字节跳动即梦AI三、核心趋势与竞争焦点一、国际主流视频大模型 1. OpenAI …

Android - 用Scrcpy 将手机投屏到Windows电脑上

工作生活当中&#xff0c;常常需要操作手机&#xff0c;但是用手操作显然不如用键盘快。 再一个&#xff0c;你看视频的时候&#xff0c;想做一些笔记&#xff0c;那你也得截个图啦之类的&#xff0c; 那如果直接在电脑上能看也是非常方便的&#xff0c;这都需要投屏手机到电…

AlmaLinux 上 Python 3.6 切换到 Python 3.11

在 AlmaLinux 上将默认的 Python 3.6 升级或切换到 Python 3.11 是一个常见的需求。请注意&#xff0c;直接替换系统自带的 Python 3.6 是非常危险的&#xff0c;因为许多系统工具&#xff08;如 yum/dnf 包管理器&#xff09;都依赖于它&#xff0c;盲目删除或修改可能会导致系…

基于RBF-GA的铝/镁异材FSLW工艺参数优化研究

课题&#xff1a;基于RBF-GA的铝/镁异材FSLW工艺参数优化研究 1. 引言 (Introduction) 研究背景与意义&#xff1a; 轻量化需求&#xff1a;铝&#xff08;Al&#xff09;和镁&#xff08;Mg&#xff09;合金是航空航天、新能源汽车等领域实现轻量化的关键材料。实现二者的可靠…

【Prometheus】Prometheus监控Docker实战

&#x1f47b;创作者&#xff1a;丶重明 &#x1f47b;创作时间&#xff1a;2025年8月23日 &#x1f47b;擅长领域&#xff1a;运维 目录前言什么是Prometheus和cAdvisorPrometheuscAdvisor部署操作部署cAdvisor部署Prometheus指标说明cpu相关指标内存相关指标磁盘相关指标网络…

2.7 提示词调优编码实战(二)

目录 四,提示词模版优化 - 格式化 4.1 代码示例 4.2 任务描述 4.3 模型输出格式化 4.4 用户输入 4.5 输出结果 四,提示词模版优化 - 格式化 在简单提示词的基础上,我们对提示词模版中各部分进行格式化。包括任务描述增加了相应的字段。 同时对输出增加了更多的定义和…