diff算法的本质是找出两个对象之间的差异，目的是尽可能复用节点。
引一 virtual dom
- template
- 渲染函数
- vnode(virtual dom)
- patch(diff算法)
- view
- Vue.js通过编译将template 模板转换成渲染函数(render ) ，执行渲染函数就可以得到一个虚拟节点树
- VNode 虚拟节点：它可以代表一个真实的 dom 节点。通过 createElement 方法能将 VNode 渲染成 dom 节点。简单地说，vnode可以理解成节点描述对象，它描述了应该怎样去创建真实的DOM节点。
- patch(也叫做patching算法)：虚拟DOM最核心的部分，它可以将vnode渲染成真实的DOM，这个过程是对比新旧虚拟节点之间有哪些不同，然后根据对比结果找出需要更新的的节点进行更新。这点我们从单词含义就可以看出， patch本身就有补丁、修补的意思，其实际作用是在现有DOM上进行修改来实现更新视图的目的。Vue的Virtual DOM Patching算法是基于Snabbdom的实现，并在些基础上作了很多的调整和改进。
什么是virtual dom
通俗易懂的来说就是用一个简单的对象去代替复杂的dom对象。
如果你去打印一下一个真实的DOM节点，就会发现DOM节点上有很多属性，如果Vue每次都生成一个新的真实DOM节点，对性能是巨大的浪费。
Virtual DOM 实际上就是以JavaScript对象(VNode )为基础形成一棵树，对真实DOM的一层抽象。Vue最终的工作就是通过这棵树批量生成真实的DOM节，可以说两者存在一层映射关系。
简单来说，可以把Virtual DOM 理解为一个简单的JS对象，并且最少包含标签名( tag)、属性(attrs)和子元素对象( children)三个属性。不同的框架对这三个属性的命名会有点差别。
对于虚拟DOM，咱们来看一个简单的实例，就是下图所示的这个，详细的阐述了模板 → 渲染函数 → 虚拟DOM树 → 真实DOM的一个过程
其实虚拟DOM在Vue.js主要做了两件事：
- 提供与真实DOM节点所对应的虚拟节点vnode
- 将虚拟节点vnode和旧虚拟节点oldVnode进行对比(diff算法)，然后更新视图
总结：「vdom是为了减轻性能压力。dom是昂贵的，昂贵的一方面在dom本身的重量，dom节点在js里的描述是个非常复杂属性很多原型很长的超级对象，另一方面是浏览器渲染进程和js进程是独立分离的，操作dom时的通信和浏览器本身需要重绘的时耗都是很高的。所以大家机智的搞了个轻量的vdom去模拟dom，vdom每个节点都只挂载js操作的必要属性，每次组件update时都先操作vdom，通过vdom的比对，得到一个真实dom的需要操作的集合。整个机制是在JavaScript层面计算，在完成之前并不会操作DOM，等数据稳定之后再实现精准的修改。」
引二 分析diff算法
由上我们知道了，新的虚拟DOM和旧的虚拟DOm是通过diff算法进行比较之后更新的。
Vue2.x diff算法
Vue2.x diff算法原理
传统diff算法通过循环递归对节点进行依次对比效率低下，算法复杂度达到O(N^3)，主要原因在于其追求完全比对和最小修改，而React、Vue则是放弃了完全比对及最小修改，才实现从O(N^3) => O(N)。
优化措施有：
- 「分层diff」：不考虑跨层级移动节点，让新旧两个VDOM树的比对无需循环递归(复杂度大幅优化，直接下降一个数量级的首要条件)。这个前提也是Web UI 中 DOM 节点跨层级的移动操作特别少，可以忽略不计。
在同层节点中，采用了「双端比较的算法」过程可以概括为：oldCh和newCh各有两个头尾的变量StartIdx和EndIdx，它们的2个变量相互比较，一共有4种比较方式。如果4种比较都没匹配，如果设置了key，就会用key进行比较，在比较的过程中，变量会往中间靠，一旦StartIdx>EndIdx表明oldCh和newCh至少有一个已经遍历完了，就会结束比较；
当发生以下情况则跳过比对，变为插入或删除操作：
- 「组件的Type(Tagname)不一致」，原因是绝大多数情况拥有相同type的两个组件将会生成相似的树形结构，拥有不同type的两个组件将会生成不同的树形结构，所以type不一致可以放弃继续比对。
- 「列表组件的Key不一致」，旧树中无新Key或反之。毕竟key是元素的身份id，能直接对应上是否是同一个节点。
- 对触发了getter/setter 的组件进行diff，精准减少diff范围
Vue3.0 diff
diff痛点
vue2.x中的虚拟dom是进行「全量的对比」，在运行时会对所有节点生成一个虚拟节点树，当页面数据发生变更好，会遍历判断virtual dom所有节点(包括一些不会变化的节点)有没有发生变化；虽然说diff算法确实减少了多DOM节点的直接操作，但是这个「减少是有成本的」，如果是复杂的大型项目，必然存在很复杂的父子关系的VNode,「而Vue2.x的diff算法，会不断地递归调用 patchVNode，不断堆叠而成的几毫秒，最终就会造成 VNode 更新缓慢」。
那么Vue3.0是如何解决这些问题的呢
动静结合 PatchFlag
在Vue3.0中，在这个模版编译时，编译器会在动态标签末尾加上 /* Text*/ PatchFlag。「也就是在生成VNode的时候，同时打上标记，在这个基础上再进行核心的diff算法」并且 PatchFlag 会标识动态的属性类型有哪些，比如这里 的TEXT 表示只有节点中的文字是动态的。而patchFlag的类型也很多。这里直接引用一张图片。
其中大致可以分为两类：
- 当 patchFlag 的值「大于」 0 时，代表所对应的元素在 patchVNode 时或 render 时是可以被优化生成或更新的。
- 当 patchFlag 的值「小于」 0 时，代表所对应的元素在 patchVNode 时，是需要被 full diff，即进行递归遍历 VNode tree 的比较更新过程。
看源码：
export function render(_ctx, _cache, $props, $setup, $data, $options) {
return (_openBlock(), _createBlock("div", null, [
_createVNode("p", null, "'HelloWorld'"),
_createVNode("p", null, _toDisplayString(_ctx.msg), 1 /* TEXT */)
]))
}
****
这里的_createVNode("p", null, _toDisplayString(_ctx.msg), 1 /* TEXT */)就是对变量节点进行标记。
总结：「Vue3.0对于不参与更新的元素，做静态标记并提示，只会被创建一次，在渲染时直接复用。」
一 什么时候用到了diff算法,diff算法作用域？
1.1diff算法的作用域
patch概念引入
在vue update过程中在遍历子代vnode的过程中，会用不同的patch方法来patch新老vnode，如果找到对应的 newVnode 和 oldVnode,就可以复用利用里面的真实dom节点。避免了重复创建元素带来的性能开销。毕竟浏览器创造真实的dom，操纵真实的dom，性能代价是昂贵的。
patch过程中，如果面对当前vnode存在有很多chidren的情况,那么需要分别遍历patch新的children Vnode和老的 children vnode。
存在chidren的vnode类型
首先思考一下什么类型的vnode会存在children。
①element元素类型vnode
第一中情况就是element类型vnode 会存在 children vode，此时的三个span标签就是chidren vnode情况
<div>
<span> 苹果🍎 </span>
<span> 香蕉🍌 </span>
<span> 鸭梨🍐 </span>
</div>
在vue3.0源码中 ，patchElement用于处理element类型的vnode
②flagment碎片类型vnode
在Vue3.0中，引入了一个fragment碎片概念。
你可能会问，什么是碎片？如果你创建一个Vue组件，那么它只能有一个根节点。
<template>
<span> 苹果🍎 </span>
<span> 香蕉🍌 </span>
<span> 鸭梨🍐 </span>
</template>
这样可能会报出警告，原因是代表任何Vue组件的Vue实例需要绑定到一个单一的DOM元素中。唯一可以创建一个具有多个DOM节点的组件的方法就是创建一个没有底层Vue实例的功能组件。
flagment出现就是用看起来像一个普通的DOM元素，但它是虚拟的，根本不会在DOM树中呈现。这样我们可以将组件功能绑定到一个单一的元素中，而不需要创建一个多余的DOM节点。
<Fragment>
<span> 苹果🍎 </span>
<span> 香蕉🍌 </span>
<span> 鸭梨🍐 </span>
</Fragment>
在vue3.0源码中 ，processFragment用于处理Fragment类型的vnode
1.2 patchChildren
从上文中我们得知了存在children的vnode类型，那么存在children就需要patch每一个
children vnode依次向下遍历。那么就需要一个patchChildren方法，依次patch子类vnode。
patchChildren
vue3.0中 在patchChildren方法中有这么一段源码
if (patchFlag > 0) {
if (patchFlag & PatchFlags.KEYED_FRAGMENT) {
/* 对于存在key的情况用于diff算法 */
patchKeyedChildren(
c1 as VNode[],
c2 as VNodeArrayChildren,
container,
anchor,
parentComponent,
parentSuspense,
isSVG,
optimized
)
return
} else if (patchFlag & PatchFlags.UNKEYED_FRAGMENT) {
/* 对于不存在key的情况,直接patch */
patchUnkeyedChildren(
c1 as VNode[],
c2 as VNodeArrayChildren,
container,
anchor,
parentComponent,
parentSuspense,
isSVG,
optimized
)
return
}
}
patchChildren根据是否存在key进行真正的diff或者直接patch。
既然diff算法存在patchChildren方法中，而patchChildren方法用在Fragment类型和element类型的vnode中，这样也就解释了diff算法的作用域是什么。
1.3 diff算法作用？
通过前言我们知道，存在这children的情况的vnode，需要通过patchChildren遍历children依次进行patch操作，如果在patch期间，再发现存在vnode情况，那么会递归的方式依次向下patch，那么找到与新的vnode对应的vnode显的如此重要。
我们用两幅图来向大家展示vnode变化。
如上两幅图表示在一次更新中新老dom树变化情况。
假设不存在diff算法，依次按照先后顺序patch会发生什么
如果不存在diff算法，而是直接patchchildren 就会出现如下图的逻辑。
第一次patchChidren
第二次patchChidren
第三次patchChidren‘
第四次patchChidren
如果没有用到diff算法，而是依次patch虚拟dom树，那么如上稍微修改dom顺序，就会在patch过程中没有一对正确的新老vnode，所以老vnode的节点没有一个可以复用，这样就需要重新创造新的节点，浪费了性能开销，这显然不是我们需要的。
那么diff算法的作用就来了。
diff作用就是在patch子vnode过程中，找到与新vnode对应的老vnode，复用真实的dom节点，避免不必要的性能开销
二 diff算法具体做了什么(重点)？
在正式讲diff算法之前，在patchChildren的过程中，存在 patchKeyedChildren
patchUnkeyedChildren
patchKeyedChildren 是正式的开启diff的流程，那么patchUnkeyedChildren的作用是什么呢？ 我们来看看针对没有key的情况patchUnkeyedChildren会做什么。
c1 = c1 || EMPTY_ARR
c2 = c2 || EMPTY_ARR
const oldLength = c1.length
const newLength = c2.length
const commonLength = Math.min(oldLength, newLength)
let i
for (i = 0; i < commonLength; i++) { /* 依次遍历新老vnode进行patch */
const nextChild = (c2[i] = optimized
? cloneIfMounted(c2[i] as VNode)
: normalizeVNode(c2[i]))
patch(
c1[i],
nextChild,
container,
null,
parentComponent,
parentSuspense,
isSVG,
optimized
)
}
if (oldLength > newLength) { /* 老vnode 数量大于新的vnode，删除多余的节点 */
unmountChildren(c1, parentComponent, parentSuspense, true, commonLength)
} else { /* /* 老vnode 数量小于于新的vnode，创造新的即诶安 */
mountChildren(
c2,
container,
anchor,
parentComponent,
parentSuspense,
isSVG,
optimized,
commonLength
)
}
我们可以得到结论，对于不存在key情况
① 比较新老children的length获取最小值 然后对于公共部分，进行从新patch工作。
② 如果老节点数量大于新的节点数量 ，移除多出来的节点。
③ 如果新的节点数量大于老节点的数量，从新 mountChildren新增的节点。
那么对于存在key情况呢？ 会用到diff算法 ， diff算法做了什么呢？
patchKeyedChildren方法究竟做了什么？
我们先来看看一些声明的变量。
/* c1 老的vnode c2 新的vnode */
let i = 0 /* 记录索引 */
const l2 = c2.length /* 新vnode的数量 */
let e1 = c1.length - 1 /* 老vnode 最后一个节点的索引 */
let e2 = l2 - 1 /* 新节点最后一个节点的索引 */
①第一步从头开始向尾寻找
(a b) c
(a b) d e
/* 从头对比找到有相同的节点 patch ，发现不同，立即跳出*/
while (i <= e1 && i <= e2) {
const n1 = c1[i]
const n2 = (c2[i] = optimized
? cloneIfMounted(c2[i] as VNode)
: normalizeVNode(c2[i]))
/* 判断key ，type是否相等 */
if (isSameVNodeType(n1, n2)) {
patch(
n1,
n2,
container,
parentAnchor,
parentComponent,
parentSuspense,
isSVG,
optimized
)
} else {
break
}
i++
}
第一步的事情就是从头开始寻找相同的vnode，然后进行patch,如果发现不是相同的节点，那么立即跳出循环。
具体流程如图所示
isSameVNodeType
export function isSameVNodeType(n1: VNode, n2: VNode): boolean {
return n1.type === n2.type && n1.key === n2.key
}
isSameVNodeType 作用就是判断当前vnode类型 和 vnode的 key是否相等
②第二步从尾开始同前diff
a (b c)
d e (b c)
/* 如果第一步没有patch完，立即，从后往前开始patch ,如果发现不同立即跳出循环 */
while (i <= e1 && i <= e2) {
const n1 = c1[e1]
const n2 = (c2[e2] = optimized
? cloneIfMounted(c2[e2] as VNode)
: normalizeVNode(c2[e2]))
if (isSameVNodeType(n1, n2)) {
patch(
n1,
n2,
container,
parentAnchor,
parentComponent,
parentSuspense,
isSVG,
optimized
)
} else {
break
}
e1--
e2--
}
经历第一步操作之后，如果发现没有patch完，那么立即进行第二部，从尾部开始遍历依次向前diff。
如果发现不是相同的节点，那么立即跳出循环。
具体流程如图所示
③④主要针对新增和删除元素的情况，前提是元素没有发生移动， 如果有元素发生移动就要走⑤逻辑。
③ 如果老节点是否全部patch，新节点没有被patch完,创建新的vnode
(a b)
(a b) c
i = 2, e1 = 1, e2 = 2
(a b)
c (a b)
i = 0, e1 = -1, e2 = 0
/* 如果新的节点大于老的节点数 ，对于剩下的节点全部以新的vnode处理（ 这种情况说明已经patch完相同的vnode ） */
if (i > e1) {
if (i <= e2) {
const nextPos = e2 + 1
const anchor = nextPos < l2 ? (c2[nextPos] as VNode).el : parentAnchor
while (i <= e2) {
patch( /* 创建新的节点*/
null,
(c2[i] = optimized
? cloneIfMounted(c2[i] as VNode)
: normalizeVNode(c2[i])),
container,
anchor,
parentComponent,
parentSuspense,
isSVG
)
i++
}
}
}
i > e1
如果新的节点大于老的节点数 ，对于剩下的节点全部以新的vnode处理（ 这种情况说明已经patch完相同的vnode ），也就是要全部create新的vnode.
具体逻辑如图所示
④ 如果新节点全部被patch，老节点有剩余，那么卸载所有老节点
i > e2
(a b) c
(a b)
i = 2, e1 = 2, e2 = 1
a (b c)
(b c)
i = 0, e1 = 0, e2 = -1
else if (i > e2) {
while (i <= e1) {
unmount(c1[i], parentComponent, parentSuspense, true)
i++
}
}
对于老的节点大于新的节点的情况 ，对于超出的节点全部卸载 （ 这种情况说明已经patch完相同的vnode ）
具体逻辑如图所示
⑤ 不确定的元素 （ 这种情况说明没有patch完相同的vnode ），我们可以接着①②的逻辑继续往下看
diff核心
在①②情况下没有遍历完的节点如下图所示。
剩下的节点。
const s1 = i //第一步遍历到的index
const s2 = i
const keyToNewIndexMap: Map<string | number, number> = new Map()
/* 把没有比较过的新的vnode节点,通过map保存 */
for (i = s2; i <= e2; i++) {
if (nextChild.key != null) {
keyToNewIndexMap.set(nextChild.key, i)
}
}
let j
let patched = 0
const toBePatched = e2 - s2 + 1 /* 没有经过 path 新的节点的数量 */
let moved = false /* 证明是否 */
let maxNewIndexSoFar = 0
const newIndexToOldIndexMap = new Array(toBePatched)
for (i = 0; i < toBePatched; i++) newIndexToOldIndexMap[i] = 0
/* 建立一个数组，每个子元素都是0 [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, ] */
遍历所有新节点把索引和对应的key,存入map keyToNewIndexMap中
keyToNewIndexMap 存放 key -> index 的map
D : 2
E : 3
C : 4
I : 5
接下来声明一个新的指针 j,记录剩下新的节点的索引。
patched ,记录在第⑤步patched新节点过的数量
toBePatched 记录⑤步之前，没有经过patched 新的节点的数量。
moved代表是否发生过移动，咱们的demo是已经发生过移动的。
newIndexToOldIndexMap 用来存放新节点索引和老节点索引的数组。
newIndexToOldIndexMap 数组的index是新vnode的索引 ， value是老vnode的索引。
接下来
for (i = s1; i <= e1; i++) { /* 开始遍历老节点 */
const prevChild = c1[i]
if (patched >= toBePatched) { /* 已经patch数量大于等于， */
/* ① 如果 toBePatched新的节点数量为0 ，那么统一卸载老的节点 */
unmount(prevChild, parentComponent, parentSuspense, true)
continue
}
let newIndex
/* ② 如果,老节点的key存在 ，通过key找到对应的index */
if (prevChild.key != null) {
newIndex = keyToNewIndexMap.get(prevChild.key)
} else { /* ③ 如果,老节点的key不存在 */
for (j = s2; j <= e2; j++) { /* 遍历剩下的所有新节点 */
if (
newIndexToOldIndexMap[j - s2] === 0 && /* newIndexToOldIndexMap[j - s2] === 0 新节点没有被patch */
isSameVNodeType(prevChild, c2[j] as VNode)
) { /* 如果找到与当前老节点对应的新节点那么 ，将新节点的索引，赋值给newIndex */
newIndex = j
break
}
}
}
if (newIndex === undefined) { /* ①没有找到与老节点对应的新节点，删除当前节点，卸载所有的节点 */
unmount(prevChild, parentComponent, parentSuspense, true)
} else {
/* ②把老节点的索引，记录在存放新节点的数组中， */
newIndexToOldIndexMap[newIndex - s2] = i + 1
if (newIndex >= maxNewIndexSoFar) {
maxNewIndexSoFar = newIndex
} else {
/* 证明有节点已经移动了 */
moved = true
}
/* 找到新的节点进行patch节点 */
patch(
prevChild,
c2[newIndex] as VNode,
container,
null,
parentComponent,
parentSuspense,
isSVG,
optimized
)
patched++
}
}
这段代码算是diff算法的核心。
第一步： 通过老节点的key找到对应新节点的index:开始遍历老的节点，判断有没有key， 如果存在key通过新节点的keyToNewIndexMap找到与新节点index,如果不存在key那么会遍历剩下来的新节点试图找到对应index。
第二步：如果存在index证明有对应的老节点，那么直接复用老节点进行patch，没有找到与老节点对应的新节点，删除当前老节点。
第三步：newIndexToOldIndexMap找到对应新老节点关系。
到这里，我们patch了一遍，把所有的老vnode都patch了一遍。
如图所示
但是接下来的问题。
1 虽然已经patch过所有的老节点。可以对于已经发生移动的节点，要怎么真正移动dom元素。
2 对于新增的节点，（图中节点I）并没有处理，应该怎么处理。
/*移动老节点创建新节点*/
/* 根据最长稳定序列移动相对应的节点 */
const increasingNewIndexSequence = moved
? getSequence(newIndexToOldIndexMap)
: EMPTY_ARR
j = increasingNewIndexSequence.length - 1
for (i = toBePatched - 1; i >= 0; i--) {
const nextIndex = s2 + i
const nextChild = c2[nextIndex] as VNode
const anchor =
nextIndex + 1 < l2 ? (c2[nextIndex + 1] as VNode).el : parentAnchor
if (newIndexToOldIndexMap[i] === 0) { /* 没有老的节点与新的节点对应，则创建一个新的vnode */
patch(
null,
nextChild,
container,
anchor,
parentComponent,
parentSuspense,
isSVG
)
} else if (moved) {
if (j < 0 || i !== increasingNewIndexSequence[j]) { /*如果没有在长*/
/* 需要移动的vnode */
move(nextChild, container, anchor, MoveType.REORDER)
} else {
j--
}
⑥最长稳定序列
首选通过getSequence得到一个最长稳定序列，对于index === 0 的情况也就是新增节点（图中I） 需要从新mount一个新的vnode,然后对于发生移动的节点进行统一的移动操作
什么叫做最长稳定序列
对于以下的原始序列
0, 8, 4, 12, 2, 10, 6, 14, 1, 9, 5, 13, 3, 11, 7, 15
最长递增子序列为
0, 2, 6, 9, 11, 15.
为什么要得到最长稳定序列
因为我们需要一个序列作为基础的参照序列，其他未在稳定序列的节点，进行移动。
总结
经过上述我们大致知道了diff算法的流程
1 从头对比找到有相同的节点 patch ，发现不同，立即跳出。
2如果第一步没有patch完，立即，从后往前开始patch ,如果发现不同立即跳出循环。
3如果新的节点大于老的节点数 ，对于剩下的节点全部以新的vnode处理（ 这种情况说明已经patch完相同的vnode ）。
4 对于老的节点大于新的节点的情况 ， 对于超出的节点全部卸载 （ 这种情况说明已经patch完相同的vnode ）。
5不确定的元素（ 这种情况说明没有patch完相同的vnode ） 与 3 ，4对立关系。
1 把没有比较过的新的vnode节点,通过map保存
记录已经patch的新节点的数量 patched
没有经过 path 新的节点的数量 toBePatched
建立一个数组newIndexToOldIndexMap，每个子元素都是[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, ] 里面的数字记录老节点的索引 ，数组索引就是新节点的索引
开始遍历老节点
① 如果 toBePatched新的节点数量为0 ，那么统一卸载老的节点
② 如果,老节点的key存在 ，通过key找到对应的index
③ 如果,老节点的key不存在
1 遍历剩下的所有新节点
2 如果找到与当前老节点对应的新节点那么 ，将新节点的索引，赋值给newIndex
④ 没有找到与老节点对应的新节点，卸载当前老节点。
⑤ 如果找到与老节点对应的新节点，把老节点的索引，记录在存放新节点的数组中，
1 如果节点发生移动 记录已经移动了
2 patch新老节点 找到新的节点进行patch节点
遍历结束
如果发生移动
① 根据 newIndexToOldIndexMap 新老节点索引列表找到最长稳定序列
② 对于 newIndexToOldIndexMap -item =0 证明不存在老节点 ，从新形成新的vnode
③ 对于发生移动的节点进行移动处理。
三 key的作用，如何正确key。
1key的作用
在我们上述diff算法中，通过isSameVNodeType方法判断，来判断key是否相等判断新老节点。
那么由此我们可以总结出？
在v-for循环中，key的作用是：通过判断newVnode和OldVnode的key是否相等，从而复用与新节点对应的老节点，节约性能的开销。
2如何正确使用key
①错误用法 1：用index做key。
用index做key的效果实际和没有用diff算法是一样的，为什么这么说呢，下面我就用一幅图来说明：
如果所示当我们用index作为key的时候，无论我们怎么样移动删除节点，到了diff算法中都会从头到尾依次patch(图中：所有节点均未有效的复用)
②错误用法2 ：用index拼接其他值作为key。
当已用index拼接其他值作为索引的时候，因为每一个节点都找不到对应的key，导致所有的节点都不能复用,所有的新vnode都需要重新创建。都需要重新create
如图所示。
③正确用法 ：用唯一值id做key(我们可以用前后端交互的数据源的id为key)。
如图所示。每一个节点都做到了复用。起到了diff算法的真正作用。
四 总结
我们在上面，已经把刚开始的问题统统解决了，最后用一张思维脑图来从新整理一下整个流程。
参考文章: