当前位置: 首页 > news >正文

React18源码: task任务调度和时间分片

任务队列管理

  • 调度的目的是为了消费任务,接下来就具体分析任务队列是如何管理与实现的

  • 在 Scheduler.js 中,维护了一个 taskQueue,

  • 任务队列管理就是围绕这个 taskQueue 展开

    // Tasks are stored on a min heap
    var taskQueue - [];
    var timerQueue = [];
    
  • 注意

    • taskQueue一个堆数
    • 源码中除了 taskQueue 队列之外还有一个 timerQueue 队列, 这个队列是预留给延时任务使用的

创建任务

  • 在 unstable_scheduleCallback 函数中

    // 省略部分无关代码
    function unstable_scheduleCallback(prioritylevel, callback, options) {// 1. 获取当前时间var currentTime = getCurrentTime();var startTime;if (typeof options === 'object' && options !== null) {//从函数调用关系来看,,所有调用 unstable_scheduleCallback 都未传入options// 所以省略延时任务相关的代码} else {startTime = currentTime;}//  2. 根据传入的优先级,设置任务的过期时间 expirationTimevar timeout;switch (priorityLevel) {case ImmediatePriority:timeout = IMMEDIATE_PRIORITY_TIMEOUT;break;case UserBlockingPriority:timeout = USER_BLOCKING_PRIORITY_TIMEOUT;break;case IdlePriority:timeout = IDLE_PRIORITY_TIMEOUT;break;case LowPriority:timeout = LOW_PRIORITY_TIMEOUT;break;case NormalPriority:default:timeout = NORMAL_PRIORITY_TIMEOUT;break}var expirationTime = startTime + timeout;// 3.创建新任务var newTask = {id: taskIdCounter ++,callback,priorityLevel,startTime,expirationTime,sortIndex: -1,}if (startTime > currentTime) {} else {newTask.sortIndex = expirationTime;// 4. 加入任务队列push(taskQueue, newTask);// 5.请求调度if (!isHostCallbackScheduled && !isPerformingWork) {isHostCallbackScheduled = true;requestHostCallback(flushWork);}}return newTask;
    }
    

消费任务

  • 创建任务之后,最后请求调度 requestHostCallback(flushwork)(创建任务源码中的第5步)

  • flushWork 函数作为参数被传入调度中心内核等待回调

  • requestHostCallback 函数是调度内核中的一个

  • 在调度中心中只需下一个事件循环就会执行回调,最终执行 flushwork

    // 省略无关代码
    function flushWork(hasTimeRemaining, initialTime) {//1.做好全局标记,表示现在已经进入调度阶段isHostCallbackScheduled = false;isPerformingWork - true;const previousPrioritylevel = currentPriorityLevel;try {// 2.循环消费队列return workLoop(hasTimeRemaining, initialTime);} finally {// 3.还原全局标记currentTask = null;currentPriorityLevel = previousPriorityLevel;isPerformingWork = false;}
    }
    
  • flushwork中调用了 workLoop 队列消费的主要逻辑是在workLoop函数中

  • 这就是前面提到的任务调度循环

    //省略部分无关代码
    function workLoop(hasTimeRemaining, initialTime) {let currentTime = initialTime; //保存当前时间,用于判断任务是否过期currentTask = peek(taskQueue); //获取队列中的第一个任务while (currentTask !== null) {if(currentTask.expirationTime > currentTime &&(!hasTimeRemaining || shouldYieldToHost())) {// 虽然currentTask没有过期,但是执行时间超过了限制(毕竟只有5ms, shouldYieldToHost()返回true)break;}const callback = currentTask.callback;if (typeof callback === 'function') {currentTask. callback = null;currentPrioritylevel = currentTask.prioritylevel;const didUserCallbackTimeout = currentTask.expirationTime <= currentTime;// 执行回调const continuationCallback = callback(didUserCallbackTimeout);currentTime = getCurrentTime();// 回调完成,判断是否还有连续(派生)回调if (typeof continuationCallback === 'function') {// 产生了连续回调(如fiber树太大,出现了中断渲染),保留currentTaskcurrentTask.callback = continuationCallback;} else {// 把currentTask移出队列if (currentTask === peek(taskQueue)) {pop(taskQueue);}}} else {// 如果任务被取消(这时currentTosk.callback ~ null),将其移出队列pop(taskQueue);}// 更currentTaskcurrentTask = peek(taskQueue);}if (currentTask !== null) {return true; // 如果 task 队列没有清空,返回 true。寻待调度中心下一次回调} else {return false; // task 队列已经清空,返回false.}
    }
    
  • workLoop 就是一个大循环,虽然代码也不多,但是非常精髓

  • 在此处实现了时间切片(time slicing)和fiber树的可中断渲染

  • 这2大特性的实现,都集中于这个while循环

  • 每一次while循环的退出就是一个时间切片,深入分析while循环的退出条件:

    • 1.队列被完全清空:这种情况就是很正常的情况,一气呵成,没有遇到任何阻碍.
    • 2.执行超时:在消费taskQueue时,在执行 task.callback之前,都会检测是否超时,所以超时检测是以task为单位
      • 如果某个 task.callback 执行时间太长(如:fiber树很大,或逻辑很重)也会造成超时
      • 所以在执行task.cal1back过程中,也需要一种机制检测是否超时,如果超时了就立刻暂停task.callback的执行.

时间切片原理

  • 消费任务队列的过程中,可以消费1~n个task,甚至清空整个queue.
  • 但是在每一次具体执行task.callback之前都要进行超时检测,如果超时可以立即退出循环并等待下一次调用.

可中断渲染原理

  • 在时间切片的基础之上,如果单个task.callback执行时间就很长(假设200ms)
  • 就需要task.callback自己能够检测是否超时,所以在fiber树构造过程中
  • 每构造完成一个单元,都会检测一次超时,如遇超时就退出fiber树构造循环,并返回一个新的回调函数
  • 就是 continuationCallback 并等待下一次回调继续未完成的fiber树构造

节流防抖{#throttle-debounce}

  • 通过以上分析,已经覆盖了 scheduler 包中的核心原理

  • 现在再次回到 react-reconciler包中,在调度过程中的关键路径中,还需要理解一些细节

  • 在 Renconciler 运行流程中总结的4个阶段中,注册调度任务属于第2个阶段

  • 核心逻辑位于ensureRootIsScheduled函数中

    // 省略部分无关代码
    function ensureRootIsscheduled(root: FiberRoot, currentTime: number) {// 前半部分:判断是否需要注册新的调度const existingcallbackNode = root.callbackNode;const nextLanes = getNextLanes(root,root === workInProgressRoot ? workInProgressRootRenderLanes : NoLanes,);const newCallbackPriority = returnNextLanesPriority();if (nextLanes === NoLanes) {return;}// 节流防抖if (existingcallbackNode !== null) {const existingcallbackpriority = root.callbackpriority;if (existingCallbackPriority === newCallbackPriority){return;}cancelCallback(existingcallbackNode);}// 后半部分:注册调度任务省略代码// 更新标记root.callbackPriority = newcallbackPriority;root.callbackNode = newcallbackNode;
    }
    
  • 正常情况下,ensureRootIsScheduled 函数会与scheduler包通信,最后注册一个task并等待回调.

  • 1.在task注册完成之后,会设置fiberRoot对象上的属性,代表现在已经处于调度进行中

  • 2.再次进入ensureRootIsScheduled时

    • 比如连续2次 setState,第2次 setState同样会触发
    • reconciler运作流程中的调度阶段,如果发现处于调度中
    • 则需要一些节流和防抖措施,进而保证调度性能.
    • a.节流
      • 判断条件:existingCallbackPriority == newCallbackPriority
      • 新旧更新的优先级相同,如连续多次执行setState
      • 则无需注册新task(继续沿用上一个优先级相同的task),直接退出调用
    • b.防抖
      • 判断条件: existingCallbackPriority !== newCallbackPriority
      • 新旧更新的优先级不同,则取消旧task, 重新注册新task
  • 总结

    • 主要分析了scheduler包中调度原理
    • 也就是React两大工作循环中的任务调度循环
    • 时间切片和可中断渲染等特性在任务调度循环中的实现
    • scheduler包是React运行时的心脏,为了提升调度性能
    • 注册task之前,在react-reconciler包中做了节流和防抖等措施

相关文章:

React18源码: task任务调度和时间分片

任务队列管理 调度的目的是为了消费任务&#xff0c;接下来就具体分析任务队列是如何管理与实现的 在 Scheduler.js 中&#xff0c;维护了一个 taskQueue, 任务队列管理就是围绕这个 taskQueue 展开 // Tasks are stored on a min heap var taskQueue - []; var timerQueue …...

【工具类】阿里域名关联ip(python版)

获取代码如下 # codingutf-8import argparse import json import urllib import logging# 加载 ali 核心 SDK from aliyunsdkcore.client import AcsClient from aliyunsdkalidns.request.v20150109 import (DescribeSubDomainRecordsRequest,AddDomainRecordRequest,UpdateDo…...

STM32自学☞输入捕获测频率和占空比案例

本文是通过PA0口输出PWM波&#xff0c;然后通过PA6口捕获PWM波的频率和占空比&#xff0c;最终在oled屏上显示我们自己设置的频率和占空比。由于和前面的pwm呼吸灯代码有重合部分所以本文中的代码由前者修改而来&#xff0c;对于文件命名不要在意。 pwm_led.c文件 /* 编写步…...

[yolov9]使用python部署yolov9的onnx模型

【框架地址】 https://github.com/WongKinYiu/yolov9 【yolov9简介】 在目标检测领域&#xff0c;YOLOv9 实现了一代更比一代强&#xff0c;利用新架构和方法让传统卷积在参数利用率方面胜过了深度卷积。 继 2023 年 1 月 正式发布一年多以后&#xff0c;YOLOv9 终于来了&a…...

ShellExecute的用法

1、标准用法 ShellExecute函数原型及参数含义如下&#xff1a; function ShellExecute(hWnd: HWND; Operation, FileName, Parameters,Directory: PChar; ShowCmd: Integer): HINST; stdcall; ●hWnd&#xff1a;用于指定父窗口句柄。当函数调用过程出现错误时&#xff0c;它将…...

蓝桥杯:递增三元组

题目 递增三元组&#xff08;2018年蓝桥杯真题&#xff09; 题目描述&#xff1a; 给定三个整数数组 A [A1, A2, … AN], B [B1, B2, … BN], C [C1, C2, … CN]&#xff0c; 请你统计有多少个三元组(i, j, k) 满足&#xff1a; 1 < i, j, k < N Ai < Bj &…...

目标检测卷王YOLO卷出新高度:YOLOv9问世

论文摘要:如今的深度学习方法重点关注如何设计最合适的目标函数,使得模型的预测结果能够最接近真实情况。 同时,必须设计一个适当的架构,可以帮助获取足够的信息进行预测。 现有方法忽略了一个事实,即当输入数据经过逐层特征提取和空间变换时,大量信息将会丢失。 本文将深…...

华为---RSTP(二)---RSTP基本配置示例

目录 1. 示例要求 2. 网络拓扑图 3. 配置命令 4. 测试终端连通性 5. RSTP基本配置 5.1 启用STP 5.2 修改生成树协议模式为RSTP 5.3 配置根交换机和次根交换机 5.4 设置边缘端口 6. 指定端口切换为备份端口 7. 测试验证网络 1. 示例要求 为防止网络出现环路&#xf…...

【Python笔记-设计模式】装饰器模式

一、说明 装饰器模式是一种结构型设计模式&#xff0c;旨在动态的给一个对象添加额外的职责。 (一) 解决问题 不改变原有对象结构的情况下&#xff0c;动态地给对象添加新的功能或职责&#xff0c;实现透明地对对象进行功能的扩展。 (二) 使用场景 如果用继承来扩展对象行…...

二十八、图像的高斯模糊操作

项目功能实现&#xff1a;对一张图片进行高斯模糊操作 按照之前的博文结构来&#xff0c;这里就不在赘述了 更多的图像模糊操作原理可参考博文&#xff1a;七、模糊操作&#xff0c;里面有详细原理讲解&#xff0c;只不过代码是python写的。 一、头文件 gaussian_blur.h #p…...

开源分子对接程序rDock的安装及使用流程

欢迎浏览我的CSND博客&#xff01; Blockbuater_drug …点击进入 前言 本文介绍开源分子对接程序rDock在Linux Ubuntu 22.04系统上的conda安装、编译安装过程及程序使用流程。 一、rDock是什么&#xff1f; rDock来源 rDock是一个快速、多功能的开源对接程序&#xff0c;可用…...

【JavaEE】_tomcat的安装与使用

目录 1. Tomcat简介 2. Tomcat安装 2.1 下载Tomcat并解压缩 2.2 启动Tomcat 2.2.1 Tomcat乱码问题 2.2.2 Tomcat闪退问题 2.3 访问Tomcat欢迎页面 3. 使用Tomcat部署前端代码 3.1 路径匹配 3.2 文件路径访问与网络访问 4. 静态页面与动态页面 5. 基于tomcat的网站后…...

实现一个Windows环境一键启停Oracle的bat脚本

Oracle数据库有许多优点,其中一些最重要的包括: 可靠性和稳定性: Oracle数据库经过长期的发展和测试,被广泛认为是非常可靠和稳定的数据库管理系统。它在大型企业和关键业务环境中被广泛应用,能够处理高负载和大规模的数据。 高性能: Oracle数据库具有优化的查询处理器和…...

大数据-数据可视化-环境部署vue+echarts+显示案例

文章目录 一、安装node.js1 打开火狐浏览器,下载Node.js2 进行解压3 配置环境变量4 配置生效二、安装vue脚手架1 下载vue脚手架,耐心等待。三、创建vue项目并启动1 创建2 启动四、下载echarts.js与axios.js到本地。五、图表显示demo【以下所有操作均在centos上进行】 一、安…...

spark超大数据批量写入redis

利用spark的分布式优势&#xff0c;一次性批量将7000多万的数据写入到redis中。 # 配置spark接口 import os import findspark from pyspark import SparkConf from pyspark.sql import SparkSession os.environ["JAVA_HOME"] "/usr/local/jdk1.8.0_192"…...

C# Socket的使用

C# 中的 System.Net.Sockets.Socket 类是 .NET Framework 提供的核心类&#xff0c;用于处理网络套接字编程。Socket 类是用于网络编程的基础类&#xff0c;它位于 System.Net.Sockets 命名空间中。 使用 Socket 类&#xff0c;可以创建客户端和服务器应用程序来进行基于TCP、…...

Spring Cloud + Vue前后端分离-第17章 生产打包与发布

源代码在GitHub - 629y/course: Spring Cloud Vue前后端分离-在线课程 Spring Cloud Vue前后端分离-第17章 生产打包与发布 17-1 注册中心配置中心Nacos 注册中心 Nacos 快速开始 | Nacos 本节内容&#xff1a;使用nacos作注册中心配置中心&#xff0c;不用eureka Nacos…...

力扣热题100_普通数组_56_合并区间

文章目录 题目链接解题思路解题代码 题目链接 56. 合并区间 以数组 intervals 表示若干个区间的集合&#xff0c;其中单个区间为 intervals[i] [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间&#xff0c;并返回 一个不重叠的区间数组&#xff0c;该数组需恰好覆盖输入中的所有区…...

Springcloud OpenFeign 的实现(二)

Springcloud OpenFeign 的实现&#xff08;一&#xff09; 一、Feign request/response 压缩 您可以考虑为您的外部请求启用请求或响应GZIP压缩。您可以通过启用以下属性之一来完成此操作&#xff1a; feign.compression.request.enabledtrue feign.compression.response.en…...

[C++]智能指针用法

一、智能指针存在的意义 智能指针主要解决以下问题&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;内存泄漏&#xff1a;内存手动释放&#xff0c;使用智能指针可以自动释放。 &#xff08;2&#xff09;共享所有权指针的传播和释放&#xff0c;比如多线程使用同一个对象时析构问题…...

使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式

一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明&#xff1a;假设每台服务器已…...

调用支付宝接口响应40004 SYSTEM_ERROR问题排查

在对接支付宝API的时候&#xff0c;遇到了一些问题&#xff0c;记录一下排查过程。 Body:{"datadigital_fincloud_generalsaas_face_certify_initialize_response":{"msg":"Business Failed","code":"40004","sub_msg…...

DeepSeek 赋能智慧能源:微电网优化调度的智能革新路径

目录 一、智慧能源微电网优化调度概述1.1 智慧能源微电网概念1.2 优化调度的重要性1.3 目前面临的挑战 二、DeepSeek 技术探秘2.1 DeepSeek 技术原理2.2 DeepSeek 独特优势2.3 DeepSeek 在 AI 领域地位 三、DeepSeek 在微电网优化调度中的应用剖析3.1 数据处理与分析3.2 预测与…...

MongoDB学习和应用(高效的非关系型数据库)

一丶 MongoDB简介 对于社交类软件的功能&#xff0c;我们需要对它的功能特点进行分析&#xff1a; 数据量会随着用户数增大而增大读多写少价值较低非好友看不到其动态信息地理位置的查询… 针对以上特点进行分析各大存储工具&#xff1a; mysql&#xff1a;关系型数据库&am…...

3.3.1_1 检错编码(奇偶校验码)

从这节课开始&#xff0c;我们会探讨数据链路层的差错控制功能&#xff0c;差错控制功能的主要目标是要发现并且解决一个帧内部的位错误&#xff0c;我们需要使用特殊的编码技术去发现帧内部的位错误&#xff0c;当我们发现位错误之后&#xff0c;通常来说有两种解决方案。第一…...

CMake基础:构建流程详解

目录 1.CMake构建过程的基本流程 2.CMake构建的具体步骤 2.1.创建构建目录 2.2.使用 CMake 生成构建文件 2.3.编译和构建 2.4.清理构建文件 2.5.重新配置和构建 3.跨平台构建示例 4.工具链与交叉编译 5.CMake构建后的项目结构解析 5.1.CMake构建后的目录结构 5.2.构…...

定时器任务——若依源码分析

分析util包下面的工具类schedule utils&#xff1a; ScheduleUtils 是若依中用于与 Quartz 框架交互的工具类&#xff0c;封装了定时任务的 创建、更新、暂停、删除等核心逻辑。 createScheduleJob createScheduleJob 用于将任务注册到 Quartz&#xff0c;先构建任务的 JobD…...

Spring Boot+Neo4j知识图谱实战:3步搭建智能关系网络!

一、引言 在数据驱动的背景下&#xff0c;知识图谱凭借其高效的信息组织能力&#xff0c;正逐步成为各行业应用的关键技术。本文聚焦 Spring Boot与Neo4j图数据库的技术结合&#xff0c;探讨知识图谱开发的实现细节&#xff0c;帮助读者掌握该技术栈在实际项目中的落地方法。 …...

视觉slam十四讲实践部分记录——ch2、ch3

ch2 一、使用g++编译.cpp为可执行文件并运行(P30) g++ helloSLAM.cpp ./a.out运行 二、使用cmake编译 mkdir build cd build cmake .. makeCMakeCache.txt 文件仍然指向旧的目录。这表明在源代码目录中可能还存在旧的 CMakeCache.txt 文件,或者在构建过程中仍然引用了旧的路…...

无人机侦测与反制技术的进展与应用

国家电网无人机侦测与反制技术的进展与应用 引言 随着无人机&#xff08;无人驾驶飞行器&#xff0c;UAV&#xff09;技术的快速发展&#xff0c;其在商业、娱乐和军事领域的广泛应用带来了新的安全挑战。特别是对于关键基础设施如电力系统&#xff0c;无人机的“黑飞”&…...