在性能对比图里,React 比 Vue 慢了几倍?这公平吗!
The following article is from 魔术师卡颂 Author 卡颂
你可能看过下面这张图(或类似的图):
这是一张前端框架性能跑分表,表中每一行都是一个性能度量指标。
据我多年潜伏推特观察,采用了「细粒度更新」技术的框架开发者普遍喜欢晒跑分表。
比如
Solid.js
作者Ryan Carniato
写的这篇2020年JS框架性能对比[1]内含15张跑分表
这些跑分表挂车尾的通常是React
、Angular12
这样的业界知名框架。
不禁让人怀疑,前端进步这么快,React
都这么拉跨啦?
本文会分享一些从跑分表中发现的有趣洞察。
虚拟DOM到底慢不慢?
我们先截取最前面两行,分别是「页面加载后创建1000行表格所需时间」以及「替换1000行列表所需时间」:
从左到右性能依次降低,其中第一列vanillajs
指「原生JS」,这也是众多框架毕生在追寻的目标。
可以看到,虽然React
以及知名类React
框架Preact
排名倒数3、4,但同样作为类React
框架的inferno
排名却很靠前(第三名)。
这表示「虚拟DOM」可能并不是性能瓶颈。
实时上,得益于多种「虚拟DOM」的优化技巧,比如:
数组两端比较
查找最小移动次数
inferno
的「虚拟DOM」可能是业界同类解决方案中最高效的。
这里简单介绍下「两端比较」,假设diff
前后的数据分别为:
// diff前
abcd
// diff后
abfd
「两端比较」会先排除数组相同的前、后缀节点。例子中的相同前缀是ab
,相同后缀是d
。
所以实际进行对比的是:
// diff前
c
// diff后
f
简单、高效的优化策略。
由于
React
的Fiber
架构使用链表实现,无法进行两端比较
细粒度更新yyds?
虽然「虚拟DOM」可以被优化的很高效,但他毕竟为「运行时」带来不少的运算量。
在上表有一行指标,红色特别多(代表性能低),这行度量的是「点击列表某一行使其高亮所需时间」:
这行的跑分结果:SolidJS > Svelte > Vue3.2 > inferno > ... > React > Angular
可见,采用「虚拟DOM」的框架性能普遍偏差。排名前3的框架技术架构为:
SolidJS:预编译 + 细粒度更新
Svelte:预编译 + 细粒度更新
Vue3:预编译 + 细粒度更新 + 虚拟DOM
这是因为「点击列表某一行使其高亮所需时间」度量的是「局部的小改变」。
这种类型改变是基于「订阅发布」的「细粒度更新」最擅长的场景。
相对的,也是「虚拟DOM」最不擅长的地方。
React有这么不堪么?
那么基于「细粒度更新」的框架有什么缺点,React
又有什么性能优点呢?
答案是:「持续的可交互时间」(consistently interactive)。
他度量的是:CPU
和网络的空闲时间,即Chrome DevTools
的lighthouse
工具中的TimeToConsistentlyInteractive
指标。
图中左边绿字Short Tasks
指向的都是耗时很短的JS
任务,短耗时意味着浏览器有更多空闲时间重排、重绘,更不易卡顿。
与其相对的是右边红字Long Tasks
,指向的都是耗时很长的JS
任务,此时浏览器更容易卡顿。
「细粒度更新」框架初始时会有为节点建立「响应式更新」的过程,比如:
Vue2
中通过setter
、getter
Vue3
中通过proxy
这一过程会有一定CPU
及内存开销(虽然随着proxy
的普及,JS
原生支持「响应式更新」后,这部分开销会越来越低)。
React
没有这部分开销,同时借由基于「虚拟DOM」的「时间切片」,React
能进一步降低「持续的可交互时间」。
有趣的是,以上性能跑分表来源于开源项目js-framework-benchmark[2],该项目是有consistently interactive
这一度量的。
但是有些基于「细粒度更新」的框架并没有选择在跑分表中加入这一项的对比。
总结
可以看到,不同的技术有不同优势:
「细粒度更新」对于局部更新性能更佳
基于「虚拟DOM」的「时间切片」对「持续的可交互时间」性能更佳
当大家在聊性能时,最好先明确聊的是哪个指标,否则差异可能很大。
参考资料
2020年JS框架性能对比: https://javascript.plainenglish.io/javascript-frameworks-performance-comparison-2020-cd881ac21fce
[2]js-framework-benchmark: https://github.com/krausest/js-framework-benchmark
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1、React 团队开源新的性能分析工具 - Scheduling Profiler !
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