深入了解React中的任务调度算法

React中的任务池

React中的Fiber任务都应该知道吧，而且不同的Fiber任务有不同的优先级，React需要先处理优先级高的任务。例如，用户的点击和输入，这些都是高优先级的任务，因为用户的操作肯定希望马上就会有效果，这样才能提升用户体验。而比如animation事件的优先级肯定要低一点。新进来的高优先级任务进去队列后，React需要优先处理。【相关推荐：Redis视频教程】

为了存储这些任务，React中有两个任务池。

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

taskQueue与timerQueue都是数组，前者存储的是立即要执行的任务，而后者存的则是可以延迟执行的任务。

  var newTask = {
    id: taskIdCounter++, // 标记任务id
    callback, // 回调函数
    priorityLevel, // 任务优先级
    startTime, // 任务开始时间，时间点
    expirationTime, // 过期时间，时间点
    sortIndex: -1, // 任务排序，取值来自过期时间，因此值越小，优先级越高
  };

React中一旦来了新任务，就会先用currentTime记录当前时间(performance.now()或者Date.now())，如果任务有delay参数，那么任务开始执行时间startTime = currentTime + delay;。接下来通过startTime > currentTime如果成立，证明任务是可以延期的，那么任务进入timerQueue，否则进入taskQueue。

React中的任务调度

React怎么找到优先级最高的任务呢，以taskQueue为例，它是动态的任务池（任务队列），数据形式上就是一个数组。当然可以根据优先级进行排序，也就是Array.sort，当有新任务入队后，先排序，然后找出优先级最高的任务执行。但是Array.sort的平均时间复杂度是O(nlogn)，并不是最好的解决方案。

taskQueue的newTask中排序用的是sortIndex，这个值取自过期时间expirationTime，也就意味着优先级越高的任务越需要理解执行，那么过期时间就越小，也就是说，优先级越高，过期时间就越小，sortIndex自然就越小。其实，这就是一种优先队列。

优先队列

优先队列也是一种队列（首先它是一个队列，其次是尾进头出），只不过不同的是，优先队列的出队顺序是按照优先级来的；在有些情况下，可能需要找到元素集合中的最小或者最大元素，可以利用优先队列ADT来完成操作，优先队列ADT是一种数据结构，它支持插入和删除最小值操作（返回并删除最小元素）或删除最大值操作（返回并删除最大元素）。

如果最小键值元素拥有最高的优先级，那么这种优先队列叫做，升序优先队列（即总是先删除最小的元素）。类似的，如果最大键值元素拥有最高的优先级，那么这种优先队列叫作降序优先队列（即总是先删除最大的元素）；由于这两种类型时对称的，所以只需要关注其中一种，如升序优先队列。

例如：买车票的时候，我们都在排队，优先级是一样的，谁在队伍前面，谁就先买票，但是这时候来了个军人，他的优先级高，直接就排在了队伍的最前面。

在React中用最小堆（小根堆，小顶堆。。。）来实现这种功能。就是把taskQueue变成最小堆，然后取出对顶任务执行，对taskQueue堆化，维持它依然是一个最小堆的数据结构。往taskQueue插入新任务的时候，也要进行堆化，始终保持它是一个最小堆。

优先队列和堆的关系

有些地方称堆为优先队列（不准确），首先它是队列，有队列的特性，也就是“先进先出”。其次这个队列中的元素是有优先级的，优先级高的会排在前面。

准确来说，堆是实现优先队列的一种方式。当然优先队列还可以用其他方式来实现。

React中的最小堆

之前我们说过堆排序是不稳定排序，但taskQueue希望这个过程是稳定的，也就是说，如果有可能两个任务的过期时间一样，那这个时候就要看谁先进入的任务池了，也就是newTask的id的值，每次来了新任务，id都会加1。

function compare(a, b) {
  // Compare sort index first, then task id.
  const diff = a.sortIndex - b.sortIndex;
  return diff !== 0 ? diff : a.id - b.id;
}

最小堆

在了解最小堆之前，先来温习一下基础知识。

二叉树

是指树中节点的度不大于2的有序树，它是一种最简单且最重要的树。

满二叉树

除最后一层无任何子节点外，每一层上的所有结点都有两个子结点的二叉树。

从图形形态上看，满二叉树外观上是一个三角形。

如果一个二叉树的层数为K，且结点总数是(2^k) -1 ，则它就是满二叉树。

满二叉树，是“女儿双全”，非常圆满，所以叫满二叉树。

完美二叉树

除去叶子节点, 所有节点的度都是 2。也就是说，所有的节点的度只能是0或2。

完美二叉树，要么没有孩子，要么儿女双全。

满二叉树 VS 完美二叉树

满二叉树的英文原文：
A Full Binary Tree (FBT) is a tree in which every node other than the leaves has two children.

完美二叉树的英文原文：

A Perfect Binary Tree(PBT) is a tree with all leaf nodes at the same depth. All internal nodes have degree 2.

国外的所有书籍参考的是最早翻译的关于满二叉树，和完美二叉树的教材，但是最早翻译的文章翻译错了。现在国内的话，我们只能将错就错了（所有人都错，那错的也就是对的了。比如说客。。。）。如果要和外国友人讨论这两个概念，就要注意了哦。

完全二叉树

A Complete Binary Tree （CBT) is a binary tree in which every level,except possibly the last, is completely filled, and all nodes are as far left as possible.

一棵深度为k的有n个结点的二叉树，对树中的结点按从上至下、从左到右的顺序进行编号，如果编号为i（1≤i≤n）的结点与满二叉树中编号为i的结点在二叉树中的位置相同，则这棵二叉树称为完全二叉树。

• 除了最后一层外, 所有层都完美填充
• 最后一层所有叶子节点靠左对齐

堆

堆是一棵完全二叉树。

堆总是满足下列性质：

• 堆总是一棵完全二叉树；
• 堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值；

还要先认识下大根堆和小根堆，完全二叉树中所有节点均大于(或小于)它的孩子节点，所以这里就分为两种情况，最大堆和最小堆。

最大堆

• 如果所有节点**「大于」孩子节点值，那么这个堆叫做「最大堆」**，堆的最大值在根节点。

最小堆

• 如果所有节点**「小于」孩子节点值，那么这个堆叫做「最小堆」**，堆的最小值在根节点。

堆通常是一个可以被看做一棵 完全二叉树 的数组对象。 当然，二叉树也可以用数组表示。

堆的实现

核心思想是，先建堆，后调整。

创建堆

对于二叉树(数组表示)，我们从下往上进行调整，从**「第一个非叶子节点」**开始向前调整，对于调整的规则如下：

建堆是一个O(n)的时间复杂度过程。

①从第一个非叶子节点开始判断交换下移(shiftDown)，使得当前节点和子孩子能够保持堆的性质

②但是普通节点替换可能没问题，对如果交换打破子孩子堆结构性质，那么就要重新下移(shiftDown)被交换的节点一直到停止。

调整堆

堆构造完成，取第一个堆顶元素为最小(最大)，剩下左右孩子依然满足堆的性值，但是缺个堆顶元素，如果给孩子调上来，可能会调动太多并且可能破坏堆结构。

① 所以索性把最后一个元素放到第一位。这样只需要判断交换下移(shiftDown）,不过需要注意此时整个堆的大小已经发生了变化，我们在逻辑上不会使用被抛弃的位置，所以在设计函数的时候需要附带一个堆大小的参数。

② 重复以上操作，一直堆中所有元素都被取得停止。

而堆算法复杂度的分析上，之前建堆时间复杂度是O(n)。而每次删除堆顶然后需要向下交换，每个个数为logn个。这样复杂度就为O(nlogn)，总的时间复杂度为O(n)+O(nlogn)=O(nlogn)。

堆的应用场景

堆适合维护集合的最值。

堆pop出一个元素后，再次调整获取堆顶元素（也就是第二个最值）的花销比较低，因为pop出元素后，堆是一个半成品，在一个半成品上获取第二个最值的cost当然比较低，时间复杂度为O(logn)，但如果遍历一遍找到第二个最值的话，时间复杂度为O(n)。

代码实现

代码采用Javascript ES6的写法。

代码

class Heap {
    constructor(data, comp) {
       this.data = data ? data : [];
 
       // 比较规则：更加灵活，可以比较数值，也可以比较对象
       this.compartor = comp ? comp : (a-b) => a-b;
 
       // 调整为堆(优先队列)
       this.heapify();
    }
 
    heapify() {
       if(this.size() <= 1) return;
       
       // 从第一个非叶子节点开始调整，也可以从最后一个元素开始调整
       for(let i=Math.floor((this.size()-2)/2); i>=0; i--) {
          // 调整堆, 向下调整也可以用递归来实现，这里用迭代来实现
          this.shiftDown(i);
       }
    }
 
    // 向下调整
    shiftDown(i) {
       let left = 2*i +1;
       let right = 2*i +2;
 
       let len = this.size();
       while(i < len) {
          let findIndex = i;
          // 左孩子更“大”
          if(left < len && this.compartor(this.data[left], this.data[findIndex]) < 0) {
             findIndex = left;
          }
          // 右孩子更“大”
          if(right < len && this.compartor(this.data[right], this.data[findIndex]) < 0) {
             findIndex = right;
          }
 
          if(i !== findIndex) {
              // 当前节点和更“大”的值进行交换
             [this.data[i], this.data[findIndex]] = [this.data[findIndex], this.data[i]];
 
             // 调整完本层，可能会影响下层的堆的特性，所以要继续调整下层（迭代实现，也可以递归）
             i = findIndex;
             left = 2*i +1;
             right = 2*i +2;
          }
          else {
              // 如果无需调整，则跳出（必须跳出，否则循环无法结束）
             break;
          }
       }
    }
 
    // 向上调整
    shiftUp(i){
       // 找到parent的下标
       let parentIndex = Math.floor((i-1)/2);
 
       // 最高调整到0
       while(parentIndex >=0 ) {
          let findIndex = i;
          if(this.compartor(this.data[parentIndex], this.data[findIndex]) > 0) {
             findIndex = parentIndex;
          }
 
          if(findIndex !== i) {
             [this.data[i], this.data[findIndex]] = [this.data[findIndex], this.data[i]];
             i = findIndex;
             parentIndex = Math.floor((i-1)/2);
          }
          else {
              break;
          }
       }
    }
 
    // 获取堆中所有元素的个数
    size(){
        return this.data.length;
    }
 
    // 获取堆首部元素
    peek(){
        if(!this.size()) return null;
 
        return this.data[0];
    }
 
    // 往堆中添加一个元素
    push(x){
       this.data.push(x);
       
       this.shiftUp(this.data.length-1);
    }
 
    // 从堆里弹出堆首元素
    pop(){
      if(!this.size()) return null;
 
      let res = this.data[0];
 
      if(this.size() == 1) {
         this.data.pop();
      }
      else {
          this.data[0] = this.data[this.data.length-1];
          this.data.length = this.data.length-1;
          this.shiftDown(0);
      }
 
      return res;
    }
 }

测试

 let arr = [2,9,8,6,3,10,5,7,4,1];
 let comp = (a, b) => a-b;
 let heap = new Heap(arr, comp);
 
 let res = [];
 while(heap.size()) {
    res.push(heap.pop());
 }

 console.log(res);

arr里的元素也可以是一个对象。

React源码部分

React源码中的目录packages/scheduler，就是React的任务调度模块相关的代码。

https://github.com/facebook/react/blob/17.0.2/packages/scheduler/src/Scheduler.js

https://github.com/facebook/react/blob/17.0.2/packages/scheduler/src/SchedulerMinHeap.js

/**
 * Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates.
 *
 * This source code is licensed under the MIT license found in the
 * LICENSE file in the root directory of this source tree.
 *
 * @flow strict
 */

type Heap = Array<Node>;
type Node = {|
  id: number,
  sortIndex: number,
|};

export function push(heap: Heap, node: Node): void {
  const index = heap.length;
  heap.push(node);
  siftUp(heap, node, index);
}

export function peek(heap: Heap): Node | null {
  const first = heap[0];
  return first === undefined ? null : first;
}

export function pop(heap: Heap): Node | null {
  const first = heap[0];
  if (first !== undefined) {
    const last = heap.pop();
    if (last !== first) {
      heap[0] = last;
      siftDown(heap, last, 0);
    }
    return first;
  } else {
    return null;
  }
}

function siftUp(heap, node, i) {
  let index = i;
  while (true) {
    const parentIndex = (index - 1) >>> 1;
    const parent = heap[parentIndex];
    if (parent !== undefined && compare(parent, node) > 0) {
      // The parent is larger. Swap positions.
      heap[parentIndex] = node;
      heap[index] = parent;
      index = parentIndex;
    } else {
      // The parent is smaller. Exit.
      return;
    }
  }
}

function siftDown(heap, node, i) {
  let index = i;
  const length = heap.length;
  while (index < length) {
    const leftIndex = (index + 1) * 2 - 1;
    const left = heap[leftIndex];
    const rightIndex = leftIndex + 1;
    const right = heap[rightIndex];

    // If the left or right node is smaller, swap with the smaller of those.
    if (left !== undefined && compare(left, node) < 0) {
      if (right !== undefined && compare(right, left) < 0) {
        heap[index] = right;
        heap[rightIndex] = node;
        index = rightIndex;
      } else {
        heap[index] = left;
        heap[leftIndex] = node;
        index = leftIndex;
      }
    } else if (right !== undefined && compare(right, node) < 0) {
      heap[index] = right;
      heap[rightIndex] = node;
      index = rightIndex;
    } else {
      // Neither child is smaller. Exit.
      return;
    }
  }
}

function compare(a, b) {
  // Compare sort index first, then task id.
  const diff = a.sortIndex - b.sortIndex;
  return diff !== 0 ? diff : a.id - b.id;
}

我们自己实现的最小堆和React中的实现略有不同，但是思路是一样的，只是代码写法不同而已。

总结

React中的任务调度是用最小堆来实现的，如果我们之前就对最小堆有一定了解，那在学习这块内容的时候就会更快一点。个人认为，前期知识积累是多么重要啊，但是这个过程可能会比较枯燥。 这个时候，是不是觉得自己也会一些算法了，其实这些算法是入门级别的，甚至还没有入门。因为在React的任务调度场景中，要实现的需求是非常明确的，而且要采用什么样的数据结构和算法也是明确的。在实际的一些场景中，我们知道了具体的需求，但是并不知道用什么数据结果和算法，就需要把需求抽象一下，根据抽象的数据模型来设计具体的数据结构和算法，这些才是重点。

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