React18源码: reconcliler启动过程

React 调和(Reconciler)原理理解 文章目录FiberFiber 更新机制 Fiber Reactv15及之前,React 对于虚拟 DOM 是采用 递归方式 遍历更新的,一次更新,从应用根部递归更新,递归开始后中途无法终端,随着项目复杂,层级变深,导致更新时间变成,给前端交互上的体验就卡顿。 Fiber 诞生在 Reactv16 版本,Fiber 架构目的就是解决大型 React 应用卡顿,fiber 在 React 中是最小粒度的执行单元,在遍历更新每一个节点的时候都不是用的真实 DOM ,都是采用虚拟 DOM ,所以可以 理解成 f 阅读详情

Reconcliler启动过程

  • Reconcliler启动过程实际就是React的启动过程
  • 位于react-dom包,衔接reconciler运作流程中的输入步骤.
  • 在调用入口函数之前,reactElement(<App/>) 和 DOM对象 div#root 之间没有关联,用图片表示如下:
  • 在启动时,在React内部,一般来说,会生成3个对象,都是全局对象

创建全局对象

  • 1 )ReactDOM(Blocking)Root对象

    • ReactDOM对象,也就是Root对象
    • 属于react-dom包,该对象暴露有render, unmount方法,通过调用该实例的render方法
    • 可以引导react应用的启动
  • 2 )FiberRoot 对象

    • 属于react-reconciler包,作为react-reconciler在运行过程中的全局上下文,
    • 保存fiber构建过程中所依赖的全局状态
    • 其大部分实例变量用来存储fiber构造循环过程的各种状态
    • react应用内部,可以根据这些实例变量的值,控制执行逻辑
  • 3 )HostRootFiber 对象

    • 属于react-reconciler包,这是react应用中的第一个Fiber对象
    • 是Fiber树的根节点,节点的类型是HostRoot.
  • 这3个对象是react体系得以运行的基本保障

  • 一经创建大多数场景不会再销毁(除非卸载整个应用root.unmount())

  • 这一过程是从react-dom包发起,内部调用了react-reconciler包

  • 核心流程图如下,其中红色标注了3个对象的创建时机

创建ReactDOM Root对象

  • 1.调用 ReactDOM. createRoot创建 ReactDOMRoot例
  • 2.调用ReactDOMRoot例的render方法
  • 3.调用createRootImpl创建fiberRoot对象,并将其挂载到this._internalRoot上.
  • 4.原型上有render和 unmount方法,且内部都会调用 updateContainer进行更新.

创建fiberRoot对象{#create-root-impl}

  • 无论哪种模式下,在ReactDOM(Blocking)Root的创建过程中

  • 都会调用一个相同的函数createRootImpl,查看后续的函数调用

  • 最后会创建fiberRoot对象(在这个过程中,特别注意RootTag的传递过程)

    // 注意:2种模式下的tag是各不相同(分别是ConcurrentRoot,LegacyRoot).
    this._internalRoot = createRootImpl(container, tag, options);
    
    function createRootImpl(
      container:Container,
      tag: RootTag,
      options: void RootOptions,
    ) {
      // ...省略部分源码(有关hydrate服务端渲染等,暂时用不上)
      // 1.创建fiberRoot
      const root = createContainer(container, tag, hydrate, hydrationCallbacks);
      // 2.标记dom对象,把dom和fiber对象关联起来
      markContainerAsRoot(root.current, container);
      // ...省略部分无关代码
      return root;
    }
    
    export function createContainer(
      containerInfo: Container,
      tag: RootTag,
      hydrate: boolean,
      hydrationCallbacks: null SuspenseHydrationCallbacks,
    ): OpaqueRoot {
      // 创建fiberRoot对
      return createFiberRoot(containerInfo, tag, hydrate, hydrationCallbacks);
    }
    

创建HostRootFiber对象

  • 在createFiberRoot中,创建了 react应用的首个fiber对象

  • 称为 HostRootFiber(fiber.tag = HostRoot)

    export function createFiberRoot(
      containerInfo: any,
      tag: RootTag,
      hydrate: boolean,
      hydrationCallbacks: null | SuspenseHydrationCallbacks,
    ): FiberRoot {
      // 创建fiberRoot对象,注意RootTag的传递
      const root: FiberRoot = (new FiberRootNode(containerInfo, tag, hydrate): any);
      
      // 1.这里创建了`reac`应用的首个`fiber`对象,称为`HostRootfiber`
      const uninitializedFiber = createHostRootFiber(tag);
      root.current = uninitializedFiber;
      uninitializedFiber.stateNode = root;
    
      // 2.初始化HostRootFiber的updateQueue
      initializeUpdateQueue(uninitializedFiber);
    
      return root;
    }
    
  • 注意:fiber树中所有节点的mode都会和HostRootFiber.mode一致

  • 新建的fiber节点,其mode来源于父节点,所以HostRootFiber.mode非常重要

  • 它决定了以后整个fiber树构建过程.

  • 运行到这里,3个对象创建成功,react应用的初始化完毕

可中断渲染

  • react中最广为人知的可中断渲染
    • render可以中断,部分生命周期函数有可能执行多次
    • UNSAFE_componentwillMount, UNSAFE_componentWillReceiveProps
    • 只有在 HostRootFiber.mode === ConcurrentRoot 才会开启如果使用的是legacy
    • 即通过 ReactDOM.render(<App/>,dom) 这种方式启动时
    • HostRootFiber.mode = NoMode
  • 这种情况下无论是首次render还是后续update都只会进入同步工作循环
  • reconciliation没有机会中断,所以生命周期函数只会调用一次
react源码:目录结构、调试源码 我的技术栈是React,最近在整理react的源码,react版本是18.1.0,之前版本,没有看过,就此略过。 阅读详情

相关推荐

【接口自动化测试】cookie绕过验证码自动登录?(保持登录状态)

在编写接口自动化测试用例或其他脚本的过程中,经常会遇到需要绕过用户名/密码或验证码登录,去请求接口的情况,一是因为有时验证码会比较复杂,比如有些图形验证码,难以通过接口的方式去处理;再者,每次请求接口前如果都需要先去登录一次,这样不仅效率低,还耗费资源。 有些网站是使用cookie辨别用户身份的,此时我们便可以先登录一次,拿到登录成功后的cookie,后续请求时在请求头中加入该cookie,便可保持登录状态直接请求。

weixin_67553250的博客 2071

React17源码深入解析+React18源码初探,进阶必备

6月份,React 发布了v18 的Alpha 版本。引起了前端圈的一片哀嚎:肝不动了!17还没学会,18就要出来了!字里行间透露出拒绝。但是说归说,该学还是得学。React 18预计将会...

程序员成长指北 1074

玩转ubuntu18 --机器视觉方面(yolo算法识别及摄像头和cmake问题解决)

玩转ubuntu18 --机器视觉方面(yolo v3算法识别) 1.YOLO的简介 工作原理 先前的检测系统重新调整分类器或本地化器以执行检测。他们将模型应用于多个位置和比例尺的图像。图像的高分区域被视为检测。 我们使用完全不同的方法。我们将单个神经网络应用于整个图像。该网络将图像划分为区域,并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框按预测概率加权。 我们的模型比基于分类器的系统具有几个优势。它在测试时间查看整个图像,因此其预测由图像中的全球上下文提供信息。它还通过单一网络评估进行预测,这与R-CNN等系统

qq_53951823的博客 1556

最易懂-react18入门系列一

clickFn('edit')}>编辑

gaotlantis的博客 1161

OpenClaw 快速安装与本地应用实战 —— 每一步都有截图加详细说明,本地AI助手,让打工人也有下属

《OpenClaw 2026开源智能体框架10分钟快速部署指南》摘要:本文提供OpenClaw最新版全平台部署方案,重点解决三大核心问题:1)环境配置优化,通过一键脚本实现3-8分钟快速安装(含国内镜像加速方案);2)初始化配置详解,包含大模型绑定(智普AI/本地模型)与5个高频技能安装;3)实战演示文件自动整理任务。同时总结6类常见故障解决方案,涵盖权限、端口占用等典型问题,确保用户从安装到首个自动化任务落地全程无障碍。特别强调Windows需管理员权限、禁用中文路径等关键注意事项,实现"安装即

weixin_43538316的博客 810

orangepi 5 plus ubuntu24.04上安装redroid

OrangePi 5 Plus运行reDroid云手机方案总结 在RK3588+Ubuntu 24.04上部署reDroid(Android容器化方案)的关键步骤: 内核要求:确保启用binderfs(无需ashmem,新版reDroid使用memfd替代); 安装流程: 安装Docker并配置代理加速镜像拉取; 拉取reDroid镜像(推荐Android 12/13 ARM64版本); 通过挂载binderfs启动容器,指定分辨率与DPI参数; 多实例管理: 脚本化创建多个容器(如8个实例),分配独立端口

babytiger的专栏 2297

react源码调试

近期在学习react,把源码clone下来学习下,用vscode在单元测试中打断点调试,不懂怎么配置,所以请教下大家。 下图是源码目录及launch.json配置文件,目前只配置了这个。 ...

andriod132的博客 1133

网络无线AP信号走场测试软件(Ekahau 使用说明)

每次开启 Ekahau 软件需要重复此过程,才可以正常使用。 双击“Ekahau Pro activation.reg”,如下图所示; 点击“Yes”按钮 ,进行注册表合并; 点击“OK”按钮,确认; 运行“Ekahau Pro” 点击“Close”关闭提示; 点击“OK”,关闭提示; ...

Reyn_观极 6425

React源码调试环境搭建

做为一个React使用者,肯定也想学习React源码,为了一探究竟,调试当然是必不可少的,因为纸上得来终觉浅,跟着代码跑一遍才是王道,所以就有了这篇文章。 具体的步骤就是分为三步: 克隆 React 项目 用 Create React App 创建一个新的项目react-debug ,并且npm run eject 暴露配置。 用克隆的React 项目替换掉react-debug 中的React包,修改配置和处理报错。 这里并不会介绍具体的步骤,因为不同版本可能要改动的地方不尽相同,直接提供一个开箱即用

qssn的博客 1218

Python爬虫实战:构建药监局药品批准信息本地查询系统

在医药信息化时代,药品批准信息的快速查询对于医药从业者、研究人员和普通消费者都具有重要意义。国家药品监督管理局(NMPA)提供了官方的药品查询系统,但有时我们需要建立本地数据库以便批量分析或离线查询。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术,结合最新的异步爬虫框架和技术栈,构建一个完整的药监局药品信息本地查询系统。本系统将实现以下功能:自动化爬取药监局官网的药品批准信息数据清洗和结构化存储建立本地查询接口数据定期更新机制pythonimport os"""药品类型枚举"""

2201_76125261的博客 729

【系统分析师】2025年下半年真题:论文及解题思路

摘要 本文探讨软件测试技术的应用,重点关注静态测试与动态测试的比较。静态测试在不运行程序的情况下,通过审查、走查等方式分析需求、设计文档和代码,能早期发现高层次缺陷,降低修复成本。动态测试通过实际运行程序,使用单元测试、集成测试等方法验证功能性能,是发现运行时错误的唯一途径。二者在缺陷类型、介入阶段和修复成本上具有互补性,建议项目实践中结合使用以提升软件质量。

数据知道的博客 5788

【React】react-reconciler快速入门

前言 我最近在研究新版taro的原理,其中就有使用该库制作自定义渲染器。一起学习下吧。 老版taro原理到时候会专门写个文章手写下。已经整理完成。 react-reconciler 这个是react抽离的协调器逻辑,用于编写自定义渲染器。 https://www.npmjs.com/package/react-reconciler const Reconciler = require('react-reconciler'); const HostConfig = { // You'll nee

不忘初心,坚定道路! 2801

【通信协议】GATT 与 BLE HID 工作原理详解

详细介绍BLE HID 跟GATT工作原理与两者的交互关系

以实战经验介绍行业知识 844

React18 新特性前瞻

Automatic batching 自动批处理 Suspense & SuspenseList useDeferredValue startTransition & useTransition startTransition 与 useDeferredValue 的区别

weixin_47431743的博客 1722

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

react hooks 实现原理

react hooks 实现 Hooks 解决了什么问题 在 React的设计哲学中,简单的来说可以用下面这条公式来表示: UI = f(data) 复制代码等号的左边时 UI 代表的最终画出来的界面;等号的右边是一个函数,也就是我们写的 React 相关的代码;data 就是数据,在 React 中,data 可以是 state 或者 props。UI 就是把 data 作为参数传递给 f 运...

weixin_34384681的博客 3347

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

react源码阅读环境配置

前言 阅读源码时,有许多变量在程序运行过程中不断的产生,其中存放着什么东西,一直是一个比较头疼的问题。不停的推导增加了验算的负担,随着代码逐渐的深入,也会产生一定的记忆负担。如果靠脑袋去记,简单点的代码还好。复杂的代码。。。你懂的。随着react被广泛使用,很多人会好奇react是怎么实现的。会有一探源码的想法。如果直接阅读react.d...

weixin_34409822的博客 637

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

react源码学习1(理念)

理念 react的官网介绍是构建快速响应的大型web应用。 重点是快速响应 制约快速响应主要有两种方式: 1 当遇到大量计算的时候,设备性能不足页面掉帧,导致卡帧(cpu瓶颈) 2 网络响应慢 (io瓶颈) 1 cpu瓶颈 浏览器的的主要刷新频率是60hz,也就是一帧大概16ms 浏览器每一帧完成的动作有:执行js脚本->样式布局->样式绘制 而js线程与gui渲染线程是互斥的,就是执行js脚本不会执行布局绘制,执行布局绘制不会执行js脚本。 而我们有些操作比如同时渲染一个3000长度的数组,此

lin_fightin的博客 419

React之随记1——react的入门:react-cli搭建react项目

(不会吧,不会吧,都2020了,没有程序员不会下载node.js吧) 1、全局安装 cnpm install create-react-app -g 2、查看版本号: create-react-app -V 3、创建项目 create-react-app 项目的名字 npx可以避免全局安装。先会查看npm path 是否安装过。如果安装过,直接使用。如果未安装,它才会帮你安装。 1、创建项目 npx create-react-app xxxxx2、运行项目: cnpm run star...

Vip_wk的博客 2555

Fix signatures do not match the previously installed version

报错信息FAILURE: Build failed with an exception.* What went wrong: Execution failed for task ':app:installDebug'. > com.android.builder.testing.api.DeviceException: com.android.ddmlib.InstallException: Fai

Wang的专栏 2万+

在react中 实现 base64的图片转换成formdata格式并实现上传功能

如果不想要服务端实现处理base64格式的图片的转换,那么在浏览器端来实现,部分属于伪代码,仅作为开发参考,请勿直接拷贝使用

Wang的专栏 8836

快速解决gradle下载慢的问题的小技巧

在ionic run 或build 或clean命令的时候,如果没有下载过gradle, 需要重新下载一次,而通过CLI的方式下载很慢,即使科学上网后,下载还是存在一些问题。这里总结一下,快速的下载安装方式。 步骤 本地安装 http-server 包, 通过 $ npm i -g http-server 的方式安装到全局 在官网上下载自己的版本,目前自带的版本是 2.14.1,其他版本可能在执行过

Wang的专栏 6714

React 实现 2D 画板功能

在移动端或者PC端我们来模拟画板的实现, 支持清除和导出功能,此处简单实现,仅作开发参考。 效果演示 主要代码演示 /* 此模块用于实现签名绘图功能 */ // 需要用到的变量定义 let clickX = new Array(); let clickY = new Array(); let clickDrag = new Array(); let paint; let point...

Wang的专栏 4325

React16源码: React中LegacyContext的源码实现

对于在 beginWork 中的 context 操作,可以看上述判断成立的条件下的代码,即便有符合跳过更新的操作,依然 需要 push 和 pop 操作。如果我们可以跳出组件的更新,也就是代表着当前这个 classComponent,它的state它的props都应该是没有任何变化的。对于子组件来说,它的所有子树所获取到的context肯定是经过子组件,和上层的父组件合并的 context 了, 也就是。所以,先 push 一个老的值进去再说, 然后到后面,如果发现这个组件它是要更新的,就调用这个。

Wang的专栏 2803

Fix babel-preset-react-native TransformError

错误环境新版本存在不兼容,在运行 react-native run-android 的时候,发生的错误分析: babel-preset-react-native version : @3.0.0 $ react-native -v :react-native-cli: 2.0.1 react-native: 0.47.1$node -v : v7.8.0 $ npm -v :4.4.4 解决方案

Wang的专栏 2800

React18原理: 再聊Fiber架构下的时间分片

react的任务可以被打断,其实就是基于时间分片的,人眼最高能识别的帧数不超过30帧,电影的帧数差不多是在24,浏览器的帧率一般来说是60帧,也就是每秒60个画面, 平均一个画面大概是16.5毫秒左右,浏览器正常的工作流程是运算渲染,运算,渲染运算渲染,在浏览器里面一个运算,加上一个渲染就是一帧

Wang的专栏 2796

在react项目中修改webpack中本地服务器架设的目录

一个产品的上线往往会有很多的问题,现在就出现一个需求,我们是在服务器下的某个目录进行发布,而不是根服务器,服务端不想为一个项目配置ip地址,而在react项目中,默认是走的根路径,现在我们就开始修改一下它。 前提说明 如果我们需要修改手动配置webpack, 那么根据现在的版本, 我们只能执行 npm run eject, 之后就可以着手修改了。 webpack中与需求相关的...

Wang的专栏 2397
上一篇: React18源码: reconciler执行流程
下一篇: React18源码: React调度中的3种优先级类型和Lane的位运算
Wang's Blog
博客等级 码龄12年 7434粉丝 2421原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Wang's Blog

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值