React v19 的 React Complier 是如何优化 React 组件的,看 AI 是如何回答的

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ReactComplier 是 react 19 的一个重磅功能,旨在彻底消除 react 性能优化的心智负担。以下简称【rc】

不过 rc 是用 rust 写的,所以嘛。。。我不懂 rust,于是关于这个问题我觉得可以尝试让 AI 来帮我解答

我先问了 通义千问

image.png

这回答。。。要不是我是个前端,可能就被你骗过了🐶,胡编乱造的能力还是可以的,我看下面有个深度搜索,再给他一次机会

image.png

em。。。比之前编的好了一点,但还是胡扯啊!

🤔我去找找 文心一言 问问

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大哥不说二哥呀这是。。。这是都欺负我是个初学者 😂 么?

我又试了试 devv

image.png

devv 还是可以的,至少提到了一些编译有关的功能,例如 常量传播和死代码消除,但即使我指定了 GitHub 仓库模式,依靠 rag 的 devv 的回答还是很难达到高质量。

于是我自己做了个智能体来提问,下面我将智能体的回答整理成文

React Compiler:深入理解组件优化过程

引言

React 作为现代前端开发的主流框架之一,其性能一直是开发者关注的焦点。为了进一步提升 React 应用的性能,React 团队引入了 React Compiler。本文将深入探讨 React Compiler 如何优化 React 组件,从简单到复杂的例子,逐步解析优化过程。

React Compiler 概述

React Compiler 是一个强大的工具,旨在通过静态分析和代码转换来优化 React 组件。它的主要目标是提高组件的运行效率,减少内存占用,并在可能的情况下预先计算某些操作。

React Compiler 的工作流程可以概括为以下几个主要步骤:

graph TD
    A[源代码] --> B[解析]
    B --> C[中间表示 HIR]
    C --> D[优化]
    D --> E[代码生成]
    E --> F[优化后的代码]
  1. 解析:将源代码转换为抽象语法树(AST)
  2. 中间表示:将 AST 转换为高级中间表示(HIR)
  3. 优化:在 HIR 上应用各种优化技术
  4. 代码生成:将优化后的 HIR 转换回 JavaScript 代码

接下来,我们将通过不同复杂度的 React 组件例子,详细探讨 React Compiler 的优化过程。

简单组件优化

让我们看这个例子

function SimpleGreeting({ name }) {
    const greeting = "Hello, " + name + "!";
    return <div>{greeting}</div>; 
}

通过几个步骤来优化这段SimpleGreeting组件代码。以下是主要的优化步骤和策略:

  1. 转换为HIR(High-level Intermediate Representation):

首先,React编译器会将这个组件转换为HIR。对于这个简单的组件,HIR可能看起来像这样:

Function: SimpleGreeting
Parameters: name
Entry Block: bb0

bb0:
  [1] greeting = Concatenate("Hello, ", name, "!")
  [2] element = CreateElement("div", null, greeting)
  [3] Return element

2. 字符串优化:

编译器可能会对字符串连接进行优化。在这个例子中,"Hello, " 和 "!" 是常量字符串,可以在编译时预先连接。优化后的HIR可能如下:

bb0:
  [1] greeting = Concatenate("Hello, !", name)
  [2] element = CreateElement("div", null, greeting)
  [3] Return element

3. SSA(Static Single Assignment)形式:

虽然这个简单的组件中没有多次赋值,但编译器仍然会将代码转换为SSA形式。在这个例子中,SSA形式可能看起来与原始代码相似,因为每个变量只被赋值一次。

  1. JSX转换和优化:

JSX会被转换为createElement调用。在这个简单的例子中,编译器可能会直接内联greeting变量,而不是创建一个单独的变量。优化后的HIR可能如下:

bb0:
  [1] element = CreateElement("div", null, Concatenate("Hello, !", name))
  [2] Return element

5. 常量折叠和传播:

编译器可能会识别出 "Hello, " 和 "!" 是常量,并在编译时预先计算它们的连接结果。

  1. 函数内联:

由于这是一个非常简单的组件,编译器可能会选择将整个函数内联到调用它的地方,特别是如果这个组件在其他地方被频繁使用。

优化后的代码结构:

经过这些优化后,代码可能会变成类似下面的结构(用伪代码表示):

function SimpleGreeting({ name }) {
  return createElement('div', null, "Hello, " + name + "!");
}

或者,如果被内联到父组件中:

// 在父组件中
createElement('div', null, "Hello, " + name + "!");

即使对于这样一个简单的组件,React编译器仍然可以应用多种优化策略:

  1. 将组件转换为HIR,提供更细粒度的控制流和数据流信息。
  2. 优化字符串连接,可能在编译时预先计算常量部分。
  3. 应用SSA形式,虽然在这个简单例子中影响不大。
  4. 转换JSX并可能内联简单的表达式。
  5. 执行常量折叠和传播。
  6. 可能将整个函数内联到使用它的地方。

这些优化策略的目标是减少运行时开销,可能减小生成的代码大小,并提高渲染效率。然而,编译器会确保这些优化不会改变组件的原始行为和语义。

值得注意的是,对于如此简单的组件,某些优化可能在更大的应用上下文中更有意义。编译器可能会根据整个应用的结构和这个组件的使用模式来决定应用哪些优化。

复杂组件优化

现在,让我们看一个更复杂的组件例子:

function ComplexGreeting({ name, age, isAdmin }) {
  const greeting = "Hello, " + name + "!";
  const ageInfo = age > 18 ? "You are an adult." : "You are a minor.";
  const adminInfo = isAdmin ? "You have admin privileges." : "";

  function getFullMessage() {
    return `${greeting} ${ageInfo} ${adminInfo}`;
  }

  return (
    <div>
      <h1>{greeting}</h1>
      <p>{getFullMessage()}</p>
      {isAdmin && <button>Admin Panel</button>}
    </div>
  );
}

通过多个步骤来优化这段ComplexGreeting组件代码。以下是主要的优化步骤和策略:

  1. 转换为HIR(High-level Intermediate Representation):

首先,React编译器会将这个组件转换为HIR。对于这个组件,HIR可能看起来像这样:

Function: ComplexGreeting
Parameters: name, age, isAdmin
Entry Block: bb0

bb0:
  [1] greeting = Concatenate("Hello, ", name, "!")
  [2] condition1 = GreaterThan(age, 18)
  [3] Branch condition1, bb1, bb2

bb1:
  [4] ageInfo = "You are an adult."
  [5] Goto bb3

bb2:
  [6] ageInfo = "You are a minor."
  [7] Goto bb3

bb3:
  [8] condition2 = isAdmin
  [9] Branch condition2, bb4, bb5

bb4:
  [10] adminInfo = "You have admin privileges."
  [11] Goto bb6

bb5:
  [12] adminInfo = ""
  [13] Goto bb6

bb6:
  [14] element1 = CreateElement("h1", null, greeting)
  [15] fullMessage = Concatenate(greeting, " ", ageInfo, " ", adminInfo)
  [16] element2 = CreateElement("p", null, fullMessage)
  [17] condition3 = isAdmin
  [18] Branch condition3, bb7, bb8

bb7:
  [19] element3 = CreateElement("button", null, "Admin Panel")
  [20] Goto bb9

bb8:
  [21] element3 = null
  [22] Goto bb9

bb9:
  [23] rootElement = CreateElement("div", null, element1, element2, element3)
  [24] Return rootElement

2. 字符串和表达式优化:

编译器可能会对字符串连接和条件表达式进行优化:

  • "Hello, " 和 "!" 可以在编译时预先连接。
  • 条件表达式可能会被简化或重写为更高效的形式。
  1. SSA(Static Single Assignment)形式:

代码会被转换为SSA形式,每个变量只被赋值一次。这在HIR中已经体现出来,例如greetingageInfoadminInfo都只有一个赋值点。

  1. 函数内联优化:

getFullMessage函数可能会被内联到使用它的地方,消除函数调用开销:

[15] fullMessage = Concatenate(greeting, " ", ageInfo, " ", adminInfo)

5. 条件渲染优化:

编译器可能会优化条件渲染逻辑,特别是对于isAdmin检查:

  • 可能会将isAdmin检查提升到组件的顶部,避免不必要的渲染计算。
  • 可能会使用短路评估来优化条件渲染。
  1. JSX转换和优化:

JSX会被转换为createElement调用,同时编译器可能会进行一些优化:

  • 静态内容(如文本节点)可能会被预先创建。
  • 可能会合并多个相邻的文本节点。
  1. 常量折叠和传播:

编译器会识别并预计算常量表达式,例如字符串连接中的静态部分。

优化后的代码结构:

经过这些优化后,代码可能会变成类似下面的结构(用伪代码表示):

function ComplexGreeting({ name, age, isAdmin }) {
  const greeting = "Hello, " + name + "!";
  const ageInfo = age > 18 ? "You are an adult." : "You are a minor.";
  const adminInfo = isAdmin ? "You have admin privileges." : "";

  const fullMessage = `${greeting} ${ageInfo} ${adminInfo}`;

  return createElement(
    'div',
    null,
    createElement('h1', null, greeting),
    createElement('p', null, fullMessage),
    isAdmin ? createElement('button', null, "Admin Panel") : null
  );
}

通过多种策略优化了这个ComplexGreeting组件:

  1. 将组件转换为HIR,提供更细粒度的控制流和数据流信息。
  2. 优化字符串连接和条件表达式。
  3. 应用SSA形式,简化变量追踪和后续优化。
  4. 内联getFullMessage函数,减少函数调用开销。
  5. 优化条件渲染逻辑,特别是isAdmin相关的检查。
  6. 转换JSX并优化元素创建过程。
  7. 执行常量折叠和传播。

这些优化策略的目标是减少运行时开销,可能减小生成的代码大小,并提高渲染效率。特别是:

  • 字符串连接和模板字符串的使用可能会被优化为更高效的形式。
  • 条件渲染(如isAdmin检查)可能会被重写为更高效的形式。
  • 函数调用(如getFullMessage)可能会被内联,减少调用开销。

然而,编译器会确保这些优化不会改变组件的原始行为和语义。优化的程度可能会根据整个应用的结构和这个组件的使用模式来决定。在某些情况下,编译器可能会选择保留某些结构以保持代码的可读性和可维护性,特别是在开发模式下。

高度复杂组件优化

再看个更复杂的例子

function HighlyComplexComponent({ userId }) {
  const [user, setUser] = useState(null)
  const [posts, setPosts] = useState([])
  const [isLoading, setIsLoading] = useState(true)

  useEffect(() => {
    async function fetchData() {
      setIsLoading(true)
      const userData = await fetchUser(userId)
      setUser(userData)
      const userPosts = await fetchPosts(userId)
      setPosts(userPosts)
      setIsLoading(false)
    }
    fetchData()
  }, [userId])

  const sortedPosts = useMemo(() => {
    return [...posts].sort((a, b) => b.date - a.date)
  }, [posts])

  const postCount = useCallback(() => posts.length, [posts])

  if (isLoading) {
    return <div>Loading...</div>
  }

  return (
    <div>
       <h1>{user.name}'s Profile</h1> <p>Post count: {postCount()}</p> 
      <ul>
         
        {sortedPosts.map((post) => (
          <li key={post.id}>{post.title}</li>
        ))}
         
      </ul>
       
    </div>
  )
}

通过多个步骤来优化这段HighlyComplexComponent代码。以下是主要的优化步骤和策略:

  1. 转换为HIR(High-level Intermediate Representation):

首先,React编译器会将这个组件转换为HIR。HIR保留了组件的高级结构,同时提供了更细粒度的控制流和数据流信息。例如:

  • useState调用会被转换为特殊的指令,表示状态声明和更新。
  • useEffect会被转换为一个特殊的副作用块,其依赖数组([userId])会被明确标记。
  • JSX结构会被转换为特殊的指令,表示组件的渲染逻辑。
  1. useMemo的内联优化:

React编译器会特别关注useMemo的优化。根据项目中的inline_use_memo.rs文件,编译器会尝试内联useMemo调用。对于这个组件中的sortedPosts

const sortedPosts = useMemo(() => {
  return [...posts].sort((a, b) => b.date - a.date);
}, [posts]);

编译器可能会将其转换为:

let sortedPosts;
if (posts_changed) {
  sortedPosts = [...posts].sort((a, b) => b.date - a.date);
}

这种优化可以减少运行时的函数调用开销,同时保持了memoization的语义。

  1. SSA(Static Single Assignment)形式和优化:

编译器会将代码转换为SSA形式,这使得许多优化变得更加容易。例如:

  • 状态更新(如setUsersetPostssetIsLoading)会被转换为新的变量版本。
  • useEffect中,isLoading的状态变化会被明确追踪。

SSA形式允许编译器更容易地进行常量传播、死代码消除等优化。

  1. 其他可能的优化策略:

a) 常量折叠和传播: 例如,postCount函数可能会被优化为直接访问posts.length,而不是创建一个新的函数。

b) 死代码消除: 如果编译器能够确定某些代码路径永远不会被执行,它们可能会被删除。

c) 循环优化: 在sortedPosts.map中的循环可能会被优化,以提高渲染效率。

d) 条件语句优化: if (isLoading) 检查可能会被优化,特别是如果编译器可以推断出某些情况下 isLoading 的值。

  1. 优化后的代码结构:

经过这些优化后,代码可能会变成类似下面的结构(用伪代码表示):

function HighlyComplexComponent({ userId }) {
  // 状态声明(使用SSA形式)
  let user1 = null, posts1 = [], isLoading1 = true;
  
  // useEffect 优化
  onMount(() => {
    async function fetchData() {
      isLoading2 = true;
      user2 = await fetchUser(userId);
      posts2 = await fetchPosts(userId);
      isLoading3 = false;
    }
    fetchData();
  });

  // useMemo 内联优化
  let sortedPosts;
  if (posts_changed) {
    sortedPosts = [...posts2].sort((a, b) => b.date - a.date);
  }

  // useCallback 优化(可能直接内联)
  const postCount = posts2.length;

  // 渲染逻辑优化
  if (isLoading3) {
    return createElement('div', null, 'Loading...');
  }

  return createElement(
    'div',
    null,
    createElement('h1', null, `${user2.name}'s Profile`),
    createElement('p', null, `Post count: ${postCount}`),
    createElement(
      'ul',
      null,
      sortedPosts.map(post => 
        createElement('li', { key: post.id }, post.title)
      )
    )
  );
}

在这个优化后的结构中:

  • 状态更新使用了SSA形式
  • useMemo被内联,减少了运行时开销
  • useCallback被优化,直接使用posts.length
  • 渲染逻辑被转换为更高效的createElement调用

自动优化技术

React Compiler 使用了多种先进的编译器技术来实现自动优化。让我们深入了解其中的三个关键优化:

1. 组件优化(类似 React.memo() 的效果)

React Compiler 通过以下方式实现类似 React.memo() 的效果:

a) 常量传播优化: 在 react_optimization/src/constant_propagation.rs 中,编译器分析组件的 props 和状态。如果某些值在多次渲染之间保持不变,它们会被视为常量。

b) SSA(静态单赋值)形式转换: 在 react_ssa/src/enter.rs 中,编译器将代码转换为 SSA 形式,这使得跟踪值的变化变得更加容易。

fn enter_ssa_impl(
    env: &Environment,
    fun: &mut Function,
    context_defs: Option<IndexMap<IdentifierId, Identifier>>,
) -> Result<(), Diagnostic> {
    // SSA 转换逻辑
}

通过这些技术,编译器可以自动决定何时需要重新渲染组件,从而避免不必要的渲染。

2. 计算优化(类似 useMemo() 的效果)

对于需要缓存的计算结果,React Compiler 采用以下策略:

a) 内联优化: 在 react_optimization/src/inline_use_memo.rs 中,编译器分析函数调用并决定是否将其内联。

pub fn inline_use_memo(env: &Environment, fun: &mut Function) -> Result<(), Diagnostic> {
    // 内联逻辑
}

b) 常量传播: 编译器分析计算的依赖项。如果依赖项是常量,计算结果也会被视为常量,避免重复计算。

这些优化实现了类似 useMemo() 的效果,无需手动添加。

3. 回调函数优化(类似 useCallback() 的效果)

对于回调函数,React Compiler 使用以下技术:

a) 函数内联: 对于小型函数,编译器可能选择将其直接内联到使用处。

b) 常量传播: 分析回调函数的依赖项。如果依赖项不变,函数本身就可以被视为常量。

c) SSA 形式分析: 通过 SSA 形式,编译器可以精确地分析回调函数的依赖关系,只在必要时重新创建函数。

fn apply_constant_propagation(
    env: &Environment,
    fun: &mut Function,
    constants: &mut Constants,
) -> Result<bool, Diagnostic> {
    // 常量传播和分析逻辑
}

这些优化共同作用,实现了类似 useCallback() 的效果,避免不必要的函数重建。

实际示例

让我们通过一个实际的 React 组件来说明这些优化是如何应用的:

import React from 'react';

const UserProfile = ({ user, onUpdateUser }) => {
  const calculateAge = (birthDate) => {
    const today = new Date();
    const birthDateObj = new Date(birthDate);
    let age = today.getFullYear() - birthDateObj.getFullYear();
    const monthDiff = today.getMonth() - birthDateObj.getMonth();
    if (monthDiff < 0 || (monthDiff === 0 && today.getDate() < birthDateObj.getDate())) {
      age--;
    }
    return age;
  };

  const userAge = calculateAge(user.birthDate);

  const handleUpdate = () => {
    onUpdateUser(user.id);
  };

  return (
    <div>
      <h2>{user.name}</h2>
      <p>Age: {userAge}</p>
      <p>Email: {user.email}</p>
      <button onClick={handleUpdate}>Update User</button>
    </div>
  );
};

export default UserProfile;

在这个组件中,React Compiler 会自动应用以下优化:

  1. 组件优化: 编译器会分析 useronUpdateUser props。如果它们在多次渲染之间没有变化,组件就不会重新渲染。

  2. 计算优化: calculateAge 函数可能会被内联,userAge 的计算结果会被缓存。只有当 user.birthDate 变化时,才会重新计算。

  3. 回调函数优化: handleUpdate 函数会被分析。如果 onUpdateUseruser.id 保持不变,这个函数就不会在每次渲染时重新创建。

这些优化都是自动进行的,无需开发者手动添加 React.memo()、useMemo() 或 useCallback()。

ReactCompiler 中的 SSA

SSA (Static Single Assignment) 是一种中间表示形式,广泛应用于现代编译器的优化阶段。它的核心思想是确保每个变量只被赋值一次,这大大简化了数据流分析和许多编译器优化。

  1. SSA的基本概念: 在SSA形式中,每个变量只有一个赋值点。如果一个变量在程序中被多次赋值,SSA会为每次赋值创建一个新的变量版本。这种表示方式使得变量的定义和使用关系变得非常清晰。

  2. SSA在编译器优化中的重要性: SSA形式使得许多编译器优化变得更加简单和高效。例如,常量传播、死代码消除、公共子表达式消除等优化在SSA形式下更容易实现。

  3. SSA的主要特征:

    • 每个变量只有一个赋值点
    • 使用φ(phi)函数来合并来自不同控制流路径的变量值
    • 明确的定义-使用链
    • 简化了数据流分析
  4. SSA的工作原理示例:

原始代码:

x = 1;
y = 2;
if (condition) {
  x = x + y;
} else {
  x = x * y;
}
console.log(x);

SSA形式:

x1 = 1;
y1 = 2;
if (condition) {
  x2 = x1 + y1;
} else {
  x3 = x1 * y1;
}
x4 = φ(x2, x3);
console.log(x4);

在这个例子中,变量x被转换成了多个版本(x1, x2, x3, x4)。φ函数用于合并来自if-else分支的不同x值。

  1. SSA的优势和在React编译器中的应用:

SSA的主要优势包括:

  • 简化了数据流分析
  • 使得许多优化pass更容易实现
  • 提高了优化的效率和效果

在React编译器中,SSA形式被用于实现各种优化。例如,在项目的"eliminate_redundant_phis.rs"文件中,我们可以看到一个消除冗余φ节点的优化pass。这个优化可以去除不必要的φ函数,进一步简化代码。

例如,考虑以下SSA形式的代码:

x2 = φ(x1, x1, x1)

x2 = φ(x1, x2, x1, x2)

这两种情况下,φ函数是冗余的,可以被简化为:

x2 = x1

这种优化可以减少代码的复杂性,提高后续优化和代码生成的效率。

ReactComplier 中的 HIR

HIR(High-level Intermediate Representation)是React编译器中使用的一种中间表示形式。它是在源代码和最终生成的代码之间的一个重要桥梁,为编译器提供了一种更容易分析和优化的代码表示方式。

  1. HIR的基本概念: HIR是一种混合了传统中间表示和抽象语法树(AST)特性的表示形式。它保留了高级语言结构的语义,同时也提供了更细粒度的控制流和数据流信息。

  2. HIR在React编译器中的重要性: HIR允许React编译器进行深入的控制流和数据流分析,同时保持足够的高级语言结构信息,以便生成与原始代码相似的输出。这对于React编译器来说非常重要,因为它需要在优化代码的同时保持代码的可读性和调试性。

  3. HIR的主要特征和组成部分:

    • 控制流图(CFG)结构
    • 基本块(Basic Blocks)
    • 指令(Instructions)
    • 终端节点(Terminals)
    • φ(Phi)函数
    • 保留高级语言结构(如循环、条件语句等)
  4. HIR的结构示例:

让我们通过一个简单的JavaScript函数来说明HIR的结构:

原始JavaScript代码:

function example(a, b) {
  let x = a + b;
  if (x > 10) {
    return x * 2;
  } else {
    return x;
  }
}

对应的HIR结构可能如下(使用伪代码表示):

Function: example
Parameters: a, b
Entry Block: bb0

bb0:
  [1] x1 = Add(a, b)
  [2] cond = GreaterThan(x1, 10)
  [3] If cond then bb1 else bb2

bb1:
  [4] result = Multiply(x1, 2)
  [5] Return result

bb2:
  [6] Return x1

在这个HIR表示中:

  • 函数被分解为多个基本块(bb0, bb1, bb2)
  • 每个基本块包含一系列指令
  • 控制流通过终端节点(如If和Return)来表示
  • 变量赋值被转换为SSA形式(x1)
  1. HIR的优势和在React编译器中的应用:

HIR的主要优势包括:

  • 保留了高级语言结构,便于生成可读的输出代码
  • 提供了细粒度的控制流和数据流信息,便于优化
  • 支持复杂的分析和转换
  • 便于实现各种编译器优化pass

在React编译器中,HIR被用于实现各种优化和转换。例如:

a) 内联优化: 在项目的"inline_use_memo.rs"文件中,我们可以看到HIR被用于实现useMemo调用的内联优化。这个优化可以减少运行时的函数调用开销,提高性能。

b) 冗余φ节点消除: 在"eliminate_redundant_phis.rs"文件中,HIR被用于识别和消除冗余的φ节点,这可以简化代码并可能带来性能提升。

c) 控制流分析: HIR的基本块结构使得控制流分析变得更加简单。例如,在"merge_consecutive_blocks.rs"文件中,我们可以看到如何合并连续的基本块,这可以减少跳转指令,优化代码执行效率。

d) 数据流分析: HIR的SSA特性使得数据流分析变得更加容易。这对于实现常量传播、死代码消除等优化非常有帮助。

优势与挑战

React Compiler 的自动优化带来了显著的优势:

  • 减少了开发者的工作量和出错可能性
  • 通过全局分析,可能比手动优化更全面
  • 降低了由于忘记添加优化导致的性能问题

然而,这种方法也面临一些挑战:

  • 对于复杂的组件结构或特殊的性能需求,自动优化可能不如手动优化精确
  • 缺乏对优化结果的可视化或反馈机制
  • 在某些边缘情况下,可能需要更复杂的分析算法

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