vue3调度器effect的scheduler功能怎么实现

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一、调度执行

说到scheduler，也就是vue3的调度器，可能大家还不是特别明白调度器的是什么，先大概介绍一下。

可调度性是响应式系统非常重要的特性。首先我们要明确什么是可调度性。所谓可调度性，指的是当trigger 动作触发副作用函数重新执行时，有能力决定副作用函数执行的时机、次数以及方式。

有了调度函数，我们在trigger函数中触发副作用函数重新执行时，就可以直接调用用户传递的调度器函数，从而把控制权交给用户。

举个栗子：

const obj = Reactive({ foo: 1 });effect(() => {  console.log(obj.foo);})obj.foo++;obj.foo++;

首先在副作用函数中打印obj.foo的值，接着连续对其执行两次自增操作，输出如下：

   1
   2
   3

由输出结果可知，obj.foo的值一定会从1自增到3，2只是它的过渡状态。如果我们只关心最终结果而不关心过程，那么执行三次打印操作是多余的，我们期望的打印结果是：

   1
   3

那么就考虑传入调度器函数去帮助我们实现此功能，那由此需求，我们先来实现一下scheduler功能。

二、单元测试

首先还是藉由单测来梳理一下功能，这是直接从vue3源码中粘贴过来对scheduler的单测，里面很详细的描述了scheduler的功能。

it('scheduler', () => {  let dummy;  let run: any;  const scheduler = jest.fn(() => {    run = runner;  });  const obj = reactive({ foo: 1 });  const runner = effect(    () => {      dummy = obj.foo;    },    { scheduler },  );  expect(scheduler).not.toHaveBeenCalled();  expect(dummy).toBe(1);  // should be called on first trigger  obj.foo++;  expect(scheduler).toHaveBeenCalledTimes(1);  // should not run yet  expect(dummy).toBe(1);  // manually run  run();  // should have run  expect(dummy).toBe(2);});

大概介绍一下这个单测的流程：

• 通过 effect 的第二个参数给定的一个对象 { scheduler: () => {} }, 属性是scheduler, 值是一个函数;

• effect 第一次执行的时候, 还是会执行 fn;

• 当响应式对象被 set，也就是数据 update 时, 如果 scheduler 存在, 则不会执行 fn, 而是执行 scheduler;

• 当再次执行 runner 的时候, 才会再次的执行 fn.

三、代码实现

那接下来就直接开始代码实现功能，这里直接贴出完整代码了，// + 会标注出新增加的代码。

class ReactiveEffect {  private _fn: any;  // + 接收scheduler  // + 在构造函数的参数上使用public等同于创建了同名的成员变量  constructor(fn, public scheduler?) {    this._fn = fn;  }  run() {    activeEffect = this;    return this._fn();  }}// * ============================== ↓ 依赖收集 track ↓ ============================== * //// * targetMap: target -> keyconst targetMap = new WeakMap();// * target -> key -> depexport function track(target, key) {  // * depsMap: key -> dep  let depsMap = targetMap.get(target);  if (!depsMap) {    targetMap.set(target, (depsMap = new Map()));  }  // * dep  let dep = depsMap.get(key);  if (!dep) {    depsMap.set(key, (dep = new Set()));  }  dep.add(activeEffect);}// * ============================== ↓ 触发依赖 trigger ↓ ============================== * //export function trigger(target, key) {  let depsMap = targetMap.get(target);  let dep = depsMap.get(key);  for (const effect of dep) {    // + 判断是否有scheduler, 有则执行，无则执行fn    if (effect.scheduler) {      effect.scheduler();    } else {      effect.run();    }  }}let activeEffect;export function effect(fn, options: any = {}) {  // + 直接将scheduler挂载到依赖上  const _effect = new ReactiveEffect(fn, options.scheduler);  _effect.run();  return _effect.run.bind(_effect);}

代码实现完成，那接下来看一下单测结果。

四、回归实现

好，现在我们再回到最初的栗子????，在上面scheduler基础上，完成现有需求，继续看一下对此需求的单测。

it('job queue', () => {  // 定义一个任务队列  const jobQueue = new Set();  // 使用 Promise.resolve() 创建一个 Promise 实例，我们用它将一个任务添加到微任务队列  const p = Promise.resolve();  // 一个标志代表是否正在刷新队列  let isFlushing = false;  function flushJob() {    // 如果队列正在刷新，则什么都不做    if (isFlushing) return;    // 设置为true，代表正在刷新    isFlushing = true;    // 在微任务队列中刷新 jobQueue 队列    p.then(() => {      jobQueue.forEach((job: any) => job());    }).finally(() => {      // 结束后重置 isFlushing      isFlushing = false;      // 虽然scheduler执行两次，但是由于是Set，所以只有一项      expect(jobQueue.size).toBe(1);      // 期望最终结果拿数组存储后进行断言      expect(logArr).toEqual([1, 3]);    });  }  const obj = reactive({ foo: 1 });  let logArr: number[] = [];  effect(    () => {      logArr.push(obj.foo);    },    {      scheduler(fn) {        // 每次调度时，将副作用函数添加到 jobQueue 队列中        jobQueue.add(fn);        // 调用 flushJob 刷新队列        flushJob();      },    },  );  obj.foo++;  obj.foo++;  expect(obj.foo).toBe(3);});

在分析上段代码之前，为了辅助完成上述功能，我们需要回到trigger中，调整一下遍历执行，为了让我们的scheduler能拿到原始依赖。

for (const effect of dep) {  // + 判断是否有scheduler, 有则执行，无则执行fn  if (effect.scheduler) {    effect.scheduler(effect._fn);  } else {    effect.run();  }}

再观察上面的单测代码，首先，我们定义了一个任务队列jobQueue，它是一个Set数据结构，目的是利用Set数据结构的自动去重功能。

接着我们看调度器scheduler的实现，在每次调度执行时，先将当前副作用函数添加到jobQueue队列中，再调用flushJob函数刷新队列。

然后我们把目光转向flushJob函数，该函数通过isFlushing标志判断是否需要执行，只有当其为false 时才需要执行，而一旦flushJob函数开始执行，isFlushing标志就会设置为true，意思是无论调用多少次flushJob函数，在一个周期内都只会执行一次。

需要注意的是，在flushJob内通过p.then将一个函数添加到微任务队列，在微任务队列内完成对jobQueue的遍历执行。

整段代码的效果是，连续对obj.foo执行两次自增操作，会同步且连续地执行两次scheduler调度函数，这意味着同一个副作用函数会被jobQueue.add(fn)添加两次，但由于Set数据结构的去重能力，最终jobQueue中只会有一项，即当前副作用函数。

类似地，flushJob也会同步且连续执行两次，但由于isFlushing标志的存在，实际上flushJob函数在一个事件循环内只会执行一次，即在微任务队列内执行一次。

当微任务队列开始执行时，就会遍历jobQueue并执行里面存储的副作用函数。由于此时jobQueue队列内只有一个副作用函数，所以只会执行一次，并且当它执行时，字段obj.foo的值已经是3了，这样我们就实现了期望的输出。

再跑一遍完整流程，来看一下单测结果，确保新增代码不影响以往功能。

测试结束完以后，由于job queue是一个实际案例单测，所以我们将其抽离到examples下面的testCase里，建立jobQueue.spec.ts。

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