Vue 3 早期响应式系统与 Alien Signals 优化对比

1. 引言：Vue.js 响应式系统的演进

响应式系统是现代前端用户界面 (UI) 框架（如 Vue.js）的基石，它使得开发者能够以声明式的方式构建 UI，当应用状态变化时，UI 会自动更新。Vue.js 的响应式机制经历了显著的演进。Vue 2 采用了基于 Object.defineProperty 的实现方式，虽然在当时具有创新性，但也存在一些固有的局限性，例如无法侦测对象属性的添加或删除，以及对数组索引和 length 属性变化的侦测限制。  

Difference between Vue 2 & Vue 3

Vue.js is a popular JavaScript framework for building user interfaces. With the release of Vue 3,...

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为了克服这些限制并提供更全面的响应式能力，Vue 3 进行了重大重构，引入了基于 ES6 Proxy 的响应式系统。Proxy 提供了更深层次的拦截能力，能够自然地处理属性的添加、删除以及数组操作，极大地改善了开发体验和响应式的健壮性。  

然而，技术的演进永无止境。尽管 Vue 3 的初始 Proxy 系统是一个巨大的进步，但在竞争激烈的前端领域，对性能和效率的追求从未停止。随着 Vue 3 在大型、复杂应用中的广泛使用，开发者和框架核心团队逐渐意识到，默认的深度响应式机制在处理大规模数据结构或与虚拟 DOM (VDOM) 频繁交互时，可能带来不可忽视的性能开销。这种开销主要源于对嵌套对象每个属性访问的拦截以及 VDOM diffing 过程的计算成本。  

这种对更高性能的追求，不仅仅是 Vue 内部优化的驱动力，也受到了来自其他框架（如以无 VDOM 和细粒度响应式著称的 SolidJS）性能基准的外部压力。这种背景促使 Vue 核心团队成员探索进一步的优化路径，从而催生了诸如 Alien Signals（专注于响应式引擎内部优化）和 Vapor Mode（专注于渲染机制优化）等实验性项目。  

Alien Signals 代表了对 Vue 核心响应式引擎的一次重要内部重构，旨在借鉴现有经验、突破性能瓶颈，并为未来的架构演进（如 Vapor Mode）奠定基础。本报告旨在深入剖析 Vue 3 早期的 Proxy 响应式实现，并将其与采用 Alien Signals 优化后的机制进行详细对比，重点评估 Alien Signals 在技术实现上的优势与精妙之处。这种演变反映了一个更广泛的行业趋势：朝着更细粒度的响应式控制和更深度的编译器优化方向发展，以应对日益增长的应用复杂性和性能要求。  

2. 深度剖析：Vue 3 早期的 Proxy 响应式系统 (Alien Signals 之前)

Vue 3 的初始响应式系统是其核心特性之一，它建立在 JavaScript ES6 的 Proxy 对象和一套内部依赖追踪机制之上。

2.1. 核心机制：Proxies 与 Effects

该系统的核心在于利用 Proxy 对象来拦截对数据的访问和修改操作，并结合一个 effect 机制来追踪和触发更新。

• Proxy 拦截: 当使用 reactive() API 创建一个响应式对象时，Vue 内部会使用 new Proxy() 将原始对象包裹起来。这个 Proxy 对象定义了 get 和 set 陷阱（trap）。
• • get 陷阱：当读取响应式对象的属性时触发。它的主要职责是执行依赖收集（track）操作，记录下是哪个 effect 依赖了这个属性，然后返回属性的原始值。  
  • set 陷阱：当修改响应式对象的属性时触发。它首先会更新属性的原始值，然后执行依赖触发（trigger）操作，通知所有依赖该属性的 effect 需要重新运行。  
• Effect (副作用): effect 本质上是一个函数包装器。任何需要根据响应式数据变化而自动重新执行的代码（例如组件的渲染函数、watchEffect 的回调）都会被包裹在一个 effect 中。Vue 内部维护一个全局的 activeEffect 栈。当一个 effect 函数执行时，它会被推入这个栈顶，标记为当前活动的 effect。执行完毕后，它会从栈中弹出。  
• Track (依赖收集): 当在 get 陷阱中读取属性时，如果 activeEffect 栈不为空（即当前有 effect 正在运行），track 函数就会被调用。track 的作用是在一个全局的数据结构（通常概念化为一个 WeakMap<target, Map<key, Set<effect>>> 的结构）中，建立起 "某个对象的某个属性" 与 "当前活动的 effect" 之间的依赖关系。这意味着，“这个 effect 依赖了那个属性”。  
• Trigger (依赖触发): 当在 set 陷阱中修改属性时，trigger 函数被调用。trigger 会根据被修改的属性，在全局依赖数据结构中查找所有依赖该属性的 effect，并将这些 effect 放入一个队列中，等待调度器在合适的时机（通常是微任务阶段）重新执行它们。  

伪代码如下

// 概念性伪代码：早期 Vue 3 的 track
let activeEffect = null; // 当前正在运行的 effect
const targetMap = new WeakMap(); // 存储所有依赖关系

function track(target, key) {
  if (activeEffect) {
    let depsMap = targetMap.get(target);
    if (!depsMap) {
      targetMap.set(target, (depsMap = new Map()));
    }
    let depSet = depsMap.get(key);
    if (!depSet) {
      depsMap.set(key, (depSet = new Set()));
    }
    // 将当前 effect 添加为依赖
    depSet.add(activeEffect);
    // (effect 自身也可能需要记录它依赖了哪些 depSet，以便清理)
  }
}

// Proxy get 陷阱中调用 track(target, key)
const proxy = new Proxy(target, {
  get(target, key, receiver) {
    const res = Reflect.get(target, key, receiver);
    track(target, key); // 收集依赖
    return res;
  },
  //... set 陷阱
});

具体的工作流程

2.2 特性与影响

• 默认深度响应式: 这是 Vue 3 早期响应式系统的一个显著特点。它为开发者提供了便利，修改嵌套对象的属性也能自动触发更新，降低了心智负担。然而，这种“魔法”并非没有代价。对于包含大量属性、层级很深或者本身是不可变的数据结构（例如来自 API 的大型只读数据），深度响应式会带来不必要的性能开销。因为每一次对嵌套属性的访问都会触发 Proxy 的 get 陷阱，执行依赖追踪逻辑，即使这些属性很少变化或根本不被任何 effect 依赖。  
• 运行时依赖收集: 依赖关系是在代码运行时，当 effect 函数实际执行并访问响应式属性时才被收集的。这种方式灵活，不需要编译时分析，但意味着依赖关系可能会随着代码分支的执行而动态变化。  
• 更新触发: 当一个响应式属性被修改时，trigger 函数会查找并调度所有依赖该属性的 effect 重新执行。在组件场景下，这通常意味着整个组件的 render 函数会被重新调用。  

2.3 已识别的局限性与性能考量

随着 Vue 3 的应用深入，其早期响应式系统的一些局限性和性能瓶颈逐渐显现：

• 响应式开销: 对于大型或深层嵌套的对象，Proxy 陷阱的调用和依赖追踪本身会产生一定的运行时开销。当一个操作（如组件渲染）需要访问成千上万个属性时（例如处理一个包含 10 万个属性的大型状态对象），这种累积的开销可能变得非常显著，影响性能。  
• VDOM 交互成本: 响应式系统触发的更新（通常是组件重新渲染）与 VDOM 机制紧密相连。组件重新渲染会生成新的 VDOM 树，然后与旧树进行比较（diffing），找出差异并将其应用（patch）到真实 DOM 上。VDOM diffing 和 patching 本身需要计算资源和内存。对于大型列表或复杂的组件树，这个过程可能成为性能瓶颈。虽然 Vue 3 的编译器通过静态分析和优化（如 patch flags）来减少 VDOM 开销，但 VDOM 本身的机制仍存在固有的成本。Vapor Mode 的提出正是为了从根本上解决 VDOM 带来的这部分开销。  
• 手动优化需求: 为了解决深度响应式的性能问题，Vue 3 提供了 shallowRef(), shallowReactive() 和 markRaw() 等 API。shallowRef 和 shallowReactive 只对对象的顶层属性进行响应式处理，内部嵌套的对象保持原样，访问它们不会触发依赖追踪。markRaw 则完全阻止一个对象被转换为代理。虽然这些 API 提供了优化手段，但它们要求开发者对响应式系统的内部机制有更深入的理解，并需要手动识别性能瓶颈并应用这些优化，增加了开发复杂性。这本身也说明了默认的深度响应式机制并非在所有场景下都是最优解。  
• 边缘情况: 如前所述，解构原始类型属性或替换整个响应式对象引用时丢失响应性的问题，虽然有文档说明，但仍是开发者容易遇到的坑。  

总结来说，Vue 3 早期的 Proxy 响应式系统虽然功能强大且易于上手，其默认的深度响应式特性在简化开发的同时，也隐藏了潜在的性能问题。当应用规模扩大、状态变得复杂时，开发者需要借助额外的 API 进行手动优化，这表明核心机制本身存在优化空间。VDOM 作为更新视图的主要手段，其固有的开销也与响应式系统的触发机制相互影响，共同构成了 Vue 3 早期性能优化的主要关注点。

3. Alien Signals 简介：以性能为中心的演进

面对早期响应式系统在高负载场景下的性能挑战，以及业界对更高效响应式模型的探索（如 SolidJS 的成功），Vue 核心团队成员启动了对响应式引擎进行深度优化的研究，Alien Signals 正是这项研究的产物。

3.1. 动机：解决性能瓶颈

Alien Signals 的核心目标是创建一个性能极致、开销更低的响应式系统。它旨在直接解决早期 Proxy 系统中观察到的性能瓶颈，例如深度追踪的开销和与 VDOM 更新相关的间接成本。根据初步基准测试和社区讨论，Alien Signals 在某些响应式密集型场景下展现出显著的性能提升，甚至有提及高达 400% 的性能增长。  

更重要的是，这种底层的响应式优化被视为实现更宏大架构目标（如 Vapor Mode）的关键基石。Vapor Mode 旨在通过编译时优化彻底消除 VDOM，生成直接操作 DOM 的代码。这种模式高度依赖一个极其高效和细粒度的响应式系统来精确地触发最小化的 DOM 更新。Alien Signals 正是为了满足这种需求而设计的底层引擎。  

3.2. 核心概念与设计哲学

Alien Signals 的设计借鉴了响应式系统领域的一些成熟思想，并加入了独特的性能优化策略：

• 信号 (Signals) 作为原语: 与 SolidJS、Preact Signals 和 Angular Signals 类似，Alien Signals 也将“信号”作为其核心的响应式原语。这通常包括：
• • signal: 创建一个可变的信号源，持有基本状态值。
  • computed: 创建一个计算信号，其值根据其他信号衍生而来，并且是惰性计算和缓存的。
  • effect: 创建一个副作用，当其依赖的信号发生变化时自动重新执行。
• 推拉结合 (Push-Pull) 机制: 这是 Alien Signals 算法的一个关键特征。当一个信号源的值发生变化时（“推”阶段），它会通知其直接或间接的依赖者（计算信号和副作用），将它们标记为“脏”（dirty）或可能需要更新。然而，实际的重新计算（对于 computed）或重新执行（对于 effect）通常会被推迟到它们的值被实际访问时（“拉”阶段），或者由调度器在稍后的某个时间点统一处理。这种惰性求值的策略可以避免不必要的计算，特别是当一个信号变化导致多个依赖项变脏，但只有部分依赖项的值最终被使用时。  
• 细粒度追踪 (Fine-Grained Tracking): 设计目标是实现非常精细的依赖追踪，直接将信号源与其精确的消费者（计算信号或副作用）联系起来。这使得更新能够更精确地定位到真正需要变化的部分，为 Vapor Mode 等编译器优化提供基础。  
• 性能约束: 为了达到极致性能，Alien Signals 在实现上施加了一些刻意的约束：
• • 避免内建集合: 在核心的传播逻辑中，不使用 JavaScript 内建的 Array, Set, Map 数据结构。这可能是因为这些通用集合在特定场景下（如频繁增删、大量小对象）可能引入额外的内存或性能开销（如哈希冲突、垃圾回收压力）。
  • 禁止递归: 在核心的依赖传播函数（如 propagate）中，避免使用函数递归调用。递归虽然在表达树状或图状遍历时很自然，但在深度依赖链中可能导致调用栈过深，甚至栈溢出，且函数调用本身也有开销。
  • 追求算法简洁性: 开发者发现，在上述约束下，保持核心算法的简洁性比实现复杂的调度策略能带来更显著的性能提升。这表明优化的重点在于基础操作的效率。  

3.3. 算法方法与数据结构

Alien Signals 采用了一些特定的技术来实现其性能目标：

• 链表 (Linked Lists): 为了高效管理依赖关系和订阅，Alien Signals 使用了链表结构（类似于 Preact Signals 的双向链表）。相比于标准的 Map 或 Set，链表在节点的插入和删除操作上可以达到 O(1) 的时间复杂度（如果持有节点的引用），并且在遍历时可能具有更好的缓存局部性。这种数据结构特别适合构建和维护信号之间的依赖图。
• propagate 与 checkDirty 函数: 这两个函数（或类似逻辑）是推拉机制的核心。
• • propagate: 当一个信号源变化时，此函数负责沿着依赖图（通过链表）进行遍历。它不会立即执行更新，而是将下游的计算信号或副作用标记为需要重新检查或更新（例如，设置一个 Dirty 状态标志）。
  • checkDirty: 在“拉”阶段（例如，当访问一个 computed 信号的值时）或由调度器触发时，checkDirty 会检查目标的“脏”状态。如果标记为脏，它会触发必要的重新计算或副作用执行。
• 避免递归的实现: 为了在 propagate 和 checkDirty 中消除递归，Alien Signals 采用了一种迭代式的实现方式。根据文档描述，它通过记录上一次循环的最后一个链表节点，并实现回滚逻辑来返回到该节点，从而在循环中处理依赖传播。虽然这种实现方式可能更难理解，但它避免了递归带来的性能开销和潜在的栈限制。  
• 状态标志 (State Flags): 为了高效地管理每个订阅者（信号或副作用）的状态（例如，是否脏、是否正在追踪、是否已通知等），Alien Signals 使用了位运算标志 (SubscriberFlags)。通过位掩码操作，可以在一个整数上存储和查询多个布尔状态，这比使用多个布尔属性或对象更节省内存和计算资源。  

内部类图

响应式流程图