老大react说：schedule，我们今年的小目标是一个亿

hello，这里是潇晨，今天来讲个故事

讲个故事：

从前，有家z公司，z公司的ceo叫react，它收下有个小弟或者叫小leader，schedule

schedule每天负责消化老大react画的大饼，然后将拆解成一个个小小的task，给下面的小弟去完成，并且负责划分优先级，调度小弟们的任务排序。

那schedule怎样给这些任务划分优先级呢，它想了个最简单的办法，用deadline或者过期时间，给这些task划分优先级，过期时间越短说明这个任务越紧急，赶紧分配苦力（下面的小弟）去完成，过期时间越长，说明这个task越不紧急，可以以后慢慢干，还有一类task已经过了它的deadline，这个过期的任务优先级最高，没办法，延期之后也是要完成的，可怜了程序员小哥哥了。

于是小leader，scheduler把老板的饼掰碎了，然后给这些小task按照deadline排了个优先级，于是程序员小哥哥开始接任务了

程序员小哥哥A接受了task1和task2，于是他给自己排了个任务清单，按照优先级先做task1，然后做task2，于是小哥进入密集开发中（render阶段），正在做task1

但是天又不测风云，老板根据业务的需要，给scheduler下达了一个非常紧急的需求，苦了程序员小哥了，scheduler说，唉，没办法呀，加加班，把这个非常紧急的需求现插个队吧，程序员小哥单线程的，每次只能做一个task，于是插个队，加加班做最紧急的需求task0吧。

接下来就是密集的加班中。。。（这一阶段称为render阶段）

终于在不屑的努力下，最终程序员小哥还是加班加点的把所有任务完成了，交给测试验证（commit阶段），

以上情况是有紧急任务时候的打断，还有一种情况是老板给的大饼很难消化，但是这个task2还没到达deadline，程序员小哥在做这个任务的时候遇到了困难，所以就先放一放吧，反正是个艰巨的任务，在空闲的时候在做吧，先完成优先级高的task0和task1，有时间在做task2

进入正题：

当我们在类似下面的搜索框组件进行搜索时会发现，组件分为搜索部分和搜索结果展示列表，我们期望输入框能立刻响应，搜素列表可以有等待的时间，如果搜索列表数据量很大，在进行渲染的时候，我们又输入了一些文字，因为用户输入事件的优先级是很高的，所以就要停止结果列表的渲染，这就引出了不同任务之间的优先级和调度

Scheduler

我们知道如果应用占用较长的js执行时间，比如超过了设备一帧的时间，那么设备的绘制就会出现不流畅的现象。

Scheduler主要的功能是时间切片和调度优先级，react在对比节点差异的时候会占用一定的js执行时间，Scheduler内部借助MessageChannel实现了在浏览器绘制之前指定一个时间片，如果react在指定时间内没执行完差异的对比，Scheduler就会强制交出执行权给浏览器

时间切片

​ 在浏览器的一帧中js的执行时间如下

​ requestIdleCallback是在浏览器重绘重排之后，如果还有空闲就可以执行未完成的任务，所以为了不影响重绘重排，可以在浏览器在requestIdleCallback中执行耗性能的计算，但是由于requestIdleCallback存在兼容和触发时机不稳定的问题，scheduler中采用MessageChannel来实现requestIdleCallback，如果当前环境不支持MessageChannel就采用setTimeout。

​ 在performUnitOfWork(render阶段的起点)之后会执行render阶段和commit阶段，如果在浏览器的一帧中，cup的计算还没完成，就会让出js执行权给浏览器，这个判断在workLoopConcurrent函数中，shouldYield就是用来判断剩余的时间有没有用尽。在源码中每个时间片时5ms，这个值会根据设备的fps调整。

function workLoopConcurrent() {
  while (workInProgress !== null && !shouldYield()) {//如果fiber链还没遍历完，没有被暂停或者打断
    performUnitOfWork(workInProgress);//执行render阶段
  }
}

function forceFrameRate(fps) {//计算时间片
  if (fps < 0 || fps > 125) {
    console['error'](
      'forceFrameRate takes a positive int between 0 and 125, ' +
        'forcing frame rates higher than 125 fps is not supported',
    );
    return;
  }
  if (fps > 0) {
    yieldInterval = Math.floor(1000 / fps);
  } else {
    yieldInterval = 5;//时间片默认5ms
  }
}

任务的暂停

在shouldYield函数中有一段，所以可以知道，如果当前时间大于任务开始的时间+yieldInterval，就打断了任务的进行。

//deadline = currentTime + yieldInterval，deadline是在performWorkUntilDeadline函数中计算出来的
if (currentTime >= deadline) {
  //...
    return true
}

相关参考视频讲解：进入学习

调度优先级

​ 在Scheduler中有两个函数可以创建具有优先级的任务

• runWithPriority：以一个优先级执行callback，如果是同步的任务，优先级就是ImmediateSchedulerPriority

function unstable_runWithPriority(priorityLevel, eventHandler) {
  switch (priorityLevel) {//5种优先级
    case ImmediatePriority:
    case UserBlockingPriority:
    case NormalPriority:
    case LowPriority:
    case IdlePriority:
      break;
    default:
      priorityLevel = NormalPriority;
  }

  var previousPriorityLevel = currentPriorityLevel;//保存当前的优先级
  currentPriorityLevel = priorityLevel;//priorityLevel赋值给currentPriorityLevel

  try {
    return eventHandler();//回调函数
  } finally {
    currentPriorityLevel = previousPriorityLevel;//还原之前的优先级
  }
}

• scheduleCallback：以一个优先级注册callback，在适当的时机执行，因为涉及过期时间的计算，所以scheduleCallback比runWithPriority的粒度更细。

  • 在scheduleCallback中优先级意味着过期时间，优先级越高priorityLevel就越小，过期时间离当前时间就越近，var expirationTime = startTime + timeout;例如IMMEDIATE_PRIORITY_TIMEOUT=-1，那var expirationTime = startTime + (-1);就小于当前时间了，所以要立即执行。
  • scheduleCallback调度的过程用到了小顶堆，所以我们可以在O(1)的复杂度找到优先级最高的task，不了解可以查阅资料，或者查阅我的leetcode算法精讲系列，在源码中小顶堆存放着任务，每次peek都能取到离过期时间最近的task。

  • scheduleCallback中，未过期任务task存放在timerQueue中，过期任务存放在taskQueue中。

    ​ 新建newTask任务之后，判断newTask是否过期，没过期就加入timerQueue中，如果此时taskQueue中还没有过期任务，timerQueue中离过期时间最近的task正好是newTask，则设置个定时器，到了过期时间就加入taskQueue中。

    ​ 当timerQueue中有任务，就取出最早过期的任务执行。

function unstable_scheduleCallback(priorityLevel, callback, options) {
  var currentTime = getCurrentTime();

  var startTime;//开始时间
  if (typeof options === 'object' && options !== null) {
    var delay = options.delay;
    if (typeof delay === 'number' && delay > 0) {
      startTime = currentTime + delay;
    } else {
      startTime = currentTime;
    }
  } else {
    startTime = currentTime;
  }

  var timeout;
  switch (priorityLevel) {
    case ImmediatePriority://优先级越高timeout越小
      timeout = IMMEDIATE_PRIORITY_TIMEOUT;//-1
      break;
    case UserBlockingPriority:
      timeout = USER_BLOCKING_PRIORITY_TIMEOUT;//250
      break;
    case IdlePriority:
      timeout = IDLE_PRIORITY_TIMEOUT;
      break;
    case LowPriority:
      timeout = LOW_PRIORITY_TIMEOUT;
      break;
    case NormalPriority:
    default:
      timeout = NORMAL_PRIORITY_TIMEOUT;
      break;
  }

  var expirationTime = startTime + timeout;//优先级越高 过期时间越小

  var newTask = {//新建task
    id: taskIdCounter++,
    callback//回调函数
    priorityLevel,
    startTime,//开始时间
    expirationTime,//过期时间
    sortIndex: -1,
  };
  if (enableProfiling) {
    newTask.isQueued = false;
  }

  if (startTime > currentTime) {//没有过期
    newTask.sortIndex = startTime;
    push(timerQueue, newTask);//加入timerQueue
    //taskQueue中还没有过期任务，timerQueue中离过期时间最近的task正好是newTask
    if (peek(taskQueue) === null && newTask === peek(timerQueue)) {
      if (isHostTimeoutScheduled) {
        cancelHostTimeout();
      } else {
        isHostTimeoutScheduled = true;
      }
      //定时器，到了过期时间就加入taskQueue中
      requestHostTimeout(handleTimeout, startTime - currentTime);
    }
  } else {
    newTask.sortIndex = expirationTime;
    push(taskQueue, newTask);//加入taskQueue
    if (enableProfiling) {
      markTaskStart(newTask, currentTime);
      newTask.isQueued = true;
    }
    if (!isHostCallbackScheduled && !isPerformingWork) {
      isHostCallbackScheduled = true;
      requestHostCallback(flushWork);//执行过期的任务
    }
  }

  return newTask;
}