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大白话讲 React 原理：Scheduler 任务调度器
前言
这篇文章是我自己理解 React Scheduler 的思路整理，再用 AI 做了润色。全文尽量用大白话讲清楚 Scheduler 是啥，但肯定有不严谨甚至错误的地方，欢迎指正！
最小堆
什么是最小堆
要了解 Scheduler 之前肯定要先知道什么是最小堆。
具体点说：
- 最小堆通常用完全二叉树来表示（你可以理解成一层一层从左到右排满的树）。
- 堆顶（也就是最上面那个数）一定是所有数里最小的。
- 但它不是完全排好序的！比如第二小的数不一定在第二层左边，它可能在右边，也可能在更深的地方。只要满足“爸爸 ≤ 孩子”这个规则就行。
举个例子：
1
/ \
2 3
/ \
5 4
这个就是一个最小堆：
- 1 是最小的，在最顶上；
- 1 的两个孩子是 2 和 3，都 ≥ 1；
- 2 的两个孩子是 5 和 4，也都 ≥ 2；
- 所有“爸爸”都不比“孩子”大，符合规则！
那最小堆有啥用呢？
- 快速拿到最小值：永远在堆顶，O(1) 时间就能拿到。
- 动态维护最小值：比如你不断加新数字，或者删掉最小的，堆都能快速调整（O(log n) 时间）。
- 常用于优先队列、堆排序、Dijkstra 算法等。
最小堆的数据维护
最小堆可以通过父子节点的索引计算公式，把整棵完全二叉树“扁平化”地存储在一个数组里，而不需要使用指针或树形结构。
🌰 举个例子
假设我们有最小堆（树形）：
1
/ \
2 3
/ \
5 4
按照从上到下、从左到右一层层读下来，放进数组就是：
const heap = [1, 2, 3, 5, 4];
假设数组从 索引 0 开始（JavaScript 就是这样），那么：
某个节点在数组中的位置是 i
- 它的 左孩子 就在
2 * i + 1 - 它的 右孩子 就在
2 * i + 2 - 它的 爸爸（父节点） 就在
Math.floor((i - 1) / 2)
现在我们来验证一下“父子关系”对不对：
-
heap[0] = 1（根）- 左孩子：
2*0+1 = 1→heap[1] = 2✅ - 右孩子：
2*0+2 = 2→heap[2] = 3✅
- 左孩子：
-
heap[1] = 2- 左孩子：
2*1+1 = 3→heap[3] = 5✅ - 右孩子：
2*1+2 = 4→heap[4] = 4✅
- 左孩子：
-
heap[3] = 5（叶子节点）- 左孩子索引是
2*3+1 = 7，但数组长度才 5，说明它没孩子了 ✅
- 左孩子索引是
再看爸爸是谁：
-
heap[4] = 4，它的爸爸索引是Math.floor((4-1)/2) = Math.floor(3/2) = 1→heap[1] = 2✅
完美对应！
❓为啥能这么干？
因为最小堆必须是“完全二叉树”——意思就是：
- 除了最后一层，上面都填满；
- 最后一层也必须从左往右紧挨着放，不能跳着空位。
这种“严丝合缝”的结构，正好可以按顺序塞进数组，不会浪费位置，也不会搞混谁是谁的孩子。
🛠 实际好处
- 不用写复杂的树节点（比如 left/right 指针）
- 内存连续，访问快
- 插入/删除时，只要用索引算父子，往上“冒泡”或往下“下沉”调整就行
比如你往堆里加个新数，就先塞到数组末尾，然后不断跟“爸爸”比，如果比爸爸小，就交换，直到满足“爸爸 ≤ 孩子”——这个过程叫 上浮（heapify up）。
删最小值（堆顶）时，把最后一个数挪到顶部，然后不断跟两个孩子中更小的那个比，如果比孩子大，就交换——这叫 下沉（heapify down）。
全程只用数组和索引计算，超高效！
时间切片
为什么需要时间切片？（核心思想）
JavaScript 是单线程的，意味着在主线程上，一次只能做一件事。如果一个任务（比如一个复杂的计算、渲染一个上万条数据的列表）执行时间过长（比如超过 50ms），它就会“霸占”主线程。
后果：
-
页面卡顿： 浏览器无法及时响应用户的点击、输入等交互。
-
渲染延迟： 页面的动画、滚动等视觉效果会掉帧，看起来不流畅。
-
阻塞其他任务： 其他重要的任务（如用户输入事件、定时器）只能排队等待，导致整体体验下降。
时间切片的解决方案：
时间切片的核心思想是 “合作式调度”。我们主动将一个大的、可能阻塞主线程的 Task，拆分成许多个小的 Work。然后，我们设定一个时间预算（即“时间片”），在每个时间片内执行一个或多个 Work。一旦时间片用完，即使任务还没完成，我们也主动中断，把主线程的控制权交还给浏览器，让它去处理更高优先级的工作（如渲染、用户交互）。等浏览器空闲下来，我们再从中断的地方继续执行。
一句话总结：把大任务拆小，分批执行，超时就停，保证主线程随时可响应。
三个核心概念详解
1. Task (任务)
-
定义： 一个完整的、待调度的工作单元。它是一个抽象的概念，代表了一项需要完成的工作。
-
角色： 它是被调度的对象。调度器（Scheduler）管理着一个任务队列，决定哪个 Task 应该在何时被执行。
-
核心属性：
-
id: 任务的唯一标识。 -
callback: 任务具体要执行的函数（见下文）。 -
priority: 任务的优先级（如：立即执行、高、中、低、空闲时执行）。 -
expirationTime: 任务的过期时间，如果超过这个时间还没执行，可能会被提升优先级。 -
startTime: 任务的开始时间。 - 关键特性：可中断与可恢复。 这是时间切片能够实现的基础。Task 的执行状态可以被保存，并在下次被调度时恢复。
- 比喻： 一份完整的 “工作订单”。比如“渲染一个包含1000个商品的列表”就是一份大订单。
2. Callback (回调函数)
-
定义： Task 中具体要执行的逻辑代码，通常是一个函数。
-
角色： 它是任务的 “灵魂”和“内容”。没有 Callback，Task 就只是一个空壳，不知道要做什么。
-
执行方式： Callback 函数在被调用时，通常会接收一个
didTimeout参数和一个deadline对象，让函数内部可以判断自己是否还有时间继续执行。 -
比喻： “订单上的具体施工步骤”。比如，对于渲染列表的订单，Callback 里面就写着：“1. 计算每个商品的位置；2. 创建对应的 DOM 节点；3. 插入到页面中……”
3. Work (工作单元)
-
定义： 从 Task 的 Callback 中拆分出的、一小段实际被执行的代码片段。
-
角色： 它是调度器实际执行的最小单位。我们不是一次性执行完整个 Callback，而是在一个时间片内，执行 Callback 中的一小部分，这一小部分就是一个 Work。
-
实现： 通常通过
while循环结合deadline.timeRemaining()来实现。循环体里的每一次迭代，都可以看作是一个 Work。 -
比喻： “施工步骤中的一个具体动作”。比如“创建一个 DOM 节点”这个动作，就是一个 Work。
关键区别：Work vs. 时间片
这是最容易混淆的地方，必须彻底分清！
| 概念 | 本质 | 作用 | 比喻 |
|---|---|---|---|
| 时间片 | 一段时间预算（例如 5ms） | 限制任务的执行时长，防止其无限运行。 | “老板规定，你处理这个订单最多只能用5分钟”。 |
| Work | 一小段代码 | 任务的具体执行内容，在时间片内被运行。 | “在这5分钟内，你拧了3颗螺丝”，“拧一颗螺丝”这个动作就是一个 Work。 |
它们的关系：
调度器在一个 时间片 (5ms) 内，会尽力去执行一个或多个 Work (拧螺丝)。如果时间片用完了，即使当前的 Work (拧螺丝) 刚进行到一半，也要强制中断，把“扳手”放下，等待下一个时间片再继续。
工作流程比喻（餐厅后厨）
- 主线程： 厨师（一次只能专心做一件事）。
- 调度器： 后厨经理（负责分配任务和监督）。
- 大订单： 一个100人的宴会订单。
- Callback： 宴会菜单上的菜谱（比如“宫保鸡丁”的详细做法）。
- Work： 菜谱中的一个步骤（比如“切丁”、“腌制”、“下锅爆炒”）。
- 时间片： 经理规定，每5分钟必须停下来看一下门口有没有新客人点单。
流程：
- 经理拿到宴会订单，把它拆成100个“炒一份宫保鸡丁”的小任务。
- 经理对厨师说：“开始做第1份宫保鸡丁，记住，每5分钟停一下！”
- 厨师开始执行菜谱：切丁、腌制...（这些都是 Work）。
- 5分钟后，经理的闹钟响了（时间片到），他立刻打断厨师：“停！先去处理门口新客人的点单（高优先级任务，如用户点击）！”
- 厨师放下手中的锅铲，去给新客人点单、上菜。
- 处理完高优先级任务后，经理对厨师说：“好了，回来继续做刚才那份宫保鸡丁吧。”
- 厨师从中断的地方（比如刚要下锅爆炒）继续执行。
- 这个过程不断重复，直到宴会订单完成。餐厅既没耽误大生意，也没怠慢新客人，运转流畅。
核心要点总结
时间切片是一种 “以退为进” 的调度策略。它通过主动让出控制权，换取了主线程的高响应性。其本质不是让任务执行得更快，而是让长任务的执行过程对用户无感知，从而打造出流畅、不卡顿的用户体验。它是现代前端框架（如 React）实现复杂 UI 更新而不阻塞交互的关键技术之一。
最小堆和时间切片的结合
将时间切片与最小堆结合，是为了解决一个更高级的问题：当有大量任务需要调度时，如何高效、公平地选择下一个要执行的任务？
简单来说：
- 时间切片 解决了 “如何执行一个任务而不阻塞主线程” 的问题。
- 最小堆 解决了 “在众多任务中，应该优先选择哪一个来执行” 的问题。
下面我们详细拆解它们是如何天衣无缝地结合在一起的。
一、核心问题：为什么需要最小堆？
想象一下，你有一个任务列表，里面有成千上万个任务。每个任务都有一个“优先级”或者“过期时间”。
- 任务A: 优先级极高（比如用户点击触发的），但执行时间很短。
- 任务B: 优先级低（比如后台数据分析），但执行时间很长。
- 任务C: 优先级中等，但马上就要过期了。
如果你的任务调度器只是一个简单的数组，每次要找下一个任务时，你都需要遍历整个数组，找到优先级最高或最紧急的那个。当任务数量巨大时，这个查找过程本身就会消耗性能，甚至可能造成卡顿。
最小堆就是解决这个“查找”问题的利器。 它是一种特殊的优先级队列，可以让你在 O(1) 的时间内（极快）获取到所有任务中“最小”的那个元素（在我们的场景里，就是优先级最高或最早过期的任务），而插入和删除操作也只需要 O(log n) 的时间，非常高效。
二、概念升级：如何将三个核心概念映射到最小堆
-
Task：一个独立的任务，有很多属性。 一个带有“排序键”的独立任务。 这个排序键就是用来在最小堆中比较的依据。最常见的排序键是：
1.priority(数字越小，优先级越高)
2.expiryTime(时间戳越小，越早过期，越紧急) -
Callback：任务里面具体做什么事情。 保持不变。 它是
Task的一个属性，定义了任务的具体逻辑。 -
Work：一段 x 毫秒的时间片。 保持不变。 它是执行
Callback的基本时间单位。 -
最小堆：一个“智能任务队列”或“调度器”。 它专门用来存放所有的
Task，并自动根据它们的“排序键”进行排序，确保我们总能最快地拿到最紧急的任务。
三、结合后的完整工作流程
让我们用一个完整的例子来走一遍流程：
场景： 我们有一个调度器，它内部使用一个最小堆来管理任务。
第1步：任务创建与入队
- 一个用户点击事件产生了一个高优先级任务
Task_A，它的priority是1。 - 一个后台数据同步任务
Task_B被创建，它的priority是10。 - 一个需要在
timestamp 1000之前完成的定时任务Task_C被创建，它的expiryTime是1000。
我们将这些任务插入到最小堆中。最小堆会自动根据它们的排序键（这里我们假设用 priority）进行排列。堆顶永远是 priority 最小的任务。
最小堆内部状态 (以priority为键):
(Task_A, p:1)
/ \
(Task_C, p:5) (Task_B, p:10)
(注意：Task_C的priority我假设为5，用于示例)
第2步：调度器启动
调度器的主循环开始（通常使用 requestIdleCallback 或 MessageChannel 来实现）。
第3步：获取下一个任务
- 调度器问最小堆：“给我下一个最紧急的任务。”
- 最小堆不需要遍历，直接返回堆顶元素：
Task_A。这个操作是 O(1)，极快。 - 调度器将
Task_A从堆中“取出”（pop），这个操作是 O(log n)。
第4步：执行时间切片
- 调度器开始执行
Task_A的Callback。 - 它启动一个计时器，时间片为
5ms。 -
Task_A的Callback开始执行。假设它是一个复杂的计算，需要20ms才能完成。
第5步：时间片用尽，让出控制权
-
5ms后，计时器响起。调度器强制中断Task_A的执行。 - 此时，
Task_A还没完成。调度器需要决定如何处理它。 -
关键决策：由于
Task_A还没完成，我们需要把它重新放回最小堆，以便后续继续执行。它的priority通常保持不变。
第6步：循环继续
-
Task_A被重新插入堆中。堆再次自动调整，Task_A因为priority最低，很可能又回到了堆顶。 - 调度器回到第3步，再次从堆顶获取任务。它又拿到了
Task_A。 - 调度器继续执行
Task_A的Callback5ms... - 这个过程重复4次后，
Task_A终于执行完毕。
第7步：任务完成
当一个任务的 Callback 在一个时间片内执行完毕，调度器就不会把它再放回堆中。它被彻底丢弃。
如果在执行过程中来了新任务怎么办？
假设在第4步执行 Task_A 的第一个时间片时，一个 priority 为 0 的紧急任务 Task_D 进来了。它会被立即插入堆中，并成为新的堆顶。当 Task_A 的时间片用尽并被重新插入堆后，调度器下一次获取的将是 Task_D，而不是 Task_A。这就保证了高优先级任务总能被优先处理。
总结
所以，当你看到 React 的 Scheduler（调度器）源码时，你会发现它内部就实现了一个最小堆，用来管理各种不同优先级的更新任务（比如用户输入、数据请求、动画等），然后通过时间切片的机制，在浏览器空闲时去执行这些任务。这正是 React 18 并发特性的基石。
如何调度
一、什么是原生的 requestIdleCallback (rIC)？
这是浏览器提供的一个 API，它的初衷非常好：
“开发者，你给我一个回调函数。我（浏览器）会在主线程空闲的时候，也就是处理完渲染、用户输入等高优先级任务后，调用你的函数。这样你就可以在不影响用户体验的情况下，做一些不那么重要的事情。”
它还提供了一个 deadline 对象，告诉你还剩多少空闲时间 (timeRemaining())，这简直就是为时间切片量身定做的！
理想很丰满： React 最初也想直接用它来调度低优先级的更新。
二、为什么 React 不直接用原生的 requestIdleCallback？
现实很骨感，原生的 rIC 存在几个致命缺陷，导致它无法支撑 React 的并发模式：
-
触发频率太低，甚至不触发
- 如果浏览器一直很忙（比如有复杂的动画、大量计算），
rIC的回调可能永远不会被执行。这意味着 React 的更新可能会被无限期推迟，导致界面看起来“卡死了”。 - React 需要一个更可靠的机制，确保任务最终一定会被执行，而不是“有空再说”。
- 如果浏览器一直很忙（比如有复杂的动画、大量计算），
-
执行时机不可控
-
rIC通常在一帧的末尾被调用。但 React 的并发调度需要更精细的控制，比如在一帧的中间就插入一个高优先级任务，或者在一个空闲周期内执行多个小任务。rIC的粒度太粗了。
-
-
兼容性问题
- Safari 对
rIC的实现有 Bug，并且触发频率极低，基本不可用。React 必须保证在所有主流浏览器上表现一致。
- Safari 对
-
缺乏优先级控制
-
rIC只是一个“有空就做”的机制，它本身没有优先级概念。而 React 的调度器需要处理非常复杂的优先级（比如用户输入 > 动画 > 数据获取 > 页面懒加载），rIC无法满足这种需求。
-
三、React 的解决方案：自定义调度器
由于原生的 rIC 靠不住，React 团队做了一个大胆的决定：我们自己造一个！
这个自定义的调度器（在 scheduler 包中）就是时间切片和最小堆的完美结合体，它解决了 rIC 的所有问题。
它是如何工作的？
-
触发机制：不用
rIC，改用MessageChannel- React 使用
MessageChannel或postMessageAPI 来调度任务。这两个 API 会将一个任务作为宏任务 推送到任务队列的末尾。 - 这就模拟了一个“空闲”状态：当前同步代码执行完毕，浏览器处理完微任务和渲染后，就会来执行这个宏任务。这比
rIC可靠得多，因为它保证会在下一个事件循环中被触发。
- React 使用
-
时间切片的实现
- 当
MessageChannel的回调被触发时，React 的调度器就开始工作。 - 它从最小堆中取出优先级最高的任务。
- 开始执行这个任务的
Callback（也就是Work）。 - 在执行过程中，它会不断检查时间，看是否超过了预设的时间片（比如 5ms）。
- 如果时间片用完，它就主动中断，然后再次通过
MessageChannel把自己（剩下的工作）安排到下一个宏任务中，从而让出主线程。
- 当
-
最小堆的作用
- 在每次
MessageChannel回调被触发，准备开始工作时，调度器都会去最小堆里查找当前应该执行哪个任务。这保证了高优先级的任务总是被优先处理。
- 在每次
场景举例
场景设置
这个页面包含：
- 一个侧边栏，上面有多个筛选器（如日期范围、用户类型等）。
- 主内容区，显示了三个复杂的图表：一个柱状图、一个折线图和一个饼图。每个图表的数据都需要经过大量计算才能渲染出来。
用户操作
用户在侧边栏点击了“显示上个月数据”的按钮。
React 内部发生了什么？
当用户点击按钮，React 需要更新整个页面。我们来看看 React 的调度器（那个“自制的 requestIdleCallback”）是如何工作的。
第一步：任务的创建与排序 (最小堆登场)
点击按钮触发了状态更新，React 知道需要重新渲染。但它不会一股脑地把所有事情都做了。它会创建一系列的 Task，并根据优先级将它们放入一个最小堆中。
-
高优先级任务 (优先级数值小，在堆顶):
-
Task A: 更新按钮的视觉状态（比如显示一个加载中的小图标），给用户即时反馈。 -
Task B: 更新图表上方的标题，从“本月数据”变为“上月数据”。
-
-
普通优先级任务 (优先级数值大，在堆底):
-
Task C: 重新计算并渲染柱状图。 -
Task D: 重新计算并渲染折线图。 -
Task E: 重新计算并渲染饼图。
-
最小堆的作用：React 调度器从堆里取任务时，总能以最快的速度（O(log n)）拿到优先级最高的那个。所以它会先执行 Task A，然后是 Task B，之后才会轮到 C, D, E。这保证了用户能立刻看到页面的关键部分发生了变化。
第二步：任务的执行与中断 (时间切片登场)
现在，React 开始执行任务。Task A 和 Task B 很小，瞬间就完成了。
接下来，轮到了 Task C（重新计算并渲染柱状图）。这是一个大任务，可能需要 100 毫秒才能完成。如果直接执行，页面会卡死 100 毫秒！
这时，时间切片机制启动了：
- React 调度器不会一次性执行完
Task C。它会把这个大任务拆分成很多个小Work（比如，计算第一行数据是一个 Work，计算第二行数据是另一个 Work）。 - 调度器开始执行第一个
Work，同时启动一个 5 毫秒的计时器（这就是时间片）。 - 5 毫秒后，计时器响起！调度器立即中断当前
Work的执行，即使Task C还没完成。 - 它把控制权交还给浏览器。浏览器现在可以去处理其他事情了，比如响应鼠标移动、播放 CSS 动画等。页面依然流畅。
- 在下一帧的空闲时间，React 的调度器（通过
MessageChannel）会再次被唤醒。 - 它回到最小堆，发现最高优先级的任务仍然是未完成的
Task C。 - 于是，它从上次中断的地方继续执行
Task C的下一个Work，同样只执行 5 毫秒。 - 这个“执行 5ms -> 中断 -> 让出控制权 -> 下一帧继续”的循环，就是时间切片。直到
Task C完全完成，调度器才会从堆里取出下一个任务Task D，用同样的方式去处理它。
第三步：React 的调度器 (自制 requestIdleCallback) 统一指挥
整个过程的总指挥，就是 React 的调度器。它就是那个“自制的 requestIdleCallback”。
- 它用最小堆来管理所有待办事项，并决定 “下一个该做什么？”（优先级调度）。
- 它用时间切片来控制每一个任务的执行方式，确保 “怎么做才不会卡死？”（不阻塞主线程）。
- 它用
MessageChannel等技术来获得一个可靠的执行时机，而不是像浏览器原生的requestIdleCallback那样“看心情”被调用。
提问 1：阻塞问题
前面提到：
- 假设 Task C 是渲染一个柱状图，在执行 5ms 后被中断，此时柱状图尚未渲染完成。
- 浏览器接着去处理其他任务，比如播放一个持续的 CSS 加载动画（比如旋转的小图标）。
问题来了：如果这个 CSS 动画一直在运行（比如每帧都需要重绘），那浏览器是否还有“空闲时间”留给 React 继续执行 Task C？换句话说，持续的动画是否会阻塞 React 的后续调度？
答案是：不会的！ 这背后有一个关键的浏览器优化机制：主线程 和 合成器线程 的分离。
让我们用一个更精确的模型来理解这个过程。
浏览器的“双核”工作模式
想象一下，浏览器渲染页面就像一个高级厨房。
-
主线程：这是主厨。他负责所有复杂、精细的工作：
- 运行 JavaScript (包括 React 的时间切片和任务调度)。
- 计算 HTML 元素的样式 (CSS)。
- 构建页面的布局 (Layout)。
- 绘制页面的初始内容 (Paint)。
- 主厨一次只能做一件事。如果他被一个超大的 JS 任务卡住，整个厨房就停摆了。
-
合成器线程：这是糕点师。他专门负责处理简单、重复性、可以并行的工作：
- 将主厨已经画好的图层（比如加载小图标）进行移动、缩放、旋转。
- 处理 CSS 的
transform和opacity动画。 - 糕点师有自己的工作台，不需要主厨的干预。他可以独立、流畅地完成自己的工作。
5ms 后发生了什么？
现在，我们用“主厨”和“糕点师”的模型，重新走一遍流程。假设屏幕刷新率是 60fps，那么每一帧的时间预算是 16.67ms。
第 1 帧 (0ms - 16.67ms)
-
(0ms - 5ms) 主厨工作：
- React 的调度器唤醒，告诉主厨：“开始渲染柱状图！”
- 主厨开始执行
Task C的第一块Work（比如计算第一行数据）。 - 5ms 后，闹钟响了！ 调度器强制中断：“停！时间到，把锅放下！”
-
(5ms - 10ms) 主厨继续做其他必要工作：
- 主厨放下柱状图，开始处理这一帧必须完成的任务：计算样式、布局、绘制。他把加载小图标这个图层画好了。
-
(10ms - 16.67ms) 糕点师开始工作 & 主厨空闲：
- 主厨把画好的图层（包括加载小图标）交给糕点师。
- 糕点师接管！ 他开始独立地、流畅地播放加载小图标的 CSS 动画（比如旋转）。这个过程完全不占用主厨的时间。
- 此时，主厨就空闲下来了！他站在那里，等待下一个指令。这个空闲时间可能很短，比如 3ms。
-
React 的调度器再次出击：
- React 的调度器（通过
MessageChannel）一直在观察。它发现主厨空闲了，于是立刻把Task C的下一块Work作为一个新任务，扔到主厨的任务队列里。 - 因为现在主厨是空闲的，他会立刻拿起这个新任务，开始执行下一块
Work。
- React 的调度器（通过
第 2 帧 (16.67ms - 33.33ms)
- 这个过程会重复。主厨可能又干了 5ms 的柱状图活儿，然后被中断，去处理其他必要工作，然后再次空闲下来，被调度器叫醒继续干柱状图的活儿。
- 与此同时，糕点师从未停歇，一直在他那边流畅地播放着加载动画。
核心要点总结
-
CSS 动画不等于 JS 任务：我们通常说的流畅的 CSS 动画（使用
transform和opacity）是由合成器线程独立处理的，它不会阻塞主线程。 - “空闲时间”是真实存在的：它是指在一帧内，主线程完成了所有必要的渲染工作后，到下一帧开始前的短暂间隙。React 的调度器目标就是抢占这些零碎的空闲时间。
- 中断是为了更好的协作：时间切片的中断机制，就是为了确保主厨（主线程）不会被一个巨大的任务（渲染整个柱状图）累死，从而能及时响应其他紧急任务（比如用户点击），并完成每一帧的必要渲染工作。
-
MessageChannel的作用：它像一个精准的传令兵，能在当前任务队列清空后，立刻把下一个 React 任务插进去，确保能最大化地利用主线程的空闲时间，比setTimeout(fn, 0)更可靠。
所以，你的画面里，加载小图标一直在流畅旋转（糕点师在工作），而柱状图在后台一点一点地、不卡顿地被绘制出来（主厨在见缝插针地工作）。这就是 React 并发渲染带来的流畅体验！
提问 2：与宏任务之间的关系
React 调度器是如何工作的？
React 的调度器（Scheduler）并不会为每一个 Work 创建一个宏任务。那样效率太低了。它的策略是：
-
开启一个“打包会话”（一个宏任务）： 调度器通过
MessageChannel或setTimeout等方式，向浏览器的宏任务队列里放入一个回调函数。我们称这个回调函数为flushWork。当浏览器轮到这个任务时，flushWork开始执行。这一个flushWork就是一个宏任务。 -
在“会话”内疯狂打包（执行多个 Work）：
flushWork函数内部有一个循环。这个循环会做以下事情：- 从任务队列中取出一个 Work。
- 执行这个 Work 的 Callback。
- 执行完毕后，检查当前时间。是否超过了时间片（比如 5ms）？
- 如果没超过：继续循环，取出下一个 Work 并执行。
- 如果超过了：立即
break退出循环。
-
结束“会话”，并预约下一次：
- 当循环因为时间用完而退出时，
flushWork函数就执行完毕了。这个宏任务结束。 - 此时，主线程的控制权交还给浏览器，浏览器可以去处理渲染、用户输入等其他事情。
- 如果还有未完成的 Work，调度器会在
flushWork结束前，再次通过MessageChannel预约一个新的宏任务，以便在下一轮事件循环中继续打包。
- 当循环因为时间用完而退出时，
举例说明
假设我们有 Work A, B, C, D，时间片是 5ms。
- 调度开始：React 调度器通过
MessageChannel将flushWork回调放入宏任务队列。 - 宏任务 #1 开始：浏览器的事件循环取出
flushWork并执行。 - 执行 Work A：耗时 2ms。剩余时间：3ms。
- 执行 Work B：耗时 2ms。剩余时间：1ms。
- 执行 Work C：耗时 2ms。时间超了！（总耗时 2+2+2 = 6ms）。
- 中断：
flushWork中的循环检测到时间超限，立即中断。Work C 可能只执行了一半，或者执行完了但时间也刚好用完。 - 宏任务 #1 结束：
flushWork函数执行完毕。主线程空闲。 - 浏览器工作：浏览器处理页面渲染、响应用户点击等。
- 调度继续：在宏任务 #1 结束前，调度器已经预约了
flushWork的下一次执行。 - 宏任务 #2 开始：在下一轮事件循环中，浏览器取出新的
flushWork并执行。 - 继续执行：循环从上次中断的地方继续，开始执行 Work D…
- …如此往复，直到所有 Work 完成。
