面试题：React.memo在复杂数据结构下的性能优化挑战与解决方案

Question

当React函数组件接收一个复杂数据结构（例如多层嵌套的对象或数组）作为属性时，直接使用React.memo往往无法达到预期的性能优化效果。请分析这种情况下性能问题产生的原因，并提出至少两种可行的解决方案，同时阐述每种方案的优缺点。

Answer 1

性能问题产生原因

1. 浅比较局限：React.memo 默认进行浅比较，对于多层嵌套的复杂数据结构，只要对象或数组的引用不变，即使内部数据发生了变化，React.memo 也会认为 props 没有改变，从而不会触发组件重新渲染，导致显示的数据可能不是最新的。
2. 引用未变但数据变：在 JavaScript 中，当修改复杂数据结构内部的值时，只要没有重新赋值（即引用没有改变），React.memo 的浅比较就检测不到变化，这就会造成数据不一致的问题。

解决方案及优缺点

1. 使用自定义比较函数

• 实现方式：给 React.memo 传递第二个参数，即自定义的比较函数。在这个函数中，手动对复杂数据结构进行深度比较，判断 props 是否真的发生了变化。
• 优点：
  • 精准控制比较逻辑，可以根据业务需求进行最适合的深度比较，确保只有在真正需要时才触发组件重新渲染，有效提升性能。
  • 灵活性高，可以针对不同类型的复杂数据结构定制不同的比较策略。
• 缺点：
  • 实现复杂，深度比较算法编写难度较大，需要考虑各种边界情况，如循环引用等，容易出错。
  • 性能开销大，深度比较本身是一个比较耗时的操作，如果数据结构非常庞大，可能会导致比较时间过长，抵消掉性能优化的效果。

2. 使用 useMemo 和 useCallback 优化依赖

• 实现方式：在父组件中，使用 useMemo 来缓存复杂数据结构，使其引用保持稳定，除非依赖发生变化。对于传递给子组件的函数，使用 useCallback 进行包裹，确保函数引用稳定。
• 优点：
  • 简单易用，useMemo 和 useCallback 是 React 提供的内置 Hook，使用方便，不需要编写复杂的比较逻辑。
  • 局部优化，只针对需要优化的部分进行处理，不会对整个应用的渲染逻辑造成太大影响。
• 缺点：
  • 依赖管理复杂，如果依赖项设置不正确，可能会导致缓存失效或者组件更新不及时。
  • 缓存占用内存，useMemo 缓存的数据会一直占用内存，直到组件卸载，如果缓存的数据过大，可能会对内存造成压力。

3. 不可变数据结构（Immutable Data）

• 实现方式：使用 Immutable.js 等库来处理复杂数据结构，确保每次数据变化时都返回一个新的引用。这样 React.memo 的浅比较就能正确检测到变化。
• 优点：
  • 易于追踪变化，由于每次数据变化都返回新的引用，调试和追踪数据变化更加容易。
  • 与 React 理念契合，React 本身倡导单向数据流和不可变数据，使用 Immutable 数据结构可以更好地遵循这一理念。
• 缺点：
  • 学习成本高，Immutable.js 有自己独特的 API 和使用方式，需要开发人员花费时间学习。
  • 增加代码体积，引入 Immutable.js 库会增加项目的代码体积，影响加载性能。