Браузер и фронтенд-рантайм
Что делает реконсилер: render vs commit
Вы вызываете setState. Где-то между этим вызовом и сменой пикселя на экране React решил, какие компоненты перезапустить, сравнил два дерева, вычислил минимальный набор мутаций DOM и применил их — возможно, остановившись на полпути, чтобы пропустить нажатие клавиши. Машина, которая это делает, — fiber-реконсилер.
Что делает реконсилер. Когда ваши данные меняются, React вычисляет наименьший набор изменений страницы, совпадающий с новыми данными, и применяет только их. DOM медленно мутировать — тронуть его тысячу раз намного медленнее, чем тронуть десять. Вся работа React — вычислить десять реальных изменений вместо слепого повтора тысячи.
Метафора чертежа. Наивный строитель снёс бы дом и отстроил с нуля при каждом изменении чертежа. React — умный строитель: он держит текущий чертёж приколотым к стене, рисует новый на втором листе, кладёт два рядом и отмечает только различия. Потом он шлёт бригаде один наряд работ ровно с этими изменениями. Рисование второго чертежа — фаза render; передача наряда бригаде — фаза commit.
Почему две фазы. React делит каждое обновление на две фазы. Фаза render обходит дерево компонентов, запускает функциональные компоненты и строит новое дерево узлов fiber — эта фаза чистая, не производит видимых изменений и с React 18 может быть приостановлена, возобновлена или выброшена. Фаза commit берёт готовое новое дерево и применяет мутации DOM одним синхронным, непрерываемым взрывом. Всё хорошее и всё опасное в производительности React живёт в зазоре между «прерываемым render» и «атомарным commit».
Антон печатает в поле поиска, фильтрующем длинный список. Дима комментирует: «Каждое нажатие — это изменение состояния. React перезапускает компоненты, строит новое fiber-дерево, диффит его против текущего. Список из 800 строк изменился — но React находит только 12 строк, которые реально отличаются, и мутирует только эти 12 DOM-узлов. Остальные 788 не тронуты. Поэтому поле всё ещё ощущается мгновенным».
Вызов setState проходит через React к экрану. Расставьте шаги по порядку.
- 1 Вызван setState — React планирует обновление
- 2 Фаза render: перезапуск компонентов, построение нового fiber-дерева
- 3 Реконсиляция: дифф нового дерева против текущего
- 4 Фаза commit: применение мутаций DOM одним взрывом
- 5 Браузер рисует изменённые пиксели
Почему React диффит два дерева вместо того, чтобы просто переписать весь DOM?
Какую фазу React может приостановить на полпути?
В метафоре строителя React держит текущий чертёж приколотым к стене и рисует новый на втором листе, чтобы их сравнить. Удержание двух версий дерева сразу — одной показанной, одной строящейся — называется как?
Планировщик React делает render-работу маленькими кусками, потом уступает браузеру. Примерно сколько миллисекунд один кусок, прежде чем React проверяет, не пора ли уступить?
- Срез до shouldYield()
- ~5 мс
- Сложность реконсиляции
- O(n) (эвристика)
- Сложность наивного дифф-дерева
- O(n³)
- Ширина битовой маски lane
- 31 lane
- Фаза commit
- Атомарна, не sliceable
- Сравнение bailout
- Object.is на props
- 01Почему фазу render можно прервать, а фазу commit — нет?
- 02Что такое двойная буферизация в React?
- 03Примерно сколько длится один render-срез React, прежде чем он проверяет shouldYield()?
Реконсилер React делит каждое обновление на фазу render (прерываема, чистая, строит новое fiber-дерево в памяти) и фазу commit (атомарна, синхронна, применяет мутации DOM). Фаза render может быть приостановлена и возобновлена, потому что не производит видимых изменений; фаза commit не может, потому что мутирует DOM и должна оставить страницу в согласованном состоянии. React использует двойную буферизацию — два дерева одновременно — чтобы обновление в процессе никогда не было видно. Планировщик нарезает render-работу на ~5 мс кусков и уступает браузеру между ними, сохраняя отзывчивость страницы даже при большом перерендеривании.
встречается в143
- Почему GraphQL получает N+1junior
- Механика DataLoader: батчинг на границе тикаmiddle
- Контракты batch-функции: порядок, формы, ошибкиmiddle
- Federation и lookahead: батчинг за пределами DataLoadermiddle
- Защита сложности запросов: depth, cost, persisted queriesmiddle
- Senior GraphQL API: scheduling-контракт, изоляция арендаторов, наблюдаемостьsenior
- Зачем идемпотентность: безопасные retryjunior
- Серверный state machine: четыре состояния idempotency keymiddle
- Outbox и inbox: effectively-once через dual-write границуmiddle
- Конкурентность и архитектура кеша для идемпотентности на масштабеsenior
- Наблюдаемость, production-инциденты и дизайн для глобального масштабаsenior
- Что такое cache stampede и почему он делает всё хужеjunior
- Лок и single-flight: ограничение параллельных rebuildmiddle
- XFetch: вероятностное раннее истечение без координацииmiddle
- Stale-while-revalidate и CDN request coalescingmiddle
- Детектирование stampede и дизайн TTL для продакшенаmiddle
- Метастабильный сбой, fencing-токены и production-постмортемыsenior
- Что такое отношение: таблицы, строки, ключи и ограниченияjunior
- Ограничения, ключи и типы данных Postgresmiddle
- Нормальные формы, денормализация и почему схемы «прилипают»middle
- JSONB, массивы и когда side table побеждаетmiddle
- Heap-хранилище, TOAST и выравнивание колонокsenior
- Целостность схемы: deferral, версионирование и сбои в продакшнеsenior
- Реляционная модель vs документные, wide-column, граф и key-valuesenior
- Index-only scan, Visibility Map и INCLUDEsenior
- Типичные сбои в продакшне и аудит индексовsenior
- pg_statistic, ANALYZE и производственная наблюдаемостьmiddle
- Производственные режимы отказа и стабильность плановsenior
- MVCC: как Postgres раздаёт согласованные снимкиjunior
- Заголовок tuple и механика снимковmiddle
- HOT-обновления и уровни изоляцииmiddle
- VACUUM, bloat и autovacuummiddle
- CLOG, XID wraparound и MultiXactsenior
- SSI и production-тюнинг autovacuumsenior
- Реальные провалы MVCC, deployment-паттерны и распределённые снимкиsenior
- Connection pool: зачем амортизировать стоимость backend Postgresjunior
- Режимы PgBouncer: session, transaction и statementmiddle
- Размер пула: формула (ядра × 2) + шпинделей и двухуровневый стекmiddle
- Исчерпание пула и idle-in-transaction: сценарий отказа в 3 ночиmiddle
- Миграция на transaction mode: план развёртывания и prepared statements в PgBouncer 1.21middle
- Процессная модель Postgres и почему увеличение max_connections снижает производительностьsenior
- Ландшафт пулеров 2026, serverless connection storms и полная таксономия отказовsenior
- Что такое миграция схемы и почему она заменяет ad-hoc DDLjunior
- ADD COLUMN: мгновенно в PG 11+ против перезаписи в старом Postgresjunior
- Режим отказа очереди блокировок: почему мгновенный DDL может заморозить базуmiddle
- Безопасные DDL-паттерны: NOT VALID, CONCURRENTLY и исправления небезопасных операцийmiddle
- Expand-contract: нулевой простой для ломающих изменений схемыmiddle
- Advisory-блокировки, инструменты миграций и координация деплояsenior
- Таксономия сбоев миграций и дисциплина продакшнаsenior
- Зачем нужно шардирование: потолок одного Postgresjunior
- Выбор ключа шарда: стратегии hash, range, list и directorymiddle
- Партиционирование против шардирования: одно слово, два разных понятияmiddle
- Ко-локация и Citus: инвариант, делающий шардирование пригодным к использованиюmiddle
- Режим отказа hot shard: обнаружение, изоляция и долгосрочная политикаmiddle
- Schema-based шардирование и альтернативы мультиарендностиsenior
- Онлайн-решардинг, 2PC и операционная стоимость шардированияsenior
- Семь актов: от CREATE TABLE до Citusjunior
- Акты 1–3 в глубину: схема, индексы и статистика планировщикаmiddle
- Акты 4–6 в глубину: MVCC bloat, connection pooling и безопасные миграцииmiddle
- Акт 7 в глубину: шардинг, co-location и семиуровневый каскад трейдоффовmiddle
- Наблюдаемость, антипаттерны и производственный триажsenior
- Роли Raft, term и почему majority-кворум предотвращает split brainjunior
- Как Raft реплицирует log entry и решает, что его безопасно коммититьmiddle
- Выборы лидера в Raft: таймауты, правила голосования и четыре свойства безопасностиmiddle
- Raft в реальном мире: partition, медленный диск и клиентская маршрутизацияmiddle
- Расширения Raft: pre-vote, learner, snapshot и линеаризуемые чтенияsenior
- Raft в production: membership change, Multi-Raft и observabilitysenior
- Где происходит data fetching — и почему это решает LCPjunior
- Fetch waterfall''''ы — диагностика и лечение через Promise.allmiddle
- React Server Components и Suspense streamingmiddle
- Клиентский кэш: TanStack Query, SWR и stale-while-revalidatemiddle
- LCP, prefetch и race conditions в интерактивном fetchingmiddle
- Senior internals: RSC payload, слои кэша и production паденияsenior
- Трёхстороннее рукопожатие TCPjunior
- Номера последовательности и состояние соединенияmiddle
- DNS: что делает и зачем существуетjunior
- Обход резолвера: перенаправления, типы записей и gluemiddle
- TTL, кеширование и распространение DNSmiddle
- Рукопожатие за 1 RTT: key share и ECDHEmiddle
- Возобновление сессии и 0-RTTmiddle
- WebSocket: HTTP-апгрейд до постоянного соединенияjunior
- Формат WebSocket-фрейма: opcodes, маскирование, фрагментацияmiddle
- Backpressure в WebSocket: когда клиенты не успеваютmiddle
- Реконнект: jittered backoff, thundering herd, восстановление сообщенийsenior
- WebSocket в масштабе: HTTP/2 мультиплексирование, permessage-deflate, C10Msenior
- WebSocket в production: прокси, безопасность и распределённая архитектураsenior
- Что делают обратные проксиjunior
- Health checks, connection draining и slow startmiddle
- Session affinity, consistent hashing и правильное решениеmiddle
- Retry-бури, circuit breakers и load sheddingsenior
- Устойчивая архитектура LB: anycast, zone-aware маршрутизация и observabilitysenior
- Почему QUIC, а не TCP+TLSjunior
- Connection ID и миграция сетиmiddle
- Возобновление 0-RTT и шифрование пакетовsenior
- DDoS: что это и почему работаетjunior
- Атаки усиления и истощение состоянияmiddle
- Ограничение скорости: алгоритмы и архитектураmiddle
- WAF, межсетевые экраны, mTLS и HSTSmiddle
- Отравление DNS-кэша и BGP-перехватsenior
- Эшелонированная защита и экономика атакsenior
- DNS, TCP, TLS по очереди: куда уходят миллисекундыmiddle
- Перехват прокси и шлюзы безопасности: rate limiter, WAF, mTLSmiddle
- Альтернативные пути: QUIC 0-RTT, WebSocket upgrade, миграция соединенияmiddle
- Наблюдаемость: распределённые трейсы, USE/RED и семплированиеsenior
- Устойчивость: каскадные повторы, circuit breakers и error budgetsenior
- Что такое три сигнала: метрики, логи, трейсыjunior
- Зачем нужны структурные логи: дневник против таблицыjunior
- Схема продакшн-лога: поля, которые несёт каждая строкаmiddle
- PII-редакция и log injectionsenior
- OTel Logs Data Model и audit-логи как подсистемаsenior
- SLI, SLO и error budget: надёжность в числахjunior
- Error budget policy, latency SLO и составные journeysmiddle
- Продакшн-отказы SLO, самонаблюдаемость, безопасность и общая картинаsenior
- Петля инцидента: от пейджера до постмортема до предотвращенияmiddle
- Cache lines и false sharing: когда параллелизм замедляет кодmiddle
- SIMD и data layout: AoS vs SoA и разница в 4–8xmiddle
- Cache-oblivious алгоритмы, PGO и production failuressenior
- GC в production: наблюдаемость, безопасность, edge cases и управление флотомsenior
- Batching: амортизируй фиксированную цену каждой операцииjunior
- Окно батчинга: размер и время ожиданияmiddle
- Batching в Kafka и Postgresmiddle
- io_uring и наблюдаемость пакетированияmiddle
- От Nagle до io_uring: эволюция пакетированияmiddle
- Backpressure, изоляция сбоев и безопасность батчей в продакшенеsenior
- CI enforcement и RUM: делаем бюджеты рабочимиmiddle
- V8 JIT-пайплайн, HTTP-приоритеты и безопасность bundlesenior
- Цикл performance: дисциплина, а не проектjunior
- Классификация и исправление: сопоставление family bottleneck с методамиmiddle
- Observability-стек и CI gates: ловить регрессии до выпускаmiddle
- От инцидента к enforcement: SLO burn до верифицированного исправления за 35 минутmiddle
- Культура, экономика и масштаб performancesenior
- At-most-once, at-least-once, exactly-once: три контракта доставкиjunior
- Три ножки сбоя — где реально происходят дубликаты и потериmiddle
- Consumer-side dedup: самый дешёвый путь к exactly-once processingmiddle
- Kafka exactly-once semantics: idempotent producer и транзакцииmiddle
- SQS visibility timeout, DLQ и outbox patternmiddle
- Exactly-once в production: impossibility-доказательство, гибридные паттерны и реальные инцидентыsenior
- Что такое OAuth и почему пароли — не ответjunior
- Authorization code flow с PKCEmiddle
- Валидация ID-токена и управление JWKS-кешемmiddle
- Ротация refresh-токенов и scope-based least privilegemiddle
- Sender-constrained токены: DPoP и mTLSsenior
- OAuth в production: audience атаки, observability и реальные провалыsenior