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太长不看版：

在 Java 框架竞争中，Vue.js 团队晓示其反映式系统将成为最快的。通过引入 alien-signals 库，Vue 3.5 杀青了显赫的性能栽种，非常是在内存使用和打算效果方面。新的杀青裁汰了内存使用量，栽种了性能，并优化了代码玄虚，使得 Vue 在多样性能测试中发达出色。

学习重点

Vue.js 性能栽种：Vue 3.5 引入 alien-signals 库，显赫栽种了反映式系统的性能。

内存优化：内存使用量减少约 13%，从 2.3MB 裁汰到 2.0MB。

性能测试结果：在多种性能测试中，Vue 3.5 发达优异，性能栽种卓绝 30 倍。

代码玄虚改造：新的杀青摒除了与外部杀青的耦合，使代码更纯粹和易于爱戴。

具体优化依次：包括移除定名空间使用，栽种模块根级导出的性能。

Alien Signals 细节： alien-signals 库通过严格的敛迹条款杀青不凡性能，全体性能约为 Vue 3.4 的 400%。

示例代码：提供了基本用法和 effect 作用域的示例，展示了 alien-signals 的骨子操纵。

对比分析：JS Reactivity Benchmark 浮现 alien-signals 在性能受骗先其他反映式框架。

Vue.js 性能栽种：Vue 3.5 引入 alien-signals 库，显赫栽种了反映式系统的性能。

内存优化：内存使用量减少约 13%，从 2.3MB 裁汰到 2.0MB。

性能测试结果：在多种性能测试中，Vue 3.5 发达优异，性能栽种卓绝 30 倍。

代码玄虚改造：新的杀青摒除了与外部杀青的耦合，使代码更纯粹和易于爱戴。

具体优化依次：包括移除定名空间使用，栽种模块根级导出的性能。

Alien Signals 细节： alien-signals 库通过严格的敛迹条款杀青不凡性能，全体性能约为 Vue 3.4 的 400%。

示例代码：提供了基本用法和 effect 作用域的示例，展示了 alien-signals 的骨子操纵。

对比分析：JS Reactivity Benchmark 浮现 alien-signals 在性能受骗先其他反映式框架。

以后的著述我齐会加入这个部分，基于 AI 总结，便捷没空了解细节的同学快速阅读。

以后的著述我齐会加入这个部分，基于 AI 总结，便捷没空了解细节的同学快速阅读。

正文如下：

在 Java 框架竞争热烈的今天，提高性能永恒是各大框架追赶的方针。最近，Vue.js 团队在 X 上高调晓示，Vue 的反映式将成为总共框架中最快的。

并附上了一个紧迫的 GitHub PR 贯穿：升级PR。

https://github.com/vuejs/core/pull/12349

https://github.com/vuejs/core/pull/12349

这个 PR 的中枢是引入了 alien-signals，一个基于 Vue 3.4 反映式系统重新编写的 signals 库，旨在确保反映式系统的高性能杀青，现在，这是总共 signals 库中最快的杀青。

在我之前的著述里，留意先容过 Signals 的范例化提案，感羡慕不错操心一下：

裁汰内存使用量

裁汰内存使用量

裁汰内存使用量

在创建多量 ref、computed 和 effect 实例时，内存使用减少了约 13%（从 2.3MB 裁汰到 2.0MB）。

栽种性能

栽种性能

栽种性能

多样性能测试结果更优，尤其是在改动 ref 后读取多量 computed 的场景。Vue 3.5 在这种情况下存在显赫的性能颓势，而面前杀青处罚了这个问题，性能栽种卓绝 30 倍（随限制加多而栽种）。

更好的代码玄虚

更好的代码玄虚

更好的代码玄虚

昔时的调治逻辑与外部杀青有在耦合（如 Dep 计帐、调试事件、递归处理）；新的杀青摒除了这些耦合，使代码更纯粹和易于爱戴。

性能栽种对比

以下是基准测试的结果：

name hz min max mean p75 p99 p995 p999 rme samples

· write ref， don 't read 1000 computeds (with multiple effects) 3，222.67 0.3063 0.5532 0.3103 0.3108 0.3488 0.3917 0.5250 ±0.19% 1612 [1.38x] ⇑

write ref， don't read1000 computeds (with multiple effects) 2，329.65 0.4206 0.6286 0.4292 0.4292 0.4997 0.5215 0.5671 ±0.19% 1165 (baseline)

· write ref， don 't read 1000 computeds (with single effect) 3，734.95 0.2648 0.3821 0.2677 0.2683 0.2855 0.2986 0.3510 ±0.09% 1868 [1.71x] ⇑

write ref， don't read1000 computeds (with single effect) 2，186.19 0.4434 0.6528 0.4574 0.4565 0.5061 0.5221 0.5846 ±0.16% 1094 (baseline)

· write ref， read1000 computeds (no effect) 4，694.97 0.2105 0.3849 0.2130 0.2142 0.2301 0.2382 0.3271 ±0.12% 2348 [1.26x] ⇑

write ref， read1000 computeds (no effect) 3，718.71 0.2292 9.4632 0.2689 0.2329 1.0790 2.5163 6.3315 ±5.98% 1860 (baseline)

· write ref， read1000 computeds (with multiple effects) 2，845.64 0.3453 0.6213 0.3514 0.3512 0.4014 0.4358 0.5546 ±0.21% 1423 [1.33x] ⇑

write ref， read1000 computeds (with multiple effects) 2，142.70 0.4569 0.7351 0.4667 0.4664 0.5183 0.5565 0.6951 ±0.22% 1072 (baseline)

· write ref， read1000 computeds (with single effect) 2，265.62 0.4338 0.9382 0.4414 0.4392 0.5991 0.6087 0.6304 ±0.36% 1133 [1.48x] ⇑

write ref， read1000 computeds (with single effect) 1，529.78 0.6415 0.8937 0.6537 0.6526 0.7195 0.7378 0.8937 ±0.18% 765 (baseline)

· 1000 refs， read1 computed (without effect) 19，686.23 0.0490 0.1665 0.0508 0.0495 0.0595 0.0631 0.0935 ±0.16% 9844 [3.41x] ⇑

1000 refs， read1 computed (without effect) 5，775.97 0.1611 0.3445 0.1731 0.1746 0.2057 0.2170 0.2689 ±0.18% 2888 (baseline)

· 1000 refs， read1 computed (with effect) 22，764.26 0.0427 0.1713 0.0439 0.0430 0.0534 0.0585 0.0983 ±0.16% 11383 [3.63x] ⇑

1000 refs， read1 computed (with effect) 6，268.22 0.1492 0.3157 0.1595 0.1620 0.1907 0.2024 0.2408 ±0.18% 3135 (baseline)

创建 computed

新版块：每秒 6，111，709.97 次，[1.28x] 栽种

基准版块：每秒 4，790，560.55 次

修改 ref，不读取 computed（无 effect）

新版块：每秒 3，725，946.87 次，[1.19x] 栽种

基准版块：每秒 3，138，437.74 次

修改 ref，读取 1000 个 computed

无 effect 场景下，新版块栽种 1.26 倍

多 effect 场景下，新版块栽种 1.33 倍

创建 computed

新版块：每秒 6，111，709.97 次，[1.28x] 栽种

基准版块：每秒 4，790，560.55 次

新版块：每秒 6，111，709.97 次，[1.28x] 栽种

基准版块：每秒 4，790，560.55 次

修改 ref，不读取 computed（无 effect）

新版块：每秒 3，725，946.87 次，[1.19x] 栽种

基准版块：每秒 3，138，437.74 次

新版块：每秒 3，725，946.87 次，[1.19x] 栽种

基准版块：每秒 3，138，437.74 次

修改 ref，读取 1000 个 computed

无 effect 场景下，新版块栽种 1.26 倍

多 effect 场景下，新版块栽种 1.33 倍

无 effect 场景下，新版块栽种 1.26 倍

多 effect 场景下，新版块栽种 1.33 倍

留意的基准测试请参考 GitHub PR 贯穿中的表格（https://github.com/vuejs/core/pull/12349）。

随后，尤大也补充了一个 commit，移除定名空间的使用：

原因：之前使用定名空间是因为在基准测试中发达出更好的性能，但发现这是由于 Vitest 基准测试现在的模块评估面貌变成的。跨模块导入绑定的每次造访齐有支出，从而影响了性能。

处罚决议：将模块根级导出栽种到土产货常量中，以此来代替定名空间造访。这种设施不仅不错栽种性能，还更合适代码压缩器，并能减少系结包的大小。

结果：使用系结反应模块进行基准测试后，发现删除定名空间面貌后性能略有栽种，对比 571ba05 之前和之后的结果，全体改造显赫。

原因：之前使用定名空间是因为在基准测试中发达出更好的性能，但发现这是由于 Vitest 基准测试现在的模块评估面貌变成的。跨模块导入绑定的每次造访齐有支出，从而影响了性能。

处罚决议：将模块根级导出栽种到土产货常量中，以此来代替定名空间造访。这种设施不仅不错栽种性能，还更合适代码压缩器，并能减少系结包的大小。

结果：使用系结反应模块进行基准测试后，发现删除定名空间面貌后性能略有栽种，对比 571ba05 之前和之后的结果，全体改造显赫。

这次优化对包大小的影响：

文献 大小变化 Gzip 变化 Brotli 变化 runtime-dom.global.prod.js +1.11 kB +121 B +98 B vue.global.prod.js +1.11 kB +114 B +71 B

Alien Signals 技俩细节技俩简介

alien-signals 是一个轻量级的信号库，由 StackBlitz 推出，方针是创建一个具有最低支出的 signal 库。

Github 地址：https://github.com/stackblitz/alien-signals

Github 地址：https://github.com/stackblitz/alien-signals

这个库旨在通过一些适度条款来杀青不凡的性能：

基于 Push-Pull 模子

不使用动态对象

不使用 Array/Set/Map

不进行递归调用

类属性少于 10 个

基于 Push-Pull 模子

不使用动态对象

不使用 Array/Set/Map

不进行递归调用

类属性少于 10 个

履行结果标明，使用这些敛迹条款，不错在不使用复杂调治计谋的情况下杀青信号库的不凡性能。alien-signals 的全体性能约为 Vue 3.4 反映式系统的 400%。

Vue.js 的栽种

历程优化后，Vue 的主邀功能需求仍是完成，况且性能保抓在 Vue 3.4 的 400% 阁下，而在 Vue 3.5 的某些情况下不错达到底本的 6500%。

示例代码

基本用法：

import{ signal， computed， effect } from'alien-signals';

constcount = signal( 1);

constdoubleCount = computed( => count.get * 2);

effect( => {

console.log( `Count is: ${count.get}` );

}); // Console: Count is: 1

console.log(doubleCount.get); // 2

count.set( 2); // Console: Count is: 2

console.log(doubleCount.get); // 4

Effect 作用域：

import{ signal， effectScope } from'alien-signals';

constcount = signal( 1);

constscope = effectScope;

scope.run( => {

effect( => {

console.log( `Count in scope: ${count.get}` );

}); // Console: Count in scope: 1

count.set( 2); // Console: Count in scope: 2

});

scope.stop;

count.set( 3); // No console output

对比其他框架

以下测试结果基于：JS Reactivity Benchmark（https://github.com/milomg/js-reactivity-benchmark）

JS Reactivity Benchmark 是一个旨在为各样反映式框架进行性能基准测试的技俩。该技俩通过成立依赖图形的时局、密度和读取率，提供了高可调治性的基准测试环境，允许诞生者便捷地添加新的基准测试和框架。

JS Reactivity Benchmark 是一个旨在为各样反映式框架进行性能基准测试的技俩。该技俩通过成立依赖图形的时局、密度和读取率，提供了高可调治性的基准测试环境，允许诞生者便捷地添加新的基准测试和框架。

参考：

https://github.com/vuejs/core/pull/12349

https://github.com/milomg/js-reactivity-benchmark 中国 肛交

https://github.com/vuejs/core/pull/12349

https://github.com/milomg/js-reactivity-benchmark