Vue团队藏了4年的Signals算法，终于被扒干净了

2010年Knockout.js把响应式编程搬进浏览器时，没人想到14年后这玩意儿会成为Solid、Vue、Preact的底层标配。但有个问题一直没人讲清楚：Signals到底怎么做到"改一个数，整棵树跟着动"的？

我翻完Solid和Vue的源码实现，发现核心是一套反直觉的推-拉混合算法——它既不像事件订阅那样全推，也不像懒加载那样全拉，而是两头占便宜。

先建一个"规则世界"

想象你在Excel里写公式：A1=10，B1=A1*2，C1=B1+5。改A1的时候，B1和C1自动重算——这就是响应式的本质。

代码里也一样。你定义一条规则：y永远等于2*x。一旦x变了，y自动跟上，不需要手动调用setState。z再依赖y，形成链条。程序跑起来后，这些规则在时间轴上持续生效，你只管观察结果。

这种模型1970年代就有了，叫响应式编程（Reactive Programming）。2010年Knockout.js第一次把它塞进浏览器，2012年RxJS跟进，但两者都太重。Signals是它们的直系后代，只是砍掉了90%的API表面，留下最锋利的内核。

一个Signal长这样：

get时收集依赖，set时通知订阅。看起来简单，但魔鬼在"通知"这一步——直接全量推送？性能爆炸。完全懒加载？UI stale。推-拉算法就是来解决这个矛盾的。

推-拉：两头讨好的艺术

纯推送模型（Push）的问题是：x变了，马上通知y，y通知z，z通知w……哪怕w最终没被用到，计算也跑完了。像React 18之前的同步渲染，一个state变化能触发整棵树遍历。

纯拉取模型（Pull）的问题是：等到真正读取w时才去算，中间链条可能已过期。你拿到一个值，不确定它是不是最新的，得自己检查版本号。

Signals的解法是分阶段：

第一阶段推标记（Push Mark）：x变了，不立即重算y，只给y打个"脏"标签，然后停住。y给z打标签，z给w打标签，整条链只传播一个布尔值，成本极低。

第二阶段拉取值（Pull Value）：等到UI真正要渲染w时，才从w往回拉——w发现z脏了，让z重算；z发现y脏了，让y重算；y发现x确实变了，读取新值。没有中间商赚差价，没有无效计算。

Solid的作者Ryan Carniato把这叫做"细粒度响应式"。Vue 3.4的Vapor模式、Preact Signals都用了同一套思路，只是实现细节不同。

源码里的脏检查博弈

看Solid的实现：每个Signal和Computation（计算属性）都有version和state两个字段。state分0（干净）、1（检查中）、2（脏）。

设值时，Signal的version++，所有订阅者的state设为2（脏）。这一步是纯推送，只改状态位，不做计算。

取值时，如果state===2，执行重算；如果state===1，说明有循环依赖，直接报错。重算前先把state设为1（检查中），算完改回0（干净）。

Vue的响应式系统更复杂一点，因为还要处理模板编译优化。但核心逻辑一致：组件渲染函数本身也是一个Computation，依赖的响应式变量变了，组件标记为待更新，等到nextTick统一拉取。

这里有个反直觉的点：同一个Computation可能被多次标记为脏，但只执行一次。比如x和y同时变化，都通知了z。z第一次被拉取时重算，之后即使再有通知，version对不上就直接返回缓存。这是推-拉模型能压到O(1)更新的关键。

为什么现在才流行？

2019年Svelte 3发布时，Rich Harris说"虚拟DOM是纯粹的开销"，但当时没人信。2021年Solid 1.0出来，用Signals跑出了比Svelte还快的benchmark，社区才开始认真看。

Vue 3.0 2020年发布，Composition API里埋了ref和reactive，但官方一直没提Signals这个词。直到2023年Vue 3.3的defineModel、3.4的Vapor模式，才把推-拉算法推到台前。Preact 2023年把Signals做成独立包，React团队虽然嘴上说"我们不需要"，但useSignal的RFC已经有人在写了。

一个有趣的对照：React的useMemo也是"懒计算"，但依赖数组要手动写，且每次渲染都要比较。Signals的依赖是运行时自动收集的，且更新粒度细到单个变量，不是整个组件。

这不是说Signals要取代所有方案。React的并发特性、时间切片，Signals很难直接复刻。但在"状态驱动视图"这个赛道上，推-拉算法确实把性能天花板抬高了整整一档。

我最后好奇的是：如果2010年Knockout.js就用了这套算法，前端框架史会不会被改写？还是说，只有等到硬件性能过剩、开发者开始挑剔每一毫秒时，这种"过度优化"才有市场？