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摘要：幾乎完美結(jié)合了各種各樣的技術(shù)來(lái)榨干了的性能。它使用了最快的語(yǔ)句，自適應(yīng)的算法，它甚至進(jìn)行性能測(cè)試以避免在后續(xù)發(fā)布的版本中意外的降低了性能。這就是中背后的基本思想減少循環(huán)的次數(shù)而不是減少每次循環(huán)的時(shí)間。
原文：http://filimanjaro.com/blog/2...
我曾經(jīng)一直認(rèn)為像Lodash這樣的庫(kù)是不可能正的比它們已有的速度更快的。Lodash幾乎完美結(jié)合了各種各樣的技術(shù)來(lái)榨干了JavaScript的性能。它使用了JavaScript最快的語(yǔ)句，自適應(yīng)的算法，它甚至進(jìn)行性能測(cè)試以避免在后續(xù)發(fā)布的版本中意外的降低了性能。
惰性計(jì)算Lazy Evaluation但是貌似我錯(cuò)了——實(shí)際上我們能讓Lodas運(yùn)行速度得到明顯提升。而你所需要做的僅僅只是停止考慮一些微觀的優(yōu)化，然后找到并使用更好的算法。例如，在一個(gè)典型的循環(huán)中，我們通常傾向于優(yōu)化每次迭代的時(shí)間：
var len = getLength();
for(var i = 0; i < len; i++) {
operation(); // <- 10ms - how to make it 9ms?!
}
但是這樣的優(yōu)化很有限而且很難做到優(yōu)化。相反的，在某些情況下優(yōu)化getLength()函數(shù)卻有意義的多。getLength()函數(shù)返回的數(shù)字越小，我們要執(zhí)行的10ms的循環(huán)次數(shù)就越少。
這就是Lodash中l(wèi)azy evaluation背后的基本思想：減少循環(huán)的次數(shù)而不是減少每次循環(huán)的時(shí)間。讓我們看一看下面的例子：
function priceLt(x) {
return function(item) { return item.price < x; };
}
var gems = [
{ name: "Sunstone", price: 4 }, { name: "Amethyst", price: 15 },
{ name: "Prehnite", price: 20}, { name: "Sugilite", price: 7 },
{ name: "Diopside", price: 3 }, { name: "Feldspar", price: 13 },
{ name: "Dioptase", price: 2 }, { name: "Sapphire", price: 20 }
];
var chosen = _(gems).filter(priceLt(10)).take(3).value();
我們只想提取3個(gè)價(jià)格低于$10的寶石(gem)。常規(guī)Lodash方法（Strict evaluation）先篩選所有的8個(gè)寶石，然后返回前三個(gè)通過(guò)篩選的寶石。如下圖：
然而，這還不夠酷。它處理了所有的8個(gè)元素，然而實(shí)際上我們只需要讀取其中的5個(gè)元素。相反的，Lazy evaluation算法只處理數(shù)組中最少的元素?cái)?shù)量即可獲得正確的結(jié)果，看如下實(shí)例：
這樣我們就輕松的獲取了37.5%的性能提升，但37.5%不是我們所能達(dá)到的極限，實(shí)際上很容易就能找到一個(gè)帶來(lái)100倍性能提升的例子。讓我們看下面的例子：
var phoneNumbers = [5554445555, 1424445656, 5554443333, … ×99,999];
// get 100 phone numbers containing ?55”
function contains55(str) {
return str.contains("55");
};
var r = _(phoneNumbers).map(String).filter(contains55).take(100);
在這個(gè)例子中，map和filter要在99999個(gè)元素上執(zhí)行，而實(shí)際上，它有可能只需要在少數(shù)元素，例如1000個(gè)元素上運(yùn)行就足夠了，在這個(gè)例子中，Lazy evaluation帶來(lái)的性能提升非常巨大（benchmark）
PipeliningLazy evaluation帶來(lái)的另外一個(gè)好處被稱為"pipelineing",這個(gè)概念背后的思想是避免在鏈?zhǔn)綀?zhí)行(chain execution)中創(chuàng)建中間數(shù)組。我們應(yīng)該在一個(gè)元素上原地執(zhí)行所有的操作。所以下面的代碼
var result = _(source).map(func1).map(func2).map(func3).value();
在regulaer Lodash常規(guī)計(jì)算中(strict evaluation)將大致的轉(zhuǎn)換為這樣:
var result = [], temp1 = [], temp2 = [], temp3 = [];
for(var i = 0; i < source.length; i++) {
temp1[i] = func1(source[i]);
}
for(i = 0; i < source.length; i++) {
temp2[i] = func2(temp1[i]);
}
for(i = 0; i < source.length; i++) {
temp3[i] = func3(temp2[i]);
}
result = temp3;
而如果在惰性計(jì)算(lazy evaluation)打開(kāi)以后,它將像這樣執(zhí)行：
var result = [];
for(var i = 0; i < source.length; i++) {
result[i] = func3(func2(func1(source[i])));
}
沒(méi)有臨時(shí)數(shù)組將給我們帶來(lái)顯著的性能提升，當(dāng)源數(shù)組巨大并且內(nèi)存訪問(wèn)開(kāi)銷很大時(shí)提升更加明顯。
延遲執(zhí)行（Deferred execution）和lazy evaluation一起帶來(lái)的另外一個(gè)好處就是延遲執(zhí)行（deferred execution），不管什么時(shí)候你創(chuàng)建了一個(gè)chain，在顯式或者隱式調(diào)用.value()方法前它都不會(huì)計(jì)算。這個(gè)特性使我們能先準(zhǔn)備一個(gè)查詢，然后再在在最新的數(shù)據(jù)上執(zhí)行這個(gè)查詢。
var wallet = _(assets).filter(ownedBy("me"))
.pluck("value")
.reduce(sum);
$json.get("/new/assets").success(function(data) {
assets.push.apply(assets, data); // update assets
wallet.value(); // returns most up-to-date value
});
同時(shí)因?yàn)長(zhǎng)azy evaluation可也以加速執(zhí)行時(shí)間，所以在運(yùn)行時(shí)間很重要的時(shí)候，我們可以提前創(chuàng)建一個(gè)復(fù)雜的查詢，然后再執(zhí)行它。
Wrap upLazy evaluation在行業(yè)中并不是一個(gè)新想法，它已經(jīng)在例如LINQ，Lazy.js和很多其它的優(yōu)秀的庫(kù)中存在了。我認(rèn)為L(zhǎng)odash不同于他們的地方主要在于你仍然擁有一個(gè)外表和Underscore一樣的API，但內(nèi)部卻是一個(gè)新的強(qiáng)大的引擎。不需要學(xué)習(xí)新的庫(kù)，不需要更改大量的代碼，就像只是一個(gè)附加的更新一樣。
但是，即使你沒(méi)有打算使用Lodash，我也希望這篇文章能給你帶來(lái)一點(diǎn)啟發(fā)：當(dāng)你發(fā)現(xiàn)你的應(yīng)用中的瓶頸時(shí)，不要在jsperf.com中try/fail的來(lái)優(yōu)化它，而是起身，沖一杯咖啡，然后開(kāi)始考慮一下算法。在這里創(chuàng)新的確很重要，但是良好的數(shù)學(xué)背景不會(huì)有害（推薦書目），祝你好運(yùn)！
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