【译】如何百倍加速 Lo-Dash？引入惰性计算

jonh_felix 发布于2019-08-19 17:13 / 1237人阅读

摘要：原文作者译文如何百倍加速引入惰性计算译者我一直以为像这样的库已经不能再快了，毕竟它们已经足够快了。函数返回价格低于的所有元素。延迟执行和惰性计算一起使用的是延迟执行。懒惰计算并不是行业里的新理念。

原文：How to Speed Up Lo-Dash ×100? Introducing Lazy Evaluation.
作者: Filip Zawada

译文：如何百倍加速 Lo-Dash？引入惰性计算
译者：justjavac

我一直以为像 Lo-Dash 这样的库已经不能再快了，毕竟它们已经足够快了。
Lo-Dash 几乎完全混合了各种 JavaScript 奇技淫巧（YouTube）来压榨出最好的性能。

惰性计算

但似乎我错了 - 其实 Lo-Dash 可以运行的更快。
你需要做的是，停止思考那些细微的优化，并开始找出更加适用的算法。
例如，在一个典型的循环中，我们往往倾向于去优化单次迭代的时间：

var len = getLength();
for(var i = 0; i < len; i++) {
    operation(); // <- 10毫秒 - 如何优化到9毫秒?!
}

代码说明：取得数组的长度，然后重复执行 N 遍 operation() 函数。译注 by @justjavac

但是，这（优化 operation() 执行时间）往往很难，而且对性能提升也非常有限。
相反，在某些情况下，我们可以优化 getLength() 函数。
它返回的数字越小，则每个 10 毫秒循环的执行次数就越少。

这就是 Lo-Dash 使用惰性计算的思想。
这是减少周期数，而不是减少每个周期的执行时间。
让我们看看下面的例子：

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();

代码说明：gems 保存了 8 个对象，名字和价格。priceLt(x) 函数返回价格低于 x 的所有元素。译注 by @justjavac

我们把价格低于 10 美元的前 3 个 gems 找出来。
常规 Lo-Dash 方法（严格计算）是过滤所有 8 个 gems，然后返回过滤结果的前 3 个。

不难看出来，这种算法是不明智的。
它处理了所有的 8 个元素，而实际上我们只需要读取其中的 5 个元素就能得到我们想要的结果。
与此相反，使用惰性计算算法，只需要处理能得到结果的最少数量就可以了。
如图所示：

我们轻而易举就获得了 37.5％的性能提升。
但是这还不是全部，其实很容易找到能获得 1000 倍以上性能提升的例子。
让我们一起来看看：

// 99,999 张照片
var phoneNumbers = [5554445555, 1424445656, 5554443333, … ×99,999];

// 返回包含 "55" 的照片
function contains55(str) {
    return str.contains("55"); 
};

// 取 100 张包含 "55" 的照片
var r = _(phoneNumbers).map(String).filter(contains55).take(100);

在这个例子中，map 和 filter 用来处理 99,999 个元素。
不过我们只需要它的一个子集就可以得到想要的结果了，例如 10,000 个，
性能提升也是非常大的（基准测试）：

Pipelining

惰性计算带来了另一个好处，我称之为 "Pipelining"。
它可以避免链式方法执行期间创建中间数组。
取而代之，我们在单个元素上执行所有操作。
所以，下面的代码：

var result = _(source).map(func1).map(func2).map(func3).value();

将大致翻译为如下的常规 Lo-Dash（严格计算）

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;

如果我们使用惰性计算，它会像下面这样执行：

var result = [];
for(var i = 0; i < source.length; i++) {
   result[i] = func3(func2(func1(source[i])));
}

不使用临时数组可以给我们带来非常显著的性能提升，特别是当源数组非常大时，内存访问是昂贵的资源。

延迟执行

和惰性计算一起使用的是延迟执行。
当你创建一个链，我们并不立即计算它的值，直到 .value() 被显式或者隐式地调用。
这种方法有助于先准备一个查询，随后我们使用最新的数据来执行它。

var wallet = _(assets).filter(ownedBy("me"))
                      .pluck("value")
                      .reduce(sum);

$json.get("/new/assets").success(function(data) {
    assets.push.apply(assets, data); // 更新我的资金
    wallet.value(); // 返回我钱包的最新的总额
});

在某些情况下，这样做也可以加速执行时间。我们可以在前期创建复杂的查询，然后当时机成熟时再执行它。

Wrap up

懒惰计算并不是行业里的新理念。它已经包含在了许多库里面，例如 LINQ、Lazy.js 等等。我相信 Lo-Dash 和这些库最主要的区别是，你可以在一个更新的、更强大的引擎里面使用原有的 Underscore API。不需要学习新的库，不需要修改代码，只是简单升级。

但是，即使你不打算使用 Lo-Dash，我希望这篇文章启发了你。
现在，当你发现你的应用程序存在性能瓶颈，不要仅仅是去 jsperf.com 以 try/fail 风格优化它。
而是去喝杯咖啡，并开始考虑算法。
最重要的是创意，但良好的数学背景会让你如鱼得水（book）。祝你好运！

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