Lodash chain功能（Lazy Evaluation）介绍

SegmentFault 发布于2019-08-21 14:31 / 1369人阅读

摘要：几乎完美结合了各种各样的技术来榨干了的性能。它使用了最快的语句，自适应的算法，它甚至进行性能测试以避免在后续发布的版本中意外的降低了性能。这就是中背后的基本思想减少循环的次数而不是减少每次循环的时间。

原文：http://filimanjaro.com/blog/2...

我曾经一直认为像Lodash这样的库是不可能正的比它们已有的速度更快的。Lodash几乎完美结合了各种各样的技术来榨干了JavaScript的性能。它使用了JavaScript最快的语句，自适应的算法，它甚至进行性能测试以避免在后续发布的版本中意外的降低了性能。

惰性计算Lazy Evaluation

但是貌似我错了——实际上我们能让Lodas运行速度得到明显提升。而你所需要做的仅仅只是停止考虑一些微观的优化，然后找到并使用更好的算法。例如，在一个典型的循环中，我们通常倾向于优化每次迭代的时间：

var len = getLength();
for(var i = 0; i < len; i++) {
    operation(); // <- 10ms - how to make it 9ms?!
}

但是这样的优化很有限而且很难做到优化。相反的，在某些情况下优化getLength()函数却有意义的多。getLength()函数返回的数字越小，我们要执行的10ms的循环次数就越少。
这就是Lodash中lazy evaluation背后的基本思想：减少循环的次数而不是减少每次循环的时间。让我们看一看下面的例子：

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();

我们只想提取3个价格低于$10的宝石(gem)。常规Lodash方法（Strict evaluation）先筛选所有的8个宝石，然后返回前三个通过筛选的宝石。如下图：

然而，这还不够酷。它处理了所有的8个元素，然而实际上我们只需要读取其中的5个元素。相反的，Lazy evaluation算法只处理数组中最少的元素数量即可获得正确的结果，看如下实例：

这样我们就轻松的获取了37.5%的性能提升，但37.5%不是我们所能达到的极限，实际上很容易就能找到一个带来100倍性能提升的例子。让我们看下面的例子：

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);

在这个例子中，map和filter要在99999个元素上执行，而实际上，它有可能只需要在少数元素，例如1000个元素上运行就足够了，在这个例子中，Lazy evaluation带来的性能提升非常巨大（benchmark）

Pipelining

Lazy evaluation带来的另外一个好处被称为"pipelineing",这个概念背后的思想是避免在链式执行(chain execution)中创建中间数组。我们应该在一个元素上原地执行所有的操作。所以下面的代码

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

在regulaer Lodash常规计算中(strict evaluation)将大致的转换为这样:

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;

而如果在惰性计算(lazy evaluation)打开以后,它将像这样执行：

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

没有临时数组将给我们带来显著的性能提升，当源数组巨大并且内存访问开销很大时提升更加明显。

延迟执行（Deferred execution）

和lazy evaluation一起带来的另外一个好处就是延迟执行（deferred execution），不管什么时候你创建了一个chain，在显式或者隐式调用.value()方法前它都不会计算。这个特性使我们能先准备一个查询，然后再在在最新的数据上执行这个查询。

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
});

同时因为Lazy evaluation可也以加速执行时间，所以在运行时间很重要的时候，我们可以提前创建一个复杂的查询，然后再执行它。

Wrap up

Lazy evaluation在行业中并不是一个新想法，它已经在例如LINQ，Lazy.js和很多其它的优秀的库中存在了。我认为Lodash不同于他们的地方主要在于你仍然拥有一个外表和Underscore一样的API，但内部却是一个新的强大的引擎。不需要学习新的库，不需要更改大量的代码，就像只是一个附加的更新一样。
但是，即使你没有打算使用Lodash，我也希望这篇文章能给你带来一点启发：当你发现你的应用中的瓶颈时，不要在jsperf.com中try/fail的来优化它，而是起身，冲一杯咖啡，然后开始考虑一下算法。在这里创新的确很重要，但是良好的数学背景不会有害（推荐书目），祝你好运！

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