摘要:至今天年月日,这个工具的实现源码思想是极其相似的,基本上,只要阅读了其中一个源码,也就了解了另外一个的实现。都对返回的缓存函数进行了参数注入这是一个极大提升性能的方法。不同点使用了无的对象,使用了普通对象这一点性能上相差不多。
至今天(2018年9月7日),这2个工具的实现源码思想是极其相似的,基本上,只要阅读了其中一个源码,也就了解了另外一个的实现。
fast-memoize导图:
初识大概说说它们的实现思路:
定义缓存结构,其中fast使用了无prototype的对象,nano使用了普通对象。
定义序列化方法:当检测到是单参数时,都是选择JSON.stringify,而多个参数,两者有不同(后面再说)。
定义策略:也就是缓存的具体方法,其实很简单,就是对当前缓存结构查找,找到就返回,找不到就重新运行,
两者都使用了bind方法注入参数,可以省去运行时再去查找参数。
接着分析两者的异同:
相同处:
都使用了JSON.stringify作为序列化方法,因为它是原生的。
都对返回的缓存函数进行了参数注入(这是一个极大提升性能的方法)。
对单参数还是多参数的判断都是使用func.length(形参的数量判断),因为func.length比arguments.length这种动态判断性能会好很多。
不同点:
fast使用了无prototype的对象,nano使用了普通对象(这一点性能上相差不多)。
当遇到多个参数时,fast还是继续对arguments进行序列化,而nano则复杂一点,它通过用数组将每一次多个参数保存起来,
后续通过遍历每个参数进行全等对比===,判断是否从缓存调取结果。
同样是多个参数,nano增加了一个参数max,可以让用户自定义需要进行对比参数的长度。
深入接着看下第二点不同点的源码:
主要看nano-memoize:
function multiple(f,k,v,eq,change,max=0,...args) { // 用来储存i(当前对比的参数索引)和缓存值 const rslt = {}; // k是一个专门存放多个参数的数组 格式类似 // [[...args],[...args],[...args]...] for(let i=0;i=0 ? rslt.i : v.length; if(change) { change(i); } // 如果缓存不存在就执行func,存在直接返回缓存 return typeof rslt.v === "undefined" ? v[i] = f.call(this,...(k[i] = args)) : rslt.v; }
可以看出,这是通过2次遍历,对 [[...args],[...args],[...args]...]这样一种结构比较,外层遍历判断length,
length相等才会进入内层遍历,内层遍历就是逐个判断了。
// 注入参数,提升性能 f = multiple.bind( this, fn, k, v, // 逐个判断方式默认为 === equals || ((a,b) => a===b), // default to just a regular strict comparison (maxAge ? change.bind(this,v): null), // turn change logging on and bind to arg cache v maxArgs );
上面一段则是参数注入方式和默认的对比方式。
总结一个表格总结两者最大不同,假设:
忽略===的执行时间
使用的参数分为 引用相同 和 引用不同(但是深比较都为true)
例如:{x:1}和{x:1}
耗时操作 | 多个参数(引用相同) | 多个参数(引用不同) | ||
---|---|---|---|---|
状态 | 首次运行 | 后续运行 | 首次运行 | 后续运行 |
fast | 序列化+运行函数 | 序列化比较 | 序列化+运行函数 | 序列化比较 |
nano | 运行函数 | 0(===比较) | 运行函数 | 运行函数(===比较失败) |
源码(带注释)仓库
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