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【譯】如何百倍加速 Lo-Dash？引入惰性計算

jonh_felix / 1259人閱讀

摘要：原文作者譯文如何百倍加速引入惰性計算譯者我一直以為像這樣的庫已經不能再快了，畢竟它們已經足夠快了。函數返回價格低于的所有元素。延遲執行和惰性計算一起使用的是延遲執行。懶惰計算并不是行業里的新理念。

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

譯文：如何百倍加速 Lo-Dash？引入惰性計算
譯者：justjavac

我一直以為像 Lo-Dash 這樣的庫已經不能再快了，畢竟它們已經足夠快了。
Lo-Dash 幾乎完全混合了各種 JavaScript 奇技淫巧（YouTube）來壓榨出最好的性能。

惰性計算

但似乎我錯了 - 其實 Lo-Dash 可以運行的更快。
你需要做的是，停止思考那些細微的優化，并開始找出更加適用的算法。
例如，在一個典型的循環中，我們往往傾向于去優化單次迭代的時間：

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

代碼說明：取得數組的長度，然后重復執行 N 遍 operation() 函數。譯注 by @justjavac

但是，這（優化 operation() 執行時間）往往很難，而且對性能提升也非常有限。
相反，在某些情況下，我們可以優化 getLength() 函數。
它返回的數字越小，則每個 10 毫秒循環的執行次數就越少。

這就是 Lo-Dash 使用惰性計算的思想。
這是減少周期數，而不是減少每個周期的執行時間。
讓我們看看下面的例子：

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();

代碼說明：gems 保存了 8 個對象，名字和價格。priceLt(x) 函數返回價格低于 x 的所有元素。譯注 by @justjavac

我們把價格低于 10 美元的前 3 個 gems 找出來。
常規 Lo-Dash 方法（嚴格計算）是過濾所有 8 個 gems，然后返回過濾結果的前 3 個。

不難看出來，這種算法是不明智的。
它處理了所有的 8 個元素，而實際上我們只需要讀取其中的 5 個元素就能得到我們想要的結果。
與此相反，使用惰性計算算法，只需要處理能得到結果的最少數量就可以了。
如圖所示：

我們輕而易舉就獲得了 37.5％ 的性能提升。
但是這還不是全部，其實很容易找到能獲得 1000 倍以上性能提升的例子。
讓我們一起來看看：

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

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

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

在這個例子中，map 和 filter 用來處理 99,999 個元素。
不過我們只需要它的一個子集就可以得到想要的結果了，例如 10,000 個，
性能提升也是非常大的（基準測試）：

Pipelining

惰性計算帶來了另一個好處，我稱之為 "Pipelining"。
它可以避免鏈式方法執行期間創建中間數組。
取而代之，我們在單個元素上執行所有操作。
所以，下面的代碼：

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

將大致翻譯為如下的常規 Lo-Dash（嚴格計算）

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;

如果我們使用惰性計算，它會像下面這樣執行：

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

不使用臨時數組可以給我們帶來非常顯著的性能提升，特別是當源數組非常大時，內存訪問是昂貴的資源。

延遲執行

和惰性計算一起使用的是延遲執行。
當你創建一個鏈，我們并不立即計算它的值，直到 .value() 被顯式或者隱式地調用。
這種方法有助于先準備一個查詢，隨后我們使用最新的數據來執行它。

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

$json.get("/new/assets").success(function(data) {
    assets.push.apply(assets, data); // 更新我的資金
    wallet.value(); // 返回我錢包的最新的總額
});

在某些情況下，這樣做也可以加速執行時間。我們可以在前期創建復雜的查詢，然后當時機成熟時再執行它。

Wrap up

懶惰計算并不是行業里的新理念。它已經包含在了許多庫里面，例如 LINQ、Lazy.js 等等。我相信 Lo-Dash 和這些庫最主要的區別是，你可以在一個更新的、更強大的引擎里面使用原有的 Underscore API。不需要學習新的庫，不需要修改代碼，只是簡單升級。

但是，即使你不打算使用 Lo-Dash，我希望這篇文章啟發了你。
現在，當你發現你的應用程序存在性能瓶頸，不要僅僅是去 jsperf.com 以 try/fail 風格優化它。
而是去喝杯咖啡，并開始考慮算法。
最重要的是創意，但良好的數學背景會讓你如魚得水（book）。祝你好運！

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