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[源碼學習]前端緩存工具fast-memoize和nano-memoize

yeyan1996 / 705人閱讀

摘要:至今天年月日,這個工具的實現源碼思想是極其相似的,基本上,只要閱讀了其中一個源碼,也就了解了另外一個的實現。都對返回的緩存函數進行了參數注入這是一個極大提升性能的方法。不同點使用了無的對象,使用了普通對象這一點性能上相差不多。

至今天(2018年9月7日),這2個工具的實現源碼思想是極其相似的,基本上,只要閱讀了其中一個源碼,也就了解了另外一個的實現。

fast-memoize導圖:

初識

大概說說它們的實現思路:

定義緩存結構,其中fast使用了無prototype的對象nano使用了普通對象

定義序列化方法:當檢測到是單參數時,都是選擇JSON.stringify,而多個參數,兩者有不同(后面再說)。

定義策略:也就是緩存的具體方法,其實很簡單,就是對當前緩存結構查找,找到就返回,找不到就重新運行,
兩者都使用了bind方法注入參數,可以省去運行時再去查找參數。

接著分析兩者的異同:

相同處:

都使用了JSON.stringify作為序列化方法,因為它是原生的。

都對返回的緩存函數進行了參數注入(這是一個極大提升性能的方法)。

對單參數還是多參數的判斷都是使用func.length(形參的數量判斷),因為func.lengtharguments.length這種動態判斷性能會好很多。

不同點:

fast使用了無prototype的對象nano使用了普通對象(這一點性能上相差不多)。

當遇到多個參數時,fast還是繼續對arguments進行序列化,而nano則復雜一點,它通過用數組將每一次多個參數保存起來,

后續通過遍歷每個參數進行全等對比===,判斷是否從緩存調取結果。

同樣是多個參數,nano增加了一個參數max,可以讓用戶自定義需要進行對比參數的長度。

深入

接著看下第二點不同點的源碼:
主要看nano-memoize

function multiple(f,k,v,eq,change,max=0,...args) {
      // 用來儲存i(當前對比的參數索引)和緩存值
      const rslt = {};
      // k是一個專門存放多個參數的數組 格式類似
      // [[...args],[...args],[...args]...]
      for(let i=0;i=0 ? rslt.i : v.length;
      if(change) { change(i); }
      // 如果緩存不存在就執行func,存在直接返回緩存
      return typeof rslt.v === "undefined" ? v[i] = f.call(this,...(k[i] = args)) : rslt.v;
    }

可以看出,這是通過2次遍歷,對 [[...args],[...args],[...args]...]這樣一種結構比較,外層遍歷判斷length,
length相等才會進入內層遍歷,內層遍歷就是逐個判斷了。

// 注入參數,提升性能
f = multiple.bind(
        this,
        fn,
        k,
        v,
        // 逐個判斷方式默認為 ===
        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
      );

上面一段則是參數注入方式和默認的對比方式。

總結

一個表格總結兩者最大不同,假設:

忽略===的執行時間

使用的參數分為 引用相同 和 引用不同(但是深比較都為true)
例如:{x:1}{x:1}

耗時操作 多個參數(引用相同) 多個參數(引用不同)
狀態 首次運行 后續運行 首次運行 后續運行
fast 序列化+運行函數 序列化比較 序列化+運行函數 序列化比較
nano 運行函數 0(===比較) 運行函數 運行函數(===比較失敗)

源碼(帶注釋)倉庫

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