【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 / 1156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！

服务器托管 GPU服务器如何引入css html如何引入图片百倍赔偿身价百倍

文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址：https://www.ucloud.cn/yun/78316.html

惰性求值——lodash源码解读

摘要：本文将讲述源码中，惰性求值的原理和实现。惰性求值中的参数直到需要时才会进行计算。执行的示例图如下惰性求值做法普通的做法存在一个问题每个方法各做各的事，没有协调起来浪费了很多资源。前言 lodash受欢迎的一个原因，是其优异的计算性能。而其性能能有这么突出的表现，很大部分就来源于其使用的算法——惰性求值。本文将讲述lodash源码中，惰性求值的原理和实现。一、惰性求值的原理分析惰性...

tianren124 2019-08-26 12:15 评论0 收藏0
用 Lo-Dash 替换 underscore

摘要：我用替换已经有一段时间了。更快，支持，并且拥有所缺乏的特性。这真是太棒了同样声称类似，但是使用惰性求值，并发布了一些令人印象深刻的速度比较。如果你使用，不管在哪里使用包括，你应该花上几分钟切换到。我用Lo-Dash替换Underscore已经有一段时间了。Lo-Dash更快，支持AMD，并且拥有Underscore所缺乏的特性。同时，Lo-Dash和Underscore是100%兼容...

RyanQ 2019-08-19 14:27 评论0 收藏0
[译] RxJS文档02—— Observable 可观察量

摘要：原文可观察量是一种能惰性推送的集合，他可以包含多个值。是一种惰性计算方式，会在迭代中同步的返回到无限个可能的话返回值。使用一种处理方法，最终可能会或可能不会返回一个值。无论是同步方式还是异步方式，都可以择其一来传递返回值。原文：http://reactivex.io/rxjs/manu... Observable 可观察量是一种能惰性推送的集合，他可以包含多个值。下面的表格对比了推送...

A Loity 2019-08-20 17:30 评论0 收藏0
小技巧 - 收藏集 - 掘金

摘要：然而学习布局，你只要学习几个手机端页面自适应解决方案布局进阶版附源码示例前端掘金一年前笔者写了一篇手机端页面自适应解决方案布局，意外受到很多朋友的关注和喜欢。十分钟学会 Fiddler - 后端 - 掘金一.Fiddler介绍 Fiddler是一个http抓包改包工具，fiddle英文中有欺骗、伪造之意，与wireshark相比它更轻量级，上手简单，因为只能抓http和https数据...

A Loity 2019-08-20 17:45 评论0 收藏0
[译] 唯快不破：Web 应用的 13 个优化步骤

摘要：译文地址译唯快不破应用的个优化步骤前端的逆袭知乎专栏原文地址时过境迁，应用比以往任何时候都更具交互性。使用负载均衡方案我们在之前讨论缓存的时候简要提到了内容分发网络。换句话说，元素的串形访问会削弱负载均衡器以最佳形式欢迎关注知乎专栏 —— 前端的逆袭欢迎关注我的博客，知乎，GitHub。译文地址：【译】唯快不破：Web 应用的 13 个优化步骤 - 前端的逆袭 - 知乎专栏原文地...

haobowd 2019-08-19 18:37 评论0 收藏0