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Lodash chain功能（Lazy Evaluation）介紹

SegmentFault / 1425人閱讀

摘要：幾乎完美結(jié)合了各種各樣的技術(shù)來榨干了的性能。它使用了最快的語句，自適應(yīng)的算法，它甚至進行性能測試以避免在后續(xù)發(fā)布的版本中意外的降低了性能。這就是中背后的基本思想減少循環(huán)的次數(shù)而不是減少每次循環(huán)的時間。

原文：http://filimanjaro.com/blog/2...

我曾經(jīng)一直認為像Lodash這樣的庫是不可能正的比它們已有的速度更快的。Lodash幾乎完美結(jié)合了各種各樣的技術(shù)來榨干了JavaScript的性能。它使用了JavaScript最快的語句，自適應(yīng)的算法，它甚至進行性能測試以避免在后續(xù)發(fā)布的版本中意外的降低了性能。

惰性計算Lazy Evaluation

但是貌似我錯了——實際上我們能讓Lodas運行速度得到明顯提升。而你所需要做的僅僅只是停止考慮一些微觀的優(yōu)化，然后找到并使用更好的算法。例如，在一個典型的循環(huán)中，我們通常傾向于優(yōu)化每次迭代的時間：

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

但是這樣的優(yōu)化很有限而且很難做到優(yōu)化。相反的，在某些情況下優(yōu)化getLength()函數(shù)卻有意義的多。getLength()函數(shù)返回的數(shù)字越小，我們要執(zhí)行的10ms的循環(huán)次數(shù)就越少。
這就是Lodash中l(wèi)azy evaluation背后的基本思想：減少循環(huán)的次數(shù)而不是減少每次循環(huán)的時間。讓我們看一看下面的例子：

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();

我們只想提取3個價格低于$10的寶石(gem)。常規(guī)Lodash方法（Strict evaluation）先篩選所有的8個寶石，然后返回前三個通過篩選的寶石。如下圖：

然而，這還不夠酷。它處理了所有的8個元素，然而實際上我們只需要讀取其中的5個元素。相反的，Lazy evaluation算法只處理數(shù)組中最少的元素數(shù)量即可獲得正確的結(jié)果，看如下實例：

這樣我們就輕松的獲取了37.5%的性能提升，但37.5%不是我們所能達到的極限，實際上很容易就能找到一個帶來100倍性能提升的例子。讓我們看下面的例子：

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);

在這個例子中，map和filter要在99999個元素上執(zhí)行，而實際上，它有可能只需要在少數(shù)元素，例如1000個元素上運行就足夠了，在這個例子中，Lazy evaluation帶來的性能提升非常巨大（benchmark）

Pipelining

Lazy evaluation帶來的另外一個好處被稱為"pipelineing",這個概念背后的思想是避免在鏈式執(zhí)行(chain execution)中創(chuàng)建中間數(shù)組。我們應(yīng)該在一個元素上原地執(zhí)行所有的操作。所以下面的代碼

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

在regulaer Lodash常規(guī)計算中(strict evaluation)將大致的轉(zhuǎn)換為這樣:

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;

而如果在惰性計算(lazy evaluation)打開以后,它將像這樣執(zhí)行：

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

沒有臨時數(shù)組將給我們帶來顯著的性能提升，當(dāng)源數(shù)組巨大并且內(nèi)存訪問開銷很大時提升更加明顯。

延遲執(zhí)行（Deferred execution）

和lazy evaluation一起帶來的另外一個好處就是延遲執(zhí)行（deferred execution），不管什么時候你創(chuàng)建了一個chain，在顯式或者隱式調(diào)用.value()方法前它都不會計算。這個特性使我們能先準備一個查詢，然后再在在最新的數(shù)據(jù)上執(zhí)行這個查詢。

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
});

同時因為Lazy evaluation可也以加速執(zhí)行時間，所以在運行時間很重要的時候，我們可以提前創(chuàng)建一個復(fù)雜的查詢，然后再執(zhí)行它。

Wrap up

Lazy evaluation在行業(yè)中并不是一個新想法，它已經(jīng)在例如LINQ，Lazy.js和很多其它的優(yōu)秀的庫中存在了。我認為Lodash不同于他們的地方主要在于你仍然擁有一個外表和Underscore一樣的API，但內(nèi)部卻是一個新的強大的引擎。不需要學(xué)習(xí)新的庫，不需要更改大量的代碼，就像只是一個附加的更新一樣。
但是，即使你沒有打算使用Lodash，我也希望這篇文章能給你帶來一點啟發(fā)：當(dāng)你發(fā)現(xiàn)你的應(yīng)用中的瓶頸時，不要在jsperf.com中try/fail的來優(yōu)化它，而是起身，沖一杯咖啡，然后開始考慮一下算法。在這里創(chuàng)新的確很重要，但是良好的數(shù)學(xué)背景不會有害（推薦書目），祝你好運！

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