延迟求值 如何让Lo Dash再提速X100?

原文:How to Speed Up Lo-Dash ×100? Introducing Lazy Evaluation
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「注释」作者在本文里没有说明这么一个事实:
目前的版本Lo-Dash v2.4.1并没有引入延迟求值的特性,Lo-Dash 3.0.0-pre中部分方法进行了引入,比如filter(),map(),reverse()

我时常觉得像Lo-Dash这样优秀的库已经无法再优化了。它整合了各种奇技淫巧已经将JavaScript的性能开发到了极限。它使用了最快速的语句,优化的算法,甚至还会在发版前做性能测试以保证回归没问题。

延迟求值

但似乎我错了-还可以让Lo-Dash有明显的提升。只需将关注点从细微的优化转移到算法上来。譬如,在一次循环中我们往往会去优化循环体:

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var len = getLength();
for(var i = 0; i < len; i++) {
operation(); // <- 10ms - 如何做到 9ms?!
}

但针对循环体的优化往往很难,很多时候已经到极限了。相反,优化getLength() 函数尽量减少循环次数变得更有意义了。你想啊,这个数值越小,需要循环的10ms就越少。

这便是Lo-Dash实现延迟求值的大致思路。重要的是减少循环次数,而不是每次循环的时间。让我们考察下面的例子:

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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();

我们只想取出3个价格低于10元的小球。通常情况下我们先过滤整个数据源,最后从所有小于10的元素里返回前面三个即可。

lo-dash naive

但这种做法并不优雅。它处理了全部8个数据,但其实只需要处理前面5个我们就能拿到结果了。同样为了得到正确的结果,延迟求值则只处理最少的元素。优化后如下图所示:

grafika

一下子就获得了37.5%的性能提升。很容易找出提升X1000+的例子。比如:

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var phoneNumbers = [5554445555, 1424445656, 5554443333, … ×99,999];
// 取出100个含 `55` 的号码
function contains55(str) {
return str.contains("55");
};
var r = _(phoneNumbers).map(String).filter(contains55).take(100);

这个例子中mapfilter 将遍历99999个元素,但很有可能我们只需处理到1000个元素的时候就已经拿到想要的结果了。这回性能的提升就太明显了(benchmark):

benchmark

流水线

延迟求值同时带来了另一个好处,我称之为“流水线”。要旨就是避免产生中间数组,而是对一个元素一次性进行完所有操作。下面用代码说话:

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

上面看似优雅的写法在原始的Lo-Dash里会转换成下面的样子(直接求值):

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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;

当引入了延迟求值后,代码大致就成这样的了:

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

减少不必要的中间变量多少会带来性能上的提升,特别是在数据源特别巨大,内存又吃紧的情况下。

延迟执行

延迟求值带来的另一个好处是延迟执行。无论何时你写了段链式代码,只有在显式地调用了.value()后才会真正执行。这样一来,在数据源需要异步去拉取的情况下,可以保证我们处理的是最新的数据。

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var wallet = _(assets).filter(ownedBy('me'))
.pluck('value')
.reduce(sum);
$json.get("/new/assets").success(function(data) {
assets.push.apply(assets, data); // 更新数据源
wallet.value(); // 返回的结果是最新的
});

而且这种机制在某些情况下也会提高执行效果。我们可以老早发送一个请求获取数据,然后指定一个精确的时间来执行。

后记

延迟求值并且不算什么新技术。在一些库中已经在使用了,比如LINQ,Lazy.js还有其他等等。那么问题来了,Lo-Dash存在的意义是啥?我想就是你仍然可以使用你熟悉的Underscore 接口但享受一个更高效的底层实现,不需要额外的学习成本,代码上面也不会有大的变动,只需稍加修改。

译注:对于lazy evaluationdeferred executionlazydeferred 的区分,在翻译时找不到恰当的区分。前者用主流使用的「延迟」会更易懂,而后者同时也译为「延迟」, 但他们在记性上还是存在一定差别的,具体的讨论可见这里




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