优化 JavaScript 的乐趣和好处【译文】

一篇 antfu 推荐的交互式优质性能优化博文，作者有 20 年经验，真的很多细节，试着翻译一下加一点自己的润色，强烈建议阅读英文原文，体验交互式，这里就先用截图替代了。
第一次翻译，不足之处欢迎指正！
本译文博客链接：https://ysx.cosine.ren/optimizing-javascript-translate
原文链接：https://romgrk.com/posts/optimizing-javascript
原文作者：romgrk

我经常觉得一般的 javascript 代码运行起来比原来慢得多，原因很简单，就是没有进行适当的优化。以下是我发现的常用优化技术的总结。需要注意的是，性能与可读性之间的权衡往往是可读性，因此何时选择性能，何时选择可读性，这个问题留给读者自己去解决。我还想说的是，谈论优化必然需要谈论基准测试。如果一个函数一开始的运行时间只占实际总运行时间的一小部分，那么对该函数进行数小时的微优化以使其运行速度提高 100 倍是毫无意义的。如果要优化，最重要的第一步就是基准测试。我将在后面的内容中介绍这一主题。还要注意的是，微基准测试（microbenchmarks）通常存在缺陷，这里介绍的可能也包括在内。我已经尽力避免这些陷阱，但在没有基准测试的情况下，不要盲目应用这里介绍的任何要点。

我已经为所有可能的情况提供了可运行的示例。它们默认显示我在我的机器上得到的结果（archlinux 上的 brave 122），但是你可以自己运行它们。尽管我不想这么说，但 Firefox 在优化游戏中已经落后了一点，目前只占流量的一小部分，所以我不建议使用 Firefox 上的结果作为有用的指标。

0. 避免不必要的工作

这可能听起来很明显，但它需要在这里，因为不可能有另一个优化的第一步：如果你试图优化，你应该首先考虑避免不必要的工作。 这包括了诸如记忆化（memoization）、延迟计算（laziness）和增量计算（incremental computation）等概念。具体应用会根据上下文有所不同。例如，在 React 中，这意味着应用 memo()、useMemo() 以及其他适用的原语。

1. 避免字符串比较

JavaScript 很容易隐藏字符串比较的真实开销。如果你需要在 C 语言中比较字符串，你会使用 strcmp(a, b) 函数。而 JavaScript 使用 === 进行比较，因此你看不到 strcmp 。但它是存在的，strcmp 通常（但不总是）需要将一个字符串中的每个字符与另一个字符串中的字符进行比较；字符串比较的时间复杂度是 O(n) 。一种常见的要避免的 JavaScript 模式是将字符串用作枚举（strings-as-enums）。但是，随着 TypeScript 的出现，这应该很容易避免，因为枚举类型默认是整数。

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// No
enum Position {
TOP = 'TOP',
BOTTOM = 'BOTTOM',
}

// Yeppers
enum Position {
TOP, // = 0
BOTTOM, // = 1
}

以下是成本比较：

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// 1. string compare
const Position = {
TOP: 'TOP',
BOTTOM: 'BOTTOM',
}

let _ = 0
for (let i = 0; i < 1000000; i++) {
let current = i % 2 === 0 ?
Position.TOP : Position.BOTTOM
if (current === Position.TOP)
_ += 1
}

// 2. int compare
const Position = {
TOP: 0,
BOTTOM: 1,
}

let _ = 0
for (let i = 0; i < 1000000; i++) {
let current = i % 2 === 0 ?
Position.TOP : Position.BOTTOM
if (current === Position.TOP)
_ += 1
}

2. 避免不同的形状（ Shapes ）

JavaScript 引擎尝试通过假设对象具有特定的形状，并且函数将接收相同形状的对象来优化代码。这允许它们为该形状的所有对象一次性存储键，并在一个单独的扁平数组中存储值。用 JavaScript 代码表示的话如下例：

Copy
// 引擎接受的对象
const objects = [
{
name: 'Anthony',
age: 36,
},
{
name: 'Eckhart',
age: 42
},
]

// 优化后的内部存储结构类似
const shape = [
{ name: 'name', type: 'string' },
{ name: 'age', type: 'integer' },
]

const objects = [
['Anthony', 36],
['Eckhart', 42],
]

Note

我使用了 “shape” 这个词来描述这个概念，但要注意，您可能也会发现 “hidden class” 或 “map” 用于描述它，这取决于引擎。

例如，在运行时，如果下面的函数接收到两个具有形状 { x: number, y: number } 的对象，则引擎将推测未来的对象将具有相同的形状，并生成针对该形状优化的机器代码。

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function add(a, b) {
return {
x: a.x + b.x,
y: a.y + b.y,
}
}

如果我们传递的对象不是形状 {x, y} 而是形状 { y, x } ，那么引擎将需要撤销其推测，函数将突然变得相当慢。我在这里的解释会有所保留，因为如果你想了解更多细节，应该阅读 mraleph 的优秀文章 。但我要强调的是，V8 引擎特别有 3 种模式，用于访问：单态（monomorphic，1 种形状）、多态（polymorphic，2-4 种形状）和巨态（megamorphic，5 种以上形状）。假设你真的想保持单态，因为性能下降是很剧烈的：

译者注：
在保持代码性能的单态模式下，你需要确保传递给函数的对象保持相同的形状。在 JavaScript 和 TypeScript 的开发过程中，这意味着当你定义和操作对象时，你需要保证属性的添加顺序一致，避免随意添加或删除属性，这样可以帮助 V8 引擎优化对象属性的访问。
为了提高性能，尽量避免在运行时改变对象的形状。这涉及到避免添加或删除属性，或者以不同的顺序创建相同属性的对象。通过维持对象属性的一致性，可以帮助 JavaScript 引擎保持对对象的高效访问，从而避免由于形状变化导致的性能下降。

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// setup
let _ = 0

// 1. monomorphic
const o1 = { a: 1, b: _, c: _, d: _, e: _ }
const o2 = { a: 1, b: _, c: _, d: _, e: _ }
const o3 = { a: 1, b: _, c: _, d: _, e: _ }
const o4 = { a: 1, b: _, c: _, d: _, e: _ }
const o5 = { a: 1, b: _, c: _, d: _, e: _ } // all shapes are equal

// 2. polymorphic
const o1 = { a: 1, b: _, c: _, d: _, e: _ }
const o2 = { a: 1, b: _, c: _, d: _, e: _ }
const o3 = { a: 1, b: _, c: _, d: _, e: _ }
const o4 = { a: 1, b: _, c: _, d: _, e: _ }
const o5 = { b: _, a: 1, c: _, d: _, e: _ } // this shape is different

// 3. megamorphic
const o1 = { a: 1, b: _, c: _, d: _, e: _ }
const o2 = { b: _, a: 1, c: _, d: _, e: _ }
const o3 = { b: _, c: _, a: 1, d: _, e: _ }
const o4 = { b: _, c: _, d: _, a: 1, e: _ }
const o5 = { b: _, c: _, d: _, e: _, a: 1 } // all shapes are different

// test case
function add(a1, b1) {
return a1.a + a1.b + a1.c + a1.d + a1.e +
b1.a + b1.b + b1.c + b1.d + b1.e }

let result = 0
for (let i = 0; i < 1000000; i++) {
result += add(o1, o2)
result += add(o3, o4)
result += add(o4, o5)
}

那么我该怎么办呢？

说来容易做来难：用完全相同的形状创建所有对象。即使是像以不同的顺序编写 React 组件 props 这样微不足道的事情也会触发这种情况。

例如，这里是我在 React 的代码库中发现的一些简单案例，但几年前它们已经对同一问题产生了更高的影响，因为它们用整数初始化了一个对象，然后存储了一个浮点数。 是的，改变类型也会改变形状。 是的，整数和浮点数类型隐藏在 number 后面。处理它。

Note

引擎通常可以将整数编码为值。例如，V8 表示 32 位的值，整数作为紧凑的 Smi（SMall）值，但浮点数和大整数作为指针传递，就像字符串和对象一样。JSC 使用 64 位编码，双标记，按值传递所有数字，就像 SpiderMonkey 一样，其余的作为指针传递。

译者注：
这种编码方式允许 JavaScript 引擎在不牺牲性能的前提下，高效地处理各种类型的数字。对于小整数，Smi 的使用减少了需要为其分配堆内存的情况，提高了操作的效率。对于更大的数字，虽然需要通过指针来访问，但这种方式依然能够保证 JavaScript 在处理各种数字类型时的灵活性和效能。
这样的设计也反映了 JavaScript 引擎作者在数据表示和性能优化之间权衡的智慧，尤其是在动态类型语言中，这种权衡尤为重要。通过这种方式，引擎能够在执行 JavaScript 代码时，尽可能地减少内存使用和提高运算速度。

3. 避免使用数组 / 对象方法

我和其他人一样喜欢函数式编程，但是除非你在 Haskell / OCaml / Rust 中工作，函数式代码被编译成高效的机器代码，否则函数式总是比命令式慢。

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const result =
[1.5, 3.5, 5.0]
.map(n => Math.round(n))
.filter(n => n % 2 === 0)
.reduce((a, n) => a + n, 0)

这些方法的问题在于：

它们需要制作数组的完整副本，这些副本稍后需要由垃圾收集器释放。我们将在第 5 节中更详细地探讨内存 I/O 的问题。

它们为 N 个操作循环 N 次，而 for 循环只允许循环一次。

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// setup:
const numbers = Array.from({ length: 10_000 }).map(() => Math.random())

// 1. functional
const result =
numbers
.map(n => Math.round(n * 10))
.filter(n => n % 2 === 0)
.reduce((a, n) => a + n, 0)

// 2. imperative
let result = 0
for (let i = 0; i < numbers.length; i++) {
let n = Math.round(numbers[i] * 10)
if (n % 2 !== 0) continue
result = result + n
}

像 Object.values() 、 Object.keys() 和 Object.entries() 这样的对象方法也会遇到类似的问题，因为它们也会分配更多的数据，而内存访问是所有性能问题的根源。我发誓，我会在第五节给你看的。

4. 避免间接来源

另一个寻找优化收益的地方是任何间接来源，我可以看到 3 个主要来源：

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const point = { x: 10, y: 20 }

// 1. 代理对象更难优化，因为它们的 get/set 函数可能正在运行自定义逻辑，因此引擎无法做出通常的假设。
const proxy = new Proxy(point, { get: (t, k) => { return t[k] } })
// 有些引擎可以使代理成本消失，但这些优化的成本很高，而且很容易损坏。
const x = proxy.x

// 2. 通常会被忽略，但通过 `.` 或 `[]` 访问对象也是一种间接访问。在简单的情况下，引擎很可能可以优化成本：
const x = point.x
// 但每次额外的访问都会增加成本，并使引擎更难对“点”的状态做出假设：
const x = this.state.circle.center.point.x

// 3.最后，函数调用也会产生成本。引擎一般都善于内联这些函数：
function getX(p) { return p.x }
const x = getX(p)
// 但也不能保证一定可以。特别是如果函数调用不是来自静态函数，而是来自参数等：
function Component({ point, getX }) {
return getX(point)
}

代理基准测试目前在 V8 上尤其残酷。上次我检查的时候，代理对象总是从 JIT 返回到解释器，从这些结果来看，情况可能仍然如此。

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// 1. 代理访问
const point = new Proxy({ x: 10, y: 20 }, { get: (t, k) => t[k] })

for (let _ = 0, i = 0; i < 100_000; i++) { _ += point.x }

// 2. 直接访问
const point = { x: 10, y: 20 }
const x = point.x

for (let _ = 0, i = 0; i < 100_000; i++) { _ += x }

我还想展示访问深嵌套对象与直接访问的对比，但引擎很擅长在存在热循环和常量对象时通过转义分析来优化对象访问 。为了防止这种情况，我插入了一些间接方法。

译者注：
“热循环”（hot loop） 指的是在程序执行过程中频繁运行的循环，即被大量重复执行的代码部分。因为这部分代码执行次数非常多，所以它们对程序的性能影响尤为显著，成为了性能优化的关键点。后文也有出现。

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// 1. 嵌套访问
const a = { state: { center: { point: { x: 10, y: 20 } } } }
const b = { state: { center: { point: { x: 10, y: 20 } } } }
const get = (i) => i % 2 ? a : b

let result = 0
for (let i = 0; i < 100_000; i++) {
result = result + get(i).state.center.point.x }

// 2. 直接访问
const a = { x: 10, y: 20 }.x
const b = { x: 10, y: 20 }.x
const get = (i) => i % 2 ? a : b

let result = 0
for (let i = 0; i < 100_000; i++) {
result = result + get(i) }

5. 避免缓存未命中

这一点需要一点底层知识，但即使在 JavaScript 中也有影响，所以我将解释一下。从 CPU 的角度来看，从 RAM 中获取内存的速度很慢。为了加快速度，它主要使用了两种优化方法。

5.1 预取（ Prefetching ）

第一种是预取：它会提前获取更多内存，希望这些内存是你感兴趣的。它总是猜测，如果你请求一个内存地址，你就会对紧随其后的内存区域感兴趣。因此，按顺序访问数据是关键。在下面的示例中，我们可以观察到按随机顺序访问内存的影响。

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// setup:
const K = 1024
const length = 1 * K * K

// 这些点是一个接一个地创建的，因此它们在内存中是按顺序分配的。
const points = new Array(length)
for (let i = 0; i < points.length; i++) {
points[i] = { x: 42, y: 0 }
}

// 该数组包含与上相同的数据，但随机打乱。
const shuffledPoints = shuffle(points.slice())

// 1. 顺序的
let _ = 0
for (let i = 0; i < points.length; i++) { _ += points[i].x }

// 2. 随机的
let _ = 0
for (let i = 0; i < shuffledPoints.length; i++) { _ += shuffledPoints[i].x }

那我该怎么办呢？

将这一概念应用于实践可能是最困难的，因为 JavaScript 没有一种方法可以指定对象在内存中的位置，但你可以像上面的例子一样，利用这些知识来发挥优势，例如在重新排序或排序之前对数据进行操作。你不能假设按顺序创建的对象在一段时间后会保持在同一位置，因为垃圾回收器可能会移动它们。但有一个例外，那就是数字数组，最好是 TypedArray 实例：

有关更详细的示例，请参阅此链接 *。

请注意，它包含一些现已过时的优化，但总体上仍然准确。

译者注：
JavaScript 中的 TypedArray 实例提供了一种高效的方式来处理二进制数据。与常规数组相比，TypedArray 不仅在内存使用上更高效，而且它们访问的是连续的内存区域，这使得它们在进行数据操作时可以实现更高的性能。这与预取的概念密切相关，因为处理连续的内存块通常比随机访问内存更快，尤其是在涉及大量数据时。
例如，如果你在处理大量数值数据，比如图像处理或科学计算，使用 Float32Array 或 Int32Array 等 TypedArray 可以让你获得更好的性能。由于这些数组直接操作内存，它们可以更快地读取和写入数据，尤其是在进行顺序访问时。这样做不仅减少了 JavaScript 运行时的开销，还可以利用现代 CPU 的预取和缓存机制来加速数据处理。

5.2 缓存在 L1/2/3

CPU 使用的第二种优化方式是 L1/L2/L3 缓存：这些缓存就像速度更快的 RAMs，但也更昂贵，因此它们的容量要小得多。它们包含 RAM 数据，但起到 LRU 缓存的作用。数据在 "hot"（正在处理）时进入，当新的工作数据需要空间时再写回主 RAM。因此，这里的关键是使用尽可能少的数据，将工作数据集保留在快速缓存中。在下面的示例中，我们可以观察到破坏每个连续缓存的效果。

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// setup:
const KB = 1024
const MB = 1024 * KB

// 这些是适合这些缓存的近似大小。如果您在计算机上没有得到相同的结果，可能是因为您的 sizes 不同。
const L1 = 256 * KB
const L2 = 5 * MB
const L3 = 18 * MB
const RAM = 32 * MB

// 我们将为所有测试用例访问相同的缓冲区，但我们只会访问第一个用例中的前 0 到 “L1” 条目，第二个用例中的 0 到 “L2” 条目，依此类推。
const buffer = new Int8Array(RAM)
buffer.fill(42)

const random = (max) => Math.floor(Math.random() * max)

// 1. L1
let r = 0; for (let i = 0; i < 100000; i++) { r += buffer[random(L1)] }

// 2. L2
let r = 0; for (let i = 0; i < 100000; i++) { r += buffer[random(L2)] }

// 3. L3
let r = 0; for (let i = 0; i < 100000; i++) { r += buffer[random(L3)] }

// 4. RAM
let r = 0; for (let i = 0; i < 100000; i++) { r += buffer[random(RAM)] }

那我该怎么办呢？

无情地消除每一个可以消除的数据或内存分配。数据集越小，程序运行的速度就越快。内存 I/O 是 95% 程序的瓶颈。另一个好的策略是将您的工作分成块（ chunks ），并确保您一次处理一个小数据集。

有关 CPU 和内存的更多详细信息，请参阅此链接。

Note

关于不可变数据结构 —— 不可变性对于清晰性和正确性来说是很好的，但是在性能方面，更新不可变的数据结构意味着复制容器，这将导致更多的内存 I/O 刷新缓存。你应该尽可能避免不可变的数据结构。
关于 ... 扩展运算符 —— 它非常方便，但每次使用它都要在内存中创建一个新对象。更多的内存 I/O，更慢的缓存！

6. 避免大型 Objects

如第 2 节所述，引擎使用 shapes 来优化对象。然而，当 shapes 变得太大时，引擎别无选择，只能使用常规的散列表（如 Map 对象）。正如我们在第 5 节中看到的，缓存未命中会显著降低性能。散列表很容易出现这种情况，因为它们的数据通常是随机的 & 均匀地分布在它们所占用的内存区域中。让我们看看这个通过用户 ID 索引的用户映射是如何表现的。

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// setup:
const USERS_LENGTH = 1_000

// setup:
const byId = {}
Array.from({ length: USERS_LENGTH }).forEach((_, id) => {
byId[id] = { id, name: 'John'}
})
let _ = 0

// 1. [] access
Object.keys(byId).forEach(id => { _ += byId[id].id })

// 2. direct access
Object.values(byId).forEach(user => { _ += user.id })

我们还可以观察到性能如何随着对象大小的增加而不断下降：

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// setup:
const USERS_LENGTH = 100_000

那我该怎么办呢？

如上所述，应避免频繁对大型对象进行索引。最好事先将对象转化为数组。将 ID 组织在模型上可以帮助您组织数据，因为您可以使用 Object.values() ，而不必引用键映射来获取 ID。

7. 使用 eval

有些 JavaScript 模式很难针对引擎进行优化，而通过使用 eval () 或其衍生工具，你可以让这些模式消失。在本例中，我们可以观察到使用 eval () 如何避免了使用动态对象键创建对象的成本：

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// setup:
const key = 'requestId'
const values = Array.from({ length: 100_000 }).fill(42)
// 1. without eval
function createMessages(key, values) {
const messages = []
for (let i = 0; i < values.length; i++) {
messages.push({ [key]: values[i] })
}
return messages
}

createMessages(key, values)

// 2. with eval
function createMessages(key, values) {
const messages = []
const createMessage = new Function('value',
`return { ${JSON.stringify(key)}: value }`
)
for (let i = 0; i < values.length; i++) {
messages.push(createMessage(values[i]))
}
return messages
}

createMessages(key, values)

译者注：
在使用 eval 的版本中（通过 Function 构造函数实现），示例首先创建了一个函数，该函数动态生成一个具有动态键和给定值的对象。然后，这个函数在循环中被调用以创建消息数组。这种方式通过预先编译生成对象的函数，减少了运行时的计算和对象创建开销。
虽然使用 eval 和 Function 构造函数可以避免某些运行时开销，但它们也引入了潜在的安全风险，因为它们可以执行任意代码。此外，动态评估的代码可能难以调试和优化，因为它在运行时生成，JavaScript 引擎可能无法提前进行有效的优化。
因此，虽然这个例子展示了一种性能优化技巧，但在实际应用中，推荐寻找其他方法来优化性能，同时保持代码的安全性和可维护性。在大多数情况下，避免大量动态对象创建的需求，通过静态分析和重构代码来提高性能，会是更好的选择。

eval 的另一个很好的用例是编译一个过滤谓词函数，在这个函数中，你可以丢弃那些你知道永远不会被执行的分支。一般来说，任何要在一个非常热的循环中运行的函数都适合进行这种优化。

显然，关于 eval () 的常见警告也适用：不要相信用户输入，对传递到 eval () 代码中的任何内容进行清理，不要产生任何 XSS 可能性。还要注意的是，有些环境不允许访问 eval ()，例如带有 CSP 的浏览器页面。

8. 小心使用字符串

我们已经在上面看到了字符串比它们看起来更昂贵。好吧，我这里有一个好消息和一个坏消息，我将按照唯一的逻辑顺序宣布（先坏，后好）：字符串比它们表面看起来更复杂，但它们也可以非常高效地使用。

字符串操作因其上下文而成为 JavaScript 的核心部分。为了优化大量使用字符串的代码，引擎必须具有创造力。我的意思是，他们必须根据使用情况，用 C++ 中的多种字符串表示法来表示字符串对象。有两种一般情况值得您担心，因为它们适用于 V8（迄今为止最常见的引擎），一般也适用于其他引擎。

首先，使用 + 连接的字符串不会创建两个输入字符串的副本。该操作创建指向每个子字符串的指针。如果是 typescript 的话，应该是这样的：

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class String {
abstract value(): char[] {}
}

class BytesString {
constructor(bytes: char[]) {
this.bytes = bytes
}
value() {
return this.bytes
}
}

class ConcatenatedString {
constructor(left: String, right: String) {
this.left = left
this.right = right
}
value() {
return [...this.left.value(), ...this.right.value()]
}
}

function concat(left, right) {
return new ConcatenatedString(left, right)
}

const first = new BytesString(['H', 'e', 'l', 'l', 'o', ' '])
const second = new BytesString(['w', 'o', 'r', 'l', 'd'])

// 看吧，没有数组副本！
const message = concat(first, second)

其次，字符串切片（ string slices ）也不需要创建副本：它们可以简单地指向另一个字符串中的范围。继续上面的例子：

Copy
class SlicedString {
constructor(source: String, start: number, end: number) {
this.source = source
this.start = start
this.end = end
}
value() {
return this.source.value().slice(this.start, this.end)
}
}

function substring(source, start, end) {
return new SlicedString(source, start, end)
}

// This represents "He", but it still contains no array copies.
// It's a SlicedString to a ConcatenatedString to two BytesString
const firstTwoLetters = substring(message, 0, 2)

但问题是：一旦你需要开始改变这些字节，那就是你开始付出拷贝代价的时刻。假设我们回到我们的 String 类，并尝试添加一个 .trimEnd 方法：

Copy
class String {
abstract value(): char[] {}

trimEnd() {
// `.value()` 这里可能调用我们的 Sliced->Concatenated->2*Bytes 字符串！
const bytes = this.value()

const result = bytes.slice()
while (result[result.length - 1] === ' ')
result.pop()
return new BytesString(result)
}
}

因此，让我们跳转到一个例子，在这个例子中，比较使用突变操作（ mutation ）和只使用串联操作（ concatenation ）：

Copy
// setup:
const classNames = ['primary', 'selected', 'active', 'medium']

// 1. mutation
const result =
classNames
.map(c => `button--${c}`)
.join(' ')

// 2. concatenation
const result =
classNames
.map(c => 'button--' + c)
.reduce((acc, c) => acc + ' ' + c, '')

那么我该怎么办呢？

一般来说，尽最大可能避免突变。这包括 .trim() 、.replace() 等方法。请考虑如何避免使用这些方法。在某些引擎中，字符串模板也可能比 + 慢。目前在 V8 中就是这种情况，但将来可能不会，所以还是要以基准为依据。

关于上面的 SlicedString 需要注意的是，如果一个大字符串的小子串还存在内存中，可能会妨碍垃圾回收器收集大字符串！所以如果您处理大文本并从中提取小字符串，可能会泄漏大量内存。

Copy
const large = Array.from({ length: 10_000 }).map(() => 'string').join('')
const small = large.slice(0, 50)
// ^ will keep alive

这里的解决方案是使用对我们有利的突变方法。如果我们在 small 上使用其中一种方法，它将强制复制，而指向 large 的旧指针就会丢失：

Copy
// replace a token that doesn't exist
const small = small.replace('#'.repeat(small.length + 1), '')

有关更多详细信息，请参见 V8 上的 string. h 或 JavaScriptCore 上的 JSString. h。

Note

关于字符串复杂性 —— 我快速浏览了一些东西，但还是有很多实现细节增加了字符串的复杂性。每种字符串表示法通常都有最小长度。例如，对于非常小的字符串，可能不会使用连接字符串。有时也有限制，例如避免指向子串的子串。阅读上面链接的 C++ 文件，即使只是阅读注释，也能很好地了解实现细节。

9. 进行专业化（ specialization ）

性能优化的一个重要概念是专业化（ specialization ）：调整逻辑以适应特定用例的限制。这通常意味着要弄清哪些情况_可能_会发生，并针对这些情况进行编码。

假设我们是一个有时需要在产品列表中添加标签的商家。根据经验，我们知道标签通常是空的。了解了这些信息，我们就可以针对这种情况专门设计我们的函数：

Copy
// setup:
const descriptions = ['apples', 'oranges', 'bananas', 'seven']
const someTags = {
apples: '::promotion::',
}
const noTags = {}

// 将产品转化为字符串，如果适用的话还包括其标签
function productsToString(description, tags) {
let result = ''
description.forEach(product => {
result += product
if (tags[product]) result += tags[product]
result += ', '
})
return result
}

// Specialize it now
function productsToStringSpecialized(description, tags) {
// 我们知道 `tags` 很可能是空的，所以我们提前检查一次，然后就可以从内循环中移除 `if` 检查了
if (isEmpty(tags)) {
let result = ''
description.forEach(product => {
result += product + ', '
})
return result
} else {
let result = ''
description.forEach(product => {
result += product
if (tags[product]) result += tags[product]
result += ', '
})
return result
}
}
function isEmpty(o) { for (let _ in o) { return false } return true }

// 1. not specialized
for (let i = 0; i < 100; i++) {
productsToString(descriptions, someTags)
productsToString(descriptions, noTags)
productsToString(descriptions, noTags)
productsToString(descriptions, noTags)
productsToString(descriptions, noTags)
}

// 2. specialized
for (let i = 0; i < 100; i++) {
productsToStringSpecialized(descriptions, someTags)
productsToStringSpecialized(descriptions, noTags)
productsToStringSpecialized(descriptions, noTags)
productsToStringSpecialized(descriptions, noTags)
productsToStringSpecialized(descriptions, noTags)
}

这种优化可以为你带来适度的改进，但这些改进会累积起来。它们是对更重要的优化（如 shapes 和内存 I/O ）的一个很好的补充。但要注意的是，如果你的条件发生变化，专业化可能会对你不利，所以在应用时一定要小心。

Note

分支预测和无分支预测代码 —— 从代码中移除分支可以极大地提高性能。有关分支预测器的更多详情，请阅读 stackoverflow 的经典回答：为什么处理排序数组更快？

10. 数据结构

关于数据结构的细节，我就不多说了，因为这需要单独写一篇文章。但请注意，使用不正确的数据结构对您的用例造成的影响可能比上述任何优化都要大。我建议您熟悉 Map 和 Set 等本地数据结构，并了解链表、优先队列、树（RB 和 B+）和 tries。

但是作为一个快速的例子，让我们比较一下 Array.includes 和 Set.has 在一个小列表中的表现：

Copy
// setup:
const userIds = Array.from({ length: 1_000 }).map((_, i) => i)
const adminIdsArray = userIds.slice(0, 10)
const adminIdsSet = new Set(adminIdsArray)
// 1. Array
let _ = 0
for (let i = 0; i < userIds.length; i++) {
if (adminIdsArray.includes(userIds[i])) { _ += 1 }
}
// 2. Set
let _ = 0
for (let i = 0; i < userIds.length; i++) {
if (adminIdsSet.has(userIds[i])) { _ += 1 }
}

正如你所看到的，数据结构的选择会产生非常大的影响。

作为一个真实的例子，我曾遇到过这样一个场景：通过将数组换成链表，我们将一个函数的运行时间从 5 秒缩短到了 22 毫秒。

11. 基准测试（ Benchmarking ）

我把这一部分留到最后，原因只有一个：我需要通过上面有趣的部分建立可信度。现在，我已经掌握了它（希望如此），让我告诉你们，基准测试是优化工作中最重要的部分。它不仅最重要，而且也很难。即使有了 20 年的经验，我有时仍然会创建有缺陷的基准测试，或者错误地使用分析工具。因此，无论如何，请尽最大努力正确创建基准测试。

11.0 自顶向下

你的首要任务始终应该是优化占运行时间最大部分的函数 / 代码段。如果你把时间花在优化最重要的部分之外，那就是在浪费时间。

11.1 避免微基准（ micro-benchmarks ）

在生产模式下运行代码，并根据这些观察结果进行优化。JS 引擎非常复杂，在微基准测试中的表现往往不同于实际应用场景。例如，看看这个微基准测试：

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const a = { type: 'div', count: 5, }
const b = { type: 'span', count: 10 }

function typeEquals(a, b) {
return a.type === b.type
}

for (let i = 0; i < 100_000; i++) {
typeEquals(a, b)
}

如果你稍加留意，就会发现引擎会将形状 { type: string, count: number } 的函数特殊化。但在实际应用中，这是否成立呢？a 和 b 是否总是这种形状，还是会收到任何形状？如果您在生产过程中会收到很多形状，那么这个函数的行为就会有所不同。

11.2 怀疑你的结果

如果你刚刚优化了一个函数，而它现在的运行速度比以前快了 100 倍，那就怀疑它。试着推翻你的结果，试着在生产模式下运行，对它进行压力测试 。同样，也要怀疑你的工具。仅仅使用 devtools 观察基准测试就能改变其行为。

11.3 选择您的目标

不同的引擎对某些模式的优化效果有好有坏。您应该针对与您相关的引擎制定基准测试，并优先考虑哪个引擎更重要。这是 Babel 中的一个实际例子，在这个例子中，提高 V8 意味着降低 JSC 的性能。

12. 分析和工具

关于分析和开发工具的各种讨论。

12.1 浏览器陷阱

如果您在浏览器中进行分析，请确保您使用的浏览器配置文件是干净、空白的。为此，我甚至会使用单独的浏览器。如果您在进行分析时启用了浏览器扩展，它们会扰乱测量结果。特别是 React devtools 会显著影响结果，使得代码的渲染速度看起来比实际上呈现给用户的要慢。

12.2 Sample vs Structural 分析

浏览器的性能分析工具是基于采样的分析器，它们会定期对你的调用堆栈进行采样。这有一个很大的缺点：一些非常小且频繁被调用的函数可能在这些采样间隙中被调用，而在你看到的堆栈图表中可能会被严重低报。使用 Firefox devtools 自定义采样间隔或使用具有 CPU 节流功能的 Chrome devtools 来缓解此问题。

12.3 性能优化中的常用工具

除了常规的浏览器 devtools 外，了解这些设置选项可能会有所帮助：

Chrome devtools 中有许多实验标志，可以帮助你找出速度慢的原因。当你需要调试浏览器中的样式 / 布局重新计算时，样式失效跟踪器非常有用。
https://github.com/iamakulov/devtools-perf-features

deoptexplorer-vscode 扩展允许你加载 V8/chromium 的日志文件，以理解你的代码何时触发去优化，当你向函数传递不同 shapes 时。你不需要这个扩展就能阅读日志文件，但它让体验变得更加愉快。
https://github.com/microsoft/deoptexplorer-vscode

你也可以为每个 JS 引擎编译 debug shell ，以更详细地了解它是如何工作的。这样就可以运行 perf 和其他底层工具，还可以检查每个引擎生成的字节码和机器码。
V8 示例 | JSC 示例 | SpiderMonkey 示例（缺失）