JavaScript iteratoru palīgu veiktspējas etalontestēšana: straumju operāciju ātrums

JavaScript iteratoru palīgi (piemēram, map, filter un reduce) nodrošina jaudīgu un izteiksmīgu veidu, kā strādāt ar datiem funkcionālā stilā. Tie ļauj izstrādātājiem rakstīt tīrāku, labāk lasāmu kodu, apstrādājot masīvus un citas iterējamas datu struktūras. Tomēr ir būtiski izprast šo palīgu izmantošanas ietekmi uz veiktspēju, īpaši strādājot ar lielām datu kopām vai veiktspējai kritiskās lietojumprogrammās. Šajā rakstā aplūkotas JavaScript iteratoru palīgu veiktspējas īpašības un sniegti norādījumi par etalontestēšanas un optimizācijas metodēm.

Izpratne par iteratoru palīgiem

Iteratoru palīgi ir metodes, kas pieejamas masīviem (un citiem iterējamiem objektiem) JavaScript valodā, un tās ļauj kodolīgi veikt izplatītas datu transformācijas. Tās bieži tiek saķēdētas kopā, lai izveidotu operāciju konveijerus, kas pazīstami arī kā straumes operācijas.

Šeit ir daži no visbiežāk izmantotajiem iteratoru palīgiem:

• map(callback): Pārveido katru masīva elementu, piemērojot katram elementam norādīto atzvanīšanas funkciju, un izveido jaunu masīvu ar rezultātiem.
• filter(callback): Izveido jaunu masīvu ar visiem elementiem, kas iztur pārbaudi, ko īsteno norādītā atzvanīšanas funkcija.
• reduce(callback, initialValue): Piemēro funkciju akumulatoram un katram masīva elementam (no kreisās uz labo pusi), lai to reducētu līdz vienai vērtībai.
• forEach(callback): Izpilda norādīto funkciju vienu reizi katram masīva elementam. Ievērojiet, ka tā *neizveido* jaunu masīvu. Galvenokārt tiek izmantota blakusefektiem.
• some(callback): Pārbauda, vai vismaz viens masīva elements iztur pārbaudi, ko īsteno norādītā atzvanīšanas funkcija. Atgriež true, ja atrod šādu elementu, pretējā gadījumā false.
• every(callback): Pārbauda, vai visi masīva elementi iztur pārbaudi, ko īsteno norādītā atzvanīšanas funkcija. Atgriež true, ja visi elementi iztur pārbaudi, pretējā gadījumā false.
• find(callback): Atgriež *pirmā* masīva elementa vērtību, kas atbilst norādītajai pārbaudes funkcijai. Pretējā gadījumā tiek atgriezts undefined.
• findIndex(callback): Atgriež *pirmā* masīva elementa *indeksu*, kas atbilst norādītajai pārbaudes funkcijai. Pretējā gadījumā tiek atgriezts -1.

Piemērs: Pieņemsim, ka mums ir skaitļu masīvs un mēs vēlamies izfiltrēt pāra skaitļus un pēc tam atlikušos nepāra skaitļus dubultot.

            const numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];

const doubledOddNumbers = numbers
 .filter(number => number % 2 !== 0)
 .map(number => number * 2);

console.log(doubledOddNumbers); // Output: [2, 6, 10, 14, 18]
            

              
                Copy
              
            
          

Jautājums par veiktspēju

Lai gan iteratoru palīgi nodrošina izcilu lasāmību un uzturamību, tie dažkārt var radīt veiktspējas pieskaitāmās izmaksas, salīdzinot ar tradicionālajiem for cikliem. Tas ir tāpēc, ka katrs iteratora palīga izsaukums parasti ietver jauna starpposma masīva izveidi un atzvanīšanas funkcijas izsaukšanu katram elementam.

Galvenais jautājums ir: Vai veiktspējas pieskaitāmās izmaksas ir pietiekami nozīmīgas, lai izvairītos no iteratoru palīgiem par labu tradicionālākiem cikliem? Atbilde ir atkarīga no vairākiem faktoriem, tostarp:

• Datu kopas lielums: Veiktspējas ietekme ir pamanāmāka ar lielākām datu kopām.
• Atzvanīšanas funkciju sarežģītība: Sarežģītas atzvanīšanas funkcijas vairāk ietekmēs kopējo izpildes laiku.
• Saķēdēto iteratoru palīgu skaits: Katrs saķēdētais palīgs palielina pieskaitāmās izmaksas.
• JavaScript dzinējs un optimizācijas metodes: Mūsdienu JavaScript dzinēji, piemēram, V8 (Chrome, Node.js), ir augsti optimizēti un bieži var mazināt dažus no veiktspējas sodiem, kas saistīti ar iteratoru palīgiem.

Iteratoru palīgu salīdzinājums ar tradicionālajiem cikliem etalontestēšanā

Labākais veids, kā noteikt iteratoru palīgu ietekmi uz veiktspēju jūsu konkrētajā lietošanas gadījumā, ir veikt etalontestēšanu. Etalontestēšana ietver viena un tā paša koda vairākkārtēju palaišanu ar dažādām pieejām (piemēram, iteratoru palīgi pret for cikliem) un izpildes laika mērīšanu.

Šeit ir vienkāršs piemērs, kā jūs varat salīdzināt map un tradicionālā for cikla veiktspēju:

            const data = Array.from({ length: 1000000 }, (_, i) => i);

// Using map
console.time('map');
const mappedDataWithIterator = data.map(x => x * 2);
console.timeEnd('map');

// Using a for loop
console.time('forLoop');
const mappedDataWithForLoop = [];
for (let i = 0; i < data.length; i++) {
 mappedDataWithForLoop[i] = data[i] * 2;
}
console.timeEnd('forLoop');
            

              
                Copy
              
            
          

Svarīgi apsvērumi etalontestēšanai:

• Izmantojiet reālistisku datu kopu: Izmantojiet datus, kas atgādina jūsu lietojumprogrammā izmantojamo datu veidu un lielumu.
• Veiciet vairākas iterācijas: Palaidiet testu vairākas reizes, lai iegūtu precīzāku vidējo izpildes laiku. JavaScript dzinēji laika gaitā var optimizēt kodu, tāpēc viena palaišana var nebūt reprezentatīva.
• Notīriet kešatmiņu: Pirms katras iterācijas notīriet kešatmiņu, lai izvairītos no sagrozītiem rezultātiem kešatmiņā saglabāto datu dēļ. Tas ir īpaši svarīgi pārlūkprogrammas vidē.
• Atspējojiet fona procesus: Minimizējiet fona procesus, kas varētu traucēt testa rezultātiem.
• Izmantojiet uzticamu etalontestēšanas rīku: Apsveriet iespēju izmantot specializētus etalontestēšanas rīkus, piemēram, Benchmark.js, lai iegūtu precīzākus un statistiski nozīmīgākus rezultātus.

Benchmark.js izmantošana

Benchmark.js ir populāra JavaScript bibliotēka, kas paredzēta robustu veiktspējas testu veikšanai. Tā nodrošina tādas funkcijas kā statistiskā analīze, dispersijas noteikšana un atbalsts dažādām vidēm (pārlūkprogrammām un Node.js).

Piemērs ar Benchmark.js:

            // Install Benchmark.js: npm install benchmark

const Benchmark = require('benchmark');

const data = Array.from({ length: 1000 }, (_, i) => i);

const suite = new Benchmark.Suite;

// add tests
suite.add('Array#map', function() {
 data.map(x => x * 2);
})
.add('For loop', function() {
 const mappedDataWithForLoop = [];
 for (let i = 0; i < data.length; i++) {
 mappedDataWithForLoop[i] = data[i] * 2;
 }
})
// add listeners
.on('cycle', function(event) {
 console.log(String(event.target));
})
.on('complete', function() {
 console.log('Fastest is ' + this.filter('fastest').map('name'));
})
// run async
.run({ 'async': true });

            

              
                Copy
              
            
          

Optimizācijas metodes

Ja jūsu etalontestēšana atklāj, ka iteratoru palīgi rada veiktspējas vājo vietu, apsveriet šādas optimizācijas metodes:

• Apvienojiet operācijas vienā ciklā: Tā vietā, lai saķēdētu vairākus iteratoru palīgus, jūs bieži varat apvienot operācijas vienā for ciklā vai vienā reduce izsaukumā. Tas samazina starpposma masīvu izveides pieskaitāmās izmaksas.

              // Instead of:
  const result = data.filter(x => x > 5).map(x => x * 2);
  
  // Use a single loop:
  const result = [];
  for (let i = 0; i < data.length; i++) {
   if (data[i] > 5) {
   result.push(data[i] * 2);
   }
  }
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• Izmantojiet forEach blakusefektiem: Ja jums ir nepieciešams veikt tikai blakusefektus katram elementam (piemēram, reģistrēšana, DOM elementa atjaunināšana), izmantojiet forEach, nevis map, jo forEach neizveido jaunu masīvu.

              // Instead of:
  data.map(x => console.log(x));
  
  // Use forEach:
  data.forEach(x => console.log(x));
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• Izmantojiet "slinkās" izvērtēšanas bibliotēkas: Bibliotēkas, piemēram, Lodash un Ramda, nodrošina "slinkās" izvērtēšanas iespējas, kas var uzlabot veiktspēju, apstrādājot datus tikai tad, kad tie patiešām ir nepieciešami. "Slinkā" izvērtēšana ļauj izvairīties no starpposma masīvu izveides katrai saķēdētajai operācijai.

              // Example with Lodash:
  const _ = require('lodash');
  
  const data = Array.from({ length: 1000 }, (_, i) => i);
  
  const result = _(data)
   .filter(x => x > 5)
   .map(x => x * 2)
   .value(); // value() triggers the execution
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• Apsveriet Transducers izmantošanu: Transduktori (Transducers) piedāvā vēl vienu pieeju efektīvai straumes apstrādei JavaScript valodā. Tie ļauj jums sastādīt transformācijas, neizveidojot starpposma masīvus. Bibliotēkas, piemēram, transducers-js, nodrošina transduktoru implementācijas.

              // Install transducers-js: npm install transducers-js
  
  const t = require('transducers-js');
  
  const data = Array.from({ length: 1000 }, (_, i) => i);
  
  const transducer = t.compose(
   t.filter(x => x > 5),
   t.map(x => x * 2)
  );
  
  const result = t.into([], transducer, data);
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• Optimizējiet atzvanīšanas funkcijas: Pārliecinieties, ka jūsu atzvanīšanas funkcijas ir pēc iespējas efektīvākas. Izvairieties no nevajadzīgiem aprēķiniem vai DOM manipulācijām atzvanīšanas funkcijā.
• Izmantojiet piemērotas datu struktūras: Apsveriet, vai masīvs ir vispiemērotākā datu struktūra jūsu lietošanas gadījumam. Piemēram, `Set` varētu būt efektīvāks, ja jums ir nepieciešams bieži veikt piederības pārbaudes.
• WebAssembly (WASM): Īpaši veiktspējai kritiskiem koda posmiem, īpaši strādājot ar skaitļošanas ietilpīgiem uzdevumiem, apsveriet WebAssembly izmantošanu. WASM ļauj rakstīt kodu tādās valodās kā C++ vai Rust un kompilēt to binārā formātā, kas pārlūkprogrammā darbojas gandrīz kā vietējais kods, nodrošinot ievērojamus veiktspējas ieguvumus.
• Nemainīgas (Immutable) datu struktūras: Nemainīgu datu struktūru izmantošana (piemēram, ar bibliotēkām kā Immutable.js) dažkārt var uzlabot veiktspēju, ļaujot efektīvāk noteikt izmaiņas un optimizēt atjauninājumus. Tomēr jāņem vērā nemainīguma radītās pieskaitāmās izmaksas.

Reālās dzīves piemēri un apsvērumi

Apskatīsim dažus reālās dzīves scenārijus un to, kā iteratoru palīgu veiktspēja varētu spēlēt lomu:

• Datu vizualizācija tīmekļa lietojumprogrammā: Atveidojot lielu datu kopu diagrammā vai grafikā, veiktspēja ir kritiska. Ja jūs izmantojat iteratoru palīgus datu pārveidošanai pirms atveidošanas, etalontestēšana un optimizācija ir būtiskas, lai nodrošinātu vienmērīgu lietotāja pieredzi. Apsveriet tādas metodes kā datu paraugu ņemšana vai virtualizācija, lai samazinātu apstrādājamo datu apjomu.
• Servera puses datu apstrāde (Node.js): Node.js lietojumprogrammā jūs varat apstrādāt lielas datu kopas no datu bāzes vai API. Iteratoru palīgi var būt noderīgi datu pārveidošanai un agregēšanai. Etalontestēšana un optimizācija ir svarīgas, lai samazinātu servera atbildes laiku un resursu patēriņu. Apsveriet straumju un konveijeru izmantošanu efektīvai datu apstrādei.
• Spēļu izstrāde: Spēļu izstrāde bieži ietver lielu datu apjomu apstrādi, kas saistīti ar spēles objektiem, fiziku un renderēšanu. Veiktspēja ir vissvarīgākā, lai uzturētu augstu kadru ātrumu. Rūpīga uzmanība jāpievērš iteratoru palīgu un citu datu apstrādes metožu veiktspējai. Apsveriet tādas metodes kā objektu pūlošana (object pooling) un telpiskā sadalīšana (spatial partitioning), lai optimizētu veiktspēju.
• Finanšu lietojumprogrammas: Finanšu lietojumprogrammas bieži strādā ar lieliem skaitlisko datu apjomiem un sarežģītiem aprēķiniem. Iteratoru palīgus varētu izmantot tādiem uzdevumiem kā portfeļa ienesīguma aprēķināšana vai riska analīzes veikšana. Precīzi un veiktspējīgi aprēķini ir būtiski. Apsveriet specializētu bibliotēku izmantošanu skaitliskajiem aprēķiniem, kas ir optimizētas veiktspējai.

Globālie apsvērumi

Izstrādājot lietojumprogrammas globālai auditorijai, ir svarīgi ņemt vērā faktorus, kas var ietekmēt veiktspēju dažādos reģionos un ierīcēs:

• Tīkla latentums: Tīkla latentums var ievērojami ietekmēt tīmekļa lietojumprogrammu veiktspēju, īpaši, ielādējot datus no attāliem serveriem. Optimizējiet savu kodu, lai samazinātu tīkla pieprasījumu skaitu un pārsūtāmo datu apjomu. Apsveriet tādas metodes kā kešatmiņas izmantošana un satura piegādes tīkli (CDN), lai uzlabotu veiktspēju lietotājiem dažādās ģeogrāfiskajās atrašanās vietās.
• Ierīču iespējas: Lietotājiem dažādos reģionos var būt pieejamas ierīces ar atšķirīgu apstrādes jaudu un atmiņu. Optimizējiet savu kodu, lai nodrošinātu, ka tas labi darbojas plašā ierīču klāstā. Apsveriet responsīvā dizaina metožu un adaptīvās ielādes izmantošanu, lai pielāgotu lietojumprogrammu lietotāja ierīcei.
• Internacionalizācija (i18n) un lokalizācija (l10n): Internacionalizācija un lokalizācija var ietekmēt veiktspēju, īpaši, strādājot ar lielu teksta apjomu vai sarežģītu formatēšanu. Optimizējiet savu kodu, lai samazinātu i18n un l10n radītās pieskaitāmās izmaksas. Apsveriet efektīvu algoritmu izmantošanu teksta apstrādei un formatēšanai.
• Datu uzglabāšana un izgūšana: Jūsu datu uzglabāšanas serveru atrašanās vieta var ietekmēt veiktspēju lietotājiem dažādos reģionos. Apsveriet izkliedētas datu bāzes vai satura piegādes tīkla (CDN) izmantošanu, lai uzglabātu datus tuvāk jūsu lietotājiem. Optimizējiet savus datu bāzes vaicājumus, lai samazinātu izgūstamo datu apjomu.

Noslēgums

JavaScript iteratoru palīgi piedāvā ērtu un lasāmu veidu, kā strādāt ar datiem. Tomēr ir būtiski apzināties to iespējamo ietekmi uz veiktspēju. Izprotot, kā darbojas iteratoru palīgi, veicot koda etalontestēšanu un pielietojot optimizācijas metodes, jūs varat nodrošināt, ka jūsu lietojumprogrammas ir gan efektīvas, gan uzturamas. Neaizmirstiet ņemt vērā jūsu lietojumprogrammas specifiskās prasības un mērķauditoriju, pieņemot lēmumus par veiktspējas optimizāciju.

Daudzos gadījumos iteratoru palīgu lasāmības un uzturamības priekšrocības atsver veiktspējas pieskaitāmās izmaksas, īpaši ar mūsdienu JavaScript dzinējiem. Tomēr veiktspējai kritiskās lietojumprogrammās vai strādājot ar ļoti lielām datu kopām, rūpīga etalontestēšana un optimizācija ir būtiska, lai sasniegtu vislabāko iespējamo veiktspēju. Izmantojot šajā rakstā aprakstīto metožu kombināciju, jūs varat rakstīt efektīvu un mērogojamu JavaScript kodu, kas nodrošina lielisku lietotāja pieredzi.