Оптимизация производительности JavaScript: Разделение кода против ленивых вычислений

import React, { Suspense } from 'react';

const OtherComponent = React.lazy(() => import('./OtherComponent'));

function MyComponent() {
  return (
    

      Загрузка...
}>
        
      
    

В этом примере OtherComponent загружается только тогда, когда он рендерится. Пока он загружается, пользователь будет видеть сообщение "Загрузка...".

Инструменты для разделения кода

• Webpack: Популярный сборщик модулей, поддерживающий различные техники разделения кода.
• Rollup: Ещё один сборщик модулей, который фокусируется на создании небольших и эффективных бандлов.
• Parcel: Сборщик с нулевой конфигурацией, который автоматически обрабатывает разделение кода.
• Vite: Инструмент для сборки, который использует нативные ES-модули для быстрой разработки и оптимизированных производственных сборок.

Ленивые вычисления: откладывание вычислений

Что такое ленивые вычисления?

Ленивые вычисления, также известные как отложенные вычисления, — это программная техника, при которой вычисление выражения откладывается до тех пор, пока его значение действительно не понадобится. Другими словами, вычисления выполняются только тогда, когда требуются их результаты, а не производятся заранее.

Представьте, что вы готовите обед из нескольких блюд. Вы не будете готовить все блюда одновременно. Вместо этого вы будете готовить каждое блюдо только тогда, когда придёт время его подавать. Ленивые вычисления работают аналогично, выполняя вычисления только тогда, когда их результаты необходимы.

Как работают ленивые вычисления

В JavaScript ленивые вычисления можно реализовать с помощью различных техник:

• Функции: Оборачивание выражения в функцию позволяет отложить его вычисление до вызова функции.
• Генераторы: Генераторы предоставляют способ создания итераторов, которые производят значения по требованию.
• Мемоизация: Мемоизация включает кеширование результатов дорогостоящих вызовов функций и возврат кешированного результата при повторном возникновении тех же входных данных.
• Прокси: Прокси можно использовать для перехвата доступа к свойствам и откладывания вычисления значений свойств до тех пор, пока к ним действительно не обратятся.

Преимущества ленивых вычислений

• Повышение производительности: Откладывая ненужные вычисления, ленивые вычисления могут значительно повысить производительность, особенно при работе с большими наборами данных или сложными расчётами.
• Снижение использования памяти: Ленивые вычисления могут уменьшить использование памяти, избегая создания промежуточных значений, которые не нужны немедленно.
• Повышение отзывчивости: Избегая ненужных вычислений во время начальной загрузки, ленивые вычисления могут повысить отзывчивость приложения.
• Бесконечные структуры данных: Ленивые вычисления позволяют работать с бесконечными структурами данных, такими как бесконечные списки или потоки, вычисляя только необходимые элементы по требованию.

Пример: ленивая загрузка изображений

Распространённым случаем использования ленивых вычислений является ленивая загрузка изображений. Вместо того чтобы загружать все изображения на странице сразу, можно отложить загрузку изображений, которые изначально не видны в области просмотра. Это может значительно улучшить время начальной загрузки страницы и сократить потребление сетевого трафика.

function lazyLoadImages() {
  const images = document.querySelectorAll('img[data-src]');
  const observer = new IntersectionObserver((entries) => {
    entries.forEach((entry) => {
      if (entry.isIntersecting) {
        const img = entry.target;
        img.src = img.dataset.src;
        observer.unobserve(img);
      }
    });
  });
  images.forEach((img) => {
    observer.observe(img);
  });
}

document.addEventListener('DOMContentLoaded', lazyLoadImages);

В этом примере используется API IntersectionObserver для определения, когда изображение попадает в область просмотра. Когда изображение становится видимым, его атрибут src устанавливается в значение его атрибута data-src, что инициирует загрузку изображения. Затем наблюдатель прекращает следить за этим изображением, чтобы предотвратить его повторную загрузку.

Пример: Мемоизация

Мемоизацию можно использовать для оптимизации дорогостоящих вызовов функций. Вот пример:

function memoize(func) {
  const cache = {};
  return function(...args) {
    const key = JSON.stringify(args);
    if (cache[key]) {
      return cache[key];
    }
    const result = func(...args);
    cache[key] = result;
    return result;
  };
}

function expensiveCalculation(n) {
  // Имитация ресурсоёмкого вычисления
  for (let i = 0; i < 100000000; i++) {
    // Что-то делаем
  }
  return n * 2;
}

const memoizedCalculation = memoize(expensiveCalculation);

console.time('Первый вызов');
console.log(memoizedCalculation(5)); // Первый вызов - занимает время
console.timeEnd('Первый вызов');

console.time('Второй вызов');
console.log(memoizedCalculation(5)); // Второй вызов - мгновенно возвращает кешированное значение
console.timeEnd('Второй вызов');

В этом примере функция memoize принимает функцию в качестве входных данных и возвращает мемоизированную версию этой функции. Мемоизированная функция кеширует результаты предыдущих вызовов, так что последующие вызовы с теми же аргументами могут вернуть кешированный результат без повторного выполнения исходной функции.

Разделение кода против ленивых вычислений: ключевые различия

Хотя и разделение кода, и ленивые вычисления являются мощными техниками оптимизации, они затрагивают разные аспекты производительности:

• Разделение кода: Фокусируется на уменьшении размера начального бандла путем разделения кода на более мелкие части и их загрузки по требованию. В основном используется для улучшения времени начальной загрузки страницы.
• Ленивые вычисления: Фокусируются на откладывании вычисления значений до тех пор, пока они действительно не понадобятся. В основном используются для повышения производительности при работе с дорогостоящими вычислениями или большими наборами данных.

По сути, разделение кода уменьшает объём кода, который необходимо загрузить заранее, в то время как ленивые вычисления уменьшают объём вычислений, которые необходимо выполнить заранее.

Когда использовать разделение кода, а когда — ленивые вычисления

Разделение кода

• Большие приложения: Используйте разделение кода для приложений с большим объёмом кода JavaScript, особенно для тех, у которых много маршрутов или функций.
• Улучшение времени начальной загрузки: Используйте разделение кода для улучшения времени начальной загрузки страницы и сокращения времени до интерактивности.
• Снижение потребления сетевого трафика: Используйте разделение кода для уменьшения объёма данных, которые необходимо передавать по сети.

Ленивые вычисления

• Дорогостоящие вычисления: Используйте ленивые вычисления для функций, которые выполняют дорогостоящие вычисления или обращаются к большим наборам данных.
• Повышение отзывчивости: Используйте ленивые вычисления для повышения отзывчивости приложения, откладывая ненужные вычисления во время начальной загрузки.
• Бесконечные структуры данных: Используйте ленивые вычисления при работе с бесконечными структурами данных, такими как бесконечные списки или потоки.
• Ленивая загрузка медиа: Реализуйте ленивую загрузку для изображений, видео и других медиаресурсов для улучшения времени загрузки страницы.

Совмещение разделения кода и ленивых вычислений

Во многих случаях разделение кода и ленивые вычисления можно комбинировать для достижения ещё большего прироста производительности. Например, вы можете использовать разделение кода, чтобы разбить ваше приложение на более мелкие части, а затем использовать ленивые вычисления, чтобы отложить вычисление значений внутри этих частей.

Рассмотрим приложение для электронной коммерции. Вы можете использовать разделение кода, чтобы разбить приложение на отдельные бандлы для страницы со списком товаров, страницы с деталями товара и страницы оформления заказа. Затем, на странице с деталями товара, вы можете использовать ленивые вычисления, чтобы отложить загрузку изображений или вычисление рекомендаций по товарам до тех пор, пока они действительно не понадобятся.

Помимо разделения кода и ленивых вычислений: дополнительные техники оптимизации

Хотя разделение кода и ленивые вычисления являются мощными техниками, они всего лишь две части головоломки, когда речь идёт об оптимизации производительности JavaScript. Вот несколько дополнительных техник, которые вы можете использовать для дальнейшего повышения производительности:

• Минификация: Удаление ненужных символов (например, пробелов, комментариев) из вашего кода для уменьшения его размера.
• Сжатие: Сжатие вашего кода с помощью инструментов, таких как Gzip или Brotli, для дальнейшего уменьшения его размера.
• Кеширование: Использование кеширования браузера и CDN для уменьшения количества запросов к вашему серверу.
• Tree Shaking: Удаление неиспользуемого кода из ваших бандлов для уменьшения их размера.
• Оптимизация изображений: Оптимизация изображений путем их сжатия, изменения размера до соответствующих размеров и использования современных форматов изображений, таких как WebP.
• Debouncing и Throttling: Контроль частоты выполнения обработчиков событий для предотвращения проблем с производительностью.
• Эффективная манипуляция DOM: Минимизация манипуляций с DOM и использование эффективных техник манипуляции DOM.
• Web Workers: Перенос ресурсоёмких задач в веб-воркеры, чтобы они не блокировали основной поток.

Заключение

Оптимизация производительности JavaScript — это важнейший аспект предоставления положительного пользовательского опыта и достижения бизнес-целей. Разделение кода и ленивые вычисления — это две мощные техники, которые могут значительно улучшить производительность за счёт сокращения времени начальной загрузки, уменьшения потребления сетевого трафика и откладывания ненужных вычислений. Понимая, как работают эти техники и когда их использовать, вы можете создавать более быстрые, отзывчивые и приятные в использовании веб-приложения.

Не забывайте учитывать конкретные требования вашего приложения и использовать те техники, которые наиболее подходят для ваших нужд. Постоянно отслеживайте производительность вашего приложения и совершенствуйте свои стратегии оптимизации, чтобы обеспечить наилучший возможный пользовательский опыт. Используйте мощь разделения кода и ленивых вычислений для создания веб-приложений, которые не только богаты функционалом, но и производительны и приятны в использовании по всему миру.

Дополнительные ресурсы для изучения

• Документация Webpack: https://webpack.js.org/
• Документация Rollup: https://rollupjs.org/guide/en/
• Документация Vite: https://vitejs.dev/
• MDN Web Docs - Intersection Observer API: https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Intersection_Observer_API
• Google Developers - Оптимизация выполнения JavaScript: https://developers.google.com/web/fundamentals/performance/optimizing-javascript/