核心是避免内存爆掉、主线程卡死及误判边界情况；需分层应对：优先后端去重，前端必须处理时，基础类型用分块set，对象数组用map按字段流式去重，超大文件则结合readablestream与bloom filter。
对大文件或超长数组做安全去重，核心不是“选哪种方法”，而是避免内存爆掉、主线程卡死、或误判 NaN/对象等边界情况。普通 Set 一行解决在小数组上很香，但面对百万级元素或含大量对象的数组，必须分层应对。
先判断是不是真需要前端去重
多数真实场景中，超长数组来自接口响应——优先考虑让后端加去重逻辑或分页时过滤重复。前端强行处理百万项数组，既慢又占内存，还可能触发浏览器内存警告。如果必须前端做，再往下看。
基础类型大数组：用 Set + 分块处理
Set 虽快（O(n)），但一次性把百万项塞进 new Set(arr) 仍会瞬间占用大量内存。更稳妥的做法是分批构建 Set：
- 按每 10 万项为一组，循环调用 new Set(chunk)，再合并到一个主 Set 中
- 用 requestIdleCallback 或 setTimeout(..., 0) 切割任务，防止界面卡顿
- 最后用 Array.from(mainSet) 得到结果，不依赖扩展运算符（避免栈溢出）
含对象或复杂结构的数组：按字段 + Map 流式去重
直接对对象数组用 Set 没用——每个 {} 都是不同引用。正确做法是提取唯一标识字段（如 id、name），用 Map 缓存已见过的键：
- 遍历数组时，计算 item.id + '' 或 JSON.stringify(pick(item, ['id', 'type'])) 作为 key
- 用 Map.has(key) 判断是否已存在，没出现过才 push 到结果数组
- 慎用 JSON.stringify：仅限结构稳定、不含函数/undefined/循环引用的对象；否则改用 Lodash 的 _.isEqual 或自定义哈希函数
极端情况：内存受限或需流式处理
比如读取 GB 级本地文件（通过 FileReader + Stream API），根本无法全量加载进内存：
- 用 ReadableStream 分片读取文本行或 JSON 行（NDJSON）
- 每读一块，解析成对象，按字段查 Map 或布隆过滤器（Bloom Filter）快速判重
- 重复项直接丢弃，非重复项写入新 Blob 或暂存 IndexedDB，避免堆内存堆积
不复杂但容易忽略：去重前先确认数据形态。数字和字符串混排？有 null/undefined/NaN？对象字段是否总有值？这些细节决定你该用 Set、Map 还是自定义比较逻辑，而不是硬套某一种“最热解法”。
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