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JavaScript 캐싱에 대해 자세히 알아보기

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2020-11-06 17:55:022818검색

JavaScript 캐싱에 대해 자세히 알아보기

애플리케이션이 계속해서 성장하고 복잡한 계산을 수행하기 시작함에 따라 속도에 대한 요구가 점점 더 높아지므로 프로세스 최적화가 필수적입니다. 이 문제를 무시하면 프로그램 실행 중에 시간이 많이 걸리고 시스템 리소스를 많이 소모하게 됩니다.

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캐싱은 비용이 많이 드는 함수 실행 결과를 저장하고 동일한 입력이 다시 나타날 때 캐시된 결과를 반환하여 애플리케이션 속도를 높이는 최적화 기술입니다.

이것이 당신에게 별 의미가 없다면 괜찮습니다. 이 문서에서는 캐싱이 필요한 이유, 캐싱이 무엇인지, 구현 방법 및 캐싱을 사용해야 하는 경우에 대해 자세히 설명합니다.

캐싱이란

캐싱은 비용이 많이 드는 함수 실행 결과를 저장하고 동일한 입력이 다시 발생할 때 캐시된 결과를 반환하여 애플리케이션 속도를 높이는 최적화 기술입니다.

이 시점에서 우리는 캐싱의 목적이 "비용이 많이 드는 함수 호출"을 수행하는 데 소요되는 시간과 리소스를 줄이는 것임을 분명히 했습니다.

비용이 많이 드는 함수 호출이 무엇인가요? 혼동하지 마세요. 여기서는 돈을 쓰지 않습니다. 컴퓨터 프로그램의 맥락에서 우리가 가지고 있는 두 가지 주요 자원은 시간과 기억입니다. 따라서 고가의 함수 호출이란 계산량이 많아 실행 시 컴퓨터 자원과 시간을 많이 차지하는 함수 호출을 의미한다.

하지만 돈과 마찬가지로 저축도 해야 합니다. 이를 위해 캐시는 나중에 빠르고 쉽게 액세스할 수 있도록 함수 호출 결과를 저장하는 데 사용됩니다.

캐시는 단순히 해당 데이터에 대한 향후 요청이 더 빠르게 처리될 수 있도록 데이터를 저장하는 임시 데이터 저장소입니다.

그래서 값비싼 함수가 한 번 호출되면 결과가 캐시에 저장되므로 애플리케이션에서 함수가 다시 호출될 때마다 다시 계산할 필요 없이 매우 빠르게 캐시에서 결과를 가져옵니다.

캐싱이 왜 중요한가요?

다음은 캐싱의 중요성을 보여주는 예입니다.

공원에서 표지가 매력적인 새 소설을 읽고 있다고 상상해 보세요. 사람이 지나갈 때마다 표지에 끌려서 제목과 작가에 대해 물어본다. 처음 이 질문을 받으면 책을 펴고 제목과 저자 이름을 읽습니다. 이제 점점 더 많은 사람들이 여기에 와서 같은 질문을 하고 있습니다. 당신은 매우 좋은 사람이어서 모든 질문에 대답합니다.

표지를 뒤집어서 책 제목과 작가 이름을 하나씩 말해줄래, 아니면 외워서 대답해 줄래?

니모닉을 사용했니? 함수에 입력이 제공되면 필요한 계산을 수행하고 값을 반환하기 전에 결과를 캐시에 저장합니다. 나중에 동일한 입력이 수신되면 이를 반복해서 반복할 필요가 없고 캐시(메모리)에서 응답을 제공하기만 하면 됩니다.

캐싱 작동 방식

JavaScript의 캐싱 개념은 주로 다음 두 가지 개념을 기반으로 합니다.

클로저는 함수와 함수가 선언되는 어휘 환경의 조합입니다.
  • 저도 그렇게 생각해요.
  • 더 나은 이해를 위해 JavaScript의 어휘 범위 개념을 빠르게 살펴보겠습니다. 어휘 범위는 단순히 코드를 작성하는 동안 프로그래머가 지정한 변수 및 블록의 물리적 위치를 나타냅니다. 다음 코드:
function foo(a) {
  var b = a + 2;
  function bar(c) {
    console.log(a, b, c);
  }
  bar(b * 2);
}

foo(3); // 3, 5, 10
이 코드에서 세 가지 범위를 결정할 수 있습니다.

전역 범위(고유 식별자로 foo 포함) ​​

foo 범위 , 식별자 a, bbar

bar 범위(c 포함)가 있음 code> 식별자

위 코드를 주의 깊게 살펴보면 foo 함수가 foo에 중첩되어 있기 때문에 변수 a와 b에 액세스할 수 있다는 것을 알 수 있습니다. bar 함수와 해당 실행 환경을 성공적으로 저장했습니다. 따라서 bar에는 foo의 범위에 대한 클로저가 있다고 말합니다.

개인이 현재 환경 밖에서도 유전적 특성을 획득하고 표현할 수 있는 기회를 갖는 유전학의 맥락에서 이를 이해할 수 있습니다. 이 논리는 폐쇄의 또 다른 요소를 강조하여 두 가지 주요 개념으로 이어집니다.
  • foo 作为唯一标识符)
  • foo 作用域,它有标识符 abbar
  • bar 作用域,包含 c 标识符

仔细查看上面的代码,我们注意到函数 foo 可以访问变量 a 和 b,因为它嵌套在 foo 中。注意,我们成功地存储了函数 bar 及其运行环境。因此,我们说 barfoo함수에서 함수 반환

다른 함수를 인수로 받아들이거나 다른 함수를 반환하는 함수를 고차 함수라고 합니다.

클로저는 둘러싸는 함수의 어휘 범위에 대한 액세스를 유지하면서 둘러싸는 함수 외부에서 내부 함수를 호출할 수 있게 해줍니다.

이를 설명하기 위해 이전 예제의 코드를 일부 조정해 보겠습니다.
function foo(){
  var a = 2;

  function bar() {
    console.log(a);
  }
  return bar;
}
var baz = foo();
baz();//2

注意函数 foo 如何返回另一个函数 bar。这里我们执行函数 foo 并将返回值赋给baz。但是在本例中,我们有一个返回函数,因此,baz 现在持有对 foo 中定义的bar 函数的引用。

最有趣的是,当我们在 foo 的词法作用域之外执行函数 baz 时,仍然会得到 a 的值,这怎么可能呢?

请记住,由于闭包的存在,bar 总是可以访问 foo 中的变量(继承的特性),即使它是在 foo 的作用域之外执行的。

案例研究:斐波那契数列

斐波那契数列是什么?

斐波那契数列是一组数字,以1 或 0 开头,后面跟着1,然后根据每个数字等于前两个数字之和规则进行。如

0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, …

或者

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, …

挑战:编写一个函数返回斐波那契数列中的 n 元素,其中的序列是:

[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, …]

知道每个值都是前两个值的和,这个问题的递归解是:

function fibonacci(n) {
  if (n <p>确实简洁准确!但是,有一个问题。请注意,当 <code>n</code> 的值到终止递归之前,需要做大量的工作和时间,因为序列中存在对某些值的重复求值。</p><p>看看下面的图表,当我们试图计算 <code>fib(5)</code>时,我们注意到我们反复地尝试在不同分支的下标 <code>0,1,2,3</code> 处找到 Fibonacci 数,这就是所谓的冗余计算,而这正是缓存所要消除的。</p><p><img src="https://img.php.cn/upload/image/136/162/211/1604656285576117.jpg" title="1604656285576117.jpg" alt="JavaScript 캐싱에 대해 자세히 알아보기"></p><pre class="brush:php;toolbar:false">function fibonacci(n, memo) {
  memo = memo || {}
  if (memo[n]) {
    return memo[n]
  }
  if (n <p>在上面的代码片段中,我们调整函数以接受一个可选参数 <code>memo</code>。我们使用 <code>memo</code> 对象作为缓存来存储斐波那契数列,并将其各自的索引作为键,以便在执行过程中稍后需要时检索它们。</p><pre class="brush:php;toolbar:false">memo = memo || {}

在这里,检查是否在调用函数时将 memo 作为参数接收。如果有,则初始化它以供使用;如果没有,则将其设置为空对象。

if (memo[n]) {
  return memo[n]
}

接下来,检查当前键 n 是否有缓存值,如果有,则返回其值。

和之前的解一样,我们指定了 n 小于等于 1 时的终止递归。

最后,我们递归地调用n值较小的函数,同时将缓存值(memo)传递给每个函数,以便在计算期间使用。这确保了在以前计算并缓存值时,我们不会第二次执行如此昂贵的计算。我们只是从 memo 中取回值。

注意,我们在返回缓存之前将最终结果添加到缓存中。

使用 JSPerf 测试性能

可以使用些链接来性能测试。在那里,我们运行一个测试来评估使用这两种方法执行fibonacci(20) 所需的时间。结果如下:

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哇! ! !这让人很惊讶,使用缓存的 fibonacci 函数是最快的。然而,这一数字相当惊人。它执行 126,762 ops/sec,这远远大于执行 1,751 ops/sec 的纯递归解决方案,并且比较没有缓存的递归速度大约快 99%。

注:“ops/sec”表示每秒的操作次数,就是一秒钟内预计要执行的测试次数。

现在我们已经看到了缓存在函数级别上对应用程序的性能有多大的影响。这是否意味着对于应用程序中的每个昂贵函数,我们都必须创建一个修改后的变量来维护内部缓存?

不,回想一下,我们通过从函数返回函数来了解到,即使在外部执行它们,它们也会导致它们继承父函数的范围,这使得可以将某些特征和属性从封闭函数传递到返回的函数。

使用函数的方式

在下面的代码片段中,我们创建了一个高阶的函数 memoizer。有了这个函数,将能够轻松地将缓存应用到任何函数。

function memoizer(fun) {
  let cache = {}
  return function (n) {
    if (cache[n] != undefined) {
      return cache[n]
    } else {
      let result = fun(n)
      cache[n] = result
      return result
    }
  }
}

上面,我们简单地创建一个名为 memoizer 的新函数,它接受将函数 fun 作为参数进行缓存。在函数中,我们创建一个缓存对象来存储函数执行的结果,以便将来使用。

memoizer 函数中,我们返回一个新函数,根据上面讨论的闭包原则,这个函数无论在哪里执行都可以访问 cache

在返回的函数中,我们使用 if..else 语句检查是否已经有指定键(参数) n 的缓存值。如果有,则取出并返回它。如果没有,我们使用函数来计算结果,以便缓存。然后,我们使用适当的键 n 将结果添加到缓存中,以便以后可以从那里访问它。最后,我们返回了计算结果。

很顺利!

要将 memoizer 函数应用于最初递归的 fibonacci 函数,我们调用 memoizer 函数,将 fibonacci 函数作为参数传递进去。

const fibonacciMemoFunction = memoizer(fibonacciRecursive)

测试 memoizer 函数

当我们将 memoizer 函数与上面的例子进行比较时,结果如下:

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memoizer 函数以 42,982,762 ops/sec 的速度提供了最快的解决方案,比之前考虑的解决方案速度要快 100%。

关于缓存,我们已经说明什么是缓存 、为什么要有缓存和如何实现缓存。现在我们来看看什么时候使用缓存。

何时使用缓存

当然,使用缓存效率是级高的,你现在可能想要缓存所有的函数,这可能会变得非常无益。以下几种情况下,适合使用缓存:

  • 对于昂贵的函数调用,执行复杂计算的函数。
  • 对于具有有限且高度重复输入范围的函数。
  • 用于具有重复输入值的递归函数。
  • 对于纯函数,即每次使用特定输入调用时返回相同输出的函数。

缓存库

总结

使用缓存方法 ,我们可以防止函数调用函数来反复计算相同的结果,现在是你把这些知识付诸实践的时候了。

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