ES6 的解構賦值前每次都建立一個物件嗎?會加重 GC 的負擔嗎?

justjavac發表於2018-06-28

本文來源於知乎上的一個提問

為了程式的易讀性,我們會使用 ES6 的解構賦值:

function f({a,b}){}
f({a:1,b:2});
複製程式碼

這個例子的函式呼叫中,會真的產生一個物件嗎?如果會,那大量的函式呼叫會白白生成很多有待 GC 釋放的臨時物件,那麼就意味著在函式引數少時,還是需要儘量避免採用解構傳參,而使用傳統的:

function f(a,b){}
f(1,2);
複製程式碼

上面的描述其實同時提了好幾個問題:

  1. 會不會產生一個物件?
  2. 引數少時,是否需要儘量避免採用解構傳參?
  3. 對效能(CPU/記憶體)的影響多大?

1. 從 V8 位元組碼分析兩者的效能表現

首先從上面給的程式碼例子中,確實會產生一個物件。但是在實際專案中,有很大的概率是不需要產生這個臨時物件的。

我之前寫過一篇文章 使用 D8 分析 javascript 如何被 V8 引擎優化的。那麼我們就分析一下你的示例程式碼。

function f(a,b){
 return a+b;
}

const d = f(1, 2);
複製程式碼

鑑於很多人沒有 d8,因此我們使用 node.js 代替。執行:

node --print-bytecode add.js
複製程式碼

其中的 --print-bytecode 可以檢視 V8 引擎生成的位元組碼。在輸出結果中查詢 [generating bytecode for function: f]

[generating bytecode for function: ]
Parameter count 6
Frame size 32
         0000003AC126862A @    0 : 6e 00 00 02       CreateClosure [0], [0], #2
         0000003AC126862E @    4 : 1e fb             Star r0
   10 E> 0000003AC1268630 @    6 : 91                StackCheck 
   98 S> 0000003AC1268631 @    7 : 03 01             LdaSmi [1]
         0000003AC1268633 @    9 : 1e f9             Star r2
         0000003AC1268635 @   11 : 03 02             LdaSmi [2]
         0000003AC1268637 @   13 : 1e f8             Star r3
   98 E> 0000003AC1268639 @   15 : 51 fb f9 f8 01    CallUndefinedReceiver2 r0, r2, r3, [1]
         0000003AC126863E @   20 : 04                LdaUndefined 
  107 S> 0000003AC126863F @   21 : 95                Return 
Constant pool (size = 1)
Handler Table (size = 16)
[generating bytecode for function: f]
Parameter count 3
Frame size 0
   72 E> 0000003AC1268A6A @    0 : 91                StackCheck 
   83 S> 0000003AC1268A6B @    1 : 1d 02             Ldar a1
   91 E> 0000003AC1268A6D @    3 : 2b 03 00          Add a0, [0]
   94 S> 0000003AC1268A70 @    6 : 95                Return 
Constant pool (size = 0)
Handler Table (size = 16)
複製程式碼

Star r0 將當前在累加器中的值儲存在暫存器 r0 中。

LdaSmi [1] 將小整數(Smi)1 載入到累加器暫存器中。

而函式體只有兩行程式碼:Ldar a1 和 Add a0, [0]

當我們使用解構賦值後:

[generating bytecode for function: ]
Parameter count 6
Frame size 24
         000000D24A568662 @    0 : 6e 00 00 02       CreateClosure [0], [0], #2
         000000D24A568666 @    4 : 1e fb             Star r0
   10 E> 000000D24A568668 @    6 : 91                StackCheck 
  100 S> 000000D24A568669 @    7 : 6c 01 03 29 f9    CreateObjectLiteral [1], [3], #41, r2
  100 E> 000000D24A56866E @   12 : 50 fb f9 01       CallUndefinedReceiver1 r0, r2, [1]
         000000D24A568672 @   16 : 04                LdaUndefined 
  115 S> 000000D24A568673 @   17 : 95                Return 
Constant pool (size = 2)
Handler Table (size = 16)
[generating bytecode for function: f]
Parameter count 2
Frame size 40
   72 E> 000000D24A568AEA @    0 : 91                StackCheck 
         000000D24A568AEB @    1 : 1f 02 fb          Mov a0, r0
         000000D24A568AEE @    4 : 1d fb             Ldar r0
         000000D24A568AF0 @    6 : 89 06             JumpIfUndefined [6] (000000D24A568AF6 @ 12)
         000000D24A568AF2 @    8 : 1d fb             Ldar r0
         000000D24A568AF4 @   10 : 88 10             JumpIfNotNull [16] (000000D24A568B04 @ 26)
         000000D24A568AF6 @   12 : 03 3f             LdaSmi [63]
         000000D24A568AF8 @   14 : 1e f8             Star r3
         000000D24A568AFA @   16 : 09 00             LdaConstant [0]
         000000D24A568AFC @   18 : 1e f7             Star r4
         000000D24A568AFE @   20 : 53 e8 00 f8 02    CallRuntime [NewTypeError], r3-r4
   74 E> 000000D24A568B03 @   25 : 93                Throw 
   74 S> 000000D24A568B04 @   26 : 20 fb 00 02       LdaNamedProperty r0, [0], [2]
         000000D24A568B08 @   30 : 1e fa             Star r1
   76 S> 000000D24A568B0A @   32 : 20 fb 01 04       LdaNamedProperty r0, [1], [4]
         000000D24A568B0E @   36 : 1e f9             Star r2
   85 S> 000000D24A568B10 @   38 : 1d f9             Ldar r2
   93 E> 000000D24A568B12 @   40 : 2b fa 06          Add r1, [6]
   96 S> 000000D24A568B15 @   43 : 95                Return 
Constant pool (size = 2)
Handler Table (size = 16)
複製程式碼

我們可以看到,程式碼明顯增加了很多,CreateObjectLiteral 建立了一個物件。本來只有 2 條核心指令的函式突然增加到了近 20 條。其中不乏有 JumpIfUndefinedCallRuntimeThrow 這種指令。

2. 使用 --trace-gc 引數檢視記憶體

由於這個記憶體佔用很小,因此我們加一個迴圈。

function f(a, b){
 return a + b;
}

for (let i = 0; i < 1e8; i++) {
 const d = f(1, 2);
}

console.log(%GetHeapUsage());
複製程式碼

%GetHeapUsage() 函式有些特殊,以百分號(%)開頭,這個是 V8 引擎內部除錯使用的函式,我們可以通過命令列引數 --allow-natives-syntax 來使用這些函式。

node --trace-gc --allow-natives-syntax add.js
複製程式碼

得到結果(為了便於閱讀,我調整了輸出格式):

[10192:0000000000427F50]
26 ms: Scavenge 3.4 (6.3) -> 3.1 (7.3) MB, 1.3 / 0.0 ms  allocation failure

[10192:0000000000427F50]
34 ms: Scavenge 3.6 (7.3) -> 3.5 (8.3) MB, 0.8 / 0.0 ms  allocation failure

4424128
複製程式碼

當使用解構賦值後:

[7812:00000000004513E0]
27 ms: Scavenge 3.4 (6.3) -> 3.1 (7.3) MB, 1.0 / 0.0 ms  allocation failure

[7812:00000000004513E0]
36 ms: Scavenge 3.6 (7.3) -> 3.5 (8.3) MB, 0.7 / 0.0 ms  allocation failure

[7812:00000000004513E0]
56 ms: Scavenge 4.6 (8.3) -> 4.1 (11.3) MB, 0.5 / 0.0 ms  allocation failure

4989872
複製程式碼

可以看到多了因此記憶體分配,而且堆空間的使用也比之前多了。使用 --trace_gc_verbose 引數可以檢視 gc 更詳細的資訊,還可以看到這些記憶體都是新生代,清理起來的開銷還是比較小的。

3. Escape Analysis 逃逸分析

通過逃逸分析,V8 引擎可以把臨時物件去除。

還考慮之前的函式:

function add({a, b}){
   return a + b;
}
複製程式碼

如果我們還有一個函式,double,用於給一個數字加倍。

function double(x) {
   return add({a:x, b:x});
}
複製程式碼

而這個 double 函式最終會被編譯為

function double(x){
    return x + x;
}
複製程式碼

在 V8 引擎內部,會按照如下步驟進行逃逸分析處理:

首先,增加中間變數:

function add(o){
 return o.a + o.b;
}

function double(x) {
   let o = {a:x, b:x};
   return add(o);
}
複製程式碼

把對函式 add 的呼叫進行內聯展開,變成:

function double(x) {
   let o = {a:x, b:x};
   return o.a + o.b;
}
複製程式碼

替換對欄位的訪問操作:

function double(x) {
   let o = {a:x, b:x};
   return x + x;
}
複製程式碼

刪除沒有使用到的記憶體分配:

function double(x) {
   return x + x;
}
複製程式碼

通過 V8 的逃逸分析,把本來分配到堆上的物件去除了。

4. 結論

不要做這種語法層面的微優化,引擎會去優化的,業務程式碼還是更加關注可讀性和可維護性。如果你寫的是庫程式碼,可以嘗試這種優化,把引數展開後直接傳遞,到底能帶來多少效能收益還得看最終的基準測試。

舉個例子就是 Chrome 49 開始支援 Proxy,直到一年之後的 Chrome 62 才改進了 Proxy 的效能,使 Proxy 的整體效能提升了 24% ~ 546%。

(PS:物件的解構賦值不是 ES6(ES2015) 的新特性,而是 ES9(ES2018) 的)

相關文章