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:
- 會不會產生一個物件?
- 引數少時,是否需要儘量避免採用解構傳參?
- 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 JumpIfUndefined
、CallRuntime
、Throw
這種指令。
- 擴充套件閱讀:理解 V8 的位元組碼「譯」
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)