web性能实践

一. 作用域

前面我们了解作用域概念的以及作用域链是如何运作的。

• 随着作用域链中的作用域数量的增加，访问当前作用域意外的变量的时间也在增加。
• 查找作用域链外层变量，需要遍历作用域链，所以访问全局变量要比访问局部变量慢。

1. 避免全局查找
优化js性能最重要的就是注意全局查找。使用全局变量或者函数肯定要比局部的开销更大，因为涉及作用域链上的查找。

function updataUI(){
  var ings = document.getElementsByTagName("img");
  for( var i=0,len = imgs.length; i < len ;i++){
       imgs[i].title = document.title + "image" + i 
  }
  var msg = document.getElementById('msg');
  msg.innerHTML = "Update complete."
}

上面的函数包含了三个对于全局document对象的引用。如果页面上有多个图片，那么for循环中的document的引用就会被执行多次甚至上百次。

通过创建一个指向document对象的局部变量，就可以通过限制一次全局查找来改进这个函数的性能：

function updataUI(){
  var doc =  document;
  var ings = doc .getElementsByTagName("img");
  for( var i=0,len = imgs.length; i < len ;i++){
       imgs[i].title = doc .title + "image" + i 
  }
  var msg = doc .getElementById('msg');
  msg.innerHTML = "Update complete."
}

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2. 选择正确方法
和 语言一样，性能问题的一部分是和用于解决问题的算法或者方法有关的。

• 避免不必要的属性查找

计算科学中，算法的复杂度是使用O符号来表示的。

标记	名称	描述
O(1)	常数	不管有多少值,执行时间都是恒定的,一般表示简单值和存储在变量中的值
O(log.n)	对数	总的执行时间和值的数量相关，但是要完成算法并不一定要获取每个值。例如二分查找
O(n)	线性	总执行时间和值的数量直接相关。例如：遍历某个数组中的元素
O(n²)	平方	总执行时间和值的数量有关。每个值至少获取n次。例如：插入排序

O(1)常数-----指代字面值和存储在变量中的值；如下：

//常数例子
var value = 5;
var sum = 10 + value;
alert(sum)

上面的代码执行了四次常量值查找：数字 5 和10，变量 value、sum。这段代码的整体复杂度被认为是O(1)。

//常数例子
var values = [:5 , 10];
var sum  = values[0] + values[1];
console.log(sum)

访问数组的元素也是一个O(1)操作，和简单的变量查找效率一样。

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O(n)------线性查找要比常数和对数复杂的多，比如访问对象上的属性，花费的时间更多，因为必须要在其原型链中对拥有该名称的属性进行一次搜索。

//线性例子1
var values = { first: 5, second: 10 };
var sum = values .first + values.second;
console.log(sum);  

上面的例子使用了两次属性查找来计算sum的值。一两次可能并不会导致明显的性能问题，但是进行成百上千次肯定会减慢执行速度。

//线性例子2
var query = window.location.href.substring(window.location.href.indexof('?')); 

上面的代码有6次属性查找，window.location.href.substring 三次，window.location.href.indexof又三次，（数一数代码中点的数量，确定属性查找的次数)；

为了避免上个线性例子2的性能影响，我们可以将多次用到的对象属性，存储在局部变量中：

var url = window.location.href;
var query = url.substring(url.indexof('?')); 

上面第一次访问该属性是O(n)，而存储在局部变量后，访问都是O(1)。总共4次属性查找，相对于6次节省了33%，更大的脚本中进行这种优化，会获得更多性能上的改进。

• 优化循环
  循环是编程中最常见的结构，js 就更不用说了，所以优化循环是性能优化过程中很重要的一部分。
  一个循环的基本优化步骤如下：

1. 减值迭代——大多数循环使用一个从0开始、增加到某个特定值得迭代器。在很多情况下，从最大值开始在循环中不断减值的迭代器更加高效。
2. 简化终止条件——每次循环过程都会计算终止条件，所以必须保证它尽可能快。也就是避免属性查找或者其他O(n)的操作。
3. 简化循环体——循环体是执行最多的，所以要确保其被最大限度地优化，确保没有某些可以被很容易移除循环的密集计算。