javascript闭包例子 javascript闭包高阶函数

闭包适合存储的核心原因在于其能够实现数据存储性、延长存储生命周期并提供的性能优化模式，具体执行：1. 数据避免性确保存储仅由内部函数访问，避免全局污染；2． 闭包延长了存储变量的生命周期，设置在函数多次调用间持久存在，且随内部函数引用消失而被自动恢复，降低内存泄漏风险；3． 对于输入固定、计算昂贵的函数，闭包实现的记忆化可显着减少重复计算，尤其在梯度场景下性能提升明显；4. 实践中可通过通用memoize函数封装缓存逻辑，利用map存储参数与结果的映射，结合json.stringify生成键实现缓存命中判断；5. 缓存失效问题，可采用ttl过渡、事件驱动清理、手动清除等策略保证数据新鲜；6． 内存管理上可通过weakmap（键为对象时）、限制服务器大小、lru/lfu淘汰机制等方式平衡性能与资源占用；7. 尽管闭包缓存，但需要根据参数动态性、缓存命中率和数据规模进行高效谨慎使用，避免不必要的内存开销。该机制在保持代码简洁的同时，为复杂计算提供了可复用、可维护的优化方案。

JavaScript闭包确实是存储复杂计算结果的增强工具，它通过将计算结果“原生”地存储在一个作用域内，并确保该作用域在函数多次调用时相等，从而存在重复避免执行运行操作。这种机制使数据能够保持久化，并且不会污染全局环境，同时也提升程序的执行效率。解决方案

要利用闭包缓存复杂度计算结果，核心是创建一个外部函数，它负责初始化一个存储结果的缓存（通常是一个Map或普通对象），并返回一个内部函数。这个内部函数在首先被调用时，会首先检查服务器中是否已经存在当前输入响应的结果。如果，就直接返回服务器中的值；如果不存在，则执行复杂的计算，把计算结果存入服务器，然后返回。这样，后续相同输入的调用就可以直接从服务器中获取结果，显着存在提高性能。所以适合存储吗？

我个人觉得，在存储场景中闭包，最吸引人的地方在于它提供了一种优雅的封装方式。你不需要去管理一个全局的存储对象，也不用担心不同的函数会意外地共享或覆盖全局的存储数据。存储是“全局”的，它与执行复杂的计算紧密相关。

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具体来说，有几点让我觉得它特别实用：

首先是数据私密性。当一个函数被创建时，它会记住其创建时的环境（词法环境）。这意味着着外部函数定义的保存变量，对外部世界是不可见的，只有返回的内部函数可以访问和修改它。这就好像给你的秘密配方建了一个保险箱，只有你知道外部。

其次是生命周期管理。保存的生命周期与返回的内部函数实例绑定。只要这个内部函数实例还是被引用，它的闭包作用域（包括缓存）就不会被垃圾回收。一旦内部不再函数被引用，整个闭包及其内部的缓存都会被清理，这一定程度上简化了内存管理，避免了不必要的内存丢失。

再者，它提供了一种时钟的性能模式优化。输入但固定计算成本高的纯函数（说，行为像纯函数的例子），闭包缓存（按照我们常说的或者“记忆化”或Memoization）简直是定制化。它能显着减少重复计算，尤其是在多层函数中，比如经典的斐波那契数列计算，效率提升是指数级的。

当然，它也不是万能药，比如对于输入非常动态、或者缓存命中率很低的场景，闭包缓存可能效果不明显，甚至会引入额外的内存开销。但对于可预测的、重复性高的计算，它确实是我的首选方案之一。实践：用闭包实现一个通用记忆化函数

我们来构建一个通用的记忆化（memoization）函数，它可以接收任何一个函数作为参数，并返回一个标记存储能力的版本。这比每次都手动写闭包要方便，也更能体现其复用性。

function memoize(func) { const cache = new Map()； // 使用Map来存储键值对，键可以是任何类型 return function(...args) { // 将参数转换为一个唯一的字符串或JSON，作为存储的键 // 简单起见，这里假设参数是基本类型或可JSON化的 // 实际应用中可能需要更复杂的序列化逻辑，例如处理对象参数的顺序或加深比较 const key = JSON.stringify(args)； if (cache.has(key)) { console.log(`从缓存中获取结果 for key： ${key}`)； return cache.get(key)； } console.log(`执行原始计算 for key： ${key}`)； const result = func.apply(this， args)； // 调用原始函数，并保留this下面 cache.set(key， result)； return result； }；}// 示例：一个执行的斐波那契数列计算函数斐波那契(n) { if (n lt；= 1) { return n； } // 模拟复杂计算 let sum = 0； for (let i = 0； i lt； 1000000； i ) { sum = i； } return fibonacci(n - 1) fibonacci(n - 2)；}//使用记忆化函数 const memoizedFibonacci = memoize(fibonacci)；console.time(quot；fib(10) - first callquot；)；console.log(`Fib(10)： ${memoizedFibonacci(10)}`)； // 第一次计算，会比较慢console.timeEnd(quot；fib(10) - 第一个callquot；)；console.time(quot；fib(10) - 第二个callquot；)；console.log(`Fib(10)： ${memoizedFibonacci(10)}`)； // 第二次调用，直接从服务器获取，非常快console.timeEnd(quot；fib(10) - secondary callquot；)；console.time(quot；fib(5) - first callquot；)；console.log(`Fib(5)： ${memoizedFibonacci(5)}`)； // 不同的参数，会重新计算并存储console.timeEnd(quot；fib(5) - first callquot；)；console.time(quot；fib(5) - Second callquot；)；console.log(`Fib(5)： ${memoizedFibonacci(5)}`)； // 再次调用，从缓存获取console.timeEnd(quot；fib(5) - Second callquot；)；登录后复制

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在这个例子中，memoize函数创建了闭包，其中包含了缓存Map。每次调用memoizedFibonacci时，它会检查缓存。如果结果已存在，直接返回；否则，执行fibonacci函数，将结果存入缓存。你会发现第二次调用memoizedFibonacci(10)的速度会到令人惊讶的地方。

说明的是，JSON.stringify(args)作为按键的生成方式，对于复杂对象参数可能还不够鲁棒，例如参数中包含函数、循环引用对象的属性顺序或者不一致等情况。在更严格的情况下，可能需要一个更复杂的硬盘函数来生成唯一的按键。硬盘故障与内存管理的平衡艺术

使用闭包硬盘，虽然带来了性能上的甜头，但也引入了两个绕不开的话题：硬盘故障（缓存）失效）和内存管理。这就像你往冰箱里放食物一样，得考虑它不会过期，以及冰箱不会被塞满。

服务器故障是我在实际项目中经常遇到的一个挑战。如果你的“复杂计算”依赖于外部变量的状态，或者数据源本身会更新，那么只需输入参数来判断命中缓存是否就不够了。比如，你从数据库查询来的用户列表中缓存了一个，如果数据库里的数据用户变了，你的缓存就“脏”了，被清除或更新。

处理缓存故障的策略有很多种：基于时间的故障（TTL） - 时间到Live）：给服务器项设置一个过渡时间。比如，10分钟后，即使输入参数相同，也强制重新计算。这可以通过在服务器项中存储计时器，并在获取时检查其是否来实现。事件驱动失效的：当底层用户数据源发生变化时（例如，数据更新），显着地触发一个事件，通知相关的服务器进行清理。这通常需要在数据更新的逻辑中加入服务器清理的代码。手动中断：提供一个接口，允许开发者在需要时手动清除某个或全部服务器。这在后台管理系统或调试时特别有用。数量的淘汰策略：当服务器达到一定大小时，淘汰掉最不常用（LFU）或最近最少使用（LRU）的服务器项。这通常需要更复杂的服务器实现，比如使用队列链表和分区表结合。

内存管理包另一个需要关注的点。闭包的缓存会一直存在，直到其外部函数返回的内部函数不再被引用，从而被垃圾恢复。如果你的存储会存储大量数据，或者存储的数据本身就很大，那么闭包存储可能会导致内存占用过高。

对于内存问题，思考使用方向包括： WeakMap：如果你的服务器键是对象，并且你希望当这些对象本身不再被引用时，它们对应的服务器项也能被垃圾回收，那么 WeakMap 是一个非常好的选择。WeakMap 的键是弱引用的，不会阻止垃圾回收器返回键所指向的对象。但其实是，WeakMap不可枚举，并且键必须是对象。限制服务器大小考虑：前面提到的LRU/LFU策略，本质上就是限制服务器的内存占用。当服务器达到默认值时，自动淘汰旧数据。慎重选择服务器对象：避免服务器过大的对象或二进制数据，或者只服务器关键的、轻量级的结果。

总的来说，闭包为我们提供了一个非常直接且强大的存储机制。但在实际应用中，我们仅仅满足于其基本功能场景，还需要深入考虑存储的生命周期、如何保持数据新鲜度，以及如何有效管理内存。这不仅仅是技术实现的问题，更是对业务和系统架构的深入理解。

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