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Immutable.js 内存管理：结构共享与哈希算法的奇妙组合

前端

前言

在上一篇文章中，我们深入探讨了 Immutable.js 的核心数据结构 Vector Trie，并重点剖析了其中的位分区机制。在这篇文章中，我们将继续深入 Immutable.js 的内部，揭开其内存管理的奥秘。

结构共享

Immutable.js 中最核心的内存管理策略之一便是结构共享。当对一个 Immutable.js 数据结构进行修改时，它并不会直接修改原有结构，而是会创建一个新的结构，并将修改的部分复制到新结构中。这种方式的好处在于，它可以避免不必要的内存复制，从而大幅度减少内存占用。

例如，当我们对一个 Immutable.js List 进行修改时，它并不会直接修改原有 List，而是会创建一个新的 List，并将要修改的元素复制到新 List 中。而原有 List 仍然保持不变。

const list1 = Immutable.List([1, 2, 3]);
const list2 = list1.push(4);

console.log(list1); // [1, 2, 3]
console.log(list2); // [1, 2, 3, 4]

从上面的示例中可以看出，当我们修改 list1 时，并没有改变原有 list1 的内容，而是创建了一个新的 list2。这样可以避免不必要的内存复制，从而节省内存空间。

哈希算法

除了结构共享之外，Immutable.js 还采用了哈希算法来优化内存管理。当对一个 Immutable.js 数据结构进行修改时，它会使用哈希算法来计算出一个哈希值，并将其存储在数据结构中。当再次对该数据结构进行修改时，它会先计算出一个新的哈希值，然后与之前存储的哈希值进行比较。如果两个哈希值相同，则说明数据结构没有发生变化，此时可以直接返回原有数据结构，而不需要创建新的数据结构。

这种利用哈希算法来进行数据结构比较的方式，可以大大减少内存复制的次数，从而进一步优化内存占用。

总结

Immutable.js 独特的内存管理方式，使得它在处理大型数据集时具有明显的优势。通过结构共享和哈希算法的巧妙结合，Immutable.js 可以有效减少内存复制的次数，从而大幅度降低内存占用。这使得它成为处理大型数据集的理想选择。

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