编码敏捷性：lodash.uniqWith的隐形代价

2023-12-24 19:48:29

lodash.uniqWith的隐形代价：线上CPU飙升的罪魁祸首

在现代前端开发中，lodash库以其丰富的函数库和简便的语法而受到广大开发者的青睐。然而，在使用lodash函数时，也需要警惕其潜在的性能隐患。本文将以一个真实的案例，揭示lodash.uniqWith函数在特定场景下可能导致的线上CPU飙升问题，并提供有效的解决方案和经验总结。

案例背景：前端查询接口的性能噩梦

近期，我们在开发一个新的模块时，上线后发现了一个严重的性能问题。在测试过程中，当前端调用一个查询服务接口时，整个服务的CPU利用率立即飙升至100%，甚至更高。这显然是一个非常严重的问题，需要立即排查和解决。

排查过程：抽丝剥茧，找出罪魁祸首

为了找出性能问题的根源，我们对代码进行了仔细的排查。经过一番分析，我们发现问题出在一个看似简单的lodash.uniqWith函数上。

const uniqueData = _.uniqWith(data, (a, b) => a.id === b.id);

这段代码的目的很明确，就是使用lodash.uniqWith函数对data数组进行去重操作，并将其存储在uniqueData变量中。然而，正是这个看似简单的函数，却导致了线上CPU飙升的严重后果。

性能分析：揭开lodash.uniqWith的隐患

为了深入理解lodash.uniqWith函数的性能问题，我们对代码进行了详细的性能分析。我们发现，在某些情况下，lodash.uniqWith函数可能会导致性能瓶颈。当数据量较大时，lodash.uniqWith函数需要对数组中的每个元素进行比较，以确定是否需要去重。在这个过程中，函数的执行效率会随着数据量的增加而线性下降。

解决方案：优化代码，消除性能隐患

既然已经找到了性能问题的根源，下一步就是着手解决它。为了避免使用lodash.uniqWith函数带来的性能问题，我们对代码进行了优化。

const uniqueData = [];
const seenIds = new Set();

for (const item of data) {
  if (!seenIds.has(item.id)) {
    uniqueData.push(item);
    seenIds.add(item.id);
  }
}

这段优化的代码使用了更为高效的Set数据结构来存储已见过的ID，并通过循环的方式对数据进行去重。这种方法的执行效率要比lodash.uniqWith函数高得多，并且不会随着数据量的增加而出现性能瓶颈。

经验总结：lodash.uniqWith的使用经验

通过这次线上CPU飙升事件，我们总结了一些使用lodash.uniqWith函数的经验教训：