broofa의 대답은 실제로 매끄럽고 매끄 럽습니다 .rfc4122 호환, 다소 읽기 쉽고 컴팩트합니다. 대박!
그러나 그 정규 표현식, 많은 replace()콜백, toString()및 Math.random()함수 호출 (그가 4 비트의 결과 만 사용하고 나머지는 낭비하는 곳)을 보고 있다면 성능에 대해 궁금해 할 수 있습니다. 실제로 joelpt는로 일반 GUID 속도를 위해 RFC를 포기하기로 결정했습니다 generateQuickGUID.
그러나 속도 와 RFC 준수를 얻을 수 있습니까? 나는 찬성! 가독성을 유지할 수 있습니까? 글쎄 ... 실제로는 아니지만 따라 가면 쉽다.
그러나 먼저, 내 결과는 broofa guid(허용 된 답변) 및 비 rfc 호환과 비교되었습니다 generateQuickGuid.
Desktop Android
broofa: 1617ms 12869ms
e1: 636ms 5778ms
e2: 606ms 4754ms
e3: 364ms 3003ms
e4: 329ms 2015ms
e5: 147ms 1156ms
e6: 146ms 1035ms
e7: 105ms 726ms
guid: 962ms 10762ms
generateQuickGuid: 292ms 2961ms
- Note: 500k iterations, results will vary by browser/cpu.
따라서 6 번의 최적화 반복으로 12X 이상으로 가장 인기있는 답변 , 9X 이상으로 허용되는 답변 및 2-3X로 빠른 비준수 답변을 이겼습니다. . 그리고 나는 여전히 rfc4122를 준수합니다.
방법에 관심이 있습니까? http://jsfiddle.net/jcward/7hyaC/3/ 및 http://jsperf.com/uuid-generator-opt/4 에 전체 소스를 넣었습니다.
설명을 위해, broofa의 코드로 시작해 봅시다 :
function broofa() {
return 'xxxxxxxx-xxxx-4xxx-yxxx-xxxxxxxxxxxx'.replace(/[xy]/g, function(c) {
var r = Math.random()*16|0, v = c == 'x' ? r : (r&0x3|0x8);
return v.toString(16);
});
}
console.log(broofa())
따라서 x임의의 16 진수로, y임의의 데이터 ( 10RFC 사양 에 따라 상위 2 비트를 강제로 제외)를 대체 하며 정규 표현식은 문자 -또는 4문자 와 일치 하지 않으므로 처리 할 필요가 없습니다. 매우 매끄 럽습니다.
가장 먼저 알아야 할 것은 정규 표현식과 마찬가지로 함수 호출이 비싸다는 것입니다 (1을 사용하지만 각 일치에 대해 하나씩 32 개의 콜백이 있으며 각 32 개의 콜백에서 Math.random () 및 v를 호출합니다. toString (16)).
성능을 향한 첫 단계는 RegEx와 콜백 함수를 제거하고 대신 간단한 루프를 사용하는 것입니다. 이것은 broofa가 아닌 반면에 -and 를 처리해야 함을 의미 4합니다. 또한 String Array 인덱싱을 사용하여 매끄러운 String 템플릿 아키텍처를 유지할 수 있습니다.
function e1() {
var u='',i=0;
while(i++<36) {
var c='xxxxxxxx-xxxx-4xxx-yxxx-xxxxxxxxxxxx'[i-1],r=Math.random()*16|0,v=c=='x'?r:(r&0x3|0x8);
u+=(c=='-'||c=='4')?c:v.toString(16)
}
return u;
}
console.log(e1())
기본적으로, 동일한 내부 로직, 우리는 제외시켰다 확인 -하거나 4, 잠시 루프를 사용하여 (대신replace() 콜백 것은) 우리에게 거의 3 배 개선을 얻는다!
다음 단계는 데스크톱에서는 작은 단계이지만 모바일에서는 상당한 차이가 있습니다. 더 적은 Math.random () 호출을 만들고 각 반복마다 시프트되는 임의 버퍼로 87 %를 버리지 않고 모든 임의의 비트를 활용합시다. 다음과 같은 경우를 대비하여 해당 템플리트 정의를 루프 밖으로 이동 시키십시오.
function e2() {
var u='',m='xxxxxxxx-xxxx-4xxx-yxxx-xxxxxxxxxxxx',i=0,rb=Math.random()*0xffffffff|0;
while(i++<36) {
var c=m[i-1],r=rb&0xf,v=c=='x'?r:(r&0x3|0x8);
u+=(c=='-'||c=='4')?c:v.toString(16);rb=i%8==0?Math.random()*0xffffffff|0:rb>>4
}
return u
}
console.log(e2())
이는 플랫폼에 따라 10-30 %를 절약합니다. 나쁘지 않다. 그러나 다음 큰 단계는 최적화 클래식 인 조회 테이블과 함께 toString 함수 호출을 완전히 제거합니다. 간단한 16 요소 룩업 테이블은 훨씬 짧은 시간에 toString (16) 작업을 수행합니다.
function e3() {
var h='0123456789abcdef';
var k='xxxxxxxx-xxxx-4xxx-yxxx-xxxxxxxxxxxx';
/* same as e4() below */
}
function e4() {
var h=['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','a','b','c','d','e','f'];
var k=['x','x','x','x','x','x','x','x','-','x','x','x','x','-','4','x','x','x','-','y','x','x','x','-','x','x','x','x','x','x','x','x','x','x','x','x'];
var u='',i=0,rb=Math.random()*0xffffffff|0;
while(i++<36) {
var c=k[i-1],r=rb&0xf,v=c=='x'?r:(r&0x3|0x8);
u+=(c=='-'||c=='4')?c:h[v];rb=i%8==0?Math.random()*0xffffffff|0:rb>>4
}
return u
}
console.log(e4())
다음 최적화는 또 다른 고전입니다. 각 루프 반복에서 4 비트의 출력 만 처리하므로 루프 수를 반으로 줄이고 각 반복마다 8 비트를 처리하겠습니다. 여전히 RFC 호환 비트 위치를 처리해야하기 때문에 까다로울 수 있지만 그렇게 어렵지는 않습니다. 그런 다음 0x00-0xff를 저장하기 위해 더 큰 조회 테이블 (16x16 또는 256)을 만들어야하며 e5 () 함수 외부에서 한 번만 작성합니다.
var lut = []; for (var i=0; i<256; i++) { lut[i] = (i<16?'0':'')+(i).toString(16); }
function e5() {
var k=['x','x','x','x','-','x','x','-','4','x','-','y','x','-','x','x','x','x','x','x'];
var u='',i=0,rb=Math.random()*0xffffffff|0;
while(i++<20) {
var c=k[i-1],r=rb&0xff,v=c=='x'?r:(c=='y'?(r&0x3f|0x80):(r&0xf|0x40));
u+=(c=='-')?c:lut[v];rb=i%4==0?Math.random()*0xffffffff|0:rb>>8
}
return u
}
console.log(e5())
나는 여전히 256 요소 LUT를 사용하여 한 번에 16 비트를 처리하는 e6 ()을 시도했으며 최적화의 감소 수익을 보여주었습니다. 반복 횟수는 적었지만 내부 로직은 처리 증가로 인해 복잡해졌으며 데스크톱에서도 동일하게 수행되었으며 모바일에서는 ~ 10 % 더 빨랐습니다.
적용 할 최종 최적화 기술-루프를 전개하십시오. 우리는 고정 된 횟수로 반복하기 때문에 기술적으로 이것을 모두 손으로 작성할 수 있습니다. 나는 다시 할당하고 성능을 향상시키는 단일 무작위 변수 r로 이것을 한 번 시도했다. 그러나 4 개의 변수에 임의의 데이터를 미리 할당 한 다음 조회 테이블을 사용하고 적절한 RFC 비트를 적용하면이 버전이 모두 담배를 피 웁니다.
var lut = []; for (var i=0; i<256; i++) { lut[i] = (i<16?'0':'')+(i).toString(16); }
function e7()
{
var d0 = Math.random()*0xffffffff|0;
var d1 = Math.random()*0xffffffff|0;
var d2 = Math.random()*0xffffffff|0;
var d3 = Math.random()*0xffffffff|0;
return lut[d0&0xff]+lut[d0>>8&0xff]+lut[d0>>16&0xff]+lut[d0>>24&0xff]+'-'+
lut[d1&0xff]+lut[d1>>8&0xff]+'-'+lut[d1>>16&0x0f|0x40]+lut[d1>>24&0xff]+'-'+
lut[d2&0x3f|0x80]+lut[d2>>8&0xff]+'-'+lut[d2>>16&0xff]+lut[d2>>24&0xff]+
lut[d3&0xff]+lut[d3>>8&0xff]+lut[d3>>16&0xff]+lut[d3>>24&0xff];
}
console.log(e7())
Modualized : http://jcward.com/UUID.js -UUID.generate()
재미있는 점은 16 바이트의 임의 데이터를 생성하는 것이 쉽다는 것입니다. 전체 트릭은 RFC 준수를 사용하여 문자열 형식으로 표현하며 16 바이트의 임의 데이터, 롤링되지 않은 루프 및 조회 테이블을 사용하여 가장 엄격하게 수행됩니다.
나는 나의 논리가 정확하기를 희망한다. 이런 종류의 지루한 비트 작업에서 실수를 저지르는 것은 매우 쉽다. 그러나 출력은 나에게 좋아 보인다. 코드 최적화를 통해이 미친 듯이 즐거운 시간을 보내시기 바랍니다.
조언 : 나의 주요 목표는 잠재적 인 최적화 전략을 보여주고 가르치는 것이 었습니다. 다른 답변은 충돌 및 진정한 난수와 같은 중요한 주제를 다루며, 이는 좋은 UUID를 생성하는 데 중요합니다.