Lodash Memoize. Como fazer?

Chamar um método ou função várias vezes para obter o mesmo retorno pode ser custoso para um programa. Dependendo da complexidade desse método, pode ser interessante fazer caching do resultado. Assim, economiza-se recursos e melhora-se o desempenho da aplicação. Neste post irei mostrar como usar a função memoize do Lodash para fazer cache do resultado de uma outra função.

Usando o memoize

Para facilitar o entendimento considere um exemplo de uma simples função para adição de dois números.

// uma simples função de adição
const add = (n, m) => {
  return n + m;
}

Para usar o memoize nesta função, basta passá-la como parâmetro pra outra função.

// addWithMemo usa o memoize com a função add 
const addWithMemo = _.memoize(add);

Um ponto crítico a salientar: o memoize utiliza somente o primeiro parâmetro da função como chave na cache. No nosso exemplo, em caso de sucessivas chamadas, quando repetimos o valor do primeiro argumento e mudamos apenas o segundo, a adição não será de fato processada. O resultado será retornado a partir da cache, porém, estará errado. Então, para contornar esse problema podemos utilizar um resolver. O resolver concatena todos os argumentos para criar uma string única. Assim, toda vez que o mesmo conjunto de argumentos for utilizado, memoize retornará o resultado da cache.

const secureAddWithMemo = _.memoize(add, (...args) => _.values(args).join("_"));

Veja funcionando no codepen

Quando usar memoize ?

Essa técnica não deve ser utilizada deliberadamente em todas as funções. Algumas considerações:

• Para ser viável a função deve ser pura, ou seja, ter sempre o mesmo retorno para os mesmos parâmetros de entrada.

• Há ganho somente para funções que tem argumentos com um intervalo limitado de valores. Assim os valores em cache serão usados com mais frequência.

• Pode parecer interessante fazer cache de requisições API, no entanto isso não é necessário, uma vez que o navegador faz isso automaticamente. Veja HTTP caching para maiores detalhes.

• O melhor cenário para uso de memoize é com fuções computacionais pesadas. São essas que podem ter um ganho significativo de desempenho.

Caso tenha interesse em entender um pouco mais sobre a técnica memoize, deixo como referência esse post que também serviu de referência para este.

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