JavaScript函数缓存通过存储输入与输出映射实现重复调用直接返回结果，仅适用于纯函数；需注意键的正确性、参数序列化限制及内存管理，可将指数级计算降为线性并避免重复I/O或渲染。
JavaScript函数缓存（也叫记忆化，memoization）的核心是：把函数某次调用的输入和对应输出记下来，下次遇到相同输入时，直接返回缓存结果，跳过重复计算。
缓存适用于纯函数
只有当函数满足“相同输入永远返回相同输出，且不产生副作用”时，缓存才安全。比如计算斐波那契数、格式化日期字符串、解析固定JSON结构等。如果函数依赖全局变量、随机数、当前时间或修改外部状态，缓存会导致错误结果。
手动实现一个基础缓存包装器
用闭包 + 对象（或Map）保存历史调用记录：
function memoize(fn) {
const cache = new Map();
return function(...args) {
// 将参数转为唯一字符串键（简单场景可用 JSON.stringify，注意函数/undefined/NaN 等限制）
const key = JSON.stringify(args);
if (cache.has(key)) {
return cache.get(key);
}
const result = fn.apply(this, args);
cache.set(key, result);
return result;
};
}
// 使用示例
const fib = memoize(n => n <= 1 ? n : fib(n - 1) + fib(n - 2));
fib(40); // 第一次慢，之后再调用 fib(40) 瞬间返回
注意缓存键的合理性
缓存效果高度依赖键是否准确反映“输入等价性”：
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- 对象参数不能直接用 JSON.stringify({a:1}) === JSON.stringify({a:1}) 判断相等，但若对象结构固定、字段顺序一致，可以接受；更健壮的做法是用 Map 配合自定义比较，或用库如 lodash.isEqual 生成键
- 函数、undefined、NaN、Symbol 等无法被 JSON.stringify 正确序列化，需特殊处理
- 长期运行的服务中，缓存应设大小上限或过期策略，避免内存泄漏（可用 LRU 缓存，如 lru-cache 包）
它怎么真正加速计算？
不是让单次执行变快，而是减少“重复劳动”：
- 指数级降为线性：如未缓存的递归斐波那契，fib(40) 触发上亿次调用；加缓存后每个 n 值只算一次，总调用次数≈40
- 避免昂贵 I/O 或计算复用：比如反复解析同一段配置字符串、渲染相同数据的 React 组件（配合 useMemo）、服务端对固定查询参数的数据库结果缓存
- 提升响应一致性：同一输入多次获取结果完全一致，避免因中间状态变化导致 UI 闪烁或逻辑错乱
基本上就这些。缓存不是银弹，但它在合适的地方能带来数量级的性能改善——关键是识别出可缓存的纯计算，并控制好键与生命周期。
