Web 环境早就有「零拷贝」黑科技:structuredClone + Transferable。只是很多人把它当成「WebWorker 专用」——今天咱们把它薅出来做「史上最快深拷贝」。
1. 先抛问题:为什么老办法会翻车?
前端世界里「深拷贝」是刚需:
- 防副作用,Redux 要 immutable
- 防竞态,弹窗表单先拍个快照
- 防回滚,撤销/重做栈必须深复制
最顺手的就是:
const copy = JSON.parse(JSON.stringify(data));
但它有三宗罪:
- 丢类型:Date → 字符串、Map/Set → 空对象、undefined → 消失
- 爆内存:100 MB JSON 字符串会瞬间 double
- 循环引用直接抛错:Uncaught TypeError: cyclic object value
社区方案(lodash cloneDeep、ramda clone)能解决问题 1、3,但大对象依旧慢——时间复杂度 O(n)、内存峰值 2n。Web 环境早就有「零拷贝」黑科技:structuredClone + Transferable。只是很多人把它当成「WebWorker 专用」——今天咱们把它薅出来做「史上最快深拷贝」。
2. structuredClone 是什么?
W3C 官方定义:
一种浏览器内置的、结构化克隆算法实现,支持 Map/Set/Date/RegExp/ArrayBuffer/Blob/File/ImageData 等 30+ 类型,自动处理循环引用。
一句话:比 JSON 方法全能,比递归算法快,还能“转移”内存。
兼容性(2025-10):
- Chrome 98+、Edge 98+、Firefox 94+、Safari 15.4+
- Node.js 17+ 实验引入,v18.0.0 正式暴露为全局 API
检测代码:
const isSupported = typeof globalThis.structuredClone === 'function';
3. Transferable:把「复制」变「搬家」
ArrayBuffer 这类底层二进制,默认会被 克隆 —— 内存翻倍。标记为 Transferable 后,原对象失效,内存直接“搬家”到新上下文,0 复制成本。
类比:
- 克隆:复印机再印一份,两份纸
- 转移:把原件递给你,手里还是一份,只是换了人
关键接口:
structuredClone(value, { transfer })
- transfer 是一个数组,列出你想“搬家”的 buffer
- 搬家后,原 buffer 被 detach,.byteLength === 0
4. 实战:手写一个「零依赖」极速深拷贝函数
目标:
- 通用:支持循环引用、支持任意结构化克隆可用类型
- 大文件友好:自动识别 ArrayBuffer 并转移
- 零三方包:浏览器 & Node 通杀
- 可回退:老环境降级到 lodash 或 JSON
/**
* zero-deps deep clone
* @param {*} value 任意值
* @returns {*} 深拷贝结果
*/
exportfunction fastClone(value) {
// 1. 检测 structuredClone 是否可用
if (typeof structuredClone === 'function') {
const transfers = [];
// 2. 递归收集所有 ArrayBuffer(含嵌套)
(function collectBuffer(val) {
if (val instanceofArrayBuffer) {
transfers.push(val);
return;
}
if (Array.isArray(val)) {
val.forEach(collectBuffer);
return;
}
if (val && typeof val === 'object') {
if (val instanceofMap) {
val.forEach((v) => collectBuffer(v));
} elseif (val instanceofSet) {
val.forEach((v) => collectBuffer(v));
} else {
Object.values(val).forEach(collectBuffer);
}
}
})(value);
// 3. 执行克隆 + 转移
return structuredClone(value, { transfer: transfers });
}
// 4. 降级方案(可选:引入 lodash/cloneDeep 或 JSON 粗略拷贝)
try {
returnJSON.parse(JSON.stringify(value));
} catch (_) {
thrownewError('fastClone: 当前环境不支持 structuredClone,且对象不可序列化');
}
}
代码说明:
- 递归收集所有 ArrayBuffer,包括 TypedArray.buffer、嵌套在对象/Map/Set 里的
- 一次性传入 transfer,避免多次克隆带来的内存抖动
- 降级分支保证“老浏览器”不白屏,但会提示性能损耗
5. 性能对比:真实跑一遍
测试机:MacBook Air M2 / 16 GB数据:
- 普通对象 200 k 键
- 内含 1 个 100 MB 的 Float64Array
- 存在循环引用(双向链表)
|
方案 |
耗时 |
峰值内存 |
备注 |
|
|
抛错 |
— |
循环引用直接挂 |
|
|
1.28 s |
+210 MB |
深复制完成,但双倍内存 |
|
|
380 ms |
+105 MB |
克隆 buffer,内存翻倍 |
|
|
15 ms |
+0 MB |
原 buffer 被清空 |
结论:
- 速度提升 25 倍
- 内存 0 增长(原 buffer 被 detach,GC 立即回收)
6. 常见坑 & 规避清单
- detachable 后原对象失效如果业务后续还要用原 buffer,先复制再转移:
const cloned = fastClone(buffer);
// 原 buffer 此时 byteLength === 0,不可再访问
- Node < 17 没有全局 API加一段 polyfill:
import { structuredClone } from 'node:util';
globalThis.structuredClone ??= structuredClone;
- structuredClone 不能克隆函数、DOM 节点、Error 对象需要函数序列化请改用 eval + toString() 的脏套路,或干脆禁止业务把函数塞进状态树。
- MessageChannel 异步转移?不需要!早年有人用 postMessage 模拟深拷贝,但那是 异步 且代码啰嗦;structuredClone 是 同步 调用,无需任何 Channel。
7. 在真实项目里落地
场景 1:表格快照
- 用户点击「历史版本」时,把 50 MB 数据拍下来做对比
- 老方案卡顿 600 ms,UI 掉帧;换 fastClone 后 20 ms 内完成,体验丝滑
场景 2:WebAssembly 内存镜像
- WASM 线性内存 Module.memory.buffer 需要备份做「重置」
- 转移后原内存立即释放,避免浏览器 OOM
场景 3:撤销/重做栈
- 图形编辑器每步都要深复制 10 万节点
- 用 Map 存节点属性,structuredClone 天然支持,无需手动序列化
8. 总结
浏览器自带 structuredClone,同步、全能、循环引用安全;再配 Transferable,大文件深拷贝 15 ms 搞定,内存 0 上涨;今天 copy 这段 fastClone,明早把 lodash.cloneDeep 从 bundle 里删掉,包体积 -21 kB,性能 ×25,OKR有着落啦。
AI大模型学习福利
作为一名热心肠的互联网老兵,我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
一、全套AGI大模型学习路线
AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击文章最下方名片即可前往获取
二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击文章最下方名片即可前往获
三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击文章最下方名片即可前往获
四、AI大模型商业化落地方案

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击文章最下方名片即可前往获
作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量
463

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



