JavaScript 性能优化：用 structuredClone 替换 JSON.parse(JSON.stringify()) 进行深拷贝

几个月前，我深陷于一个令人痛苦的性能调试中：某个 JavaScript 功能异常缓慢，反复导致用户仪表盘界面卡死。它并非复杂的算法，也不是 API 响应瓶颈，更不是令人望而生畏的深层嵌套循环。

问题的根源，仅仅是一行再普通不过的 JavaScript 代码。

那是一行如此常见、以至于我差点就习惯性忽略掉的代码。当我意识到，这行看似无害的代码竟是导致每次渲染产生高达 600 毫秒延迟的元凶时，那种既尴尬又恍然大悟的感觉记忆犹新。而最令我震惊的并非修复方案本身，而是有多少开发者正在无意中重复着完全相同的错误。

本文将避开抽象的理论。我会展示真实的代码、有效的修复方法，以及忽略这些悄悄吞噬应用性能的微小陷阱所带来的真实代价。如果你关心 JavaScript 优化、减少延迟、编写更高效的代码，那么请继续阅读。

我敢肯定，你也曾写过这行代码。

罪魁祸首：就是这行代码拖慢了一切

导致性能问题的核心代码正是下面这一行：

JSON.parse(JSON.stringify(data))

我理解。这几乎是每个前端开发者在学习初期都会接触到的“快速深拷贝”秘籍。

它确实能用。
它足够简单。
它的可读性也不错。

然而，对于任何非简单的数据结构而言，它的执行速度慢得令人吃惊。这行代码会悄无声息地阻塞主线程，强制 JavaScript 引擎在每次执行时，都将整个对象序列化为字符串，然后再完整地解析回对象。

当它被放置在组件的渲染函数、循环体或高频触发的事件回调中时，就埋下了一颗随时可能引爆的性能炸弹。

为什么这个“便捷技巧”是性能杀手

大多数教程都回避了以下真相：

• 序列化开销巨大：JSON.stringify 必须递归遍历你的整个对象，转换每一个属性值。
• 解析开销同样巨大：JSON.parse 则会反向执行几乎相同复杂度的解析过程。
• 深拷贝导致内存翻倍：对于大型对象，这会在瞬间显著增加内存使用量，足以引发界面卡顿。
• 它会阻塞主线程：这意味着用户界面可能冻结、响应迟滞或出现抖动。

现在，请将上述开销乘以这些常见场景：

• 一个 React 组件的重新渲染
• 一个 Node.js 的请求处理函数
• 一个循环迭代
• 一个实时事件监听器
• 一个频繁触发的事件处理器

然后你就会突然发现，那个“简单的深拷贝”操作，单次就可能消耗掉数百毫秒的宝贵时间。

更优的解决方案：拥抱现代的深拷贝 API

请停止使用 JSON.parse(JSON.stringify())，转而采用现代、浏览器和 Node.js 原生内置的深拷贝 API：

structuredClone(data)

它之所以更优秀，原因在于：

• 处理大型对象时速度显著更快
• 支持更多原生数据类型（如 Date, RegExp, Map, Set, ArrayBuffer 等）
• 对主线程的阻塞更少
• 遇到的边界情况更少

直到我重构了整个项目的性能监控日志后，才真切体会到两者之间的性能差异有多么巨大。让我们用数据说话。

真实场景基准测试

你可以通过以下代码亲自验证：

console.time(“json”);
JSON.parse(JSON.stringify(bigObject));
console.timeEnd(“json”);

console.time(“structured”);
structuredClone(bigObject);
console.timeEnd(“structured”);

以一个包含数万个属性的中等规模对象进行测试，平均结果对比如下：

• JSON 克隆方式： ~55 毫秒
• structuredClone 方式： ~8 毫秒

这绝非微不足道的“微优化”。性能差距足以直接决定你的用户界面是流畅顺滑还是卡顿不堪。

然而，一个颇具争议的现象是：时至今日，仍有大量教程和开发者推荐使用基于 JSON 的技巧，理由仅仅是“简单”或对性能影响缺乏认知。但这种性能差距是真实存在的，并且随着应用复杂度的提升，其负面影响只会越来越大。

何时应避免使用 structuredClone（权衡与取舍）

为了全面看待这个问题，以下是需要了解的注意事项：

structuredClone 不支持以下类型：

• 函数（Function）
• DOM 节点
• 类实例（对象的原型链会丢失）
• 某些特定环境下的循环引用对象（可能抛出错误）

在以下特定场景中，JSON.parse(JSON.stringify()) 反而更合适：

• 你有意需要剥离对象中的所有方法（函数）。
• 你需要对数据进行“规范化”处理，例如排除 undefined 或函数。
• 你需要清理并验证用户提交的不可信数据。

但在绝大多数需要进行深拷贝的日常开发场景中，structuredClone 代表着未来。而基于 JSON 的深克隆是一种应该被现代 JavaScript (ES6+) 代码库逐渐淘汰的过时技巧。

附赠：其他常见的 JavaScript 性能“小陷阱”

既然谈到了性能优化，不妨再揭露几个同样消耗性能的常见编码习惯。

1. 误用 map() 来执行副作用

items.map(doSomething) // 错误

请改用 forEach。map 的语义是映射并返回新数组，而非执行副作用。引擎会基于此进行优化。

2. 在循环内部使用 await

for (const i of arr) {
  await doSomething(i); // 强制串行执行
}

在可行的情况下，请使用 Promise.all() 来并行处理。

3. 在渲染函数中重复计算高开销值
这在 React 等框架中很常见，对性能是灾难性的。应使用 useMemo 或类似机制进行缓存。

4. 过多的控制台日志
在某些浏览器中，频繁的 console.log 会阻塞主线程。在生产环境或性能关键路径上应有节制地使用。

实用指南：如何快速定位性能瓶颈代码

1. 使用 performance.now()：用它包裹你怀疑有问题的代码段，进行高精度计时。
2. 使用 Chrome DevTools 的性能面板 (Performance Profiler)：录制操作，寻找耗时长的“脚本”任务块。
3. 启用 React DevTools 的性能分析器：精确找出导致不必要重新渲染的组件和原因。
4. 避免在渲染函数中执行深拷贝：这是在技术审计中最常发现的性能问题之一。
5. 优先使用原生的 structuredClone：仅在遇到不支持的数据类型时，才考虑回退到其他方案。

仅实施以上几步，通常就能消除大多数项目中 60% 到 80% 的 JavaScript 卡顿问题。

一个残酷的真相

许多 JavaScript 应用之所以感觉缓慢，并非源于重大的架构缺陷，而是因为开发者随手采用了一些他们认为“无害”的便捷写法。在现代 前端开发 中，这类以一行代码呈现的“语法糖”随处可见，而其中一些的代价远超你的想象。

就在我将项目中的 JSON.parse(JSON.stringify()) 全部替换为 structuredClone 后，困扰用户已久的界面卡死问题便彻底消失了。

所以，是的——一行代码就足以让你的 JavaScript 应用变慢。而这个修复方案至今仍让我印象深刻，因为它如此微小、简单，却又如此容易被忽略。在追求代码效率的道路上，关注这些细节往往能带来意想不到的收获。欢迎在云栈社区分享你在性能优化中的实践经验与心得。