javascript 変数の文字列結合で「+」と「リテラルテンプレート」とのパフォーマンスを計測する

javascript 変数の文字列結合で「+」と「リテラルテンプレート」とのパフォーマンスを計測する

javascriptで、「+」と「リテラルテンプレート」で同じ変数の文字列結合処理を行った時のパフォーマンスを計測するサンプルコードを記述してます。結果は「+」を使用したほうが速そうです。ここでは「chrome」と「firefox」と「safari」の3つブラウザで結果を掲載してます。

環境

  • OS windows11 pro 64bit
  • Apache 2.4.43
  • ブラウザ chrome 109.0.5414.120

パフォーマンス計測

「performance.now」を使用して、「+」と「リテラルテンプレート」を使用して、
変数を文字列として結合する処理を100万回実行し、パフォーマンスを計測するサンプルコードとなります。

<script>

// 実行回数
const times = 1_000_000;

// 空白を埋めるだけの関数
function spacePadding(val, n = 8) {
  for (; val.length < n; val += ' ');
  return val;
}

// 計測結果を表示
const benchmark = (name, start, end) => {
  let report = (end - start).toPrecision(3);
  // 表示を見やすくするため関数名に空白を埋める
  name = spacePadding(name)
  console.log(`実行回数:${times}回 関数名:${name} 実行時間:${report}(ms)`);
}

let str = 'abc';

// 計測
start = performance.now();

  for (let i = 0; i < times; ++i) {
    'abc' + 'abc' + str
  }

end = performance.now();

benchmark('+', start, end);

// 計測
start = performance.now();

  for (let i = 0; i < times; ++i) {
    `abcabc${str}`
  }

end = performance.now();

benchmark('${}', start, end);

</script>

実行結果(chrome 109.0.5414.120)

<1回目>
実行回数:1000000回 関数名:+        実行時間:2.80(ms)
実行回数:1000000回 関数名:${}      実行時間:5.50(ms)

<2回目>
実行回数:1000000回 関数名:+        実行時間:2.90(ms)
実行回数:1000000回 関数名:${}      実行時間:5.90(ms)

<3回目>
実行回数:1000000回 関数名:+        実行時間:2.60(ms)
実行回数:1000000回 関数名:${}      実行時間:5.00(ms)

単純に「+」を使用した方が、速いという結果になりました。

firefox109も同様の結果になりました。

<1回目>
実行回数:1000000回 関数名:+        実行時間:1.00(ms)
実行回数:1000000回 関数名:${}      実行時間:4.00(ms)

<2回目>
実行回数:1000000回 関数名:+        実行時間:2.00(ms)
実行回数:1000000回 関数名:${}      実行時間:4.00(ms)

​<3回目>
実行回数:1000000回 関数名:+        実行時間:1.00(ms)
実行回数:1000000回 関数名:${}      実行時間:4.00(ms)

safari15.5では、以下の結果となりました。

<1回目>
実行回数:1000000回 関数名:+        実行時間:17.0(ms)
実行回数:1000000回 関数名:${}      実行時間:19.0(ms)

<2回目>
実行回数:1000000回 関数名:+        実行時間:27.0(ms)
実行回数:1000000回 関数名:${}      実行時間:25.0(ms)

<3回目>
実行回数:1000000回 関数名:+        実行時間:26.0(ms)
実行回数:1000000回 関数名:${}      実行時間:29.0(ms)