當處理Lua資源時，我們也應該遵循提倡用于地球資源的3R原則——Reduce, Reuse and Recycle，即削減、重用和回收。
削減是最簡單的方式。有很多方法可以避免使用新的對象，例如，如果你的程序使用了太多的表，可以考慮改變數(shù)據(jù)的表述形式。一個最簡單的例子，假設你的程序需要操作折線，最自然的表述形式是：
復制代碼 代碼如下:
polyline =
{
{ x = 10.3, y = 98.5 },
{ x = 10.3, y = 18.3 },
{ x = 15.0, y = 98.5 },
--...
}
盡管很自然，這種表述形式對于大規(guī)模的折線來說卻不夠經(jīng)濟，因為它的每個點都需要用一個表來描述。第一種替代方式是使用數(shù)組來記錄，可以省點內(nèi)存：
復制代碼 代碼如下:
polyline =
{
{ 10.3, 98.5 },
{ 10.3, 18.3 },
{ 15.0, 98.5 },
--...
}
對于一個有一百萬個點的折線來說，這個修改可以把內(nèi)存占用從95KB降低到65KB。當然，你需要在可讀性上付出代價：p[i].x比p[i][1]更易懂。
另一個更經(jīng)濟的做法是使用一個數(shù)組存儲所有x坐標，另一個存儲所有y坐標：
復制代碼 代碼如下:
polyline =
{
x = { 10.3, 10.3, 15.0, ...},
y = { 98.5, 18.3, 98.5, ...}
}
原有的
復制代碼 代碼如下:
p[i].x
現(xiàn)在變成了
復制代碼 代碼如下:
p.x[i]
使用這種表述形式，一百萬個點的折線的內(nèi)存占用降低到了24KB。
循環(huán)是尋找降低垃圾回收次數(shù)的機會的好地方。例如，如果在循環(huán)里創(chuàng)建一個不會改變的表，你可以把它挪到循環(huán)外面，甚至移到函數(shù)外作為上值。試對比：
復制代碼 代碼如下:
function foo (...)
for i = 1, n do
local t = {1, 2, 3, "hi"}
-- 做一些不會改變t表的事情
--...
end
end
和
復制代碼 代碼如下:
local t = {1, 2, 3, "hi"} -- 創(chuàng)建t，一勞永逸
function foo (...)
for i = 1, n do
--做一些不會改變t表的事情
--...
end
end
相同的技巧亦可用于閉包，只要你不把它們移到需要它們的作用域之外。例如下面的函數(shù)：
復制代碼 代碼如下:
function changenumbers (limit, delta)
for line in io.lines() do
line = string.gsub(line, "%d+", function (num)
num = tonumber(num)
if num >= limit then return tostring(num + delta) end
-- 否則不返回任何值，保持原有數(shù)值
end)
io.write(line, "\n")
end
end
我們可以通過將內(nèi)部的函數(shù)移到循環(huán)外面來避免為每次迭代創(chuàng)建新的閉包：
復制代碼 代碼如下:
function changenumbers (limit, delta)
local function aux (num)
num = tonumber(num)
if num >= limit then return tostring(num + delta) end
end
for line in io.lines() do
line = string.gsub(line, "%d+", aux)
io.write(line, "\n")
end
end
但是，我們不能把aux移到changenumbers函數(shù)之外，因為aux需要訪問limit和delta。
對于多種字符串處理，我們可以通過使用現(xiàn)有字符串的索引來減少對創(chuàng)建新字符串的需要。例如，string.find函數(shù)返回它找到指定模式的位置索引，而不是匹配到的字符串。通過返回索引，它避免了在成功匹配時創(chuàng)建新的字符串。當有必要時，程序員可以通過調(diào)用string.sub來獲取匹配的子串[1]。
當我們無法避免使用新的對象時，我們依然可以通過重用來避免創(chuàng)建新的對象。對于字符串來說，重用沒什么必要，因為Lua已經(jīng)為我們做了這樣的工作：它總是將所有用到的字符串內(nèi)部化，并在所有可能的時候重用。然而對于表來說，重用可能就非常有效。舉一個普遍的例子，讓我們回到在循環(huán)里創(chuàng)建表的情況。這一次，表里的內(nèi)容不再是不變的。通常我們可以在所有迭代中重用這個表，只需要簡單地改變它的內(nèi)容。考慮如下的代碼段：
復制代碼 代碼如下:
local t = {}
for i = 1970, 2000 do
t[i] = os.time({year = i, month = 6, day = 14})
end
下面的代碼是等同的，但是重用了這張表：
復制代碼 代碼如下:
local t = {}
local aux = {year = nil, month = 6, day = 14}
for i = 1970, 2000 do
aux.year = i
t[i] = os.time(aux)
end
實現(xiàn)重用的一個尤其有效的方式是緩存化[2]。基本思想非常簡單，將指定輸入對應的計算結(jié)果存儲下來，當下一次再次接受相同的輸入時，程序只需簡單地重用上次的計算結(jié)果。
LPeg，Lua的一個新的模式匹配庫，就使用了一個有趣的緩存化處理。LPeg將每個模式字符串編譯為一個內(nèi)部的用于匹配字符串的小程序，比起匹配本身而言，這個編譯過程開銷很大，因此LPeg將編譯結(jié)果緩存化以便重用。只需一個簡單的表，以模式字符串為鍵、編譯后的小程序為值進行記錄。
使用緩存化時常見的一個問題是，存儲計算結(jié)果所帶來的內(nèi)存開銷大過重用帶來的性能提升。為了解決這個問題，我們可以在Lua里使用一個弱表來記錄計算結(jié)果，因此沒有使用到的結(jié)果最終將會被回收。
在Lua中，利用高階函數(shù)，我們可以定義一個通用的緩存化函數(shù)：
復制代碼 代碼如下:
function memoize (f)
local mem = {} -- 緩存化表
setmetatable(mem, {__mode = "kv"}) -- 設為弱表
return function (x) -- ‘f'緩存化后的新版本
local r = mem[x]
if r == nil then --沒有之前記錄的結(jié)果？
r = f(x) --調(diào)用原函數(shù)
mem[x] = r --儲存結(jié)果以備重用
end
return r
end
end
對于任何函數(shù)f，memoize(f)返回與f相同的返回值，但是會將之緩存化。例如，我們可以重新定義loadstring為一個緩存化的版本：
loadstring = memoize(loadstring)
新函數(shù)的使用方式與老的完全相同，但是如果在加載時有很多重復的字符串，性能會得到大幅提升。
如果你的程序創(chuàng)建和刪除太多的協(xié)程，循環(huán)利用將可能提高它的性能。現(xiàn)有的協(xié)程API沒有直接提供重用協(xié)程的支持，但是我們可以設法繞過這一限制。對于如下協(xié)程：
復制代碼 代碼如下:
co = coroutine.create(function (f)
while f do
f = coroutine.yield(f())
end
end)
這個協(xié)程接受一項工作（運行一個函數(shù)），執(zhí)行之，并且在完成時等待下一項工作。
Lua中的多數(shù)回收都是通過垃圾回收器自動完成的。Lua使用漸進式垃圾回收器，意味著垃圾回收工作會被分成很多小步，（漸進地）在程序的允許過程中執(zhí)行。漸進的節(jié)奏與內(nèi)存分配的速度成比例，每當分配一定量的內(nèi)存，就會按比例地回收相應的內(nèi)存；程序消耗內(nèi)存越快，垃圾回收器嘗試回收內(nèi)存也就越快。
如果我們在編寫程序時遵循削減和重用的原則，通常垃圾回收器不會有太多的事情要做。但是有時我們無法避免制造大量的垃圾，垃圾回收器的工作也會變得非常繁重。Lua中的垃圾回收器被調(diào)節(jié)為適合平均水平的程序，因此它在多數(shù)程序中工作良好。但是，在特定的時候我們可以通過調(diào)整垃圾回收器來獲取更好的性能。通過在Lua中調(diào)用函數(shù)collectgarbage，或者在C中調(diào)用lua_gc，來控制垃圾回收器。它們的功能相同，只不過有不同的接口。在本例中我將使用Lua接口，但是這種操作通常在C中進行更好。
collectgarbage函數(shù)提供若干種功能：它可以停止或者啟動垃圾回收器、強制進行一次完整的垃圾回收、獲取Lua占用的總內(nèi)存，或者修改影響垃圾回收器工作節(jié)奏的兩個參數(shù)。它們在調(diào)整高內(nèi)存消耗的程序時各有用途。
“永遠”停止垃圾回收器可能對于某些批處理程序很有用。這些程序創(chuàng)建若干數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，根據(jù)它們生產(chǎn)出一些輸出值，然后退出（例如編譯器）。對于這樣的程序，試圖回收垃圾將會是浪費時間，因為垃圾量很少，而且內(nèi)存會在程序執(zhí)行完畢后完整釋放。
對于非批處理程序，停止垃圾回收器則不是個好主意。但是，這些程序可以在某些對時間極度敏感的時期暫停垃圾回收器，以提高時間性能。如果有需要的話，這些程序可以獲取垃圾回收器的完全控制，使其始終處于停止狀態(tài)，僅在特定的時候顯式地進行一次強制的步進或者完整的垃圾回收。例如，很多事件驅(qū)動的平臺都提供一個選項，可以設置空閑函數(shù)，在沒有消息需要處理時調(diào)用。這正是調(diào)用垃圾回收的絕好時機（在Lua 5.1中，每當你在垃圾回收器停止的狀態(tài)下進行強制回收，它都會恢復運轉(zhuǎn)，因此，如果要保持垃圾回收器處于停止狀態(tài)，必須在強制回收后立刻調(diào)用collectgarbage("stop")）。
最后，你可能希望實施調(diào)整回收器的參數(shù)。垃圾回收器有兩個參數(shù)用于控制它的節(jié)奏：第一個，稱為暫停時間，控制回收器在完成一次回收之后和開始下次回收之前要等待多久；第二個參數(shù)，稱為步進系數(shù)，控制回收器每個步進回收多少內(nèi)容。粗略地來說，暫停時間越小、步進系數(shù)越大，垃圾回收越快。這些參數(shù)對于程序的總體性能的影響難以預測，更快的垃圾回收器顯然會浪費更多的CPU周期，但是它會降低程序的內(nèi)存消耗總量，并可能因此減少分頁。只有謹慎地測試才能給你最佳的參數(shù)值。
[1] 如果標準庫提供一個用于對比兩個子串的函數(shù)可能會是一個好主意，這樣我們無需將子串解出（會創(chuàng)建新的字符串）即可檢查字符串中的特定值。
[2] 緩存化，原文memoize
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