Как реализовать функцию memo для кеширования результатов вызовов по аргументам в JavaScript

Что проверяют

Замыкания, выбор ключа для кеша и понимание, где мемоизация ломается. Следом спрашивают, что будет с объектами в аргументах и как ограничить рост памяти, иногда просят сравнить с useMemo и React.memo, которые решают другую задачу: пропуск перерисовки, а не кеш по всем аргументам.

Как отвечать

Каркас: в замыкании живёт Map, обёртка строит ключ, проверяет cache.has(key), при промахе вызывает fn.apply(this, args), сохраняет результат и возвращает его. Дальше разговор о ключе:

• один примитивный аргумент: сам аргумент как ключ Map, без сериализации. Map различает 1 и '1', ключи обычного объекта нет;
• несколько примитивов: JSON.stringify(args) годится для чисел и строк, но undefined и NaN в массиве превращаются в null, функции теряются, Map и Set сериализуются в {}, а объекты с разным порядком ключей дают разные строки;
• объекты: ключ по ссылке через WeakMap, тогда запись исчезнет вместе с объектом и не удержит его в памяти. Для нескольких аргументов строят дерево вложенных Map, по уровню на аргумент;
• размер: лимит записей с вытеснением старых. Map хранит порядок вставки, поэтому простой LRU пишется в несколько строк: при попадании удалить ключ и вставить заново, при переполнении удалить cache.keys().next().value;
• асинхронные функции: кешируется промис, а при его отклонении запись удаляется, иначе ошибка останется в кеше навсегда.

Отдельно скажите, что мемоизировать можно только чистые функции: результат должен зависеть лишь от аргументов.

Где спотыкаются

Проверяют кеш через if (cache[key]). Результаты 0, '', false и null при этом не находятся, и функция каждый раз считает заново. Нужна проверка наличия ключа: has у Map или key in cache у объекта.

Теряют контекст: fn(...args) вместо fn.apply(this, args). Мемоизированный метод объекта начинает падать на обращении к this.

Мемоизируют всё подряд. Кеш без лимита на долгоживущей странице превращается в утечку памяти, а JSON.stringify большого объекта стоит дороже, чем само вычисление, которое пытались сэкономить.