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，可以考慮改變數據的表述形式。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模的折線來說卻不夠經濟，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組來記錄，可以省點內存：
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。
另一個更經濟的做法是使用一個數組存儲所有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存占用降低到了24KB。
循環是尋找降低垃圾回收次數的機會的好地方。例如，如果在循環里創建一個不會改變的表，你可以把它挪到循環外面，甚至移到函數外作為上值。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：
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，保持原有數值
end)
io.write(line, "\n")
end
end
我們可以通過將內部的函數移到循環外面來避免為每次迭代創建新的閉包：
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有字符串的索引來減少對創建新字符串的需要。例如，string.find函數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建新的字符串。當有必要時，程序員可以通過調用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建新的對象。對于字符串來說，重用沒什么必要，因為Lua已經為我們做了這樣的工作：它總是將所有用到的字符串內部化，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，讓我們回到在循環里創建表的情況。這一次，表里的內容不再是不變的。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容?？紤]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，存儲計算結果所帶來的內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果，因此沒有使用到的結果最終將會被回收。
在Lua中，利用高階函數，我們可以定義一個通用的緩存化函數：
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 --沒有之前記錄的結果？
r = f(x) --調用原函數
mem[x] = r --儲存結果以備重用
end
return r
end
end
對于任何函數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。
如果你的程序創建和刪除太多的協程，循環利用將可能提高它的性能?，F有的協程API沒有直接提供重用協程的支持，但是我們可以設法繞過這一限制。對于如下協程：
復制代碼 代碼如下:
co = coroutine.create(function (f)
while f do
f = coroutine.yield(f())
end
end)
這個協程接受一項工作（運行一個函數），執行之，并且在完成時等待下一項工作。
Lua中的多數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行。漸進的節奏與內存分配的速度成比例，每當分配一定量的內存，就會按比例地回收相應的內存；程序消耗內存越快，垃圾回收器嘗試回收內存也就越快。
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節為適合平均水平的程序，因此它在多數程序中工作良好。但是，在特定的時候我們可以通過調整垃圾回收器來獲取更好的性能。通過在Lua中調用函數collectgarbage，或者在C中調用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占用的總內存，或者修改影響垃圾回收器工作節奏的兩個參數。它們在調整高內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。這些程序創建若干數據結構，根據它們生產出一些輸出值，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，而且內存會在程序執行完畢后完整釋放。
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，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，很多事件驅動的平臺都提供一個選項，可以設置空閑函數，在沒有消息需要處理時調用。這正是調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下進行強制回收，它都會恢復運轉，因此，如果要保持垃圾回收器處于停止狀態，必須在強制回收后立刻調用collectgarbage("stop")）。
最后，你可能希望實施調整回收器的參數。垃圾回收器有兩個參數用于控制它的節奏：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，稱為步進系數，控制回收器每個步進回收多少內容。粗略地來說，暫停時間越小、步進系數越大，垃圾回收越快。這些參數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值。
[1] 如果標準庫提供一個用于對比兩個子串的函數可能會是一個好主意，這樣我們無需將子串解出（會創建新的字符串）即可檢查字符串中的特定值。
[2] 緩存化，原文memoize
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