当前位置:首页 > 文章列表 > Golang > Go问答 > 掌握指针操作和CPU/内存利用情况

掌握指针操作和CPU/内存利用情况

来源:stackoverflow 2024-03-23 11:54:30 0浏览 收藏

在评估指针传递和函数返回值的效率时,基准测试显示令人惊讶的结果。第四个测试(传入指针,不返回)被认为最有效,但实际表现却最差,花费时间和内存最多。这种现象表明,指针传递和返回的效率并非直观可预测,需要更深入的理解。

问题内容

我在工作中与一位同事讨论将指针传递给函数和/或返回指针是否更有效。

我整理了一些基准函数来测试执行此操作的不同方法。这些函数基本上接受一个变量,对其进行转换并将其传回。我们有 4 种不同的方法:

  1. 正常传入变量,为转换结果创建一个新变量并传回它的副本
  2. 正常传入变量,为转换结果创建一个新变量,并传回内存地址
  3. 传入一个指向变量的指针,为转换结果创建一个新变量并传回该变量的副本
  4. 传入一个指向变量的指针,对指针的值进行转换,无需传回任何内容。
package main

import (
    "fmt"
    "testing"
)

type mystruct struct {
    mystring string
}

func acceptparamreturnvariable(s mystruct) mystruct {
    ns := mystruct{
        fmt.sprintf("i'm quoting this: \"%s\"", s.mystring),
    }
    return ns
}

func acceptparamreturnpointer(s mystruct) *mystruct {
    ns := mystruct{
        fmt.sprintf("i'm quoting this: \"%s\"", s.mystring),
    }
    return &ns
}

func acceptpointerparamreturnvariable(s *mystruct) mystruct {
    ns := mystruct{
        fmt.sprintf("i'm quoting this: \"%s\"", s.mystring),
    }
    return ns
}

func acceptpointerparamnoreturn(s *mystruct) {
    s.mystring = fmt.sprintf("i'm quoting this: \"%s\"", s.mystring)
}

func benchmarknormalparamreturnvariable(b *testing.b) {
    s := mystruct{
        mystring: "hello world",
    }
    var ns mystruct
    for i := 0; i < b.n; i++ {
        ns = acceptparamreturnvariable(s)
    }
    _ = ns
}

func benchmarknormalparamreturnpointer(b *testing.b) {
    s := mystruct{
        mystring: "hello world",
    }
    var ns *mystruct
    for i := 0; i < b.n; i++ {
        ns = acceptparamreturnpointer(s)
    }
    _ = ns
}

func benchmarkpointerparamreturnvariable(b *testing.b) {
    s := mystruct{
        mystring: "hello world",
    }
    var ns mystruct
    for i := 0; i < b.n; i++ {
        ns = acceptpointerparamreturnvariable(&s)
    }
    _ = ns
}

func benchmarkpointerparamnoreturn(b *testing.b) {
    s := mystruct{
        mystring: "hello world",
    }
    for i := 0; i < b.n; i++ {
        acceptpointerparamnoreturn(&s)
    }
    _ = s
}

我发现结果相当令人惊讶。

$ go test -run=XXXX -bench=. -benchmem
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: XXXX
cpu: Intel(R) Core(TM) i9-9980HK CPU @ 2.40GHz
BenchmarkNormalParamReturnVariable-16           10538138               103.3 ns/op            48 B/op          2 allocs/op
BenchmarkNormalParamReturnPointer-16             9526380               201.2 ns/op            64 B/op          3 allocs/op
BenchmarkPointerParamReturnVariable-16           7542066               147.0 ns/op            48 B/op          2 allocs/op
BenchmarkPointerParamNoReturn-16                   45897            119265 ns/op          924351 B/op          5 allocs/op

在运行这个之前,我认为最有效的方法是第四个测试,因为在被调用的函数范围内没有创建新变量,并且只传递内存地址,但是,似乎第四个是效率最低的,花费最多的时间,并且使用最多的内存。

有人可以向我解释这一点,或者为我提供一些很好的阅读链接来解释这一点吗?


正确答案


您所做的基准测试并不能回答您提出的问题。事实证明,微基准测试极其困难——不仅在 go 世界中,而且在一般情况下也是如此。

回到效率问题。通常,将指针传递给函数不会转义到堆。通常,从函数返回的指针确实会逃逸到堆中。通常是这里的关键词。您无法真正说出编译器何时在堆栈上以及何时在堆上分配某些内容。这不是一个小问题。可以在此处找到非常好的简短解释。

但是如果您需要知道,可以询问。您可以从简单地打印编译器做出的优化决策开始。您可以通过将 m 标志传递给 go 工具compile 来完成此操作。

go build -gcflags -m=1

如果传递大于 1 的整数,则会得到更详细的输出。如果它没有给您优化程序所需的答案,请尝试分析。它远远超出了内存分析的范围。

一般来说,在日常工作中不要为幼稚的优化决策而烦恼。不要太执着于“通常......”的说法,因为在现实世界中,你永远不知道。始终首先以正确性优化为目标。然后仅在您确实需要并且证明您需要它时才进行性能优化。不要猜测,不要相信。另外,请记住,go 正在发生变化,因此我们在一个版本中证明的内容不一定在另一个版本中也成立。

以上就是《掌握指针操作和CPU/内存利用情况》的详细内容,更多关于的资料请关注golang学习网公众号!

版本声明
本文转载于:stackoverflow 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
Go语言设计中与集合操作相矛盾的原则是什么?Go语言设计中与集合操作相矛盾的原则是什么?
上一篇
Go语言设计中与集合操作相矛盾的原则是什么?
使用函数返回的元组初始化结构
下一篇
使用函数返回的元组初始化结构
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    542次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    508次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    497次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    484次学习
查看更多
AI推荐
  • 笔灵AI生成答辩PPT:高效制作学术与职场PPT的利器
    笔灵AI生成答辩PPT
    探索笔灵AI生成答辩PPT的强大功能,快速制作高质量答辩PPT。精准内容提取、多样模板匹配、数据可视化、配套自述稿生成,让您的学术和职场展示更加专业与高效。
    28次使用
  • 知网AIGC检测服务系统:精准识别学术文本中的AI生成内容
    知网AIGC检测服务系统
    知网AIGC检测服务系统,专注于检测学术文本中的疑似AI生成内容。依托知网海量高质量文献资源,结合先进的“知识增强AIGC检测技术”,系统能够从语言模式和语义逻辑两方面精准识别AI生成内容,适用于学术研究、教育和企业领域,确保文本的真实性和原创性。
    42次使用
  • AIGC检测服务:AIbiye助力确保论文原创性
    AIGC检测-Aibiye
    AIbiye官网推出的AIGC检测服务,专注于检测ChatGPT、Gemini、Claude等AIGC工具生成的文本,帮助用户确保论文的原创性和学术规范。支持txt和doc(x)格式,检测范围为论文正文,提供高准确性和便捷的用户体验。
    39次使用
  • 易笔AI论文平台:快速生成高质量学术论文的利器
    易笔AI论文
    易笔AI论文平台提供自动写作、格式校对、查重检测等功能,支持多种学术领域的论文生成。价格优惠,界面友好,操作简便,适用于学术研究者、学生及论文辅导机构。
    51次使用
  • 笔启AI论文写作平台:多类型论文生成与多语言支持
    笔启AI论文写作平台
    笔启AI论文写作平台提供多类型论文生成服务,支持多语言写作,满足学术研究者、学生和职场人士的需求。平台采用AI 4.0版本,确保论文质量和原创性,并提供查重保障和隐私保护。
    42次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议隐私政策
返回登录
  • 重置密码