大量调用追加导致 Go 性能损失
知识点掌握了,还需要不断练习才能熟练运用。下面golang学习网给大家带来一个Golang开发实战,手把手教大家学习《大量调用追加导致 Go 性能损失》,在实现功能的过程中也带大家重新温习相关知识点,温故而知新,回头看看说不定又有不一样的感悟!
我正在用 go 编写一个模拟器,出于调试目的,我在每个模拟器周期记录 cpu 状态,以便稍后生成日志文件。
有些事情我做得不正确,因为启用记录器时性能会下降并使模拟器无法使用。
profiler 清楚地显示了罪魁祸首存在于日志记录例程中(logstep
方法):
logstep
方法非常简单,它调用 createstate
将当前 cpu 状态快照到结构体中,然后将其添加到切片(在方法 log
中)。
我在每个模拟的 cpu 周期(每秒大约 30.000 次)调用此方法,我怀疑垃圾收集器正在减慢我的执行速度,或者我对此数据结构做错了什么。
我得到的配置文件图将我指向由位于 (*cpu6502logger)log
中的 append
引起的 runtime getslice
,但我无法找到有关如何更有效地执行此操作的信息。
另外,我不明白为什么 createstate
需要那么长时间才能创建一个简单的结构。
这就是 cpustate
的样子:
type cpustate struct { registers cpu6502registers currentinstruction instruction rawopcode [4]byte evaluatedaddress address cyclessincereset uint32 }
这就是我创建 cpu 快照的方法:
func createstate(cpu cpu6502) cpustate { pc := cpu.registers().pc var rawopcode [4]byte rawopcode[0] = 0x00 pc++ instruction := cpu.instructions[rawopcode[0]] for i := byte(0); i < (instruction.size() - 1); i++ { rawopcode[1+i] = cpu.memory.read(pc+address(i)) } _, evaluatedaddress, _, _ := cpu.addressevaluators[instruction.addressmode()](pc) state := cpustate{ *cpu.registers(), instruction, rawopcode, evaluatedaddress, cpu.cycle, } return state }
最后,我如何将此快照添加到集合中(配置文件图中的 log
方法)。我还添加了如何初始化 logger.snapshots
:
func createCPULogger(outputPath string) cpu6502Logger { return cpu6502Logger{ outputPath: outputPath, snapshots: make([]CpuState, 0, 10024), } } func (logger *cpu6502Logger) Log(state CpuState) { logger.snapshots = append(logger.snapshots, state) }
正确答案
免责声明:以下文本包含语法错误,但我不在乎
为什么这么慢
维护一个巨大的切片来保存所有数据是非常昂贵的,尤其是当它不断扩展时。每次添加几个元素时,整个内存部分都会复制到 bigges 部分以允许扩展。随着切片的增长,复杂性会增加,并且每次重新分配的速度会越来越慢。您告诉我们您每秒模拟数以千计的 CPU 状态。
解决方案
处理这个问题的最佳方法是分配一定长度的固定缓冲区。现在我们知道最终我们将耗尽空间。当这种情况发生时,我们有两个选择。首先,您可以将缓冲区中的所有数据写入文件,然后截断缓冲区并再次开始填充(然后再次写入)。另一种选择是将已填充的缓冲区保存在切片中并分配新的缓冲区。选择适合您机器的女巫。 (慢或小的内存不适合第二种解决方案)
为什么这有帮助
我认为这也对模拟器本身有帮助。恢复缓冲区时会出现性能峰值,但大多数时候,性能将达到最大值。分配大内存的速度很慢,因为分配器在第一次尝试时不太可能找到合适的部分。垃圾收集也对频繁的分配感到不满。通过分配缓冲区并填充它,我们使用一个大的分配(但不要太大),并将数据存储在部分中。我们已经保存的部分可以保留在原来的位置。我们也可以说,在这种情况下,我们处理自己的内存比 gc 更多。 (不产生垃圾内存)
文中关于的知识介绍,希望对你的学习有所帮助!若是受益匪浅,那就动动鼠标收藏这篇《大量调用追加导致 Go 性能损失》文章吧,也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。

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