大量调用追加导致 Go 性能损失

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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）

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