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性能对比:循环 VS 迭代器
ch13-04-performance.md
commit 009fffa4580ffb175f1b8470b5b12e4a63d670e4
为了决定是否使用循环或迭代器,你需要了解哪个实现更快:使用显式 for
循环的 search
函数版本,还是使用迭代器的版本。
我们进行了一个基准测试,将阿瑟·柯南·道尔的《福尔摩斯探案集》的全部内容加载到一个 String
中,并在内容中查找单词 “the”。以下是使用 for
循环版本和使用迭代器版本的 search
函数的基准测试结果:
test bench_search_for ... bench: 19,620,300 ns/iter (+/- 915,700)
test bench_search_iter ... bench: 19,234,900 ns/iter (+/- 657,200)
结果迭代器版本还要稍微快一点!这里我们不会解释性能测试的代码,我们的目的并不是为了证明它们是完全等同的,而是得出一个怎样比较这两种实现方式性能的基本思路。
对于一个更全面的性能测试,你应该使用不同大小的文本作为 contents
,不同的单词以及长度各异的单词作为 query
,以及各种其他变化进行检查。关键在于:迭代器,作为一个高级的抽象,被编译成了与手写的底层代码大体一致性能的代码。迭代器是 Rust 的 零成本抽象(zero-cost abstractions)之一,它意味着抽象并不会引入额外的运行时开销,它与本贾尼·斯特劳斯特卢普(C++ 的设计和实现者)在 “Foundations of C++”(2012)中所定义的 零开销(zero-overhead)如出一辙:
In general, C++ implementations obey the zero-overhead principle: What you don't use, you don't pay for. And further: What you do use, you couldn't hand code any better.
- Bjarne Stroustrup "Foundations of C++"
从整体来说,C++ 的实现遵循了零开销原则:你不需要的,无需为它买单。更有甚者的是:你需要的时候,也无法通过手写代码做得更好。
- 本贾尼·斯特劳斯特卢普 "Foundations of C++"
作为另一个例子,以下代码取自一个音频解码器。解码算法使用线性预测数学运算(linear prediction mathematical operation)来根据之前样本的线性函数预测将来的值。这些代码使用迭代器链对作用域中的三个变量进行某种数学计算:一个叫 buffer
的数据 slice、一个有 12 个元素的数组 coefficients
、和一个代表位数据位移量的 qlp_shift
。我们在这个例子中声明了这些变量,但没有为它们赋值;虽然这些代码在其上下文之外没有太多意义,不过仍是一个简明的现实例子,来展示 Rust 如何将高级概念转换为底层代码。
let buffer: &mut [i32];
let coefficients: [i64; 12];
let qlp_shift: i16;
for i in 12..buffer.len() {
let prediction = coefficients.iter()
.zip(&buffer[i - 12..i])
.map(|(&c, &s)| c * s as i64)
.sum::<i64>() >> qlp_shift;
let delta = buffer[i];
buffer[i] = prediction as i32 + delta;
}
为了计算 prediction
的值,这段代码遍历了 coefficients
中的 12 个值,使用 zip
方法将系数与 buffer
的前 12 个值组合在一起。接着将每一对值相乘,再将所有结果相加,然后将总和右移 qlp_shift
位。
像音频解码器这样的程序通常最看重计算的性能。这里,我们创建了一个迭代器,使用了两个适配器,接着消费了其值。那么这段 Rust 代码将会被编译为什么样的汇编代码呢?好吧,在编写本书的这个时候,它被编译成与手写的相同的汇编代码。遍历 coefficients
的值完全用不到循环:Rust 知道这里会迭代 12 次,所以它“展开”(unroll)了循环。展开是一种将循环迭代转换为重复代码,并移除循环控制代码开销的代码优化技术。
所有的系数都被储存在了寄存器中,这意味着访问它们非常快。这里也没有运行时数组访问边界检查。所有这些 Rust 能够提供的优化使得结果代码极为高效。现在你知道了这些,请放心大胆的使用迭代器和闭包吧!它们使得代码看起来更高级,但并不为此引入运行时性能损失。
总结
闭包和迭代器是 Rust 受函数式编程语言观念所启发的功能。它们对 Rust 以高性能来明确的表达高级概念的能力有很大贡献。闭包和迭代器的实现达到了不影响运行时性能的程度。这正是 Rust 致力于提供零成本抽象的目标的一部分。
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