我有两个用 Go 编写的类似程序的例子。该代码的主要目的是使用结构中的值对结构映射进行排序。

带指针的例子

package main

import (
    "fmt"
    "sort"
)

type payload struct {
    data string
    value  float64
}

type container struct {
    counter int
    storage map[int]*payload
}

type payloadSlice []*payload

// Len is part of sort.Interface.
func (p payloadSlice) Len() int {
    return len(p)
}

// Swap is part of sort.Interface.
func (p payloadSlice) Swap(i, j int) {
    p[i], p[j] = p[j], p[i]
}

// Less is part of sort.Interface. We use count as the value to sort by
func (p payloadSlice) Less(i, j int) bool {
    return p[i].value < p[j].value
}
func main() {
    name := "special_unique_name"
    var m = map[string]container{
        name: {counter: 10, storage: map[int]*payload{
            5: {data: "epsilon", value: 55},8: {data: "theta", value: 85},4: {data: "delta", value: 48},1: {data: "alpha", value: 14},10: {data: "kappa", value: 101},
            3: {data: "gamma", value: 31},6: {data: "zeta", value: 63},2: {data: "beta", value: 26},9: {data: "iota", value: 92},7: {data: "eta", value: 79},
        }},
    }
    s := make(payloadSlice, 0, len(m[name].storage))
    for _, v := range m[name].storage {
        s = append(s, v)
    }
    sort.Sort(s)

    for _, v := range s {
        fmt.Println(name, v)
    }
}

有值的例子

package main

import (
    "fmt"
    "sort"
)

type payload struct {
    data string
    value  float64
}

type container struct {
    counter int
    storage map[int]payload
}

type payloadSlice []payload

// Len is part of sort.Interface.
func (p payloadSlice) Len() int {
    return len(p)
}

// Swap is part of sort.Interface.
func (p payloadSlice) Swap(i, j int) {
    p[i], p[j] = p[j], p[i]
}

// Less is part of sort.Interface. We use count as the value to sort by
func (p payloadSlice) Less(i, j int) bool {
    return p[i].value < p[j].value
}
func main() {
    name := "special_unique_name"
    var m = map[string]container{
        name: {counter: 10, storage: map[int]payload{
            5: {data: "epsilon", value: 55},8: {data: "theta", value: 85},4: {data: "delta", value: 48},1: {data: "alpha", value: 14},10: {data: "kappa", value: 101},
            3: {data: "gamma", value: 31},6: {data: "zeta", value: 63},2: {data: "beta", value: 26},9: {data: "iota", value: 92},7: {data: "eta", value: 79},
        }},
    }
    s := make(payloadSlice, 0, len(m[name].storage))
    for _, v := range m[name].storage {
        s = append(s, v)
    }
    sort.Sort(s)

    for _, v := range s {
        fmt.Println(name, v)
    }
}

我想知道 2 个时刻:

1. 哪个示例会节省内存？ (我猜这是一个指针方式)

2. 如何使用具有不同数量结构的测试数据来衡量这些示例的性能？你能帮我创建 Benchmark 吗？

我想映射中每个结构的大小平均在 1-2kB 之间变化。

最佳答案

“内存高效”是一个非常宽泛的术语，在垃圾收集语言(如具有独立堆和堆栈的 Go)中可能意味着几个非常不同的东西:

• 什么占用的内存最少？
• 什么造成的 GC 压力最小？

如果您想尽量减少应用程序的占用空间，您可能希望在任何时候在多个范围(例如多个函数)中使用一个值时使用指针。这减少了复制，但增加了等于指针大小的开销(在 64 位系统上为 8 个字节)。

如果您想最大程度地减少 GC 压力，您可能只想在需要指针语义或基础值非常大时才使用指针。指针强制将值放到堆上，这是垃圾回收的对象，而值可以保留在堆栈上，而不是(当函数返回时，堆栈被整体销毁，这是线程安全的，需要没有引用跟踪)。

“GC 压力”是指在堆上创建和销毁的东西越多，垃圾收集器必须做的工作就越多，这会占用处理器时间，而不是应用程序正在执行的实际工作。每次在堆上分配时，如果没有空间容纳新值，垃圾收集器将尝试通过在堆上查找不再需要的值来释放空间。您在堆上分配的越多，GC 运行的频率就越高，运行时间也就越长。

对于您的第二个问题，您可以(并且应该!)使用 benchmarking facility of the testing package 衡量针对您的特定情况的各种方法的性能。 .确保使用真实的数据和操作进行测试；使用“虚拟”数据类型的微基准测试或基准测试不太可能产生任何有值(value)的数据。该包的文档，以及通过网络搜索很容易找到的无数博客文章和教程，应该可以指导您正确地了解如何在 Go 中编写和使用基准测试。

在您的特定情况下，请记住您的数据类型 - 就此问题而言 - 比您想象的要小:在 64 位系统上为 24 字节，无论字符串的长度如何。为什么？因为 string 在内部是一个包含 int 长度和指向底层字节的指针的结构。当您尝试优化内存使用时，请记住字符串、 slice (但不是数组!)和映射都是非常小的结构，包含指向其底层数据的指针。

最重要的是:过早的优化是万恶之源。您应该为两件事编写代码:功能和可读性。当它们提供您需要的功能时使用指针语义，并且使用起来具有直观意义。如果您测量资源问题(CPU 或内存)，那么您应该分析您的应用程序以找到问题的根源，确定它们的优先级并优化它们。

在您测量和分析性能问题之前，您不会遇到性能问题。

关于go - 内存有效的方式，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55165798/