如果你有Golang開發(fā)經(jīng)驗，一定定義過struct類型。

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但可能你不知道，通過簡單的重新排序struct字段，可以極大提高Go程序的速度和內存使用效率！

是不是難以置信？我們一起來看一下吧！

簡單Demo

type BadStruct struct {
 age         uint8
 passportNum uint64
 siblings    uint16
}

type GoodStruct struct {
 age         uint8
 siblings    uint16
 passportNum uint64
}

在上面的代碼片段中，我們創(chuàng)建了兩個具有相同字段的結構體。然后編寫一個簡單程序分別輸出其內存使用情況。

// Output
Bad struct is 24 bytes long
Good struct is 16 bytes long

如你所見，它們在內存使用方面并不一樣。

是什么原因導致兩個完全相似的struct消耗的內存不同？

答案在于數(shù)據(jù)在計算機內存中的排列方式。

簡而言之，數(shù)據(jù)結構對齊。

數(shù)據(jù)結構對齊

CPU以字(word)為單位讀取數(shù)據(jù)，而不是字節(jié)(byte)。

64位系統(tǒng)中，一個word是8個字節(jié)，而32位系統(tǒng)中，一個word是4個字節(jié)。

簡而言之，CPU以其字長的倍數(shù)讀取內存地址。

想象一下，在64位系統(tǒng)中，為了獲取變量passportNum，CPU需要兩個周期來訪問數(shù)據(jù)。

第一個周期將獲取內存的0到7字節(jié)，下一個周期獲取其余內存字節(jié)。

把它想象成一個筆記本，每頁只能存儲一個字大小的數(shù)據(jù)(在本例中為8字節(jié))。如果passportNum分散在兩個頁，則需要兩次讀取才能檢索到完整的數(shù)據(jù)。

非常低效。

因此需要數(shù)據(jù)結構對齊，讓計算機將數(shù)據(jù)存儲在等于數(shù)據(jù)大小倍數(shù)的地址上。

4字節(jié)數(shù)據(jù)只能從內存地址0或4開始

例如，2字節(jié)數(shù)據(jù)可以存儲在內存0、2或4中，而4字節(jié)數(shù)據(jù)可以存儲在內存0、4或8中。

通過簡單的對齊數(shù)據(jù)，計算機確?？梢栽谝粋€CPU周期內檢索到變量passportNum。

數(shù)據(jù)結構填充

填充是實現(xiàn)數(shù)據(jù)對齊的關鍵。

計算機通過在數(shù)據(jù)結構之間填充額外的字節(jié)，從而對齊字段。

這就是額外內存的來源！

我們來回顧一下BadStruct和GoodStruct。

GoodStruct消耗更少的內存，僅僅因為與BadStruct相比，其struct字段順序更合理。

由于填充，兩個13字節(jié)的數(shù)據(jù)結構分別變成了16字節(jié)和24字節(jié)。

因此，可以僅僅通過對struct字段重新排序來節(jié)省額外的內存！

這種優(yōu)化為什么重要？

問題來了，你為什么要關心這個？

兩個方面，速度和內存使用。

我們做一個簡單的基準測試來證明！

func traverseGoodStruct() uint16 {
 var arbitraryNum uint16
  
 for _, goodStruct := range GoodStructArr {
  arbitraryNum += goodStruct.siblings
 }
  
 return arbitraryNum
}

func traverseBadStruct() uint16 {
 var arbitraryNum uint16
  
 for _, badStruct := range BadStructArr {
  arbitraryNum += badStruct.siblings
 }
  
 return arbitraryNum
}

func BenchmarkTraverseGoodStruct(b *testing.B) {
 for n := 0; n < b.N; n++ {
  traverseGoodStruct()
 }
}

func BenchmarkTraverseBadStruct(b *testing.B) {
 for n := 0; n < b.N; n++ {
  traverseBadStruct()
 }
}

對GoodStruct和BadStruct進行基準測試的方法是循環(huán)遍歷數(shù)組，并將struct字段累加到變量中。

從結果中可以看出，遍歷GoodStruct確實比BadStruct花費時間更少。

對struct字段重排序可以優(yōu)化應用程序的內存使用和速度。

想象一下，維護一個具有大量結構體的大型應用程序，改變將會更為明顯。

結語

好了，全文到此為止，我們以一個簡單的行動呼吁來結束：一定要對struct結構字段進行重排序！

網(wǎng)站名稱：Golang數(shù)據(jù)結構性能優(yōu)化實踐
標題網(wǎng)址：http://uogjgqi.cn/article/dpdpgcc.html