GO 反射對性能的影響分析
寫在前面
今天在公司寫了一段代碼,判斷一個變量是否為空值,由于判斷的類型太少,code review的時候同事說還有很多類型沒有考慮到,并且提到有沒有開源的包做這個事,于是找了一段assert.IsEmpty里面的代碼。但是這段代碼用到了反射。在code review的時候同事又提到了反射影響性能。
基于此,這里對比了一下兩種方式實習IsEmpty的性能問題。廢話不多說,上代碼。
代碼
最開始的代碼
func IsEmpty(val interface{}) bool {
if val == nil {
return true
}
switch v := val.(type) {
case int:
return v == int(0)
case int8:
return v == int8(0)
case int16:
return v == int16(0)
case int32:
return v == int32(0)
case int64:
return v == int64(0)
case string:
return v == ""
default:
return false
}
}
由于目前場景里面只需要判斷這幾種數(shù)據(jù)類型,因此只實現(xiàn)了幾種。這種做法明細很不好,將來如果有別人用怎么辦?這是一種偷懶的做法,不是一個高級程序員應(yīng)該有的素質(zhì)。
在同事提出可能會有其他數(shù)據(jù)類型的時候,想著類型太多,窮舉容易漏,于是在網(wǎng)上找了一下開源的包,遺憾沒有找到。但是想到了assert.Empty函數(shù),于是看了一下源代碼,找到了它的實現(xiàn)方法。
// isEmpty gets whether the specified object is considered empty or not.
func isEmpty(object interface{}) bool {
// get nil case out of the way
if object == nil {
return true
}
objValue := reflect.ValueOf(object)
switch objValue.Kind() {
// collection types are empty when they have no element
case reflect.Array, reflect.Chan, reflect.Map, reflect.Slice:
return objValue.Len() == 0
// pointers are empty if nil or if the value they point to is empty
case reflect.Ptr:
if objValue.IsNil() {
return true
}
deref := objValue.Elem().Interface()
return isEmpty(deref)
// for all other types, compare against the zero value
default:
zero := reflect.Zero(objValue.Type())
return reflect.DeepEqual(object, zero.Interface())
}
}
于是把這段代碼復制過來,code review的時候同事說反射會影響性能(其實我覺得還好,不知道大家覺得它對性能影響有多大,歡迎留言討論),于是我又改了一版。結(jié)合了上面兩種方法。先判斷是不是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型,如果不是再用反射。
const (
IntZero = int(0)
Int8Zero = int8(0)
Int16Zero = int16(0)
Int32Zero = int32(0)
Int64Zero = int64(0)
UintZero = uint(0)
Uint8Zero = uint8(0)
Uint16Zero = uint16(0)
Uint32Zero = uint32(0)
Uint64Zero = uint64(0)
Float32Zero = float32(0)
Float64Zero = float64(0)
StringZero = ""
)
func IsEmpty(data interface{}) bool {
if data == nil {
return false
}
switch v := data.(type) {
case bool:
return false
case *bool:
return v == nil
case int:
return v == IntZero
case *int:
return v == nil || *v == IntZero
case int8:
return v == Int8Zero
case *int8:
return v == nil || *v == Int8Zero
case int16:
return v == Int16Zero
case *int16:
return v == nil || *v == Int16Zero
case int32:
return v == Int32Zero
case *int32:
return v == nil || *v == Int32Zero
case int64:
return v == Int64Zero
case *int64:
return v == nil || *v == Int64Zero
case uint:
return v == UintZero
case *uint:
return v == nil || *v == UintZero
case uint8:
return v == Uint8Zero
case *uint8:
return v == nil || *v == Uint8Zero
case uint16:
return v == Uint16Zero
case *uint16:
return v == nil || *v == Uint16Zero
case uint32:
return v == Uint32Zero
case *uint32:
return v == nil || *v == Uint32Zero
case uint64:
return v == Uint64Zero
case *uint64:
return v == nil || *v == Uint64Zero
case float32:
return v == Float32Zero
case *float32:
return v == nil || *v == Float32Zero
case float64:
return v == Float64Zero
case *float64:
return v == nil || *v == Float64Zero
case string:
return v == StringZero
case *string:
return v == nil || *v == StringZero
default:
kind := reflect.TypeOf(data).Kind()
if kind == reflect.Ptr {
dataKind := reflect.ValueOf(data).Elem().Kind()
if dataKind == reflect.Invalid || dataKind == reflect.Struct {
return reflect.ValueOf(data).IsNil()
} else {
return false
}
} else if kind == reflect.Slice || kind == reflect.Map {
// slice
return reflect.ValueOf(data).Len() == 0
} else if kind == reflect.Struct {
// struct
return false
} else {
panic("not support type. you can support by yourself")
}
}
}
得到第三版。
性能分析
代碼提交之后我一直在想第一版和第二版性能到底差別有多大。其實這個時候我偷懶了,沒有做性能分析,做個Bench分析一下很簡單,這件事一直在我心里,過了一天終于寫了一段代碼比對一下性能。
func BenchmarkTestIsEmpty(t *testing.B) {
v1 := false
v2 := true
var v3 *bool
v4 := int(0)
var v5 *int
v6 := int64(0)
var v7 *int64
v8 := ""
var v9 *string
v10 := "test"
v11 := float64(0.00)
v12 := float64(0.01)
testCases := []TestCase{
{input: v1, want: false},
{input: &v1, want: false},
{input: v2, want: false},
{input: &v2, want: false},
{input: v3, want: true},
{input: v4, want: true},
{input: &v4, want: true},
{input: v5, want: true},
{input: int(1), want: false},
{input: v6, want: true},
{input: &v6, want: true},
{input: v7, want: true},
{input: int64(1), want: false},
{input: v8, want: true},
{input: &v8, want: true},
{input: v9, want: true},
{input: v10, want: false},
{input: &v10, want: false},
{input: v11, want: true},
{input: &v11, want: true},
{input: v12, want: false},
{input: &v12, want: false},
}
for i, testCase := range testCases {
result := IsEmpty(testCases[i].input)
assert.Equal(t, testCase.want, result)
}
}
func BenchmarkTestIsEmptyV1(t *testing.B) {
v1 := false
v2 := true
var v3 *bool
v4 := int(0)
var v5 *int
v6 := int64(0)
var v7 *int64
v8 := ""
var v9 *string
v10 := "test"
v11 := float64(0.00)
v12 := float64(0.01)
testCases := []TestCase{
{input: v1, want: true},
{input: &v1, want: true},
{input: v2, want: false},
{input: &v2, want: false},
{input: v3, want: true},
{input: v4, want: true},
{input: &v4, want: true},
{input: v5, want: true},
{input: int(1), want: false},
{input: v6, want: true},
{input: &v6, want: true},
{input: v7, want: true},
{input: int64(1), want: false},
{input: v8, want: true},
{input: &v8, want: true},
{input: v9, want: true},
{input: v10, want: false},
{input: &v10, want: false},
{input: v11, want: true},
{input: &v11, want: true},
{input: v12, want: false},
{input: &v12, want: false},
}
for i, testCase := range testCases {
result := IsEmptyV1(testCases[i].input)
assert.Equal(t, testCase.want, result)
}
}
運行
go test -bench=. -benchmem
結(jié)果
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: common/util
cpu: Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU @ 2.60GHz
BenchmarkTestIsEmpty-12 120820 9635 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkTestIsEmptyV1-12 103664 11582 ns/op 72 B/op 8 allocs/op
PASS
ok common/util 5.149s
- ns:每次運行耗費的世界。時間復雜的相差10倍
- B:每次運行分配的字節(jié)數(shù)??梢姺欠瓷浒娌恍枰~外的內(nèi)存
- allocs:每次運行分配內(nèi)存次數(shù)。
綜上可見,性能差別挺大的。如果只看運行時間,相差了10倍。確實反射影響性能,以后還是少用為好,最好不要在循環(huán)里面用。
最終解決辦法
最終結(jié)合第一版和第二版,寫出了第三版。
寫在后面
要善于利用工具,不會的就去學習,不能偷懶。
今天看到「字節(jié)跳動技術(shù)團隊」一個直播,幾位掘金小冊大佬在分享自己是如何寫文章、如何學習的,感受挺深。
寫文章要:
- 1.列提綱
- 2.利用碎片化的時間積累、記錄
- 3.利用周末大片的時間思考文章
- 4.文章寫完自己對知識的認知又提升了一個層次,利人利己
寫文章不要:
- 1.太在意工具。有的人寫文章之前在想用什么打草稿、列提綱、寫思維導圖,在你想這個的時候內(nèi)心其實已經(jīng)在打退堂鼓了。你應(yīng)該直接打開一個文本編輯器或者控制臺等任何能寫文字的地方,甚至微信都行
- 2.不要在意有多少人會閱讀你的文章。寫完了你自己也會有新的認識
- 3.定時清理收藏夾。不要只放到收藏夾里,里面的東西要定時整理、清理
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