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性能对比:循环 VS 迭代器

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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。

现在我们改进了 I/O 项目的(代码)表现力,那么让我们来看看 cargo 的更多功能,这些功能将帮助我们将项目分享给全世界。