go和c++的map性能对比

golang小白一枚，正在不断学习积累知识，现将学习到的知识记录一下，也是将我的所得分享给大家！而今天这篇文章《Go和c++的map性能对比》带大家来了解一下##content_title##，希望对大家的知识积累有所帮助，从而弥补自己的不足，助力实战开发！

我不明白为什么 golang 在这个操作上比 c++ 快了 10 倍，甚至 go 中的映射查找比 c++ 快了 3 倍。

这是 c++ 代码片段

#include <iOStream>
#include <unordered_map>
#include <chrono>

std::chrono::nanoseconds elapsed(std::chrono::steady_clock::time_point start) {
    std::chrono::steady_clock::time_point now = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    return std::chrono::duration_cast<std::chrono::nanoseconds>(now - start);
}
void make_map(int times) {
    std::unordered_map<double, double> hm;
    double c = 0.0;
    for (int i = 0; i < times; i++) {
        hm[c] = c + 10.0;
        c += 1.0;
    }
}

int main() {
    std::chrono::steady_clock::time_point start_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    make_map(10000000);
    printf("elapsed %lld", elapsed(start_time).count());
}

这是 golang 代码片段：

func makeMap() {
    o := make(map[float64]float64)
    var i float64 = 0
    x := time.Now()
    for ; i <= 10000000; i++ {
        o[i] = i+ 10
    }
    TimeTrack(x)
}
func TimeTrack(start time.Time) {
    elapsed := time.Since(start)

    // Skip this function, and fetch the PC and file for its parent.
    pc, _, _, _ := runtime.Caller(1)

    // Retrieve a function object this functions parent.
    funcObj := runtime.FuncForpc(pc)

    // Regex to extract just the function name (and not the module path).
    runtimeFunc := regexp.MustCompile(`^.*\.(.*)$`)
    name := runtimeFunc.ReplaceAllString(funcObj.Name(), "$1")

    log.Println(fmt.Sprintf("%s took %s", name, elapsed))
}

我想知道的是如何优化c++以获得更好的性能。

解决方案

已更新以测量 cpp 和 go 的类似操作。它在调用制图函数之前开始测量，并在函数返回时结束测量。两个版本都在地图中保留空间并返回创建的地图（从中打印几个数字）。

稍微修改了cpp：

#include <iostream>
#include <unordered_map>
#include <chrono>

std::unordered_map<double, double> make_map(double times) {
    std::unordered_map<double, double> m(times);

    for (double c = 0; c < times; ++c) {
        m[c] = c + 10.0;
    }
    return m;
}

int main() {
    std::chrono::high_resolution_clock::time_point start_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    auto m = make_map(10000000);
    std::chrono::high_resolution_clock::time_point end_time = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    auto elapsed = std::chrono::duration_cast<std::chrono::nanoseconds>(end_time-start_time);
    std::cout << elapsed.count()/1000000000. << "s\n";
    std::cout << m[10] << "\n"
              << m[9999999] << "\n";    
}

% g++ -dndebug -std=c++17 -ofast -o perf perf.cpp
% ./perf
2.81886s
20
1e+07

稍微修改了go版本：

package main

import (
    "fmt"
    "time"
)

func make_map(elem float64) map[float64]float64 {
    m := make(map[float64]float64, int(elem))
    var i float64 = 0
    for ; i < elem; i++ {
        m[i] = i + 10
    }
    return m
}

func main() {
    start_time := time.now()
    r := make_map(10000000)
    end_time := time.now()
    fmt.println(end_time.sub(start_time))
    fmt.println(r[10])
    fmt.println(r[9999999])
}

% go build -a perf.go
% ./perf
1.967707381s
20
1.0000009e+07

它看起来不像更新之前那样是平局。拖慢 cpp 版本速度的一件事是 double 的默认哈希函数。当用一个非常糟糕（但很快）的哈希器替换它时，我的时间减少到了 1.89489 秒。

struct bad_hasher {
    size_t operator()(const double& d) const {
        static_assert(sizeof(double)==sizeof(size_t));

        return
            *reinterpret_cast<const size_t*>( reinterpret_cast<const std::byte*>(&d) );
    }
};

确定“c++ 的速度”（几乎对于任何特定事物）有点困难，因为它可能取决于很多变量，例如您使用的编译器。例如，对于此代码的 c++ 版本，我通常会发现 GCc 和 msvc 之间存在 2:1 左右的差异。

就 c++ 和 go 之间的差异而言，我猜这主要是由于哈希表实现方式的差异。一个明显的一点是，go 的 map 实现一次以 8 个元素为一个块来分配数据空间。至少在我见过的标准库实现中，std::unordered_map 每个块仅放置一项。

我们预计这意味着在典型情况下，c++ 代码将从堆/空闲存储中执行更多数量的单独分配，因此其速度将在很大程度上取决于堆管理器的速度。 go 版本还应该具有更高的引用局部性，以便更好地利用缓存。

考虑到这些差异，我对您只看到 10:1 的差异感到有点惊讶。我的直接猜测会（稍微）高于这个数字，但众所周知，一次测量值胜过 100 次猜测。

参考

Go's Map Implementation

liststdc++ unordered_map

libc++ unordered_map

理论要掌握，实操不能落！以上关于《go和c++的map性能对比》的详细介绍，大家都掌握了吧！如果想要继续提升自己的能力，那么就来关注编程网公众号吧！