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为什么Racket中gvector中的保留容量会使性能变差?

racket profiling vector performance

Joseph Garvin · 技术社区 · 8 年前

在Racket 6.6中使用以下简单基准:

#lang racket
(require data/gvector)
(define (run)
  ;; this should have to periodically resize in order to incorporate new data
  ;; and thus should be slower
  (time (define v (make-gvector)) (for ((i (range 1000000))) (gvector-add! v i)) )
  (collect-garbage 'major)
  ;; this should never have to resize and thus should be faster
  ;; ... but consistently benchmarks slower?!
  (time (define v (make-gvector #:capacity 1000000)) (for ((i (range 1000000))) (gvector-add! v i)) )
  )

(run)

适当保留容量的版本为什么?这肯定不是我预期的结果,并且与您在C++(std::vector)或Java(ArrayList)中看到的结果不一致。我的基准测试是否有误?

示例输出:

cpu time: 232 real time: 230 gc time: 104
cpu time: 228 real time: 230 gc time: 120

2 回复 | 直到 8 年前

Ryan Culpepper 8 年前

一个基准评注:使用 in-range 而不是 range 在您的微基准中;否则,您将在度量中包含构建百万元素列表的成本。

我在你的微基准测试中添加了一些额外的循环,以使它做更多的工作(并且我修复了 范围 问题)。以下是一些结果:

使用 #:capacity 对于 大容量 速度较慢。

== 5 iterations of 1e7 sized gvector, measured 3 times each way
with #:capacity
cpu time: 9174 real time: 9169 gc time: 4769
cpu time: 9109 real time: 9108 gc time: 4683
cpu time: 9094 real time: 9091 gc time: 4670
without
cpu time: 7917 real time: 7912 gc time: 3243
cpu time: 7703 real time: 7697 gc time: 3107
cpu time: 7732 real time: 7727 gc time: 3115

使用 #:容量 对于 小容量 更快。

== 20 iterations of 1e6 sized gvector, measured three times each way
with #:capacity
cpu time: 2167 real time: 2168 gc time: 408
cpu time: 2152 real time: 2152 gc time: 385
cpu time: 2112 real time: 2111 gc time: 373
without
cpu time: 2310 real time: 2308 gc time: 473
cpu time: 2316 real time: 2315 gc time: 480
cpu time: 2335 real time: 2334 gc time: 488

我的假设是:这是GC开销。当支持向量发生变异时,Racket的分代GC会记住该向量,以便在下一个次要集合中扫描它。当支持向量非常大时,在每个次要GC上扫描整个向量会超过重新分配和复制的成本。如果GC具有更好的记忆集粒度(但……权衡),则不会产生开销。

顺便说一句,通过查看gvector代码,我发现了一些改进的机会。不过,它们并没有改变大局。

soegaard 8 年前

用因子10增加向量大小,我在DrRacket中得到以下结果 (关闭所有调试):

cpu time: 5245 real time: 5605 gc time: 3607
cpu time: 4851 real time: 5136 gc time: 3231

注意:如果第一个基准测试留下了垃圾,它可能会影响下一个基准测试。因此,在再次使用之前,使用收集垃圾(三次)。

另外…不要像我一样在DrRacket中进行基准测试-使用命令行。