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使用 C++ 的 StringBuilder 提升 4350% 的性能

标签:
C++

原文链接:http://www.codeceo.com/article/cpp-stringbuilder-performance.html

介绍

经常出现客户端打电话抱怨说:你们的程序慢如蜗牛。你开始检查可能的疑点:文件IO,数据库访问速度,甚至查看web服务。 但是这些可能的疑点都很正常,一点问题都没有。

你使用最顺手的性能分析工具分析,发现瓶颈在于一个小函数,这个函数的作用是将一个长的字符串链表写到一文件中。

你对这个函数做了如下优化:将所有的小字符串连接成一个长的字符串,执行一次文件写入操作,避免成千上万次的小字符串写文件操作。

这个优化只做对了一半。

你先测试大字符串写文件的速度,发现快如闪电。然后你再测试所有字符串拼接的速度。

好几年。

怎么回事?你会怎么克服这个问题呢?

你或许知道.net程序员可以使用StringBuilder来解决此问题。这也是本文的起点。

背景

如果google一下“C++ StringBuilder”,你会得到不少答案。有些会建议(你)使用std::accumulate,这可以完成几乎所有你要实现的:

#include <iostream>// for std::cout, std::endl#include <string>  // for std::string#include <vector>  // for std::vector#include <numeric> // for std::accumulateint main(){	using namespace std;	vector<string> vec = { "hello", " ", "world" };	string s = accumulate(vec.begin(), vec.end(), s);	cout << s << endl; // prints 'hello world' to standard output. 
	return 0;
}

目前为止一切都好:当你有超过几个字符串连接时,问题就出现了,并且内存再分配也开始积累。

std::string在函数reserver()中为解决方案提供基础。这也正是我们的意图所在:一次分配,随意连接。

字符串连接可能会因为繁重、迟钝的工具而严重影响性能。由于上次存在的隐患,这个特殊的怪胎给我制造麻烦,我便放弃了Indigo(我想尝试一些C++11里的令人耳目一新的特性),并写了一个StringBuilder类的部分实现:

// Subset of http://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.text.stringbuilder.aspxtemplate <typename chr>class StringBuilder {	typedef std::basic_string<chr> string_t; 	typedef std::list<string_t> container_t; // Reasons not to use vector below. 
	typedef typename string_t::size_type size_type; // Reuse the size type in the string.
	container_t m_Data;
	size_type m_totalSize;	void append(const string_t &src) {
		m_Data.push_back(src);
		m_totalSize += src.size();
	}	// No copy constructor, no assignement.
	StringBuilder(const StringBuilder &);
	StringBuilder & operator = (const StringBuilder &);public:
	StringBuilder(const string_t &src) {		if (!src.empty()) {
			m_Data.push_back(src);
		}
		m_totalSize = src.size();
	}
	StringBuilder() {
		m_totalSize = 0;
	}	// TODO: Constructor that takes an array of strings.

	StringBuilder & Append(const string_t &src) {
		append(src);		return *this; // allow chaining.
	}        // This one lets you add any STL container to the string builder. 
	template<class inputIterator>	StringBuilder & Add(const inputIterator &first, const inputIterator &afterLast) {		// std::for_each and a lambda look like overkill here.
                // <b>Not</b> using std::copy, since we want to update m_totalSize too.
		for (inputIterator f = first; f != afterLast; ++f) {
			append(*f);
		}		return *this; // allow chaining.
	}	StringBuilder & AppendLine(const string_t &src) {		static chr lineFeed[] { 10, 0 }; // C++ 11. Feel the love!
		m_Data.push_back(src + lineFeed);
		m_totalSize += 1 + src.size();		return *this; // allow chaining.
	}	StringBuilder & AppendLine() {		static chr lineFeed[] { 10, 0 }; 
		m_Data.push_back(lineFeed);
		++m_totalSize;		return *this; // allow chaining.
	}	// TODO: AppendFormat implementation. Not relevant for the article. 

    // Like C# StringBuilder.ToString()
    // Note the use of reserve() to avoid reallocations. 
	string_t ToString() const {		string_t result;		// The whole point of the exercise!
		// If the container has a lot of strings, reallocation (each time the result grows) will take a serious toll,
		// both in performance and chances of failure.
		// I measured (in code I cannot publish) fractions of a second using 'reserve', and almost two minutes using +=.
		result.reserve(m_totalSize + 1);	//	result = std::accumulate(m_Data.begin(), m_Data.end(), result); // This would lose the advantage of 'reserve'
		for (auto iter = m_Data.begin(); iter != m_Data.end(); ++iter) { 
			result += *iter;
		}		return result;
	}	// like javascript Array.join()
	string_t Join(const string_t &delim) const {		if (delim.empty()) {			return ToString();
		}		string_t result;		if (m_Data.empty()) {			return result;
		}		// Hope we don't overflow the size type.
		size_type st = (delim.size() * (m_Data.size() - 1)) + m_totalSize + 1;
		result.reserve(st);                // If you need reasons to love C++11, here is one.
		struct adder {			string_t m_Joiner;
			adder(const string_t &s): m_Joiner(s) {				// This constructor is NOT empty.
			}                        // This functor runs under accumulate() without reallocations, if 'l' has reserved enough memory. 
			string_t operator()(string_t &l, const string_t &r) {
				l += m_Joiner;
				l += r;				return l;
			}
		} adr(delim);		auto iter = m_Data.begin(); 
                // Skip the delimiter before the first element in the container.
		result += *iter; 
		return std::accumulate(++iter, m_Data.end(), result, adr);
	}

}; // class StringBuilder

有趣的部分

函数ToString()使用std::string::reserve()来实现最小化再分配。下面你可以看到一个性能测试的结果。

函数join()使用std::accumulate(),和一个已经为首个操作数预留内存的自定义函数。

你可能会问,为什么StringBuilder::m_Data用std::list而不是std::vector?除非你有一个用其他容器的好理由,通常都是使用std::vector。

好吧,我(这样做)有两个原因:

1. 字符串总是会附加到一个容器的末尾。std::list允许在不需要内存再分配的情况下这样做;因为vector是使用一个连续的内存块实现的,每用一个就可能导致内存再分配。

2. std::list对顺序存取相当有利,而且在m_Data上所做的唯一存取操作也是顺序的。

你可以建议同时测试这两种实现的性能和内存占用情况,然后选择其中一个。

性能评估

为了测试性能,我从Wikipedia获取一个网页,并将其中一部分内容写死到一个string的vector中。

随后,我编写两个测试函数,第一个在两个循环中使用标准函数clock()并调用std::accumulate()和StringBuilder::ToString(),然后打印结果。

void TestPerformance(const StringBuilder<wchar_t> &tested, const std::vector<std::wstring> &tested2) {	const int loops = 500;	clock_t start = clock(); // Give up some accuracy in exchange for platform independence.
	for (int i = 0; i < loops; ++i) {		std::wstring accumulator;		std::accumulate(tested2.begin(), tested2.end(), accumulator);
	}	double secsAccumulate = (double) (clock() - start) / CLOCKS_PER_SEC;

	start = clock();	for (int i = 0; i < loops; ++i) {		std::wstring result2 = tested.ToString();
	}	double secsBuilder = (double) (clock() - start) / CLOCKS_PER_SEC;	using std::cout;	using std::endl;	cout << "Accumulate took " << secsAccumulate << " seconds, and ToString() took " << secsBuilder << " seconds."
			<< " The relative speed improvement was " << ((secsAccumulate / secsBuilder) - 1) * 100 << "%"
			<< endl;
}

第二个则使用更精确的Posix函数clock_gettime(),并测试StringBuilder::Join()。

#ifdef __USE_POSIX199309// Thanks to <a href="http://www.guyrutenberg.com/2007/09/22/profiling-code-using-clock_gettime/">Guy Rutenberg</a>.timespec diff(timespec start, timespec end){
	timespec temp;	if ((end.tv_nsec-start.tv_nsec)<0) {
		temp.tv_sec = end.tv_sec-start.tv_sec-1;
		temp.tv_nsec = 1000000000+end.tv_nsec-start.tv_nsec;
	} else {
		temp.tv_sec = end.tv_sec-start.tv_sec;
		temp.tv_nsec = end.tv_nsec-start.tv_nsec;
	}	return temp;
}void AccurateTestPerformance(const StringBuilder<wchar_t> &tested, const std::vector<std::wstring> &tested2) {	const int loops = 500;
	timespec time1, time2;	// Don't forget to add -lrt to the g++ linker command line.
	////////////////
	// Test std::accumulate()
	////////////////
	clock_gettime(CLOCK_THREAD_CPUTIME_ID, &time1);	for (int i = 0; i < loops; ++i) {		std::wstring accumulator;		std::accumulate(tested2.begin(), tested2.end(), accumulator);
	}
	clock_gettime(CLOCK_THREAD_CPUTIME_ID, &time2);	using std::cout;	using std::endl;
	timespec tsAccumulate =diff(time1,time2);	cout << tsAccumulate.tv_sec << ":" <<  tsAccumulate.tv_nsec << endl;	////////////////
	// Test ToString()
	////////////////
	clock_gettime(CLOCK_THREAD_CPUTIME_ID, &time1);	for (int i = 0; i < loops; ++i) {		std::wstring result2 = tested.ToString();
	}
	clock_gettime(CLOCK_THREAD_CPUTIME_ID, &time2);
	timespec tsToString =diff(time1,time2);	cout << tsToString.tv_sec << ":" << tsToString.tv_nsec << endl;	////////////////
	// Test join()
	////////////////
	clock_gettime(CLOCK_THREAD_CPUTIME_ID, &time1);	for (int i = 0; i < loops; ++i) {		std::wstring result3 = tested.Join(L",");
	}
	clock_gettime(CLOCK_THREAD_CPUTIME_ID, &time2);
	timespec tsJoin =diff(time1,time2);	cout << tsJoin.tv_sec << ":" << tsJoin.tv_nsec << endl;	////////////////
	// Show results
	////////////////
	double secsAccumulate = tsAccumulate.tv_sec + tsAccumulate.tv_nsec / 1000000000.0;	double secsBuilder = tsToString.tv_sec + tsToString.tv_nsec / 1000000000.0;        double secsJoin = tsJoin.tv_sec + tsJoin.tv_nsec / 1000000000.0;	cout << "Accurate performance test:" << endl << "    Accumulate took " << secsAccumulate << " seconds, and ToString() took " << secsBuilder << " seconds." << endl
			<< "    The relative speed improvement was " << ((secsAccumulate / secsBuilder) - 1) * 100 << "%" << endl <<             "     Join took " << secsJoin << " seconds."
			<< endl;
}#endif // def __USE_POSIX199309

最后,通过一个main函数调用以上实现的两个函数,将结果显示在控制台,然后执行性能测试:一个用于调试配置。

07091432_n2mt

t另一个用于发行版本:

07091434_6ucm

看到这百分比没?垃圾邮件的发送量都不能达到这个级别!

代码使用

在使用这段代码前, 考虑使用ostring流。正如你在下面看到Jeff先生评论的一样,它比这篇文章中的代码更快些。

你可能想使用这段代码,如果:

  • 你正在编写由具有C#经验的程序员维护的代码,并且你想提供一个他们所熟悉接口的代码。

  • 你正在编写将来会转换成.net的、你想指出一个可能路径的代码。

  • 由于某些原因,你不想包含<sstream>。几年之后,一些流的IO实现变得很繁琐,而且现在的代码仍然不能完全摆脱他们的干扰。

要使用这段代码,只有按照main函数实现的那样就可以了:创建一个StringBuilder的实例,用Append()、AppendLine()和Add()给它赋值,然后调用ToString函数检索结果。

就像下面这样:

int main() {	////////////////////////////////////
	// 8-bit characters (ANSI)
	////////////////////////////////////
	StringBuilder<char> ansi;
	ansi.Append("Hello").Append(" ").AppendLine("World");	std::cout << ansi.ToString();	////////////////////////////////////
	// Wide characters (Unicode)
	////////////////////////////////////
	// http://en.wikipedia.org/wiki/Cargo_cult
	std::vector<std::wstring> cargoCult
	{		L"A", L" cargo", L" cult", L" is", L" a", L" kind", L" of", L" Melanesian", L" millenarian", L" movement",// many more lines here...L" applied", L" retroactively", L" to", L" movements", L" in", L" a", L" much", L" earlier", L" era.\n"
	};
	StringBuilder<wchar_t> wide;
	wide.Add(cargoCult.begin(), cargoCult.end()).AppendLine();        // use ToString(), just like .net
	std::wcout << wide.ToString() << std::endl;	// javascript-like join.
	std::wcout << wide.Join(L" _\n") << std::endl;	////////////////////////////////////
	// Performance tests
	////////////////////////////////////
	TestPerformance(wide, cargoCult);#ifdef __USE_POSIX199309
	AccurateTestPerformance(wide, cargoCult);#endif // def __USE_POSIX199309
	return 0;
}

任何情况下,当连接超过几个字符串时,当心std::accumulate函数。

现在稍等一下!

你可能会问:你是在试着说服我们提前优化吗?

不是的。我赞同提前优化是糟糕的。这种优化并不是提前的:是及时的。这是基于经验的优化:我发现自己过去一直在和这种特殊的怪胎搏斗。基于经验的优化(不在同一个地方摔倒两次)并不是提前优化。

当我们优化性能时,“惯犯”会包括磁盘I-O操作、网络访问(数据库、web服务)和内层循环;对于这些,我们应该添加内存分配和性能糟糕的 Keyser Söze。

鸣谢

首先,我要为这段代码在Linux系统上做的精准分析感谢Rutenberg。

多亏了Wikipedia,让“在指尖的信息”的梦想得以实现。

最后,感谢你花时间阅读这篇文章。希望你喜欢它:不论如何,请分享您的意见。


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