Go語言 常見資料結構效能測試

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在開發過程中，我們總是在設計不同的資料結構和不同的演算法對資料進行組織和存取，有些場合我們可以用寫入程式碼或者代碼產生器來產生一組函數按條件返回資料，另外一些場合我們可以把資料存放區在slice當中，需要尋找時就遍曆尋找，又或者有的場合我們可以用map儲存資料，用key來索引資料。這幾種資料存取方式在不同資料量的情況下，效能消耗是怎麼樣的呢？下面做個對比實驗。

我們知道go的map資料量不管大小都能保證固定的讀取時間，而slice和寫入程式碼肯定無法應對大資料量，所以這裡不做大資料量的實驗，只做小資料量的實驗。

實驗代碼（github）：

package labs06import "testing"type BigStruct struct {    C01 int    C02 int    C03 int    C04 int    C05 int    C06 int    C07 int    C08 int    C09 int    C10 int    C11 int    C12 int    C13 int    C14 int    C15 int    C16 int    C17 int    C18 int    C19 int    C20 int    C21 int    C22 int    C23 int    C24 int    C25 int    C26 int    C27 int    C28 int    C29 int    C30 int}func Loop1(a []BigStruct) int {    for i := 0; i < len(a); i++ {        if a[i].C30 == 3 {            return i        }    }    return -1}func Loop2(a []BigStruct) int {    for i := len(a) - 1; i >= 0; i-- {        if a[i].C30 == 1 {            return i        }    }    return -1}func Loop3(a map[int]BigStruct) int {    return a[2].C30}func Loop4(a []*BigStruct) int {    for i, x := range a {        if x.C30 == 3 {            return i        }    }    return -1}func Loop5(a []BigStruct) int {    switch {    case a[0].C01 == 3:        return 0    case a[1].C01 == 3:        return 1    case a[2].C01 == 3:        return 2    }    return -1}func Benchmark_Loop1(b *testing.B) {    var a = make([]BigStruct, 3)    a[0].C30 = 1    a[1].C30 = 2    a[2].C30 = 3    for i := 0; i < b.N; i++ {        Loop1(a)    }}func Benchmark_Loop2(b *testing.B) {    var a = make([]BigStruct, 3)    a[0].C30 = 1    a[1].C30 = 2    a[2].C30 = 3    for i := 0; i < b.N; i++ {        Loop2(a)    }}func Benchmark_Loop3(b *testing.B) {    var a = make(map[int]BigStruct, 3)    a[0] = BigStruct{C30: 1}    a[1] = BigStruct{C30: 2}    a[2] = BigStruct{C30: 3}    for i := 0; i < b.N; i++ {        Loop3(a)    }}func Benchmark_Loop4(b *testing.B) {    var a = make([]*BigStruct, 3)    a[0] = &BigStruct{C30: 1}    a[1] = &BigStruct{C30: 2}    a[2] = &BigStruct{C30: 3}    for i := 0; i < b.N; i++ {        Loop4(a)    }}func Benchmark_Loop5(b *testing.B) {    var a = make([]BigStruct, 3)    a[0].C30 = 1    a[1].C30 = 2    a[2].C30 = 3    for i := 0; i < b.N; i++ {        Loop5(a)    }}

實驗結果：

dada-imac:labs dada$ go test -test.bench="." labs06testing: warning: no tests to runPASSBenchmark_Loop1    500000000             5.73 ns/opBenchmark_Loop2    500000000             5.72 ns/opBenchmark_Loop3    50000000              68.0 ns/opBenchmark_Loop4    500000000             4.92 ns/opBenchmark_Loop5    500000000             4.40 ns/opok      labs06  15.970s    

結論：寫入程式碼 < 指標slice的range迴圈 < for迴圈，但是量級是一樣的，看情況用。但是map差了一個量級，小資料量盡量少用。