GO 反射对性能的影响分析
作者:nil
写在前面
今天在公司写了一段代码,判断一个变量是否为空值,由于判断的类型太少,code review的时候同事说还有很多类型没有考虑到,并且提到有没有开源的包做这个事,于是找了一段assert.IsEmpty里面的代码。但是这段代码用到了反射。在code review的时候同事又提到了反射影响性能。
基于此,这里对比了一下两种方式实习IsEmpty的性能问题。废话不多说,上代码。
代码
最开始的代码
func IsEmpty(val interface{}) bool { if val == nil { return true } switch v := val.(type) { case int: return v == int(0) case int8: return v == int8(0) case int16: return v == int16(0) case int32: return v == int32(0) case int64: return v == int64(0) case string: return v == "" default: return false } }
由于目前场景里面只需要判断这几种数据类型,因此只实现了几种。这种做法明细很不好,将来如果有别人用怎么办?这是一种偷懒的做法,不是一个高级程序员应该有的素质。
在同事提出可能会有其他数据类型的时候,想着类型太多,穷举容易漏,于是在网上找了一下开源的包,遗憾没有找到。但是想到了assert.Empty函数,于是看了一下源代码,找到了它的实现方法。
// isEmpty gets whether the specified object is considered empty or not. func isEmpty(object interface{}) bool { // get nil case out of the way if object == nil { return true } objValue := reflect.ValueOf(object) switch objValue.Kind() { // collection types are empty when they have no element case reflect.Array, reflect.Chan, reflect.Map, reflect.Slice: return objValue.Len() == 0 // pointers are empty if nil or if the value they point to is empty case reflect.Ptr: if objValue.IsNil() { return true } deref := objValue.Elem().Interface() return isEmpty(deref) // for all other types, compare against the zero value default: zero := reflect.Zero(objValue.Type()) return reflect.DeepEqual(object, zero.Interface()) } }
于是把这段代码复制过来,code review的时候同事说反射会影响性能(其实我觉得还好,不知道大家觉得它对性能影响有多大,欢迎留言讨论),于是我又改了一版。结合了上面两种方法。先判断是不是基础数据类型,如果不是再用反射。
const ( IntZero = int(0) Int8Zero = int8(0) Int16Zero = int16(0) Int32Zero = int32(0) Int64Zero = int64(0) UintZero = uint(0) Uint8Zero = uint8(0) Uint16Zero = uint16(0) Uint32Zero = uint32(0) Uint64Zero = uint64(0) Float32Zero = float32(0) Float64Zero = float64(0) StringZero = "" ) func IsEmpty(data interface{}) bool { if data == nil { return false } switch v := data.(type) { case bool: return false case *bool: return v == nil case int: return v == IntZero case *int: return v == nil || *v == IntZero case int8: return v == Int8Zero case *int8: return v == nil || *v == Int8Zero case int16: return v == Int16Zero case *int16: return v == nil || *v == Int16Zero case int32: return v == Int32Zero case *int32: return v == nil || *v == Int32Zero case int64: return v == Int64Zero case *int64: return v == nil || *v == Int64Zero case uint: return v == UintZero case *uint: return v == nil || *v == UintZero case uint8: return v == Uint8Zero case *uint8: return v == nil || *v == Uint8Zero case uint16: return v == Uint16Zero case *uint16: return v == nil || *v == Uint16Zero case uint32: return v == Uint32Zero case *uint32: return v == nil || *v == Uint32Zero case uint64: return v == Uint64Zero case *uint64: return v == nil || *v == Uint64Zero case float32: return v == Float32Zero case *float32: return v == nil || *v == Float32Zero case float64: return v == Float64Zero case *float64: return v == nil || *v == Float64Zero case string: return v == StringZero case *string: return v == nil || *v == StringZero default: kind := reflect.TypeOf(data).Kind() if kind == reflect.Ptr { dataKind := reflect.ValueOf(data).Elem().Kind() if dataKind == reflect.Invalid || dataKind == reflect.Struct { return reflect.ValueOf(data).IsNil() } else { return false } } else if kind == reflect.Slice || kind == reflect.Map { // slice return reflect.ValueOf(data).Len() == 0 } else if kind == reflect.Struct { // struct return false } else { panic("not support type. you can support by yourself") } } }
得到第三版。
性能分析
代码提交之后我一直在想第一版和第二版性能到底差别有多大。其实这个时候我偷懒了,没有做性能分析,做个Bench分析一下很简单,这件事一直在我心里,过了一天终于写了一段代码比对一下性能。
func BenchmarkTestIsEmpty(t *testing.B) { v1 := false v2 := true var v3 *bool v4 := int(0) var v5 *int v6 := int64(0) var v7 *int64 v8 := "" var v9 *string v10 := "test" v11 := float64(0.00) v12 := float64(0.01) testCases := []TestCase{ {input: v1, want: false}, {input: &v1, want: false}, {input: v2, want: false}, {input: &v2, want: false}, {input: v3, want: true}, {input: v4, want: true}, {input: &v4, want: true}, {input: v5, want: true}, {input: int(1), want: false}, {input: v6, want: true}, {input: &v6, want: true}, {input: v7, want: true}, {input: int64(1), want: false}, {input: v8, want: true}, {input: &v8, want: true}, {input: v9, want: true}, {input: v10, want: false}, {input: &v10, want: false}, {input: v11, want: true}, {input: &v11, want: true}, {input: v12, want: false}, {input: &v12, want: false}, } for i, testCase := range testCases { result := IsEmpty(testCases[i].input) assert.Equal(t, testCase.want, result) } } func BenchmarkTestIsEmptyV1(t *testing.B) { v1 := false v2 := true var v3 *bool v4 := int(0) var v5 *int v6 := int64(0) var v7 *int64 v8 := "" var v9 *string v10 := "test" v11 := float64(0.00) v12 := float64(0.01) testCases := []TestCase{ {input: v1, want: true}, {input: &v1, want: true}, {input: v2, want: false}, {input: &v2, want: false}, {input: v3, want: true}, {input: v4, want: true}, {input: &v4, want: true}, {input: v5, want: true}, {input: int(1), want: false}, {input: v6, want: true}, {input: &v6, want: true}, {input: v7, want: true}, {input: int64(1), want: false}, {input: v8, want: true}, {input: &v8, want: true}, {input: v9, want: true}, {input: v10, want: false}, {input: &v10, want: false}, {input: v11, want: true}, {input: &v11, want: true}, {input: v12, want: false}, {input: &v12, want: false}, } for i, testCase := range testCases { result := IsEmptyV1(testCases[i].input) assert.Equal(t, testCase.want, result) } }
运行
go test -bench=. -benchmem
结果
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: common/util
cpu: Intel(R) Core(TM) i7-9750H CPU @ 2.60GHz
BenchmarkTestIsEmpty-12 120820 9635 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkTestIsEmptyV1-12 103664 11582 ns/op 72 B/op 8 allocs/op
PASS
ok common/util 5.149s
- ns:每次运行耗费的世界。时间复杂的相差10倍
- B:每次运行分配的字节数。可见非反射版不需要额外的内存
- allocs:每次运行分配内存次数。
综上可见,性能差别挺大的。如果只看运行时间,相差了10倍。确实反射影响性能,以后还是少用为好,最好不要在循环里面用。
最终解决办法
最终结合第一版和第二版,写出了第三版。
写在后面
要善于利用工具,不会的就去学习,不能偷懒。
今天看到「字节跳动技术团队」一个直播,几位掘金小册大佬在分享自己是如何写文章、如何学习的,感受挺深。
写文章要:
- 1.列提纲
- 2.利用碎片化的时间积累、记录
- 3.利用周末大片的时间思考文章
- 4.文章写完自己对知识的认知又提升了一个层次,利人利己
写文章不要:
- 1.太在意工具。有的人写文章之前在想用什么打草稿、列提纲、写思维导图,在你想这个的时候内心其实已经在打退堂鼓了。你应该直接打开一个文本编辑器或者控制台等任何能写文字的地方,甚至微信都行
- 2.不要在意有多少人会阅读你的文章。写完了你自己也会有新的认识
- 3.定时清理收藏夹。不要只放到收藏夹里,里面的东西要定时整理、清理
以上就是GO 反射对性能的影响分析的详细内容,更多关于GO 反射性能分析的资料请关注脚本之家其它相关文章!