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Lua性能優(yōu)化技巧(五):削減、重用和回收

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當處理Lua資源時,我們也應該遵循提倡用于地球資源的3R原則——Reduce, Reuse and Recycle,即削減、重用和回收。

削減是最簡單的方式。有很多方法可以避免使用新的對象,例如,如果你的程序使用了太多的表,可以考慮改變數(shù)據(jù)的表述形式。一個最簡單的例子,假設你的程序需要操作折線,最自然的表述形式是:

復制代碼 代碼如下:

polyline =
{
    { x = 10.3, y = 98.5 },
    { x = 10.3, y = 18.3 },
    { x = 15.0, y = 98.5 },
    --...
}

盡管很自然,這種表述形式對于大規(guī)模的折線來說卻不夠經(jīng)濟,因為它的每個點都需要用一個表來描述。第一種替代方式是使用數(shù)組來記錄,可以省點內存:

復制代碼 代碼如下:

polyline =
{
     { 10.3, 98.5 },
     { 10.3, 18.3 },
     { 15.0, 98.5 },
     --...
}

對于一個有一百萬個點的折線來說,這個修改可以把內存占用從95KB降低到65KB。當然,你需要在可讀性上付出代價:p[i].x比p[i][1]更易懂。

另一個更經(jīng)濟的做法是使用一個數(shù)組存儲所有x坐標,另一個存儲所有y坐標:

復制代碼 代碼如下:

polyline =
{
    x = { 10.3, 10.3, 15.0, ...},
    y = { 98.5, 18.3, 98.5, ...}
}

原有的
復制代碼 代碼如下:

p[i].x

現(xiàn)在變成了
復制代碼 代碼如下:

p.x[i]

使用這種表述形式,一百萬個點的折線的內存占用降低到了24KB。

循環(huán)是尋找降低垃圾回收次數(shù)的機會的好地方。例如,如果在循環(huán)里創(chuàng)建一個不會改變的表,你可以把它挪到循環(huán)外面,甚至移到函數(shù)外作為上值。試對比:

復制代碼 代碼如下:

function foo (...)
     for i = 1, n do
          local t = {1, 2, 3, "hi"}
          -- 做一些不會改變t表的事情
          --...
     end
end


復制代碼 代碼如下:

local t = {1, 2, 3, "hi"} -- 創(chuàng)建t,一勞永逸
function foo (...)
    for i = 1, n do
        --做一些不會改變t表的事情
        --...
    end
end

相同的技巧亦可用于閉包,只要你不把它們移到需要它們的作用域之外。例如下面的函數(shù):

復制代碼 代碼如下:

function changenumbers (limit, delta)
    for line in io.lines() do
        line = string.gsub(line, "%d+", function (num)
            num = tonumber(num)
            if num >= limit then return tostring(num + delta) end
            -- 否則不返回任何值,保持原有數(shù)值
        end)
        io.write(line, "\n")
    end
end

我們可以通過將內部的函數(shù)移到循環(huán)外面來避免為每次迭代創(chuàng)建新的閉包:

復制代碼 代碼如下:

function changenumbers (limit, delta)
    local function aux (num)
        num = tonumber(num)
        if num >= limit then return tostring(num + delta) end
    end
    for line in io.lines() do
        line = string.gsub(line, "%d+", aux)
        io.write(line, "\n")
    end
end

但是,我們不能把aux移到changenumbers函數(shù)之外,因為aux需要訪問limit和delta。

對于多種字符串處理,我們可以通過使用現(xiàn)有字符串的索引來減少對創(chuàng)建新字符串的需要。例如,string.find函數(shù)返回它找到指定模式的位置索引,而不是匹配到的字符串。通過返回索引,它避免了在成功匹配時創(chuàng)建新的字符串。當有必要時,程序員可以通過調用string.sub來獲取匹配的子串[1]。

當我們無法避免使用新的對象時,我們依然可以通過重用來避免創(chuàng)建新的對象。對于字符串來說,重用沒什么必要,因為Lua已經(jīng)為我們做了這樣的工作:它總是將所有用到的字符串內部化,并在所有可能的時候重用。然而對于表來說,重用可能就非常有效。舉一個普遍的例子,讓我們回到在循環(huán)里創(chuàng)建表的情況。這一次,表里的內容不再是不變的。通常我們可以在所有迭代中重用這個表,只需要簡單地改變它的內容??紤]如下的代碼段:

復制代碼 代碼如下:

local t = {}
for i = 1970, 2000 do
    t[i] = os.time({year = i, month = 6, day = 14})
end

下面的代碼是等同的,但是重用了這張表:
復制代碼 代碼如下:

local t = {}
local aux = {year = nil, month = 6, day = 14}
for i = 1970, 2000 do
    aux.year = i
    t[i] = os.time(aux)
end

實現(xiàn)重用的一個尤其有效的方式是緩存化[2]?;舅枷敕浅:唵?,將指定輸入對應的計算結果存儲下來,當下一次再次接受相同的輸入時,程序只需簡單地重用上次的計算結果。

LPeg,Lua的一個新的模式匹配庫,就使用了一個有趣的緩存化處理。LPeg將每個模式字符串編譯為一個內部的用于匹配字符串的小程序,比起匹配本身而言,這個編譯過程開銷很大,因此LPeg將編譯結果緩存化以便重用。只需一個簡單的表,以模式字符串為鍵、編譯后的小程序為值進行記錄。

使用緩存化時常見的一個問題是,存儲計算結果所帶來的內存開銷大過重用帶來的性能提升。為了解決這個問題,我們可以在Lua里使用一個弱表來記錄計算結果,因此沒有使用到的結果最終將會被回收。

在Lua中,利用高階函數(shù),我們可以定義一個通用的緩存化函數(shù):

復制代碼 代碼如下:

function memoize (f)
    local mem = {} -- 緩存化表
    setmetatable(mem, {__mode = "kv"}) -- 設為弱表
    return function (x) -- ‘f'緩存化后的新版本
        local r = mem[x]
        if r == nil then --沒有之前記錄的結果?
            r = f(x) --調用原函數(shù)
            mem[x] = r --儲存結果以備重用
        end
        return r
    end
end

對于任何函數(shù)f,memoize(f)返回與f相同的返回值,但是會將之緩存化。例如,我們可以重新定義loadstring為一個緩存化的版本:

loadstring = memoize(loadstring)
新函數(shù)的使用方式與老的完全相同,但是如果在加載時有很多重復的字符串,性能會得到大幅提升。

如果你的程序創(chuàng)建和刪除太多的協(xié)程,循環(huán)利用將可能提高它的性能?,F(xiàn)有的協(xié)程API沒有直接提供重用協(xié)程的支持,但是我們可以設法繞過這一限制。對于如下協(xié)程:

復制代碼 代碼如下:

co = coroutine.create(function (f)
    while f do
        f = coroutine.yield(f())
    end
end)

這個協(xié)程接受一項工作(運行一個函數(shù)),執(zhí)行之,并且在完成時等待下一項工作。

Lua中的多數(shù)回收都是通過垃圾回收器自動完成的。Lua使用漸進式垃圾回收器,意味著垃圾回收工作會被分成很多小步,(漸進地)在程序的允許過程中執(zhí)行。漸進的節(jié)奏與內存分配的速度成比例,每當分配一定量的內存,就會按比例地回收相應的內存;程序消耗內存越快,垃圾回收器嘗試回收內存也就越快。

如果我們在編寫程序時遵循削減和重用的原則,通常垃圾回收器不會有太多的事情要做。但是有時我們無法避免制造大量的垃圾,垃圾回收器的工作也會變得非常繁重。Lua中的垃圾回收器被調節(jié)為適合平均水平的程序,因此它在多數(shù)程序中工作良好。但是,在特定的時候我們可以通過調整垃圾回收器來獲取更好的性能。通過在Lua中調用函數(shù)collectgarbage,或者在C中調用lua_gc,來控制垃圾回收器。它們的功能相同,只不過有不同的接口。在本例中我將使用Lua接口,但是這種操作通常在C中進行更好。

collectgarbage函數(shù)提供若干種功能:它可以停止或者啟動垃圾回收器、強制進行一次完整的垃圾回收、獲取Lua占用的總內存,或者修改影響垃圾回收器工作節(jié)奏的兩個參數(shù)。它們在調整高內存消耗的程序時各有用途。

“永遠”停止垃圾回收器可能對于某些批處理程序很有用。這些程序創(chuàng)建若干數(shù)據(jù)結構,根據(jù)它們生產出一些輸出值,然后退出(例如編譯器)。對于這樣的程序,試圖回收垃圾將會是浪費時間,因為垃圾量很少,而且內存會在程序執(zhí)行完畢后完整釋放。

對于非批處理程序,停止垃圾回收器則不是個好主意。但是,這些程序可以在某些對時間極度敏感的時期暫停垃圾回收器,以提高時間性能。如果有需要的話,這些程序可以獲取垃圾回收器的完全控制,使其始終處于停止狀態(tài),僅在特定的時候顯式地進行一次強制的步進或者完整的垃圾回收。例如,很多事件驅動的平臺都提供一個選項,可以設置空閑函數(shù),在沒有消息需要處理時調用。這正是調用垃圾回收的絕好時機(在Lua 5.1中,每當你在垃圾回收器停止的狀態(tài)下進行強制回收,它都會恢復運轉,因此,如果要保持垃圾回收器處于停止狀態(tài),必須在強制回收后立刻調用collectgarbage("stop"))。

最后,你可能希望實施調整回收器的參數(shù)。垃圾回收器有兩個參數(shù)用于控制它的節(jié)奏:第一個,稱為暫停時間,控制回收器在完成一次回收之后和開始下次回收之前要等待多久;第二個參數(shù),稱為步進系數(shù),控制回收器每個步進回收多少內容。粗略地來說,暫停時間越小、步進系數(shù)越大,垃圾回收越快。這些參數(shù)對于程序的總體性能的影響難以預測,更快的垃圾回收器顯然會浪費更多的CPU周期,但是它會降低程序的內存消耗總量,并可能因此減少分頁。只有謹慎地測試才能給你最佳的參數(shù)值。

[1] 如果標準庫提供一個用于對比兩個子串的函數(shù)可能會是一個好主意,這樣我們無需將子串解出(會創(chuàng)建新的字符串)即可檢查字符串中的特定值。

[2] 緩存化,原文memoize

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標簽:德宏 天門 天門 金昌 濰坊 臺灣 儋州 宣城

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