Arrays vs. Slices in Go: Was bietet einen schnelleren Elementzugriff?

Array vs. Slice: Zugriffsgeschwindigkeit

Leistungsvergleich zwischen Arrays und Slices

Dieser Beitrag untersucht die Zugriffsgeschwindigkeit von Arrays und Slices in Go. Es wurde ein Benchmark-Test durchgeführt, um die Leistung globaler und lokaler Arrays mit globalen und lokalen Slices zu vergleichen.

Benchmark-Ergebnisse

Die typischen Benchmark-Ergebnisse zeigen, dass der Zugriff auf globale Slices ( 4210 ns/op) ist etwas langsamer als der Zugriff auf globale Arrays (4123 ns/op). Allerdings ist der Zugriff auf lokale Slices (3090 ns/op) deutlich schneller als der Zugriff auf lokale Arrays (3768 ns/op).

Erklärung der Ergebnisse

Die Varianz beim Zugriff Geschwindigkeit kann auf Unterschiede in der Speicherverwaltung und der Datenlokalität zurückgeführt werden. Arrays werden als zusammenhängende Speicherblöcke zugewiesen, während Slices aus Zeigern auf Array-Elemente bestehen. Daher erfordert der Zugriff auf ein Element in einem Slice zusätzliche Vorgänge im Vergleich zu einem Array.

Lokales Array vs. lokales Slice

Der auffällige Leistungsunterschied zwischen lokalen Arrays und Slices wird verursacht durch die Tatsache, dass lokale Arrays mehrere Speicherlasten benötigen, um auf ihre Elemente zuzugreifen. Dies geht aus dem generierten Assembler-Code hervor, der zeigt, dass die Array-Version die Adresse des Arrays während Zugriffsvorgängen mehrmals in den Speicher lädt.

Im Gegensatz dazu beinhaltet der Zugriff auf Elemente in lokalen Slices die Ausführung von Operationen ausschließlich an Registern danach Einmaliges Laden des Slice-Headers aus dem Speicher. Dieser optimierte Ansatz macht mehrere Speicherlasten überflüssig, was zu einer schnelleren Ausführung führt.

Fazit

Obwohl Arrays gewisse Vorteile haben können, zeigen die Benchmark-Ergebnisse, dass Slices erhebliche Vorteile bieten Geschwindigkeitsvorteile beim Zugriff auf Elemente, insbesondere bei lokalen Variablen. Dieser Leistungsunterschied ist auf die effiziente Speicherverwaltung und Datenlokalität der Slices zurückzuführen, die Elementzugriffsvorgänge optimieren, indem sie den Bedarf an Speicherlasten reduzieren.

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