C++ マップの使用とパフォーマンス テストの検索に関するケースの共有

最近、レコメンデーション サービスのパフォーマンス チューニングを行っています。このサービスの主なロジックは、オフラインで計算されたモデル データを使用して、リクエスト内の各広告をスコアリングし、これらの広告の並べ替え結果を返すことです。ここでのスコアリング プロセスは実際にはリクエスト内のデータは、大きなマップをチェックするためにさまざまなキーに結合されます。この種の計算は非常に多く、主要なパフォーマンスのボトルネックになっています。コードは比較的古く、boost::unowned_map を使用します。この問題を解決するには、 、サードパーティのライブラリと標準ライブラリの比較

以下は、aws r4.xlarge マシンでのテスト結果です (コンパイル時に -O2 を追加する必要があることに注意してください) :

std::map<int, int>                                 => 51866903
std::unordered_map<int, int>                       => 3838175
std::unordered_map<int, int, nohashint>            => 3508570
std::unordered_map<int, int>(N)                    => 3804471
boost::unordered_map<int, int>                     => 3291384
boost::unordered_map<int, int, nohashint>          => 3293934
boost::unordered_map<int, int>(N)                  => 3265856
google::dense_hash_map<int, int>                   => 785969
google::dense_hash_map<int, int, nohashint>        => 784455
google::dense_hash_map<int, int>(N)                => 899262
tsl::hopscotch_map<int, int>                       => 654668
tsl::hopscotch_map<int, int, nohashint>            => 680964
tsl::hopscotch_map<int, int>(N)                    => 663607
tsl::robin_map<int, int>                           => 406176
tsl::robin_map<int, int, nohashint>                => 411358
tsl::robin_map<int, int>(N)                        => 409993

tsl::robin_map のパフォーマンスは、基本的に std::unowned_map の 10 倍に達することがわかります。このパフォーマンスは、オペレーティング システムとライブラリのバージョンにも関係します。実際の運用環境では、コードをプルダウンして独自の環境で実行することをお勧めします。次にテストしてみましょう

元の boost::unowned_map をオンラインの tsl::robin_map に置き換えたところ、全体的なパフォーマンスが 5 倍向上しました。もちろん、他の最適化も含まれています。この最適化は比較的大規模です。最適化のポイント

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