성능을 향상시키기 위해 C++ I/O 작업을 최적화하는 방법은 무엇입니까?

C++ I/O 성능을 향상하려면 다음과 같은 몇 가지 접근 방식이 있습니다. 버퍼링된 I/O를 사용하여 데이터를 그룹화하여 디스크 액세스 횟수를 줄입니다. 빈번한 디스크 액세스를 피하기 위해 mmap() 시스템 호출을 사용하여 파일을 메모리에 직접 매핑합니다. 병렬 I/O를 사용하면 여러 스레드 또는 프로세스에서 동시에 I/O 작업을 수행하여 처리량을 늘릴 수 있습니다.

C++ I/O 작업을 최적화하여 성능을 향상시키는 방법

I/O 작업은 애플리케이션 성능에 매우 중요합니다. C++에는 I/O 작업을 최적화하여 성능을 향상시키는 여러 가지 방법이 있습니다.

1. 버퍼 I/O 사용

버퍼 I/O에는 데이터를 큰 덩어리로 그룹화한 다음 디스크에서 쓰거나 읽는 작업이 포함됩니다. 이렇게 하면 디스크 액세스 횟수가 줄어들어 성능이 향상됩니다.

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>

int main() {
  std::vector<int> data(1000000);
  std::ofstream file("data.bin", std::ios::binary);
  // 缓冲 1 MB 的数据
  file.rdbuf()->pubsetbuf(nullptr, 1024 * 1024);

  // 写入数据
  file.write((char*)&data[0], data.size() * sizeof(int));
  file.close();

  return 0;
}

2. mmap()

mmap() 시스템 호출을 사용하면 파일을 메모리에 직접 매핑할 수 있습니다. 이렇게 하면 빈번한 디스크 액세스가 방지되어 성능이 향상됩니다.

#include <sys/mman.h>
#include <fcntl.h>

int main() {
  // 打开文件
  int fd = open("data.bin", O_RDWR);
  // 将文件映射到内存
  void* data = mmap(nullptr, 1000000 * sizeof(int), PROT_READ | PROT_WRITE, MAP_SHARED, fd, 0);

  // 操作数据
  ...

  // 取消映射
  munmap(data, 1000000 * sizeof(int));
  close(fd);

  return 0;
}

3. 병렬 I/O 사용

병렬 I/O에는 여러 스레드 또는 프로세스에서 동시에 I/O 작업을 수행하는 작업이 포함됩니다. 이를 통해 처리량을 향상하고 전체 실행 시간을 줄일 수 있습니다.

#include <thread>
#include <vector>

int main() {
  std::vector<std::thread> threads;
  for (int i = 0; i < 4; i++) {
    threads.emplace_back([] {
      // 执行 I/O 操作
    });
  }

  for (auto& thread : threads) {
    thread.join();
  }

  return 0;
}

실용 사례

다음은 C++를 사용하여 I/O 작업을 최적화하는 실제 사례입니다. 이 프로그램은 파일에서 많은 양의 데이터를 읽고 씁니다.

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <chrono>

using namespace std;

int main() {
  // 数据量
  const int dataSize = 1000000;

  // 使用缓冲 I/O
  {
    vector<int> data(dataSize);
    ofstream file("data.bin", ios::binary);
    file.rdbuf()->pubsetbuf(nullptr, 1024 * 1024);

    // 记录时间
    auto start = chrono::high_resolution_clock::now();
    // 写入数据
    file.write((char*)&data[0], data.size() * sizeof(int));
    auto end = chrono::high_resolution_clock::now();

    // 计算执行时间
    auto duration = chrono::duration_cast<chrono::milliseconds>(end - start);
    cout << "Buffered I/O duration: " << duration.count() << " ms" << endl;
  }

  // 使用 mmap()
  {
    vector<int> data(dataSize);
    int fd = open("data.bin", O_RDWR);
    void* dataPtr = mmap(nullptr, dataSize * sizeof(int), PROT_READ | PROT_WRITE, MAP_SHARED, fd, 0);

    // 记录时间
    auto start = chrono::high_resolution_clock::now();
    // 写入数据
    memcpy(dataPtr, &data[0], data.size() * sizeof(int));
    auto end = chrono::high_resolution_clock::now();

    // 取消映射
    munmap(dataPtr, dataSize * sizeof(int));
    close(fd);

    // 计算执行时间
    auto duration = chrono::duration_cast<chrono::milliseconds>(end - start);
    cout << "mmap() duration: " << duration.count() << " ms" << endl;
  }

  return 0;
}

이 프로그램을 실행하면 mmap()을 사용하는 것이 버퍼링된 I/O보다 몇 배 더 빠르다는 것을 알 수 있습니다.

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