如何使用矢量化解决方案提高IP地址解析速度?
提高 IP 地址解析速度
您当前解析 IPv4 地址的代码相当高效,但可以进一步优化以获得更快的速度。一种方法是利用专门为此任务设计的矢量化解决方案。
用于快速 IPv4 解析的矢量化解决方案
对于支持 SSE4.1 或 SSSE3 指令的 x86 处理器,这里有一个可显着提高性能的矢量化解决方案:
__m128i shuffleTable[65536]; //can be reduced 256x times, see @IwillnotexistIdonotexist UINT32 MyGetIP(const char *str) { __m128i input = _mm_lddqu_si128((const __m128i*)str); //"192.167.1.3" input = _mm_sub_epi8(input, _mm_set1_epi8('0')); //1 9 2 254 1 6 7 254 1 254 3 208 245 0 8 40 __m128i cmp = input; //...X...X.X.XX... (signs) UINT32 mask = _mm_movemask_epi8(cmp); //6792 - magic index __m128i shuf = shuffleTable[mask]; //10 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 6 5 4 -1 2 1 0 -1 __m128i arr = _mm_shuffle_epi8(input, shuf); //3 0 0 0 | 1 0 0 0 | 7 6 1 0 | 2 9 1 0 __m128i coeffs = _mm_set_epi8(0, 100, 10, 1, 0, 100, 10, 1, 0, 100, 10, 1, 0, 100, 10, 1); __m128i prod = _mm_maddubs_epi16(coeffs, arr); //3 0 | 1 0 | 67 100 | 92 100 prod = _mm_hadd_epi16(prod, prod); //3 | 1 | 167 | 192 | ? | ? | ? | ? __m128i imm = _mm_set_epi8(-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 6, 4, 2, 0); prod = _mm_shuffle_epi8(prod, imm); //3 1 167 192 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 return _mm_extract_epi32(prod, 0); // return (UINT32(_mm_extract_epi16(prod, 1)) << 16) + UINT32(_mm_extract_epi16(prod, 0)); //no SSE 4.1 }
洗牌桌预计算
为了有效地利用这个矢量化解决方案,需要一个预先计算的洗牌表shuffleTable,可以按如下方式生成:
void MyInit() { memset(shuffleTable, -1, sizeof(shuffleTable)); int len[4]; for (len[0] = 1; len[0] <= 3; len[0]++) for (len[1] = 1; len[1] <= 3; len[1]++) for (len[2] = 1; len[2] <= 3; len[2]++) for (len[3] = 1; len[3] <= 3; len[3]++) { int slen = len[0] + len[1] + len[2] + len[3] + 4; int rem = 16 - slen; for (int rmask = 0; rmask < 1<<rem; rmask++) { // { int rmask = (1<<rem)-1; //note: only maximal rmask is possible if strings are zero-padded int mask = 0; char shuf[16] = {-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1}; int pos = 0; for (int i = 0; i < 4; i++) { for (int j = 0; j < len[i]; j++) { shuf[(3-i) * 4 + (len[i]-1-j)] = pos; pos++; } mask ^= (1<<pos); pos++; } mask ^= (rmask<<slen); _mm_store_si128(&shuffleTable[mask], _mm_loadu_si128((__m128i*)shuf)); } } }
性能基准
在 Ivy Bridge 处理器上,矢量化解决方案展示了令人印象深刻的性能,每秒处理 3.36 亿个地址。这比原始问题中提供的代码大约快 7.8 倍。
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C#和C 的历史与演变各有特色,未来前景也不同。1.C 由BjarneStroustrup在1983年发明,旨在将面向对象编程引入C语言,其演变历程包括多次标准化,如C 11引入auto关键字和lambda表达式,C 20引入概念和协程,未来将专注于性能和系统级编程。2.C#由微软在2000年发布,结合C 和Java的优点,其演变注重简洁性和生产力,如C#2.0引入泛型,C#5.0引入异步编程,未来将专注于开发者的生产力和云计算。

C 适合系统编程和硬件交互,因为它提供了接近硬件的控制能力和面向对象编程的强大特性。1)C 通过指针、内存管理和位操作等低级特性,实现高效的系统级操作。2)硬件交互通过设备驱动程序实现,C 可以编写这些驱动程序,处理与硬件设备的通信。

C 和XML的未来发展趋势分别为:1)C 将通过C 20和C 23标准引入模块、概念和协程等新特性,提升编程效率和安全性;2)XML将继续在数据交换和配置文件中占据重要地位,但会面临JSON和YAML的挑战,并朝着更简洁和易解析的方向发展,如XMLSchema1.1和XPath3.1的改进。

C 持续使用的理由包括其高性能、广泛应用和不断演进的特性。1)高效性能:通过直接操作内存和硬件,C 在系统编程和高性能计算中表现出色。2)广泛应用:在游戏开发、嵌入式系统等领域大放异彩。3)不断演进:自1983年发布以来,C 持续增加新特性,保持其竞争力。

C 多线程和并发编程的核心概念包括线程的创建与管理、同步与互斥、条件变量、线程池、异步编程、常见错误与调试技巧以及性能优化与最佳实践。1)创建线程使用std::thread类,示例展示了如何创建并等待线程完成。2)同步与互斥使用std::mutex和std::lock_guard保护共享资源,避免数据竞争。3)条件变量通过std::condition_variable实现线程间的通信和同步。4)线程池示例展示了如何使用ThreadPool类并行处理任务,提高效率。5)异步编程使用std::as

C 通过第三方库(如TinyXML、Pugixml、Xerces-C )与XML交互。1)使用库解析XML文件,将其转换为C 可处理的数据结构。2)生成XML时,将C 数据结构转换为XML格式。3)在实际应用中,XML常用于配置文件和数据交换,提升开发效率。

C 学习者和开发者可以从StackOverflow、Reddit的r/cpp社区、Coursera和edX的课程、GitHub上的开源项目、专业咨询服务以及CppCon等会议中获得资源和支持。1.StackOverflow提供技术问题的解答;2.Reddit的r/cpp社区分享最新资讯;3.Coursera和edX提供正式的C 课程;4.GitHub上的开源项目如LLVM和Boost提升技能;5.专业咨询服务如JetBrains和Perforce提供技术支持;6.CppCon等会议有助于职业

C 的内存管理、指针和模板是核心特性。1.内存管理通过new和delete手动分配和释放内存,需注意堆和栈的区别。2.指针允许直接操作内存地址,使用需谨慎,智能指针可简化管理。3.模板实现泛型编程,提高代码重用性和灵活性,需理解类型推导和特化。
