Если вы вставляете данные внутри цикла, протестируйте без(heaptrc), он замедляет выделение памяти. Рассмотрите предварительное выделение памяти для списков, массивов и строк вместо пошагового роста.

Delphi , Синтаксис , Сортировка

Оптимизация присваиваний не всегда приводит к улучшению производительности: разбор кейса с LinkedList в Delphi

Недавняя дискуссия на форуме разработчиков Delphi и Pascal выявила интересный феномен: попытка оптимизации кода, заключающаяся в уменьшении количества присваиваний, не всегда приводит к повышению производительности. В данном случае речь идет о работе с односвязным списком, где исходный код использовал два присваивания на каждой итерации цикла, а оптимизированная версия – одно. Неожиданно, в режиме отладки с оптимизацией -O1, оптимизированный код работал быстрее, но в релизном режиме с оптимизацией -O3, наоборот, стал медленнее. Эта статья разбирает причины такого поведения и предлагает альтернативные подходы к оптимизации.

Исходный код и проблема

Приведем исходный код, предоставленный автором вопроса (daniel_sap):

// Код с 2 присваиваниями
function findBiggestDif(first: TPosItem): TPosItem;
var
  item1, item2: TPosItem;
  value: Double;
begin
  if (first = nil) then
    exit(nil);
   value := 0;
   item1 := first;
  item2 := first.Next;
  while item2 <> nil do begin
    if (item2.Pos - item1.pos) > value then
    begin
      value := item2.Pos - item1.pos;
      Result := item1;
    end;
     item1 := item2;
    item2 := item2.Next;
  end;
 end;

// Код с 1 присваиванием
function findBiggestDif2(first: TPosItem): TPosItem;
var
  item1, item2: TPosItem;
  value: Double;
begin
  if (first = nil) then
    exit(nil);
   value := 0;
   item1 := first;
  item2 := first.Next;
  while item2 <> nil do begin
     // Код, когда item1 - первый и item2 - следующий
    if (item2.Pos - item1.pos) > value then
    begin
      value := item2.Pos - item1.pos;
      Result := item1;
    end;
     item1 := item2.Next;
    if (item1 = nil) then
      break;
     // Код, когда item2 - первый и item1 - следующий
    if (item1.Pos - item2.pos) > value then
    begin
      value := item1.Pos - item2.pos;
      Result := item1;
    end;
     item2 := item1.Next;
  end;
 end;

Здесь TPosItem представляет собой узел односвязного списка, содержащий поле Pos типа Double и указатель Next на следующий узел. Функции findBiggestDif и findBiggestDif2 ищут узел, для которого разница между его Pos и Pos предыдущего узла максимальна. Оптимизированная версия пытается уменьшить количество присваиваний, что, как правило, считается хорошей практикой.

Возможные причины замедления

Несколько участников обсуждения высказали предположения о причинах такого поведения:

1. Неправильная логика: Как заметил alpine, в оптимизированной версии присутствует дублирование логики и потенциально некорректная обработка граничных случаев. Хотя в данном примере это не является основной причиной, всегда важно убедиться в корректности алгоритма после оптимизации.
2. Увеличение сложности кода: Оптимизированная версия кода сложнее для понимания и анализа компилятором. Компилятору может быть труднее оптимизировать код с более сложной логикой, особенно в релизном режиме, где приоритет отдается максимальной производительности.
3. Влияние CODEALIGN: Martin_fr предположил, что использование директивы {$CODEALIGN} может влиять на производительность. CODEALIGN позволяет выравнивать код по определенному адресу, что может улучшить производительность на некоторых процессорах, но также может привести к увеличению размера исполняемого файла и, в некоторых случаях, к снижению производительности. В данном случае, добавление CODEALIGN loop=32 перед каждым циклом, как сделал daniel_sap, привело к небольшому, но заметному улучшению.
4. Кэширование данных: Односвязные списки характеризуются случайным доступом к узлам, что может приводить к промахам кэша. При работе с большими списками это может стать узким местом.
5. Микрокодовый кэш: Martin_fr также упомянул влияние на микрокодовый кэш процессора. Небольшие циклы могут оптимально помещаться в этот кэш, что обеспечивает высокую производительность. Оптимизация, изменяющая структуру цикла, может нарушить это и привести к снижению производительности.
6. Выделение памяти: dbannon заметил, что использование heaptrc для трассировки выделения памяти может замедлять работу. В реальных приложениях, где происходит динамическое выделение и освобождение памяти, это особенно важно учитывать.

Альтернативные подходы к оптимизации

Вместо простого уменьшения количества присваиваний, стоит рассмотреть более комплексные подходы к оптимизации работы с односвязными списками:

1. Использование более эффективных структур данных: Если производительность критична, рассмотрите возможность использования других структур данных, таких как двусвязные списки, массивы или хеш-таблицы. Двусвязные списки обеспечивают более быстрый доступ к элементам, а массивы и хеш-таблицы могут предложить еще более высокую производительность в определенных сценариях.
2. Предварительное выделение памяти: Вместо динамического выделения памяти для каждого узла, рассмотрите возможность предварительного выделения большого блока памяти и использования его для создания узлов списка. Это может уменьшить количество обращений к управлению памятью и повысить производительность.
3. Оптимизация доступа к памяти: Попробуйте организовать доступ к узлам списка таким образом, чтобы минимизировать промахи кэша. Например, можно использовать алгоритмы, которые перемещаются по списку последовательно, а не случайным образом.
4. Использование специализированных библиотек: Существуют библиотеки, такие как IContainers (упомянутая cdbc), которые предоставляют оптимизированные реализации односвязных списков и других структур данных. Эти библиотеки могут быть более эффективными, чем самописные реализации.
5. Профилирование и тестирование: Всегда проводите профилирование и тестирование кода после внесения изменений. Это поможет выявить узкие места и убедиться, что оптимизация действительно привела к улучшению производительности. Используйте различные режимы компиляции (отладочный и релизный) и различные аппаратные платформы для получения более точных результатов.

Заключение

История с оптимизацией присваиваний в односвязном списке демонстрирует, что оптимизация – это сложный процесс, требующий глубокого понимания работы компилятора, архитектуры процессора и особенностей структуры данных. Простое уменьшение количества присваиваний не всегда приводит к улучшению производительности, и в некоторых случаях может даже ухудшить ее. Вместо этого, стоит рассмотреть более комплексные подходы к оптимизации, такие как использование более эффективных структур данных, предварительное выделение памяти и оптимизация доступа к памяти. И, конечно же, не забывайте о профилировании и тестировании кода после внесения изменений.

Создано по материалам из источника по ссылке.

Описание контекста: Дискуссия на форуме разработчиков Delphi и Pascal о феномене, когда попытка оптимизации кода путем уменьшения количества присваиваний в работе с односвязным списком приводит к замедлению производительности в релизном режиме компиляции

Комментарии и вопросы

Получайте свежие новости и обновления по Object Pascal, Delphi и Lazarus прямо в свой смартфон. Подпишитесь на наш Telegram-канал delphi_kansoftware и будьте в курсе последних тенденций в разработке под Linux, Windows, Android и iOS

:: Главная :: Сортировка ::