“功能”Rust的性能影响是什么？

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我跟随Exercism.io的Rust赛道。我有相当数量的C / C ++经验。我喜欢Rust的“功能”元素，但我关注相对性能。

我解决了'run length encoding' problem：

pub fn encode(source: &str) -> String {
    let mut retval = String::new();
    let firstchar = source.chars().next();
    let mut currentchar = match firstchar {
        Some(x) => x,
        None => return retval,
    };
    let mut currentcharcount: u32 = 0;
    for c in source.chars() {
        if c == currentchar {
            currentcharcount += 1;
        } else {
            if currentcharcount > 1 {
                retval.push_str(&currentcharcount.to_string());
            }
            retval.push(currentchar);
            currentchar = c;
            currentcharcount = 1;
        }
    }
    if currentcharcount > 1 {
        retval.push_str(&currentcharcount.to_string());
    }
    retval.push(currentchar);
    retval
}

我注意到最受欢迎的答案之一看起来更像是这样的：

extern crate itertools;

use itertools::Itertools;

pub fn encode(data: &str) -> String {
    data.chars()
        .group_by(|&c| c)
        .into_iter()
        .map(|(c, group)| match group.count() {
            1 => c.to_string(),
            n => format!("{}{}", n, c),
        })
        .collect()
}

我喜欢最受欢迎的解决方案;它简单，实用，优雅。这就是他们向我承诺的Rust会是什么。另一方面，我的是可变的变量。你可以告诉我已经习惯了C ++。

我的问题是功能风格对性能产生了重大影响。我测试了两个版本，使用相同的4MB随机数据编码1000次。我的迫切解决方案花了不到10秒;功能解决方案是〜2mins30seconds。

  • 为什么功能风格比命令式风格慢得多？
  • 功能实现是否存在导致如此大幅放缓的问题？
  • 如果我想编写高性能代码，我应该使用这种功能样式吗？
functional-programming rust imperative-programming
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TL; DR

在某些情况下，功能实现可能比原始程序实现更快。

为什么功能风格比命令式风格慢得多？功能实现是否存在导致如此大幅放缓的问题？

作为Matthieu M. already pointed out，需要注意的重要一点是算法很重要。如何表达该算法（程序性，命令性，面向对象，功能性，声明性）通常无关紧要。

我看到功能代码的两个主要问题：

  • 一遍又一遍地分配大量字符串是低效的。在最初的功能实现中，这是通过to_string和format!完成的。
  • 有使用group_by的开销，它存在给出一个嵌套的迭代器，你不需要只是为了得到计数。

使用更多的itertools（batching，take_while_ref，format_with）使两个实现更接近：

pub fn encode_slim(data: &str) -> String {
    data.chars()
        .batching(|it| {
            it.next()
                .map(|v| (v, it.take_while_ref(|&v2| v2 == v).count() + 1))
        })
        .format_with("", |(c, count), f| match count {
            1 => f(&c),
            n => f(&format_args!("{}{}", n, c)),
        })
        .to_string()
}

使用RUSTFLAGS='-C target-cpu=native'编译的4MiB随机字母数字数据的基准：

encode (procedural)     time:   [21.082 ms 21.620 ms 22.211 ms]

encode (fast)           time:   [26.457 ms 27.104 ms 27.882 ms]
Found 7 outliers among 100 measurements (7.00%)
  4 (4.00%) high mild
  3 (3.00%) high severe

如果您对创建自己的迭代器感兴趣，可以将过程代码与更多功能代码混合搭配：

struct RunLength<I> {
    iter: I,
    saved: Option<char>,
}

impl<I> RunLength<I>
where
    I: Iterator<Item = char>,
{
    fn new(mut iter: I) -> Self {
        let saved = iter.next(); // See footnote 1
        Self { iter, saved }
    }
}

impl<I> Iterator for RunLength<I>
where
    I: Iterator<Item = char>,
{
    type Item = (char, usize);

    fn next(&mut self) -> Option<Self::Item> {
        let c = self.saved.take().or_else(|| self.iter.next())?;

        let mut count = 1;
        while let Some(n) = self.iter.next() {
            if n == c {
                count += 1
            } else {
                self.saved = Some(n);
                break;
            }
        }

        Some((c, count))
    }
}

pub fn encode_tiny(data: &str) -> String {
    use std::fmt::Write;

    RunLength::new(data.chars()).fold(String::new(), |mut s, (c, count)| {
        match count {
            1 => s.push(c),
            n => write!(&mut s, "{}{}", n, c).unwrap(),
        }
        s
    })
}

1 - 感谢Stargateur for pointing out急切地获得第一个值有助于分支预测。

使用RUSTFLAGS='-C target-cpu=native'编译的4MiB随机字母数字数据的基准：

encode (procedural)     time:   [19.888 ms 20.301 ms 20.794 ms]
Found 4 outliers among 100 measurements (4.00%)
  3 (3.00%) high mild
  1 (1.00%) high severe

encode (tiny)           time:   [19.150 ms 19.262 ms 19.399 ms]
Found 11 outliers among 100 measurements (11.00%)
  5 (5.00%) high mild
  6 (6.00%) high severe

我相信这更清楚地显示了两种实现之间的主要根本区别：基于迭代器的解决方案是可恢复的。每当我们打电话给next时，我们都需要看看是否有一个我们读过的前一个角色（self.saved）。这为程序代码中没有的代码添加了一个分支。

另一方面，基于迭代器的解决方案更灵活 - 我们现在可以对数据进行各种转换，或者直接写入文件而不是String等。自定义迭代器可以扩展为在泛型上运行键入而不是char，使其非常灵活。

也可以看看：

如果我想编写高性能代码，我应该使用这种功能样式吗？

我会，直到基准测试显示它是瓶颈。然后评估它为什么是瓶颈。

Supporting code

总是要展示你的作品吧？

benchmark.人生

use criterion::{criterion_group, criterion_main, Criterion}; // 0.2.11
use rle::*;

fn criterion_benchmark(c: &mut Criterion) {
    let data = rand_data(4 * 1024 * 1024);

    c.bench_function("encode (procedural)", {
        let data = data.clone();
        move |b| b.iter(|| encode_proc(&data))
    });

    c.bench_function("encode (functional)", {
        let data = data.clone();
        move |b| b.iter(|| encode_iter(&data))
    });

    c.bench_function("encode (fast)", {
        let data = data.clone();
        move |b| b.iter(|| encode_slim(&data))
    });

    c.bench_function("encode (tiny)", {
        let data = data.clone();
        move |b| b.iter(|| encode_tiny(&data))
    });
}

criterion_group!(benches, criterion_benchmark);
criterion_main!(benches);

礼拜.人生

use itertools::Itertools; // 0.8.0
use rand; // 0.6.5

pub fn rand_data(len: usize) -> String {
    use rand::distributions::{Alphanumeric, Distribution};
    let mut rng = rand::thread_rng();
    Alphanumeric.sample_iter(&mut rng).take(len).collect()
}

pub fn encode_proc(source: &str) -> String {
    let mut retval = String::new();
    let firstchar = source.chars().next();
    let mut currentchar = match firstchar {
        Some(x) => x,
        None => return retval,
    };
    let mut currentcharcount: u32 = 0;
    for c in source.chars() {
        if c == currentchar {
            currentcharcount += 1;
        } else {
            if currentcharcount > 1 {
                retval.push_str(&currentcharcount.to_string());
            }
            retval.push(currentchar);
            currentchar = c;
            currentcharcount = 1;
        }
    }
    if currentcharcount > 1 {
        retval.push_str(&currentcharcount.to_string());
    }
    retval.push(currentchar);
    retval
}

pub fn encode_iter(data: &str) -> String {
    data.chars()
        .group_by(|&c| c)
        .into_iter()
        .map(|(c, group)| match group.count() {
            1 => c.to_string(),
            n => format!("{}{}", n, c),
        })
        .collect()
}

pub fn encode_slim(data: &str) -> String {
    data.chars()
        .batching(|it| {
            it.next()
                .map(|v| (v, it.take_while_ref(|&v2| v2 == v).count() + 1))
        })
        .format_with("", |(c, count), f| match count {
            1 => f(&c),
            n => f(&format_args!("{}{}", n, c)),
        })
        .to_string()
}

struct RunLength<I> {
    iter: I,
    saved: Option<char>,
}

impl<I> RunLength<I>
where
    I: Iterator<Item = char>,
{
    fn new(mut iter: I) -> Self {
        let saved = iter.next();
        Self { iter, saved }
    }
}

impl<I> Iterator for RunLength<I>
where
    I: Iterator<Item = char>,
{
    type Item = (char, usize);

    fn next(&mut self) -> Option<Self::Item> {
        let c = self.saved.take().or_else(|| self.iter.next())?;

        let mut count = 1;
        while let Some(n) = self.iter.next() {
            if n == c {
                count += 1
            } else {
                self.saved = Some(n);
                break;
            }
        }

        Some((c, count))
    }
}

pub fn encode_tiny(data: &str) -> String {
    use std::fmt::Write;

    RunLength::new(data.chars()).fold(String::new(), |mut s, (c, count)| {
        match count {
            1 => s.push(c),
            n => write!(&mut s, "{}{}", n, c).unwrap(),
        }
        s
    })
}

#[cfg(test)]
mod test {
    use super::*;

    #[test]
    fn all_the_same() {
        let data = rand_data(1024);

        let a = encode_proc(&data);
        let b = encode_iter(&data);
        let c = encode_slim(&data);
        let d = encode_tiny(&data);

        assert_eq!(a, b);
        assert_eq!(a, c);
        assert_eq!(a, d);
    }
}
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让我们回顾一下功能实现！

Memory Allocations

这里提出的函数风格的一个重要问题是传递给map方法的闭包，该方法分配了很多。在收集之前，每个单个字符首先映射到String。

它还使用format机器，已知它相对较慢。

有时候，人们会努力尝试获得“纯粹”的功能性解决方案，而不是：

let mut result = String::new();
for (c, group) in &source.chars().group_by(|&c| c) {
    let count = group.count();
    if count > 1 {
        result.push_str(&count.to_string());
    }

    result.push(c);
}

就像qbxswpoi就像你的解决方案一样，并且不使用count > 1机器时，只是分配。

与全功能解决方案相比，我期望获得显着的性能提升，同时与完全命令式解决方案相比，同时仍然利用format提供额外的可读性。有时候，你应该混搭！

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