這篇文章主要介紹高并發(fā)中if-else、Switch結構的陷阱有哪些,文中介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
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Swich的坑,環(huán)境一變效率就差遠了
由于Rust并沒有Switch了,因此以下代碼就暫用Go語言來演示了。我們先來看以下這段代碼:
package main import ( "fmt" "math/rand" //"sync" "time" ) func main() { now := time.Now().UnixNano() count := []int{0, 0, 0, 0, 0, 0} for i := 0; i < 100000; i++ { random := rand.Intn(100) switch random { case 1: count[1]++ case 2: count[2]++ case 3: count[3]++ case 4: count[4]++ case 5: count[5]++ default: count[0]++ } } fmt.Println(time.Now().UnixNano() - now) fmt.Println(count) }
它的運行結果如下:
[root@ecs-a4d3 hello_world]# time ./test1 2818084 [99507 86 108 106 96 97] real 0m0.004s user 0m0.003s sys 0m0.001s
我們再稍微把Random的范圍由100改為5。
package main import ( "fmt" "math/rand" //"sync" "time" ) func main() { now := time.Now().UnixNano() count := []int{0, 0, 0, 0, 0, 0} for i := 0; i < 100000; i++ { random := rand.Intn(1000) switch random { case 1: count[1]++ case 2: count[2]++ case 3: count[3]++ case 4: count[4]++ case 5: count[5]++ default: count[0]++ } } fmt.Println(time.Now().UnixNano() - now) fmt.Println(count) }
上述的代碼運行結果如下:
[root@ecs-a4d3 hello_world]# time ./test1 4365712 [20184 20357 19922 19897 19640 0] real 0m0.006s user 0m0.004s sys 0m0.002s
可以看到這兩段程序的運行時間相差了30%多,這個結果真的是細思極恐,因為也就是實際代碼執(zhí)行邏輯完全沒有任何變化 ,只是變量取值范圍有所調(diào)整,就會使程序的運行效率大為不同,也就是說當系統(tǒng)遭遇到某些極端情況時,同樣的程序所需要的運行時間卻有天壤之別。
Rust的Else if也是一樣的坑
當然我們說switch不好也就不是說else if就避免了這個問題,根據(jù)指令流水線的原理,elseif在處理分支時情況也一樣,因此Rust也不太推薦else if的寫法,以Rust為例如下:
use rand::Rng; fn main() { let mut rng = rand::thread_rng(); let mut arr = [0, 0, 0, 0, 0,0]; //println!("Integer: {}", arr[random]); for i in 0..1000000 { let mut random =rng.gen_range(0,5); if random==0{ arr[0]=arr[0]+1; }else if random==1{ arr[1]=arr[1]+1; }else if random==2{ arr[2]=arr[2]+1; }else if random==3{ arr[3]=arr[3]+1; }else if random==4{ arr[4]=arr[4]+1; }else{ arr[5]=arr[5]+1; } } println!("{},{},{},{},{},{}", arr[0], arr[1], arr[2], arr[3], arr[4], arr[5]); }
將隨機數(shù)的取值范圍調(diào)整一下
let mut random =rng.gen_range(0,100);
可以觀察到這兩段程序運行的時間也要相差近40%,這樣的結果也深刻說明了一個問題,這個例子其實模擬的是一個極端狀態(tài),也就是某一個變量取值突然從0-100變成了0-5那么程序的運行效率可能就會有極大的改變,這個推論就是一旦系統(tǒng)運行在某一個極端狀態(tài),比如錯誤占比過高或者其它極端場景,那么正常情況下的壓力測試結果也許就完全不能說明問題了。
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