摘要:性能测试运行环境浏览器对一个长度为的二维数组子数组长度也为进行次空间局部性测试,时间毫秒取平均值,结果如下所用示例为上述两个空间局部性示例按列排序按行排序从以上测试结果来看,二维数组按列顺序访问比按行顺序访问快了个数量级的速度。
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一个编写良好的计算机程序常常具有良好的局部性,它们倾向于引用邻近于其他最近引用过的数据项的数据项,或者最近引用过的数据项本身,这种倾向性,被称为局部性原理。有良好局部性的程序比局部性差的程序运行得更快。
局部性通常有两种不同的形式:时间局部性
在一个具有良好时间局部性的程序中,被引用过一次的内存位置很可能在不远的将来被多次引用。
空间局部性
在一个具有良好空间局部性的程序中,如果一个内存位置被引用了一次,那么程序很可能在不远的将来引用附近的一个内存位置。
时间局部性示例function sum(arry) { let i, sum = 0 let len = arry.length for (i = 0; i < len; i++) { sum += arry[i] } return sum }
在这个例子中,变量sum在每次循环迭代中被引用一次,因此,对于sum来说,具有良好的时间局部性
空间局部性示例具有良好空间局部性的程序
// 二维数组 function sum1(arry, rows, cols) { let i, j, sum = 0 for (i = 0; i < rows; i++) { for (j = 0; j < cols; j++) { sum += arry[i][j] } } return sum }
空间局部性差的程序
// 二维数组 function sum2(arry, rows, cols) { let i, j, sum = 0 for (j = 0; j < cols; j++) { for (i = 0; i < rows; i++) { sum += arry[i][j] } } return sum }
再回头看一下时间局部性的示例,像示例中按顺序访问一个数组每个元素的函数,具有步长为1的引用模式。
如果在数组中,每隔k个元素进行访问,就称为步长为k的引用模式。
一般而言,随着步长的增加,空间局部性下降。
这两个例子有什么区别?区别在于第一个示例是按照列顺序来扫描数组,第二个示例是按照行顺序来扫描数组。
数组在内存中是按照行顺序来存放的,结果就是按行顺序来扫描数组的示例得到了步长为rows的引用模式;
而对于按列顺序来扫描数组的示例来说,其结果是得到一个很好的步长为1的引用模式,具有良好的空间局部性。
cpu: i5-7400
浏览器: chrome 70.0.3538.110
对一个长度为9000的二维数组(子数组长度也为9000)进行10次空间局部性测试,时间(毫秒)取平均值,结果如下:
所用示例为上述两个空间局部性示例
按列排序 | 按行排序 |
---|---|
124 | 2316 |
从以上测试结果来看,二维数组按列顺序访问比按行顺序访问快了1个数量级的速度。
总结重复引用相同变量的程序具有良好的时间局部性
对于具有步长为k的引用模式的程序,步长越小,在内存中以大步长跳来跳去的程序空间局部性会很差
测试代码const arry = [] let [num, n, cols, rows] = [9000, 9000, 9000, 9000] let temp = [] while (num) { while (n) { temp.push(n) n-- } arry.push(temp) n = 9000 temp = [] num-- } let last, now, val last = new Date() val = sum1(arry, rows, cols) now = new Date() console.log(now - last) console.log(val) last = new Date() val = sum2(arry, rows, cols) now = new Date() console.log(now - last) console.log(val) function sum1(arry, rows, cols) { let i, j, sum = 0 for (i = 0; i < rows; i++) { for (j = 0; j < cols; j++) { sum += arry[i][j] } } return sum } function sum2(arry, rows, cols) { let i, j, sum = 0 for (j = 0; j < cols; j++) { for (i = 0; i < rows; i++) { sum += arry[i][j] } } return sum }参考资料
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