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HeimBackend-EntwicklungC++Wie effizient sind C iostreams-Implementierungen und welche Faktoren beeinflussen ihre Leistung?

How Efficient Are C   iostreams Implementations, and What Factors Influence Their Performance?

C-Standard und Leistung: Analyse der iostreams-Implementierung

Während der Standard effiziente Implementierungsrichtlinien für iostreams vorschreibt, variiert die Leistung tatsächlicher Implementierungen zwischen Compiler.

Standardkonformität und -implementierung Effizienzen

Trotz Bedenken, dass der C-Standard eine schlechte iostreams-Leistung vorschreibt, stellt der technische Bericht zur C-Leistung von 2006 klar, dass dies nicht grundsätzlich der Fall ist. Durch die Optimierung durch Vorverarbeitung und Anpassung des Linkers können Compiler einige Ineffizienzen beseitigen.

Analyse gängiger Iostreams-Implementierungen

Benchmarks weisen auf erhebliche Leistungsunterschiede zwischen Iostreams und manuell verwalteten Puffertechniken hin . Bestimmte Compiler-Implementierungen, wie z. B. Visual C 2010, verwenden jedoch ihren gewöhnlichen Vektor Iterator, wettbewerbsfähige Leistung zeigen. Dies deutet darauf hin, dass spezifische Optimierungen innerhalb der Compiler im Spiel sind.

Vergleich mit Essential Buffers

Vergleich der Leistung von iostreams mit einer Essential Buffering-Implementierung, die unnötige Neuzuweisungen und zusätzliche Arbeit vermeidet , zeigt die relative Effizienz verschiedener iostreams-Implementierungen. Im Durchschnitt bleibt stringbuf aufgrund unbekannter Faktoren hinter anderen Methoden zurück, obwohl es im Benchmark nicht polymorph verwendet wird.

Speicherverwaltung und Overhead

Der Hauptvorteil von iostreams ist sein speichersicheres und typsicheres Design, das typrichtige Ein- und Ausgabevorgänge gewährleistet. Diese Sicherheit hat jedoch ihren Preis, da die häufige Pufferprüfung und Aktualisierungen des Datenendzeigers in bestimmten Szenarien zum beobachteten Overhead beitragen.

Faktoren, die die Leistung beeinflussen

Die Leistung von iostreams hängt stark von der Größe der übertragenen Datenblöcke ab. Kleine Blöcke, wie im Benchmark, verstärken die Auswirkungen der Pufferprüfung und -aktualisierungen, während die Verarbeitung größerer Blöcke diese Kosten amortisiert und die Leistungslücke bei der manuellen Pufferung verringert.

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