Tableaux ou tranches en Go : lequel offre un accès plus rapide aux éléments ?

Array vs Slice : vitesse d'accès

Comparaison des performances entre les tableaux et les tranches

Ce post étudie la vitesse d'accès aux tableaux et aux tranches dans Go. Un test de référence a été effectué pour comparer les performances des tableaux globaux et locaux avec les tranches globales et locales.

Résultats de référence

Les résultats de référence typiques montrent que l'accès aux tranches globales ( 4210 ns/op) est légèrement plus lent que l'accès aux tableaux globaux (4123 ns/op). Cependant, l'accès aux tranches locales (3 090 ns/op) est nettement plus rapide que l'accès aux tableaux locaux (3 768 ns/op).

Explication des résultats

La variance dans l'accès la vitesse peut être attribuée aux différences dans la gestion de la mémoire et la localisation des données. Les tableaux sont alloués sous forme de blocs de mémoire contigus, tandis que les tranches sont constituées de pointeurs vers des éléments du tableau. Par conséquent, l'accès à un élément dans une tranche implique des opérations supplémentaires par rapport à un tableau.

Tableau local vs tranche locale

La différence de performances frappante entre les tableaux locaux et les tranches est due par le fait que les tableaux locaux nécessitent plusieurs charges de mémoire pour accéder à leurs éléments. Cela ressort clairement du code assembleur généré, qui montre que la version du tableau charge l'adresse du tableau en mémoire plusieurs fois lors des opérations d'accès.

En revanche, l'accès aux éléments des tranches locales implique d'effectuer des opérations exclusivement sur les registres après charger l'en-tête de tranche une fois depuis la mémoire. Cette approche optimisée élimine le besoin de plusieurs chargements de mémoire, ce qui entraîne une exécution plus rapide.

Conclusion

Bien que les tableaux puissent présenter certains avantages, les résultats du benchmark démontrent que les tranches offrent des avantages en termes de vitesse lors de l'accès aux éléments, en particulier dans le cas de variables locales. Cette différence de performances est due à la gestion efficace de la mémoire et à la localité des données des tranches, qui optimisent les opérations d'accès aux éléments en réduisant le besoin de charges de mémoire.

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