如何優化C++ I/O操作以提高效能？

為提高 C I/O 效能，可採取多種方法：使用緩衝 I/O 分組資料以減少磁碟存取次數。使用 mmap() 系統呼叫將檔案直接對應到內存，避免頻繁磁碟存取。使用並行 I/O 在多個執行緒或行程上同時執行 I/O 操作，提高吞吐量。

如何最佳化 C I/O 操作以提高效能

I/O 操作對於應用程式的效能至關重要。在 C 中，有幾種方法可以優化 I/O 操作以提高效能。

1. 使用緩衝 I/O

緩衝 I/O 涉及將資料分組到大塊中，然後將其寫入或從磁碟讀取。這可以減少磁碟存取次數，從而提高效能。

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>

int main() {
  std::vector<int> data(1000000);
  std::ofstream file("data.bin", std::ios::binary);
  // 缓冲 1 MB 的数据
  file.rdbuf()->pubsetbuf(nullptr, 1024 * 1024);

  // 写入数据
  file.write((char*)&data[0], data.size() * sizeof(int));
  file.close();

  return 0;
}

2. 使用 mmap()

mmap() 系統呼叫可讓您將檔案直接對應到記憶體。這避免了頻繁的磁碟訪問，從而提高了效能。

#include <sys/mman.h>
#include <fcntl.h>

int main() {
  // 打开文件
  int fd = open("data.bin", O_RDWR);
  // 将文件映射到内存
  void* data = mmap(nullptr, 1000000 * sizeof(int), PROT_READ | PROT_WRITE, MAP_SHARED, fd, 0);
  
  // 操作数据
  ...

  // 取消映射
  munmap(data, 1000000 * sizeof(int));
  close(fd);

  return 0;
}

3. 使用平行 I/O

並行 I/O 涉及在多個執行緒或進程上同時執行 I/O 操作。這可以提高吞吐量和減少整體執行時間。

#include <thread>
#include <vector>

int main() {
  std::vector<std::thread> threads;
  for (int i = 0; i < 4; i++) {
    threads.emplace_back([] {
      // 执行 I/O 操作
    });
  }

  for (auto& thread : threads) {
    thread.join();
  }

  return 0;
}

實戰案例

下面是一個用 C 優化 I/O 操作的實際案例。程式從檔案讀入和寫出大量資料：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <chrono>

using namespace std;

int main() {
  // 数据量
  const int dataSize = 1000000;

  // 使用缓冲 I/O
  {
    vector<int> data(dataSize);
    ofstream file("data.bin", ios::binary);
    file.rdbuf()->pubsetbuf(nullptr, 1024 * 1024);

    // 记录时间
    auto start = chrono::high_resolution_clock::now();
    // 写入数据
    file.write((char*)&data[0], data.size() * sizeof(int));
    auto end = chrono::high_resolution_clock::now();

    // 计算执行时间
    auto duration = chrono::duration_cast<chrono::milliseconds>(end - start);
    cout << "Buffered I/O duration: " << duration.count() << " ms" << endl;
  }

  // 使用 mmap()
  {
    vector<int> data(dataSize);
    int fd = open("data.bin", O_RDWR);
    void* dataPtr = mmap(nullptr, dataSize * sizeof(int), PROT_READ | PROT_WRITE, MAP_SHARED, fd, 0);

    // 记录时间
    auto start = chrono::high_resolution_clock::now();
    // 写入数据
    memcpy(dataPtr, &data[0], data.size() * sizeof(int));
    auto end = chrono::high_resolution_clock::now();

    // 取消映射
    munmap(dataPtr, dataSize * sizeof(int));
    close(fd);

    // 计算执行时间
    auto duration = chrono::duration_cast<chrono::milliseconds>(end - start);
    cout << "mmap() duration: " << duration.count() << " ms" << endl;
  }

  return 0;
}

運行此程序，您會注意到使用 mmap() 比緩衝 I/O 快得許多倍。

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