När man jämför prestationskonsekvenserna av att använda matchare kontra råvärden, kommer flera faktorer att spela, beroende på sammanhanget där de används. Här är en detaljerad uppdelning:
I allmän programmering
Vid programmering används matchare ofta i testramar som Mockito eller Googletest för att göra påståenden eller stubmetoder. När du använder matchare måste alla argument tillhandahållas av matchare för att undvika fel som `InvalidUseOfMatchersException` i Mockito [5] [8]. Detta krav kan leda till något mer omkostnad på grund av de ytterligare funktionssamtalen jämfört med att använda RAW -värden direkt.
Prestationsskillnaden är emellertid vanligtvis försumbar om du inte har att göra med ett mycket stort antal samtal eller i prestationskritiska kodavsnitt. I de flesta fall överväger läsbarheten och flexibiliteten från matchare eventuella mindre prestandakostnader.
i uppslag och matchande operationer
I scenarier som involverar uppslagningsoperationer, till exempel i Rusts "match" -uttryck kontra uppslagstabeller, kan prestandan variera baserat på flera faktorer:
- Grenförutsägelse: "Match" -uttryck kan vara snabbare om grenförutsägelse fungerar bra, vilket innebär att CPU kan förutsäga vilken gren som kommer att tas. Men om mönstret är slumpmässigt kan en uppslagstabell vara snabbare eftersom den undviker grenförutsägelsesfel [3] [6].
- Inlining och cache: Sökningstabeller kan vara snabbare när de inlinas och cachas ordentligt, särskilt för större datasätt. "Match" -uttryck genererar emellertid i allmänhet färre instruktioner och kan vara snabbare såvida inte inlining orsakar mikroarkitektoniska faror [3] [6].
i regelbundna uttryck och mönstermatchning
När man använder regelbundna uttryck (regex) för mönstermatchning kan prestandan påverkas avsevärt av komplexiteten i regex och storleken på data som behandlas. Medan regex är kraftfull och flexibel, kan alltför komplexa mönster leda till långsammare prestanda på grund av backtracking och andra omkostnader [9].
Däremot kan man använda råvärden eller enklare matchningsmekanismer vara snabbare för enkla jämförelser men saknar flexibilitet och uttrycksfullhet hos regex.
i observerbarhet och datasystem
I system som hanterar data med hög kardinalitet (t.ex. loggar, mätvärden, spår) kan använda matchare eller komplexa frågor leda till prestationsproblem. Hög kardinalitet avser ett stort antal unika värden, som kan överväldiga system utformade för effektiv datalagring och återhämtning [1]. I sådana fall kan optimering av frågor eller använda mer effektiva datastrukturer mildra prestandapåverkan.
Sammanfattningsvis, medan matchare och komplexa matchningsmekanismer erbjuder flexibilitet och läsbarhet, kan de introducera mindre prestandaområden jämfört med att använda råvärden direkt. Dessa omkostnader är emellertid vanligtvis försumbara såvida de inte är i prestationskritiska kodavsnitt eller när de hanterar mycket stora datasätt. Valet mellan matchare och råvärden bör baseras på de specifika kraven i applikationen, inklusive läsbarhet, underhållbarhet och prestandabehov.
Citeringar:[1] https://last9.io/blog/high-vs-low-cardinality/
]
]
[4] https://docs.splunk.com/documentation/scs/current/searchreference/conditionalfunctions
[5] https://zsoltfabok.com/blog/2010/08/jmock-versus-mockito/
[6] https://kevinlynagh.com/notes/match-vs-lookup/
[7] https://docs.vespa.ai/en/reference/schema-reference.html
[8] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/mockito-argument-matchers-any-eq
]
[10] http://google.github.io/googletest/reference/matchers.html