使用 C++ 的 StringBuilder 提升 4350% 的性能

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来源：Pablo Aliskevicius   编译：monkee，2013-09-11

链接：www.oschina.net/translate/performance-improvement-with-the-stringbuilde

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介绍

经常出现客户端打电话抱怨说：你们的程序慢如蜗牛。你开始检查可能的疑点：文件IO，数据库访问速度，甚至查看web服务。 但是这些可能的疑点都很正常，一点问题都没有。

你使用最顺手的性能分析工具分析，发现瓶颈在于一个小函数，这个函数的作用是将一个长的字符串链表写到一文件中。

你对这个函数做了如下优化：将所有的小字符串连接成一个长的字符串，执行一次文件写入操作，避免成千上万次的小字符串写文件操作。

这个优化只做对了一半。

你先测试大字符串写文件的速度，发现快如闪电。然后你再测试所有字符串拼接的速度。

好几年。

怎么回事？你会怎么克服这个问题呢？

你或许知道.net程序员可以使用StringBuilder来解决此问题。这也是本文的起点。

背景

如果google一下“C++ StringBuilder”，你会得到不少答案。有些会建议（你）使用std::accumulate，这可以完成几乎所有你要实现的：

#include <iostream>// for std::cout, std::endl

#include <string>  // for std::string

#include <vector> // for std::vector

#include <numeric> // for std::accumulate

int main()

{

using namespace std;

vector<string> vec = { "hello", " ", "world" };

string s = accumulate(vec.begin(), vec.end(), s);

cout << s << endl; // prints 'hello world' to standard output.

return 0;

}

目前为止一切都好：当你有超过几个字符串连接时，问题就出现了，并且内存再分配也开始积累。

std::string在函数reserver()中为解决方案提供基础。这也正是我们的意图所在：一次分配，随意连接。

字符串连接可能会因为繁重、迟钝的工具而严重影响性能。由于上次存在的隐患，这个特殊的怪胎给我制造麻烦，我便放弃了Indigo（我想尝试一些C++11里的令人耳目一新的特性），并写了一个StringBuilder类的部分实现：

// Subset of http://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.text.stringbuilder.aspx

template <typename chr>

class StringBuilder {

typedef std::basic_string<chr> string_t;

typedef std::list<string_t> container_t; // Reasons not to use vector below.

typedef typename string_t::size_type size_type; // Reuse the size type in the string.

container_t m_Data;

size_type m_totalSize;

void append(const string_t &src) {

m_Data.push_back(src);

m_totalSize += src.size();

}

// No copy constructor, no assignement.

StringBuilder(const StringBuilder &);

StringBuilder & operator = (const StringBuilder &);

public:

StringBuilder(const string_t &src) {

if (!src.empty()) {

m_Data.push_back(src);

}

m_totalSize = src.size();

}

StringBuilder() {

m_totalSize = 0;

}

// TODO: Constructor that takes an array of strings.

StringBuilder & Append(const string_t &src) {

append(src);

return *this; // allow chaining.

}

        // This one lets you add any STL container to the string builder.

template<class inputIterator>

StringBuilder & Add(const inputIterator &first, const inputIterator &afterLast) {

// std::for_each and a lambda look like overkill here.

                // <b>Not</b> using std::copy, since we want to update m_totalSize too.

for (inputIterator f = first; f != afterLast; ++f) {

append(*f);

}

return *this; // allow chaining.

}

StringBuilder & AppendLine(const string_t &src) {

static chr lineFeed[] { 10, 0 }; // C++ 11. Feel the love!

m_Data.push_back(src + lineFeed);

m_totalSize += 1 + src.size();

return *this; // allow chaining.

}

StringBuilder & AppendLine() {

static chr lineFeed[] { 10, 0 };

m_Data.push_back(lineFeed);

++m_totalSize;

return *this; // allow chaining.

}

// TODO: AppendFormat implementation. Not relevant for the article.

    // Like C# StringBuilder.ToString()

    // Note the use of reserve() to avoid reallocations.

string_t ToString() const {

string_t result;

// The whole point of the exercise!

// If the container has a lot of strings, reallocation (each time the result grows) will take a serious toll,

// both in performance and chances of failure.

// I measured (in code I cannot publish) fractions of a second using 'reserve', and almost two minutes using +=.

result.reserve(m_totalSize + 1);

// result = std::accumulate(m_Data.begin(), m_Data.end(), result); // This would lose the advantage of 'reserve'

for (auto iter = m_Data.begin(); iter != m_Data.end(); ++iter) {

result += *iter;

}

return result;

}

// like javascript Array.join()

string_t Join(const string_t &delim) const {

if (delim.empty()) {

return ToString();

}

string_t result;

if (m_Data.empty()) {

return result;

}

// Hope we don't overflow the size type.

size_type st = (delim.size() * (m_Data.size() - 1)) + m_totalSize + 1;

result.reserve(st);

                // If you need reasons to love C++11, here is one.

struct adder {

string_t m_Joiner;

adder(const string_t &s): m_Joiner(s) {

// This constructor is NOT empty.

}

                        // This functor runs under accumulate() without reallocations, if 'l' has reserved enough memory.

string_t operator()(string_t &l, const string_t &r) {

l += m_Joiner;

l += r;

return l;

}

} adr(delim);

auto iter = m_Data.begin();

                // Skip the delimiter before the first element in the container.

result += *iter;

return std::accumulate(++iter, m_Data.end(), result, adr);

}

}; // class StringBuilder

有趣的部分

函数ToString()使用std::string::reserve()来实现最小化再分配。下面你可以看到一个性能测试的结果。

函数join()使用std::accumulate()，和一个已经为首个操作数预留内存的自定义函数。

你可能会问，为什么StringBuilder::m_Data用std::list而不是std::vector？除非你有一个用其他容器的好理由，通常都是使用std::vector。

好吧，我（这样做）有两个原因：

1. 字符串总是会附加到一个容器的末尾。std::list允许在不需要内存再分配的情况下这样做；因为vector是使用一个连续的内存块实现的，每用一个就可能导致内存再分配。

2. std::list对顺序存取相当有利，而且在m_Data上所做的唯一存取操作也是顺序的。

你可以建议同时测试这两种实现的性能和内存占用情况，然后选择其中一个。

性能评估

为了测试性能，我从Wikipedia获取一个网页，并将其中一部分内容写死到一个string的vector中。

随后，我编写两个测试函数，第一个在两个循环中使用标准函数clock()并调用std::accumulate()和StringBuilder::ToString()，然后打印结果。

void TestPerformance(const StringBuilder<wchar_t> &tested, const std::vector<std::wstring> &tested2) {

const int loops = 500;

clock_t start = clock(); // Give up some accuracy in exchange for platform independence.

for (int i = 0; i < loops; ++i) {

std::wstring accumulator;

std::accumulate(tested2.begin(), tested2.end(), accumulator);

}

double secsAccumulate = (double) (clock() - start) / CLOCKS_PER_SEC;

start = clock();

for (int i = 0; i < loops; ++i) {

std::wstring result2 = tested.ToString();

}

double secsBuilder = (double) (clock() - start) / CLOCKS_PER_SEC;

using std::cout;

using std::endl;

cout << "Accumulate took " << secsAccumulate << " seconds, and ToString() took " << secsBuilder << " seconds."

<< " The relative speed improvement was " << ((secsAccumulate / secsBuilder) - 1) * 100 << "%"

<< endl;

}

第二个则使用更精确的Posix函数clock_gettime()，并测试StringBuilder::Join()。

#ifdef __USE_POSIX199309

// Thanks to <a href="http://www.guyrutenberg.com/2007/09/22/profiling-code-using-clock_gettime/">Guy Rutenberg</a>.

timespec diff(timespec start, timespec end)

{

timespec temp;

if ((end.tv_nsec-start.tv_nsec)<0) {

temp.tv_sec = end.tv_sec-start.tv_sec-1;

temp.tv_nsec = 1000000000+end.tv_nsec-start.tv_nsec;

} else {

temp.tv_sec = end.tv_sec-start.tv_sec;

temp.tv_nsec = end.tv_nsec-start.tv_nsec;

}

return temp;

}

void AccurateTestPerformance(const StringBuilder<wchar_t> &tested, const std::vector<std::wstring> &tested2) {

const int loops = 500;

timespec time1, time2;

// Don't forget to add -lrt to the g++ linker command line.

////////////////

// Test std::accumulate()

////////////////

clock_gettime(CLOCK_THREAD_CPUTIME_ID, &time1);

for (int i = 0; i < loops; ++i) {

std::wstring accumulator;

std::accumulate(tested2.begin(), tested2.end(), accumulator);

}

clock_gettime(CLOCK_THREAD_CPUTIME_ID, &time2);

using std::cout;

using std::endl;

timespec tsAccumulate =diff(time1,time2);

cout << tsAccumulate.tv_sec << ":" <<  tsAccumulate.tv_nsec << endl;

////////////////

// Test ToString()

////////////////

clock_gettime(CLOCK_THREAD_CPUTIME_ID, &time1);

for (int i = 0; i < loops; ++i) {

std::wstring result2 = tested.ToString();

}

clock_gettime(CLOCK_THREAD_CPUTIME_ID, &time2);

timespec tsToString =diff(time1,time2);

cout << tsToString.tv_sec << ":" << tsToString.tv_nsec << endl;

////////////////

// Test join()

////////////////

clock_gettime(CLOCK_THREAD_CPUTIME_ID, &time1);

for (int i = 0; i < loops; ++i) {

std::wstring result3 = tested.Join(L",");

}

clock_gettime(CLOCK_THREAD_CPUTIME_ID, &time2);

timespec tsJoin =diff(time1,time2);

cout << tsJoin.tv_sec << ":" << tsJoin.tv_nsec << endl;

////////////////

// Show results

////////////////

double secsAccumulate = tsAccumulate.tv_sec + tsAccumulate.tv_nsec / 1000000000.0;

double secsBuilder = tsToString.tv_sec + tsToString.tv_nsec / 1000000000.0;

        double secsJoin = tsJoin.tv_sec + tsJoin.tv_nsec / 1000000000.0;

cout << "Accurate performance test:" << endl << "    Accumulate took " << secsAccumulate << " seconds, and ToString() took " << secsBuilder << " seconds." << endl

<< "    The relative speed improvement was " << ((secsAccumulate / secsBuilder) - 1) * 100 << "%" << endl <<

             "     Join took " << secsJoin << " seconds."

<< endl;

}

#endif // def __USE_POSIX199309

最后，通过一个main函数调用以上实现的两个函数，将结果显示在控制台，然后执行性能测试：一个用于调试配置。

t另一个用于发行版本：

看到这百分比没？垃圾邮件的发送量都不能达到这个级别!

代码使用

在使用这段代码前， 考虑使用ostring流。正如你在下面看到Jeff先生评论的一样，它比这篇文章中的代码更快些。

你可能想使用这段代码，如果：

• 你正在编写由具有C#经验的程序员维护的代码，并且你想提供一个他们所熟悉接口的代码。

• 你正在编写将来会转换成.net的、你想指出一个可能路径的代码。

• 由于某些原因，你不想包含<sstream>。几年之后，一些流的IO实现变得很繁琐，而且现在的代码仍然不能完全摆脱他们的干扰。

要使用这段代码，只有按照main函数实现的那样就可以了：创建一个StringBuilder的实例，用Append()、AppendLine()和Add()给它赋值，然后调用ToString函数检索结果。

就像下面这样：

int main() {

////////////////////////////////////

// 8-bit characters (ANSI)

////////////////////////////////////

StringBuilder<char> ansi;

ansi.Append("Hello").Append(" ").AppendLine("World");

std::cout << ansi.ToString();

////////////////////////////////////

// Wide characters (Unicode)

////////////////////////////////////

// http://en.wikipedia.org/wiki/Cargo_cult

std::vector<std::wstring> cargoCult

{

L"A", L" cargo", L" cult", L" is", L" a", L" kind", L" of", L" Melanesian", L" millenarian", L" movement",

// many more lines here...

L" applied", L" retroactively", L" to", L" movements", L" in", L" a", L" much", L" earlier", L" era.\n"

};

StringBuilder<wchar_t> wide;

wide.Add(cargoCult.begin(), cargoCult.end()).AppendLine();

        // use ToString(), just like .net

std::wcout << wide.ToString() << std::endl;

// javascript-like join.

std::wcout << wide.Join(L" _\n") << std::endl;

////////////////////////////////////

// Performance tests

////////////////////////////////////

TestPerformance(wide, cargoCult);

#ifdef __USE_POSIX199309

AccurateTestPerformance(wide, cargoCult);

#endif // def __USE_POSIX199309

return 0;

}

任何情况下，当连接超过几个字符串时，当心std::accumulate函数。

现在稍等一下！

你可能会问：你是在试着说服我们提前优化吗？

不是的。我赞同提前优化是糟糕的。这种优化并不是提前的：是及时的。这是基于经验的优化：我发现自己过去一直在和这种特殊的怪胎搏斗。基于经验的优化（不在同一个地方摔倒两次）并不是提前优化。

当我们优化性能时，“惯犯”会包括磁盘I-O操作、网络访问（数据库、web服务）和内层循环；对于这些，我们应该添加内存分配和性能糟糕的 Keyser Söze。

鸣谢

首先，我要为这段代码在Linux系统上做的精准分析感谢Rutenberg。

多亏了Wikipedia，让“在指尖的信息”的梦想得以实现。

最后，感谢你花时间阅读这篇文章。希望你喜欢它：不论如何，请分享您的意见。

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