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国外创意型网站设计,眉山营销型网站建设,创建个人微信公众号,广州市安全平台相反的指针追踪#xff08;The Opposite of Pointer Chasing#xff09; 目标与挑战 我们通常在系统中需要对象彼此引用#xff0c;并且需要运行时多态性。这种设计方式在大多数情况下并没有什么不对#xff0c;但它会极大地影响性能。因为对象引用和运行时多态性需要动态的…相反的指针追踪The Opposite of Pointer Chasing目标与挑战我们通常在系统中需要对象彼此引用并且需要运行时多态性。这种设计方式在大多数情况下并没有什么不对但它会极大地影响性能。因为对象引用和运行时多态性需要动态的内存管理和指针追踪这对性能的要求非常高。如何提升性能如果我们愿意投入大量的精力来提升性能**数据导向Data Orientation**技术提供了一种有效的手段。这种方法的核心思想是通过优化数据的存储和访问方式以提升计算性能。什么是数据的“可移动性” (Relocatability)?这里提到的可移动性与传统意义上的位置独立代码Position Independent Code, PIC无关。在动态链接库的上下文中位置独立代码指的是代码在内存中可以被放置在任何位置而不影响其功能。但在这里可移动性是指通过数据导向技术使得我们能够更灵活地移动和重新组织数据从而达到优化性能的目标。具体来说我们希望能够重新安排数据的位置以便最大程度地提升性能。这意味着我们不再局限于对象间的引用关系和传统的内存布局而是根据性能需求优化数据布局。为什么要这么做优化数据布局是为了将数据保持在内存中最有利于缓存命中率的地方。通过数据导向设计我们可以通过合适的排列数据、减少不必要的指针间接访问来提升程序性能。简而言之我们通过数据的布局优化来尽量避免缓存未命中和内存带宽瓶颈。数据导向技术在 2021 年我通过 C 的视角详细讲解了数据导向技术并讨论了如何通过应用这些技术来获得性能提升。这些技术的核心思想至今依然有效。数据优先数据导向技术的核心在于将数据本身置于首位以便计算操作能够更有效地对其进行处理。通过关注数据的存储和组织方式计算的效率能够显著提高。灵活性数据导向的优化方式不仅仅是通过合适的内存布局来提升性能更重要的是它允许我们对数据的位置进行调整和移动以进一步提升性能。优点这种方式能够使计算过程更加简洁、数据访问更加高效进而在系统架构中大幅提升性能特别是在面对需要大量数据处理的计算密集型场景时。数据导向的实施在实践中数据导向的优化可以通过以下几种方式实现内存对齐和布局优化通过对数据进行合适的内存对齐和重排以减少缓存未命中。结构体重新设计例如将多层嵌套的结构体展平将不常用的字段延迟加载或分散存储。减少指针追踪通过减少对象间的引用和指针间接访问优化内存访问模式。总结性能提升通过采用数据导向的设计方法可以在不牺牲功能的前提下显著提升程序的运行效率。特别是通过重新安排数据位置和存储布局优化了内存访问模式提升了性能。可移动性数据的“可移动性”指的是在数据导向设计下可以自由调整数据的存储和访问方式从而实现更加高效的计算。数据优先数据导向技术不仅优化了数据存储还考虑了数据的可操作性使得计算更加高效。“正常方式” (The “Normal Way”)在传统的面向对象编程OOP中类和结构体通常包含多个异构类型的成员heterogeneous types。这种设计方式在计算资源的映射上往往并不高效主要体现在以下几个方面异构类型的类和结构体类和结构体通常包含多个成员变量这些成员变量的类型可能是不同的异构类型。这种设计方式很难映射到计算资源尤其是当数据量大时它会导致内存布局不够紧凑进而影响性能。例如类中可能有整数、浮点数、指针等不同类型的成员这种异构类型的结构会导致内存中对象的布局不连续从而增加缓存未命中的可能性影响数据的访问效率。指针的使用通过指针来使得对象能够相互引用这样的做法存在许多问题。虽然指针可以有效地实现动态绑定和对象的间接引用但它也带来了许多潜在的性能问题额外的间接访问每次访问指针所指向的对象时都会产生额外的内存访问开销。这种间接访问增加了缓存未命中的概率降低了程序的性能。内存分配通过指针引用的对象往往需要动态分配内存这不仅增加了内存的管理开销还可能导致内存碎片问题。继承和虚函数的使用运行时多态性通常通过继承和虚函数实现。尽管这种设计提供了很强的灵活性和可扩展性但它也带来了多个问题额外的间接访问虚函数的调用会引入虚拟表vtable每次调用虚函数时需要通过虚拟表来查找合适的函数这是一种额外的间接访问导致性能降低。额外的内存分配使用指针引用的方式来管理对象需要额外的内存分配和管理。这种内存分配通常是动态的可能导致频繁的堆内存分配增加内存开销。认知负担开发者需要管理复杂的生命周期、共享所有权如std::shared_ptr和唯一所有权如std::unique_ptr的问题。对于初学者来说这些概念需要额外的理解和处理增加了开发的复杂度。总结在传统的面向对象编程中使用指针、继承和虚函数等机制虽然为程序设计提供了灵活性和扩展性但它们也会带来多个性能瓶颈内存访问效率低指针的使用和异构类型的成员分布使得内存访问不连续增加了缓存未命中的概率。额外的内存分配动态内存分配和堆内存的使用导致了性能的下降。认知负担管理生命周期和内存所有权增加了开发者的认知负担和错误的风险。“非正常的方式” (The “Abnormal” Way)列式表示 (Columnar Representation)列式表示是一种优化数据存储和访问的方式。在传统的面向对象编程中我们通常会使用包含多个异构类型成员的结构体或类然而这种设计方式存在一定的性能问题特别是在大规模数据处理时。列式表示又称“散列”或“结构化数组”是将包含异构数据成员的结构体转换为包含同质数据类型的数组的结构。在数据库领域这通常称为从“行表示”row-representation转换为“列表示”columnar representation。这种方式不仅在数据库中常用在性能优化的编程中也得到了广泛应用。行式表示 (Row-wise Representation)行式表示是我们通常在程序中看到的结构体表示方式。在这种方式下每个结构体的实例包含多个不同类型的成员它们通常存储在内存中连续的内存区域中。这种方式的例子如下structItem{intid;doubleprice;Specials*specials;// 指向Specials类型的指针Category*category;// 指向Category类型的指针boolis_homemade;};在这个例子中Item结构体包含不同类型的成员int、double、指针等。它们的存储方式是按顺序排列的即每个Item实例都会在内存中存储所有这些成员。指针问题指针成员可能为null并且需要特殊处理如Optional类型。异构类型由于结构体内包含不同类型的成员如整数、浮动、指针等它们的存储方式不够高效尤其是在需要大量数据处理时这种存储方式的性能会受到很大影响。行式表示有其必要性但从性能角度来说它的内存布局效率低访问效率差。尤其在涉及大规模数据时指针的解引用、内存访问的局部性差等问题都可能导致性能瓶颈。列式表示 (Column-wise Representation)列式表示通过将不同类型的数据按列而非按行组织来改善内存布局和数据访问效率。在列式表示中同一类型的数据被存储在相邻的内存位置从而增加了缓存命中率提高了性能。以下是一个列式表示的示例templatestd::size_t NstructState{std::arrayint,Nids;// 所有ID数据存储在一个数组中std::arraydouble,Nprices;// 所有价格数据存储在一个数组中EfficientMapstd::size_t,Specialsspecials;// 特殊数据通过高效映射存储std::arrayCategory_handle,Ncategories;// 类别通过数组存储EfficientSetstd::size_thomemade;// 使用集合存储是否是自制的标志};在这种列式表示中所有相同类型的数据如id、price被存储在同一个容器中如std::array。每种数据类型都存储在独立的数组中从而避免了结构体中的混合数据类型。高效的内存布局所有相同类型的数据按顺序存储有助于提高数据的访问局部性从而提升缓存命中率。简化的内存访问由于同一类型的数据是连续存储的内存访问变得更加高效减少了指针间接访问带来的性能开销。行式表示与列式表示的对比内存布局行式表示数据类型异构存储在一个结构体中访问时可能会涉及不同类型数据的分散访问。列式表示数据类型同质存储在数组或集合中内存访问更为高效尤其在大数据量处理时优势明显。性能行式表示对于小规模数据行式表示可以较为简单直接。但随着数据规模增大其性能可能会下降。列式表示尤其适合于数据处理密集型的场景如数据分析、大规模并行处理等通过优化数据存储和访问提高了程序的效率。总结行式表示适合于对象之间关系复杂且不关注性能的场景但在大数据量处理时其性能会受到很大限制。列式表示通过优化内存布局和数据访问提升了程序的性能特别适用于需要高效数据处理的场景。通过将异构数据转换为同质数据数组可以显著减少内存访问的成本。通过这种方式程序的性能可以得到显著优化特别是在处理大量数据时。实体-组件系统 (Entity-Component Systems)实体-组件系统ECS是一种数据驱动的设计模式广泛应用于游戏开发和其他需要高效数据管理的领域。在这种设计中传统的面向对象的“对象”被“实体”替代而“成员”则成为了“组件”。每个实体由多个组件组成系统负责管理和操作这些组件。通过这种方式可以高效地管理和操作大量的数据。组件-实体的关系在传统的面向对象设计中一个对象通常由多个成员如属性组成这些成员有不同的数据类型和功能。比如在面向对象的类中成员可能是整数、浮点数、指针等不同类型的数据。而在ECS中组件代表了这些不同的功能或数据项实体则是组件的集合。实体 (Entity)在ECS中实体不再是具有不同成员的对象而只是一个标识符。它本身并不包含数据或行为而是由多个组件组成。实体是数据的容器通常通过一个索引来标识。组件 (Component)每个组件代表一个单一的数据项或功能例如位置、速度、健康状态等。这些组件不包含行为如方法它们只存储数据。所有的组件通常具有相同类型的数据并按照某种方式存储在内存中。系统 (System)系统负责对组件数据进行处理。系统通过绑定特定的组件到实体来操作数据。系统可以执行例如移动、碰撞检测、渲染等操作。每个系统操作一个或多个组件的数据并根据需要执行特定的行为。散列 (Scattering)在ECS中为了优化性能数据会以列式存储scattering的方式排列而不是传统的行式存储例如对象中的成员。这样做的好处是所有同类型的数据例如所有的id、price等都会存储在一起这有助于提高内存访问的局部性和缓存命中率。句柄 (Handle)在ECS中实体和组件之间的绑定是通过句柄来实现的。句柄通常是一个简单的整数它表示某个实体或组件在全局数据结构中的位置。通过这种方式可以高效地访问和修改组件数据。示例代码在下面的代码中State结构体包含了所有的组件数据而ItemHandle类则是一个句柄用于通过索引访问这些数据。autostateStateN;classItemHandle{std::size_t index;// 索引用于访问特定的组件数据public:// 通过索引访问组件数据intid(){returnstate.ids[index];}// 获取iddoubleprice(){returnstate.prices[index];}// 获取价格Specials*specials(){returnstate.specials[id()];}// 获取特殊数据Category_handlecategory(){returnstate.categories[id()];}// 获取类别boolis_homemade(){returnstate.homemade.contains(id());}// 获取是否自制};代码说明StateN包含所有组件数据的全局结构体。它包含了多个std::array每个数组存储一个特定类型的组件数据。N表示数组的大小即实体的数量。ItemHandle是一个句柄类代表单个实体。每个ItemHandle通过一个index来访问全局State结构中的组件数据。通过这种方式ItemHandle可以访问特定实体的所有组件如id、price等。id()、price()、specials()、category()、is_homemade()这些方法通过句柄提供对特定组件数据的访问。它们通过index来查找并返回对应的组件数据。优点性能优化通过将组件按类型存储在数组中列式存储可以提高缓存命中率减少内存访问延迟。灵活性每个实体的行为是由系统动态地绑定到组件上的这使得ECS具有高度的灵活性和可扩展性。简化管理实体仅作为标识符而不是复杂的数据结构这使得程序中的实体管理更加简洁避免了传统面向对象中的复杂继承和多态问题。总结实体-组件系统通过将传统的面向对象编程中的对象和类转化为“实体”和“组件”的方式优化了性能并简化了数据管理。它通过使用句柄来管理实体和组件之间的关系并通过系统来操作这些组件数据适合于需要处理大量数据的场景如游戏引擎和大规模并行计算。句柄 (Handles)在实体-组件系统ECS中句柄是一个非常关键的概念。它是用来代表实体或组件的标识符通常是一个整数指向特定数据结构中的某个位置。通过这种方式ECS避免了传统的对象关系使得内存访问更加高效数据组织也更符合计算资源的最佳性能。句柄的基本概念底层实现在底层句柄通常是一个整数通常是数组的索引它表示一个特定组件或实体的数据位置。句柄的作用句柄作为一个引用类型用于访问组件或实体的具体数据。它本身不持有数据而是提供访问数据的途径。示例代码以下是一个使用句柄访问组件数据的例子autostateStateN;// State是一个包含所有组件数据的结构体classItemHandle{std::size_t index;// 用一个索引表示句柄索引指向State中的数据public:// 通过句柄访问不同类型的组件数据intid(){returnstate.ids[index];}// 获取 iddoubleprice(){returnstate.prices[index];}// 获取 priceSpecials*specials(){returnstate.specials[id()];}// 获取 specials 数据Category_handlecategory(){returnstate.categories[id()];}// 获取 category 数据boolis_homemade(){returnstate.homemade.contains(id());}// 获取 homemade 标志};代码解释StateNState是一个全局数据结构它存储所有组件的数据。N是实体的数量表示State中每个组件的数据大小。每种组件数据如ids、prices等存储在不同的数组中。ItemHandle是一个句柄类每个句柄通过index引用特定实体的数据。在ItemHandle类中通过访问state中的数据数组可以获取实体的各个组件如id、price等。id()、price()、specials()等方法这些方法通过句柄访问state中的组件数据。每个方法通过index查找对应的组件。运行时多态性 (Runtime Polymorphism)虚函数表 (Virtual Tables)运行时多态性通常通过虚函数表vtable来实现这要求对象有动态绑定的能力。在传统的面向对象编程中虚函数表用于实现继承和动态方法调用。但是在 ECS 中虚函数表的实现方式会有所不同。程序员负责生成虚函数表在传统的面向对象编程中虚函数表由编译器自动生成而在 ECS 中程序员通过使用类型擦除type-erasure等技术来实现虚函数表的创建。Zoo 类型擦除 (Zoo type-erasure)通过类型擦除生成的虚函数表可以允许不同类型的对象共享同一个接口从而实现运行时的多态性。这使得 ECS 系统能够处理不同类型的实体。句柄中的虚函数表索引句柄中的虚函数表索引在 ECS 中每个子类型的句柄例如ItemHandle会有一个虚函数表索引它指向该类型的虚函数表。这样每个实体的句柄可以通过一个统一的接口访问不同子类型的虚函数。子类型和父类型句柄的继承每个子类型如ItemHandle的句柄会继承自超类句柄如Handle这样可以通过继承关系对不同子类型的实体进行访问。这种设计使得运行时的多态性得以保留同时保持了 ECS 的高效性。资源管理 (Resource Management)在一些情况下系统需要管理特殊资源如文件流、内存管理等。资源管理通常是系统中的特殊情况这些资源不能像普通数据那样通过 ECS 进行处理。示例文件流管理例如一个类用于管理一个std::ostream文件输出流。这样的资源管理通常需要单独处理并不是 ECS 能直接支持的。资源管理的稀缺性资源管理对象通常是非常少的它们通常不会频繁出现在系统中因此这部分问题不会影响到 ECS 的核心优势。为什么采用列式表示 (Columnar Representation)ECS 中采用列式表示Scattering是为了优化性能。通过将不同类型的组件存储为同质数据的数组而不是传统的面向对象的异构结构可以显著提高数据访问的局部性从而提高性能。异构数据问题在传统的面向对象编程中多个不同类型的成员如int、double等存储在同一个对象中这种存储方式可能会导致性能问题特别是在需要频繁访问大量数据时。列式表示的优势通过将每种类型的数据存储在独立的数组中能够优化内存布局减少缓存未命中的问题从而提高性能。尤其在需要对大量数据进行SIMD操作或并行处理时列式表示可以充分发挥计算资源的性能。总结句柄通过索引来管理组件和实体之间的关系使得数据存储和访问更加高效。运行时多态性通过程序员控制的虚函数表和类型擦除支持不同类型实体的多态性保持了 ECS 的高效性。资源管理资源管理对象需要特殊处理但在 ECS 中占据的比例较少不会影响核心性能。列式表示通过将数据按类型分列存储提高了内存访问效率适合大规模数据处理尤其在性能要求高的场景如游戏引擎和并行计算中具有明显优势。总结稳定索引与内存重定位 (Stable Indices and Relocatability)在现代计算机系统中内存管理通常是性能优化的关键部分。尤其是对于高效存储和访问大量动态数据的系统如游戏引擎、仿真系统等内存的碎片化和数据的迁移是影响性能的重要因素。Björn Fahller在他的演讲中介绍了稳定索引 (Stable Indices)的概念并解释了如何通过引入间接访问来提高性能并实现数据的重定位。通过这种方式系统可以在需要时移动数据并且不会影响程序的正确性。内存碎片与重定位的挑战内存碎片 (Memory Fragmentation)随着应用程序的运行许多对象会被创建和销毁。这样内存分配器分配的地址将变得不稳定导致内存碎片化。如果你尝试持久化应用的状态例如通过内存转储由于分配器给出的地址不同恢复时会遇到问题。分配器的不关心现代内存分配器并不会关心数据在内存中的实际位置分配器关注的是如何高效地管理内存块的分配和回收。然而在某些高效能的应用场景下数据的位置对性能至关重要。必须自由移动数据为了应对内存碎片和性能问题系统需要有能力重新排列数据的位置。尤其是在大量动态创建和销毁对象的情况下通过重定位可以确保数据始终存储在最有利于性能的地方。稳定索引Stable Indices稳定索引是一种使用额外的间接访问来为数据分配稳定标识符的技术。这样即使数据的位置发生变化程序仍然可以通过稳定的标识符而不是直接的内存地址来访问数据。间接访问通过引入额外的间接引用可以确保数据的地址不会因为内存重分配而发生变化。每个数据项的访问通过索引进行而不是直接的内存地址这样即使数据在内存中的位置发生变化索引仍然保持有效。前向映射与反向映射这种间接访问的技术不仅可以提供“前向映射”即从数据的索引获取数据还可以提供“反向映射”即根据数据获取其索引。这提供了更大的灵活性适应不同的需求。重定位的优势 (Advantages of Relocatability)数据的可预测性与控制通过将数据组织为列式存储系统能够精确控制数据在内存中的位置。数据可以被优化存放在最有利于性能的地方提升访问效率。外部存储与内存映射当数据需要持久化例如存储到文件系统中时数据的布局将与内存中的布局保持一致。通过内存映射程序可以直接对文件进行操作而无需复制数据这进一步提高了效率。内存“整理”当数据结构发生变化时例如实体被移除造成了内存中的空洞可以通过重定位的方式将这些空洞填补从而恢复内存的高效访问模式。这个过程就像“碎片整理”通过移动数据来恢复内存的局部性。重定位对性能的影响空间与时间局部性 (Spatial and Temporal Locality)通过重定位可以提升空间局部性和时间局部性使得内存访问更加高效。空间局部性意味着相邻的数据项往往在同一缓存行中这有助于提高缓存命中率时间局部性意味着在短时间内访问相同数据的机会较高。性能损失的避免通过保持数据的局部性重定位可以避免由于内存碎片和无效内存访问而导致的性能下降。总结内存碎片和不稳定地址是高效计算中的一个难题尤其是在需要频繁创建和销毁对象的场景中。为了避免这些问题稳定索引和内存重定位成为了提高性能的有效手段。稳定索引通过引入间接访问提供了一种数据访问的稳定机制即使数据位置发生变化程序仍然可以通过索引来获取数据。重定位技术允许在数据位置不再最优时重新排列数据从而恢复其高效的内存访问模式。通过这种方式可以提升时间局部性和空间局部性大大提高性能。数据方向优化Data Orientation提供了一种新的思路即通过对数据的精确控制和管理利用内存访问的局部性优化来提升程序的整体性能。总结值管理器 (Value Managers)在处理数据方向优化 (Data Orientation)和重定位 (Relocatability)的问题时值管理器是一个至关重要的概念。它帮助我们更好地管理值的生命周期、分配、释放和与其他对象的交互尤其是在面向对象设计与性能优化之间找到平衡时。当前问题和挑战值管理器的需求我们看到在将数据分散存储为列式表示后例如使用组件句柄而非传统的对象仍然需要一种机制来在“正常”对象和“分散”对象之间进行交互。尤其是许多非分散意识型的函数例如标准库的std::optional和std::vector依赖于传统的对象表示并且它们与分散存储的实体之间的互操作性是一个非常微妙的问题。std::optional 和内存分配器问题例如std::optionalT本身并不使用分配器但它可能包含一个使用分配器的类型如std::vectorT。这种设计的潜在问题在于std::optional可能会阻碍使用自定义分配器的能力因为它没有提供为其内部值类型提供分配器的选项。值管理的概念值管理器的主要任务是管理值的生命周期包括如何为值分配内存、如何处理类型擦除和如何应对内存碎片等。管理值的任务通常由“值管理器”承担而这个概念是当前标准库尚未充分表达的。值管理器的类型类型擦除中的值管理类型擦除如std::any和std::function通常会“忘记”值的类型而这个类型的管理则变成了更为复杂的问题。不同的值管理器关注的事项不同具体有局部值管理如对内存对齐和缓冲区大小的管理。非局部值管理如内存分配、隐藏间接访问、利用间接访问等。数据分散与异构数据集合的管理当数据被分散存储为不同的数组时值管理器需要能够处理这些数据并且能够确保不同类型的值例如std::vectorint和std::vectorstd::string的正确管理。重定位的管理对于需要重定位的值管理器需要能够处理前向映射和反向映射的问题即如何在数据发生重定位时保持访问的一致性。Zoo 类型擦除和值管理在处理类型擦除时Zoo 类型擦除分离了值管理和外部接口即“提供”。这意味着我们将值管理和如何提供值例如通过虚拟表或模板编程分离以便可以更好地优化性能和灵活性。值管理核心任务是为值提供生命周期管理、内存分配和释放并确保其在数据重定位过程中不会丢失信息。外部接口提供用于值访问的接口确保通过间接访问能够高效管理类型擦除的对象。关键成功类型擦除的分离通过将值管理与其他方面的优化如多态支持和并行继承等分开能够更加专注于性能的提升。模板编程接口值管理器的设计应该采用类似 Alexandrescu 的策略设计模式Policy Design Pattern使得程序员能够灵活地管理值和类型同时保持代码的高效性和可维护性。结论语言和库的改进非常关键特别是反射和类型擦除等功能的引入可以大大提高程序的灵活性。编程人员应更多地运用数据方向优化和重定位技术因为它们可以显著提升性能尤其是在处理大量动态数据时。值管理器是处理这些技术时不可忽视的工具它将帮助我们更好地管理和操作分散存储的数据从而提升程序的性能和可维护性。