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基准测试表明，cereal库反序列化我的数据结构（下文详述）所需的时间比从驱动器读取相同数据所需的时间长 100 倍：

benchmarking Read
mean: 465.7050 us, lb 460.9873 us, ub 471.0938 us, ci 0.950
std dev: 25.79706 us, lb 22.19820 us, ub 30.81870 us, ci 0.950
found 4 outliers among 100 samples (4.0%)
  4 (4.0%) high mild
variance introduced by outliers: 53.460%
variance is severely inflated by outliers

benchmarking Read + Decode
collecting 100 samples, 1 iterations each, in estimated 6.356502 s
mean: 68.85135 ms, lb 67.65992 ms, ub 70.05832 ms, ci 0.950
std dev: 6.134430 ms, lb 5.607914 ms, ub 6.755639 ms, ci 0.950
variance introduced by outliers: 74.863%
variance is severely inflated by outliers

在我的一个程序中分析该数据结构的典型反序列化使用情况也支持这一点，其中 98% 的时间用于反序列化数据，1% 是IO核心算法：

COST CENTRE                    MODULE               %time %alloc

getWord8                       Data.Serialize.Get    30.5   40.4
unGet                          Data.Serialize.Get    29.5   17.9
getWord64be                    Data.Serialize.Get    14.0   10.7
getListOf                      Data.Serialize.Get    10.2   12.8
roll                           Data.Serialize         8.2   11.5
shiftl_w64                     Data.Serialize.Get     3.4    2.9
decode                         Data.Serialize         2.9    3.1
main                           Main                   1.3    0.6

我要反序列化的数据结构是一个IntMap [Triplet Atom]，组件类型的定义如下：

type Triplet a = (a, a, a)

data Point = Point {
    _x :: {-# UNPACK #-} !Double ,
    _y :: {-# UNPACK #-} !Double ,
    _z :: {-# UNPACK #-} !Double }

data Atom = Atom {
    _serial :: {-# UNPACK #-} !Int    ,
    _r      :: {-# UNPACK #-} !Point  ,
    _n      :: {-# UNPACK #-} !Word64 }

我正在使用 default和提供的实例IntMap，以及我的自定义类型的以下类型和实例：(,,)[]cereal

instance Serialize Point where
    put (Point x y z) = do
        put x
        put y
        put z
    get = Point <$> get <*> get <*> get

instance Serialize Atom where
    put (Atom s r n) = do
        put s
        put r
        put n
    get = Atom <$> get <*> get <*> get

所以我的问题是：

  1. 为什么反序列化一般这么慢？
  2. 有什么方法可以改变我的数据结构（即IntMap/ []）以使反序列化更快？
  3. 有什么方法可以更改我的数据类型（即Atom/ Point）以使反序列化更快？
  4. 是否有比cerealHaskell 更快的替代方案，或者我应该将数据结构存储在 C-land 中以进行更快速的反序列化（即使用mmap）？

我正在反序列化的这些文件被用于搜索引擎的子索引，因为完整索引无法放入目标计算机（这是消费级桌面）的内存中，因此我将每个子索引存储在磁盘上并读取 +解码驻留在内存中的初始全局索引指向的子索引。另外，我不关心序列化速度，因为搜索索引是最终用户的瓶颈，而当前的序列化性能cereal对于生成和更新索引来说是令人满意的。

编辑：

尝试了 Don 使用节省空间的三元组的建议，这使速度提高了四倍：

benchmarking Read
mean: 468.9671 us, lb 464.2564 us, ub 473.8867 us, ci 0.950
std dev: 24.67863 us, lb 21.71392 us, ub 28.39479 us, ci 0.950
found 2 outliers among 100 samples (2.0%)
  2 (2.0%) high mild
variance introduced by outliers: 50.474%
variance is severely inflated by outliers

benchmarking Read + Decode
mean: 15.04670 ms, lb 14.99097 ms, ub 15.10520 ms, ci 0.950
std dev: 292.7815 us, lb 278.8742 us, ub 308.1960 us, ci 0.950
variance introduced by outliers: 12.303%
variance is moderately inflated by outliers

但是，它仍然是使用 25 倍于 IO 的时间的瓶颈。另外，任何人都可以解释为什么唐的建议有效吗？这是否意味着如果我切换到列表以外的其他东西（比如数组？），它也可能会有所改进？

编辑#2：刚刚切换到最新的 Haskell 平台并重新运行谷物分析。信息要详细得多，我已经提供了它的hpaste。

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1 回答 1

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好的。用建议的摘要来回答这个问题。对于数据的快速反序列化：

  • 使用cereal（严格字节串输出）或binary（惰性字节串输出）
  • 确保您使用 -O2 进行编译，因为这些库依赖于内联来消除开销
  • 使用密集数据类型，例如用未打包的专用形式替换多态元组。
  • 避免将数据类型转换为列表以对其进行序列化。如果你有字节串，这会被处理。对于未打包的数组类型，您通常会获得非常快的 IO，但值得仔细检查实例
  • 您也许可以使用 mmap'd IO
  • 对于双重数据，请考虑更高效的双读。
  • 使用针对性能进行了优化的现代阵列和容器类型，以及更新的 GHC 版本。
于 2012-06-07T12:00:02.893 回答