反射——性能和灵活性的双刃剑 图片看不了?点击切换HTTP 返回上层
现在的一些流行设计思想需要建立在反射基础上,如控制反转(Inversion Of Control,IOC)和依赖注入(Dependency Injection,DI)。Go语言中非常有名的 Web 框架 martini(https://github.com/go-martini/martini)就是通过依赖注入技术进行中间件的实现,例如使用 martini 框架搭建的 http 的服务器如下:
虽然一般情况下,I/O 的延迟远远大于反射代码所造成的延迟。但是,更低的响应速度和更低的 CPU 占用依然是 Web 服务器追求的目标。因此,反射在带来灵活性的同时,也带上了性能低下的桎梏。
要用好反射这把双刃剑,就需要详细了解反射的性能。下面的一些基准测试从多方面对比了原生调用和反射调用的区别。
反射性能测试的完整代码位于
接下来的代码分析使用反射访问结构体成员并赋值的过程。
这段代码中使用了反射值对象的 SetInt() 方法,这个方法的源码如下:
经过底层代码分析得出,随着结构体字段数量和相对位置的变化,FieldByName() 方法比较严重的低效率问题。
反射函数调用的参数构造过程非常复杂,构建很多对象会造成很大的内存回收负担。Call() 方法内部就更为复杂,需要将参数列表的每个值从 reflect.Value 类型转换为内存。调用完毕后,还要将函数返回值重新转换为 reflect.Value 类型返回。因此,反射调用函数的性能堪忧。
经过基准测试结果的数值分析及对比,最终得出以下结论:
package main import "github.com/go-martini/martini" func main() { m := martini.Classic() m.Get("/", func() string { return "Hello world!" }) m.Run() }第 7 行,响应路径
/
的代码使用一个闭包实现。如果希望获得 Go语言中提供的请求和响应接口,可以直接修改为:
m.Get("/", func(res http.ResponseWriter, req *http.Request) string { // 响应处理代码…… })martini 的底层会自动通过识别 Get 获得的闭包参数情况,通过动态反射调用这个函数并传入需要的参数。martini 的设计广受好评,但同时也有人指出,其运行效率较低。其中最主要的因素是大量使用了反射。
虽然一般情况下,I/O 的延迟远远大于反射代码所造成的延迟。但是,更低的响应速度和更低的 CPU 占用依然是 Web 服务器追求的目标。因此,反射在带来灵活性的同时,也带上了性能低下的桎梏。
要用好反射这把双刃剑,就需要详细了解反射的性能。下面的一些基准测试从多方面对比了原生调用和反射调用的区别。
1) 结构体成员赋值对比
反射经常被使用在结构体上,因此结构体的成员访问性能就成为了关注的重点。下面例子中使用一个被实例化的结构体,访问它的成员,然后使用 Go语言的基准化测试可以迅速测试出结果。反射性能测试的完整代码位于
./src/chapter12/reflecttest/reflect_test.go
,下面是对各个部分的详细说明。
本套教程所有源码下载地址:https://pan.baidu.com/s/1ORFVTOLEYYqDhRzeq0zIiQ 提取密码:hfyf原生结构体的赋值过程:
// 声明一个结构体, 拥有一个字段 type data struct { Hp int } func BenchmarkNativeAssign(b *testing.B) { // 实例化结构体 v := data{Hp: 2} // 停止基准测试的计时器 b.StopTimer() // 重置基准测试计时器数据 b.ResetTimer() // 重新启动基准测试计时器 b.StartTimer() // 根据基准测试数据进行循环测试 for i := 0; i < b.N; i++ { // 结构体成员赋值测试 v.Hp = 3 } }代码说明如下:
- 第 2 行,声明一个普通结构体,拥有一个成员变量。
- 第 6 行,使用基准化测试的入口。
- 第 9 行,实例化 data 结构体,并给 Hp 成员赋值。
- 第 12~17 行,由于测试的重点必须放在赋值上,因此需要极大程度地降低其他代码的干扰,于是在赋值完成后,将基准测试的计时器复位并重新开始。
- 第 20 行,将基准测试提供的测试数量用于循环中。
- 第 23 行,测试的核心代码:结构体赋值。
接下来的代码分析使用反射访问结构体成员并赋值的过程。
func BenchmarkReflectAssign(b *testing.B) { v := data{Hp: 2} // 取出结构体指针的反射值对象并取其元素 vv := reflect.ValueOf(&v).Elem() // 根据名字取结构体成员 f := vv.FieldByName("Hp") b.StopTimer() b.ResetTimer() b.StartTimer() for i := 0; i < b.N; i++ { // 反射测试设置成员值性能 f.SetInt(3) } }代码说明如下:
- 第 6 行,取v的地址并转为反射值对象。此时值对象里的类型为 *data,使用值的 Elem() 方法取元素,获得 data 的反射值对象。
- 第 9 行,使用 FieldByName() 根据名字取出成员的反射值对象。
- 第 11~13 行,重置基准测试计时器。
-
第 18 行,使用反射值对象的 SetInt() 方法,给 data 结构的
Hp
字段设置数值 3。
这段代码中使用了反射值对象的 SetInt() 方法,这个方法的源码如下:
func (v Value) SetInt(x int64) { v.mustBeAssignable() switch k := v.kind(); k { default: panic(&ValueError{"reflect.Value.SetInt", v.kind()}) case Int: *(*int)(v.ptr) = int(x) case Int8: *(*int8)(v.ptr) = int8(x) case Int16: *(*int16)(v.ptr) = int16(x) case Int32: *(*int32)(v.ptr) = int32(x) case Int64: *(*int64)(v.ptr) = x } }可以发现,整个设置过程都是指针转换及赋值,没有遍历及内存操作等相对耗时的算法。
2) 结构体成员搜索并赋值对比
func BenchmarkReflectFindFieldAndAssign(b *testing.B) { v := data{Hp: 2} vv := reflect.ValueOf(&v).Elem() b.StopTimer() b.ResetTimer() b.StartTimer() for i := 0; i < b.N; i++ { // 测试结构体成员的查找和设置成员的性能 vv.FieldByName("Hp").SetInt(3) } }这段代码将反射值对象的 FieldByName() 方法与 SetInt() 方法放在循环里进行检测,主要对比测试 FieldByName() 方法对性能的影响。FieldByName() 方法源码如下:
func (v Value) FieldByName(name string) Value { v.mustBe(Struct) if f, ok := v.typ.FieldByName(name); ok { return v.FieldByIndex(f.Index) } return Value{} }底层代码说明如下:
- 第 3 行,通过名字查询类型对象,这里有一次遍历过程。
- 第 4 行,找到类型对象后,使用 FieldByIndex() 继续在值中查找,这里又是一次遍历。
经过底层代码分析得出,随着结构体字段数量和相对位置的变化,FieldByName() 方法比较严重的低效率问题。
3) 调用函数对比
反射的函数调用,也是使用反射中容易忽视的性能点,下面展示对普通函数的调用过程。// 一个普通函数 func foo(v int) { } func BenchmarkNativeCall(b *testing.B) { for i := 0; i < b.N; i++ { // 原生函数调用 foo(0) } } func BenchmarkReflectCall(b *testing.B) { // 取函数的反射值对象 v := reflect.ValueOf(foo) b.StopTimer() b.ResetTimer() b.StartTimer() for i := 0; i < b.N; i++ { // 反射调用函数 v.Call([]reflect.Value{reflect.ValueOf(2)}) } }代码说明如下:
- 第 2 行,一个普通的只有一个参数的函数。
- 第 10 行,对原生函数调用的性能测试。
- 第 17 行,根据函数名取出反射值对象。
- 第 25 行,使用 reflect.ValueOf(2) 将 2 构造为反射值对象,因为反射函数调用的参数必须全是反射值对象,再使用 []reflect.Value 构造多个参数列表传给反射值对象的 Call() 方法进行调用。
反射函数调用的参数构造过程非常复杂,构建很多对象会造成很大的内存回收负担。Call() 方法内部就更为复杂,需要将参数列表的每个值从 reflect.Value 类型转换为内存。调用完毕后,还要将函数返回值重新转换为 reflect.Value 类型返回。因此,反射调用函数的性能堪忧。
4) 基准测试结果对比
测试结果如下:$ go test -v -bench=. goos: linux goarch: amd64 BenchmarkNativeAssign-4 2000000000 0.32 ns/op BenchmarkReflectAssign-4 300000000 4.42 ns/op BenchmarkReflectFindFieldAndAssign-4 20000000 91.6 ns/op BenchmarkNativeCall-4 2000000000 0.33 ns/op BenchmarkReflectCall-4 10000000 163 ns/op PASS结果分析如下:
- 第 4 行,原生的结构体成员赋值,每一步操作耗时 0.32 纳秒,这是参考基准。
- 第 5 行,使用反射的结构体成员赋值,操作耗时 4.42 纳秒,比原生赋值多消耗 13 倍的性能。
- 第 6 行,反射查找结构体成员且反射赋值,操作耗时 91.6 纳秒,扣除反射结构体成员赋值的 4.42 纳秒还富余,性能大概是原生的 272 倍。这个测试结果与代码分析结果很接近。SetInt 的性能可以接受,但 FieldByName() 的性能就非常低。
- 第 7 行,原生函数调用,性能与原生访问结构体成员接近。
- 第 8 行,反射函数调用,性能差到“爆棚”,花费了 163 纳秒,操作耗时比原生多消耗 494 倍。
经过基准测试结果的数值分析及对比,最终得出以下结论:
- 能使用原生代码时,尽量避免反射操作。
- 提前缓冲反射值对象,对性能有很大的帮助。
- 避免反射函数调用,实在需要调用时,先提前缓冲函数参数列表,并且尽量少地使用返回值。