這篇文章主要介紹高并發(fā)中if-else、Switch結(jié)構(gòu)的陷阱有哪些,文中介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!

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Swich的坑,環(huán)境一變效率就差遠(yuǎn)了
由于Rust并沒有Switch了,因此以下代碼就暫用Go語言來演示了。我們先來看以下這段代碼:
package main
import (
"fmt"
"math/rand"
//"sync"
"time"
)
func main() {
now := time.Now().UnixNano()
count := []int{0, 0, 0, 0, 0, 0}
for i := 0; i < 100000; i++ {
random := rand.Intn(100)
switch random {
case 1:
count[1]++
case 2:
count[2]++
case 3:
count[3]++
case 4:
count[4]++
case 5:
count[5]++
default:
count[0]++
}
}
fmt.Println(time.Now().UnixNano() - now)
fmt.Println(count)
}它的運(yùn)行結(jié)果如下:
[root@ecs-a4d3 hello_world]# time ./test1 2818084 [99507 86 108 106 96 97] real 0m0.004s user 0m0.003s sys 0m0.001s
我們再稍微把Random的范圍由100改為5。
package main
import (
"fmt"
"math/rand"
//"sync"
"time"
)
func main() {
now := time.Now().UnixNano()
count := []int{0, 0, 0, 0, 0, 0}
for i := 0; i < 100000; i++ {
random := rand.Intn(1000)
switch random {
case 1:
count[1]++
case 2:
count[2]++
case 3:
count[3]++
case 4:
count[4]++
case 5:
count[5]++
default:
count[0]++
}
}
fmt.Println(time.Now().UnixNano() - now)
fmt.Println(count)
}上述的代碼運(yùn)行結(jié)果如下:
[root@ecs-a4d3 hello_world]# time ./test1 4365712 [20184 20357 19922 19897 19640 0] real 0m0.006s user 0m0.004s sys 0m0.002s
可以看到這兩段程序的運(yùn)行時間相差了30%多,這個結(jié)果真的是細(xì)思極恐,因為也就是實際代碼執(zhí)行邏輯完全沒有任何變化 ,只是變量取值范圍有所調(diào)整,就會使程序的運(yùn)行效率大為不同,也就是說當(dāng)系統(tǒng)遭遇到某些極端情況時,同樣的程序所需要的運(yùn)行時間卻有天壤之別。
Rust的Else if也是一樣的坑
當(dāng)然我們說switch不好也就不是說else if就避免了這個問題,根據(jù)指令流水線的原理,elseif在處理分支時情況也一樣,因此Rust也不太推薦else if的寫法,以Rust為例如下:
use rand::Rng;
fn main() {
let mut rng = rand::thread_rng();
let mut arr = [0, 0, 0, 0, 0,0];
//println!("Integer: {}", arr[random]);
for i in 0..1000000 {
let mut random =rng.gen_range(0,5);
if random==0{
arr[0]=arr[0]+1;
}else if random==1{
arr[1]=arr[1]+1;
}else if random==2{
arr[2]=arr[2]+1;
}else if random==3{
arr[3]=arr[3]+1;
}else if random==4{
arr[4]=arr[4]+1;
}else{
arr[5]=arr[5]+1;
}
}
println!("{},{},{},{},{},{}", arr[0], arr[1], arr[2], arr[3], arr[4], arr[5]);
}將隨機(jī)數(shù)的取值范圍調(diào)整一下
let mut random =rng.gen_range(0,100);
可以觀察到這兩段程序運(yùn)行的時間也要相差近40%,這樣的結(jié)果也深刻說明了一個問題,這個例子其實模擬的是一個極端狀態(tài),也就是某一個變量取值突然從0-100變成了0-5那么程序的運(yùn)行效率可能就會有極大的改變,這個推論就是一旦系統(tǒng)運(yùn)行在某一個極端狀態(tài),比如錯誤占比過高或者其它極端場景,那么正常情況下的壓力測試結(jié)果也許就完全不能說明問題了。
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