บทความล่าสุดที่แนะนำ segment arrays ซึ่งเป็นโครงสร้างข้อมูลที่เติบโตได้อย่างรวดเร็วและมี pointer ที่เสถียร ได้จุดประกายการอย่างมีนัยสำคัญในหมู่นักพัฒนาเกี่ยวกับข้อดีและข้อจำกัดในทางปฏิบัติเมื่อเปรียบเทียบกับโซลูชันที่มีอยู่แล้วอย่าง std::deque และแนวทาง virtual memory
การเปรียบเทียบกับ std::deque ทำให้เกิดคำถามเรื่องการใช้งาน
ชุมชนโปรแกรมเมอร์ได้เปรียบเทียบ segment arrays กับ container std::deque ของ C++ อย่างแข็งขัน โดยนักพัฒนาหลายคนสังเกตเห็นความคล้ายคลึงและความแตกต่างที่สำคัญ แม้ว่าทั้งสองโครงสร้างจะหลีกเลี่ยงการย้ายองค์ประกอบที่มีอยู่เมื่อเติบโต แต่พวกมันแตกต่างกันในกลยุทธ์การจัดสรรหน่วยความจำ std::deque ใช้บล็อกขนาดคงที่ ในขณะที่ segment arrays ใช้ segment ที่เติบโตแบบเลขยกกำลังที่เพิ่มขนาดเป็นสองเท่า ตัวเลือกการออกแบบนี้มีผลกระทบต่อรูปแบบการใช้หน่วยความจำและพฤติกรรมการกระจายตัวของหน่วยความจำ
นักพัฒนาบางคนได้ชี้ให้เห็นว่าการใช้งาน std::deque แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญในคอมไพเลอร์ต่างๆ โดย Microsoft Visual C++ ใช้ขนาดบล็อกที่เล็กอย่างเห็นได้ชัดซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพ ความแปรผันนี้ทำให้โปรแกรมเมอร์บางคนเลือกใช้การใช้งานแบบกำหนดเองที่พวกเขาสามารถควบคุมพฤติกรรมเฉพาะได้
ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคของ Segment Array:
- จำนวน segments สูงสุด: 26 (ลดลงจากทฤษฎี 48-49 เนื่องจากข้อจำกัดในทางปฏิบัติ)
- จำนวนรายการสูงสุด: 4,294,967,232 (น้อยกว่า UINT32_MAX เล็กน้อย)
- ขนาด segment ที่เล็กที่สุด: 64 รายการ (ข้าม segments ขนาด 1, 2, 4, 8, 16, 32)
- รูปแบบการเติบโต: แต่ละ segment จะมีขนาดเป็นสองเท่าของ segment ก่อนหน้า
- การคำนวณ index: เวลาคงที่ O(1) โดยใช้การดำเนินการ bit
ความกังวลเรื่องความต่อเนื่องของหน่วยความจำส่งผลกระทบต่อลักษณะประสิทธิภาพ
จุดสำคัญของการอภิปรายมุ่งเน้นไปที่ลักษณะที่ไม่ต่อเนื่องของ segment arrays และผลกระทบต่อประสิทธิภาพ cache ซึ่งแตกต่างจาก array แบบดั้งเดิมที่องค์ประกอบถูกเก็บไว้ในบล็อกหน่วยความจำต่อเนื่องเดียว segment arrays เก็บข้อมูลข้าม segment แยกหลายส่วน ตัวเลือกการออกแบบนี้สร้างรูปแบบการเข้าถึงหน่วยความจำที่คาดเดาไม่ได้ซึ่งอาจรบกวนกลไก cache prefetching ของ CPU
ฉันคิดว่าแนวทางนี้จะมีลักษณะที่ยากต่อการกำหนดสำหรับสิ่งต่างๆ เช่น cache prefetching address ถัดไปเป็นฟังก์ชัน ไม่ใช่การเปลี่ยนแปลงที่คาดเดาได้ง่าย
ชุมชนได้สังเกตว่าแม้การวนซ้ำผ่าน segment array ที่มี 4 พันล้านรายการจะทำให้เกิด cache miss เพียง 26 ครั้ง แต่การขาดความต่อเนื่องที่แท้จริงยังคงเป็นข้อจำกัดที่สำคัญสำหรับอัลกอริทึมที่คาดหวังพฤติกรรม array แบบดั้งเดิม
Cache prefetching: เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ CPU ที่โปรเซสเซอร์ทำนายตำแหน่งหน่วยความจำที่จะถูกเข้าถึงต่อไปและโหลดเข้าไปใน cache memory ที่เร็วกว่าก่อนที่จะถูกใช้งานจริง
การเปรียบเทียบคุณสมบัติของโครงสร้างข้อมูล:
| โครงสร้าง | ขยายได้ | เข้ากันได้กับ Arena | เข้าถึงแบบสุ่ม | ต่อเนื่องกัน |
|---|---|---|---|---|
| Fixed Size Array | ❌ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Dynamic Array | ✅ | ❌ | ✅ | ✅ |
| Chunked Linked List | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
| Virtual Memory Array | ✅ (จนถึงขีดจำกัดที่จอง) | บางส่วน | ✅ | ✅ |
| Segment Array | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
ทางเลือก Virtual Memory ได้รับความสนใจ
นักพัฒนาหลายคนได้เน้นย้ำ virtual memory เป็นแนวทางทางเลือกที่น่าสนใจสำหรับการสร้าง growable arrays ที่มี pointer เสถียร วิธีการนี้เกี่ยวข้องกับการจอง virtual address space จำนวนมากล่วงหน้าและ commit หน้า physical memory ตามต้องการ แม้ว่าแนวทางนี้จะให้ความต่อเนื่องที่แท้จริงและประสิทธิภาพที่อาจดีกว่า แต่มาพร้อมกับข้อจำกัดของแพลตฟอร์ม โดยเฉพาะการไม่รวม WebAssembly และระบบ embedded ที่ขาดการสนับสนุน virtual memory
แนวทาง virtual memory ยังต้องจัดการกับขนาดการจัดสรรขั้นต่ำประมาณ 4KB ต่อหน้า ซึ่งอาจไม่เหมาะสมสำหรับการใช้งานทุกกรณี
การเปรียบเทียบประสิทธิภาพหน่วยความจำ:
- Fixed Size Array: 100%
- Dynamic Array: 83% (การขยายขนาด 1.5 เท่า), 75% (การขยายขนาด 2 เท่า)
- Chunked Linked List: ~100%
- Virtual Memory Array: 100%
- Segment Array: 75%
ความเข้ากันได้กับ Arena Allocator ขับเคลื่อนการใช้งาน
แม้จะมีการถกเถียงเกี่ยวกับลักษณะประสิทธิภาพ นักพัฒนาหลายคนชื่นชมความเข้ากันได้ของ segment arrays กับ arena allocators ซึ่งแตกต่างจาก dynamic arrays แบบดั้งเดิมที่อาจทิ้งช่องว่างในหน่วยความจำเมื่อพวกมันย้ายตำแหน่งและเติบโต segment arrays ไม่เคยย้ายองค์ประกอบที่มีอยู่ ทำให้เหมาะสมกับกลยุทธ์การจัดการหน่วยความจำที่จัดสรรบล็อกขนาดใหญ่และไม่เคยปลดปล่อยรายการแต่ละรายการ
ความเข้ากันได้นี้ทำให้ segment arrays น่าสนใจเป็นพิเศษสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะเช่น build profilers และเครื่องมืออื่นๆ ที่สร้างรายการจำนวนที่ไม่ทราบล่วงหน้าตลอดเวลาในขณะที่ใช้การจัดการหน่วยความจำแบบ arena
การอภิปรายที่กำลังดำเนินอยู่สะท้อนถึงความท้าทายที่กว้างขึ้นในการเขียนโปรแกรมระบบในการสร้างสมดุลระหว่างลักษณะประสิทธิภาพที่แตกต่างกัน ได้แก่ ประสิทธิภาพหน่วยความจำ การจัดตำแหน่ง cache ค่าใช้จ่ายการจัดสรร และความเสถียรของ pointer โดยขึ้นอยู่กับความต้องการของแอปพลิเคชันเฉพาะ