ชุมชนโปรแกรมเมอร์กำลังหารือกันอย่างกระตือรือร้นเกี่ยวกับความซับซ้อนและการแลกเปลี่ยนที่เกี่ยวข้องในการสร้างโครงสร้างข้อมูล B+Tree ประสิทธิภาพสูงที่มีความสามารถ dynamic fanout การสนทนามุ่งเน้นไปที่บทความทางเทคนิคที่สำรวจการใช้ flexible array members เพื่อให้ได้ memory layouts แบบต่อเนื่อง ซึ่งจุดประกายการถกเถียงว่าการเพิ่มประสิทธิภาพนั้นคุ้มค่ากับความซับซ้อนในการใช้งานที่เพิ่มขึ้นหรือไม่
ข้อกังวลด้านการใช้งานทางเทคนิคครอบงำการอภิปราย
นักพัฒนาได้แสดงความกังวลอย่างมากเกี่ยวกับความถูกต้องของแนวทางการใช้งานที่เสนอ การอภิปรายเผยให้เห็นว่าบทความมีข้อผิดพลาดทางเทคนิคหลายประการ โดยเฉพาะเกี่ยวกับมาตรฐาน C99 flexible array member และเทคนิคการจัดสรรหน่วยความจำที่เหมาะสม สมาชิกชุมชนชี้ให้เห็นว่า flexible array member syntax ควรใช้วงเล็บเปล่า [] แทนที่จะเป็น [1] และแนะนำสูตรการจัดสรรหน่วยความจำที่แข็งแกร่งกว่าโดยใช้ offsetof เพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดในการคำนวณที่อาจนำไปสู่ปัญหาความปลอดภัยของหน่วยความจำ
การถกเถียงยังเน้นถึงช่องว่างที่สำคัญในแนวทางของบทความต่อการจัดการ object lifetime ใน C++ ในขณะที่บทความมุ่งเน้นไปที่การจัดสรรหน่วยความจำ นักพัฒนาสังเกตว่าไม่ได้จัดการกับการสร้างและทำลาย object ใน C++ object model อย่างเหมาะสม ซึ่งอาจนำไปสู่ undefined behavior ในแอปพลิเคชันจริง
การแก้ไขทางเทคนิคจากชุมชน
- ไวยากรณ์ Flexible Array: ควรใช้
[]ไม่ใช่[1]เพื่อให้สอดคล้องกับมาตรฐาน C99 - สูตรการจัดสรรหน่วยความจำ:
offsetof(Payload, elements[N])มีความแข็งแกร่งมากกว่าการคำนวณขนาดด้วยตนเอง - อายุการใช้งานของออบเจ็กต์: C++ ต้องการการสร้างออบเจ็กต์ที่เหมาะสมผ่าน placement new หรือ
std::start_lifetime_as(C++23) - ข้อจำกัดของประเภทข้อมูล: การใช้งานนี้ทำงานได้เฉพาะกับประเภทข้อมูลที่ทำการคัดลอกได้อย่างง่าย ซึ่งจำกัดการใช้งานแบบทั่วไป
โครงสร้างข้อมูลทางเลือกได้รับความสนใจ
ส่วนสำคัญของการอภิปรายในชุมชนได้เปลี่ยนไปสู่การตั้งคำถามว่า B+Trees เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแอปพลิเคชันใน memory หรือไม่ นักพัฒนาหลายคนสนับสนุนโครงสร้างข้อมูล cache-oblivious เช่น Cache-Oblivious Lookahead Arrays ( COLA ) และ Log-Structured Merge Trees ( LSM ) โดยโต้แย้งว่าทางเลือกเหล่านี้ให้ประสิทธิภาพ cache ที่ดีกว่าและการแสดงข้อมูลที่กะทัดรัดกว่า
อัลกอริทึม B-trees ต้องการให้ leaf nodes เต็มถึงค่า fill factor ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า โดยปกติจะอยู่ระหว่าง 50% ถึง 70% นี่ไม่ใช่การจัดเก็บที่กะทัดรัดไม่ว่าจะวัดด้วยวิธีใด ทั้ง LSM trees และ COLA ช่วยให้สามารถจัดเก็บได้อย่างกะทัดรัดมากกว่า
การอภิปรายเผยให้เห็นว่าแม้ว่า B+Trees อาจมีข้อได้เปรียบในสถานการณ์เฉพาะ โดยเฉพาะสำหรับ workloads ที่เป็นการอ่านเป็นหลัก แต่โครงสร้างข้อมูลอื่นๆ อาจเหมาะสมกว่าขึ้นอยู่กับรูปแบบการเข้าถึงของแอปพลิเคชันและข้อกำหนดด้าน threading
โครงสร้างข้อมูลทางเลือกที่กล่าวถึง
- Cache-Oblivious Lookahead Array (COLA): ให้การจัดเก็บข้อมูลแบบกะทัดรัดและการรวมข้อมูลแบบ cache-oblivious
- Log-Structured Merge Trees (LSM): เหมาะสำหรับงานที่เน้นการเขียนข้อมูลหนักและการแสดงข้อมูลแบบกะทัดรัด
- Sorted Arrays: มีประสิทธิภาพสำหรับชุดข้อมูลขนาดเล็กที่มีการอัปเดตไม่บ่อยนัก
- Hash Tables: เหมาะสมที่สุดเมื่อไม่จำเป็นต้องใช้การเรียงลำดับข้อมูล
- Prefix Tries: ทำงานได้ดีสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ต้องการการดำเนินการแบบเรียงลำดับ
การอ้างสิทธิ์ด้านประสิทธิภาพขาดหลักฐานสนับสนุน
สมาชิกชุมชนได้แสดงความผิดหวังกับการอ้างสิทธิ์ด้านประสิทธิภาพมากมายของบทความโดยไม่มี benchmarks หรือการวัดผลสนับสนุน การอภิปรายเน้นถึงปัญหาทั่วไปในการเขียนทางเทคนิคที่เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพถูกนำเสนอว่ามีประโยชน์ในทุกกรณีโดยไม่มีหลักฐานเชิงปริมาณหรือการวิเคราะห์กรณีการใช้งานเฉพาะ
นักพัฒนาสังเกตว่าการเลือกระหว่างโครงสร้างข้อมูลที่แตกต่างกันควรอิงจากการทดสอบเชิงประจักษ์มากกว่าสมมติฐานทางทฤษฎี โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากลักษณะประสิทธิภาพสามารถแตกต่างกันอย่างมากขึ้นอยู่กับขนาดข้อมูล รูปแบบการเข้าถึง และสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์
การเปรียบเทียบการจัดสรรหน่วยความจำ
| วิธีการ | รูปแบบหน่วยความจำ | ความซับซ้อน | ความปลอดภัยของประเภทข้อมูล |
|---|---|---|---|
| std::vector | แยกส่วน (การจัดสรรใน heap แยกต่างหาก) | ต่ำ | สูง |
| Flexible Array Member | ต่อเนื่องในบล็อกเดียว | สูง | จำกัด (เฉพาะประเภทที่คัดลอกได้ง่ายเท่านั้น) |
| Static Array with Templates | ต่อเนื่อง | ปานกลาง | สูง |
ความท้าทายในการใช้งานจริง
การอภิปรายในชุมชนเผยให้เห็นความกังวลในทางปฏิบัติหลายประการเกี่ยวกับแนวทางที่เสนอ เทคนิคนี้นำความซับซ้อนมาสู่การจัดการหน่วยความจำ ข้อจำกัดด้าน inheritance และข้อจำกัดที่ซ่อนอยู่ในประเภทข้อมูลที่ต้องเป็น trivially copyable ข้อจำกัดเหล่านี้ทำให้การใช้งานมีความยืดหยุ่นน้อยลงและมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาดมากกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับทางเลือกจาก standard library
การถกเถียงยังสัมผัสกับคำถามที่กว้างขึ้นว่าเมื่อใดการเพิ่มประสิทธิภาพหน่วยความจำด้วยตนเองจึงจะสมเหตุสมผลเมื่อเทียบกับการใช้ส่วนประกอบ standard library ที่ผ่านการทดสอบแล้ว โดยนักพัฒนาหลายคนแนะนำว่าความซับซ้อนอาจไม่คุ้มค่ากับการเพิ่มประสิทธิภาพที่อาจได้รับในสถานการณ์จริงส่วนใหญ่