本文以leetcode的一題為例來講解如何通過PProf來優化我們的程式，題目如下：Longest Substring Without Repeating Characters
首先給出我們一般的解法
func lengthOfNonRepeatingSubStr(s string) int {
lastOccurred := make(map[rune]int)
start := 0
maxLength := 0
for i, ch := range []rune(s) {
if lastI, ok := lastOccurred[ch]; ok && lastI >= start {
start = lastI + 1
}
if i-start+1 > maxLength {
maxLength = i - start + 1
}
lastOccurred[ch] = i
}
return maxLength
}
複製程式碼效能檢測可知 200次， 花費時間 6970790 ns/op
PProf分析
go test -bench . -cpuprofile cpu.out //首先生成cpuprofile檔案
go tool pprof -http=:8080 ./啟動 PProf 視覺化介面 分析cpu.out檔案
複製程式碼通過訪問 http://localhost:8080/ui/ 可以檢視到如下頁面
可以看到主要消耗時間在2大塊，一個是mapaccess,mapassign,還有一塊是decoderune。
decoderune主要是對UFT8字元的解碼，將字串轉換成 []rune(s) 這個是不能避免的。所以主要去解決map的訪問和賦值問題，也就是程式碼中的lastOccurred
優化分析
由於map需要進行算hash 判重，分配空間等操作會導致操作慢下來，解決思路就是用空間換時間,通過slice來替換map.
修改後的程式碼如下：
func lengthOfNonRepeatingSubStr2(s string) int {
lastOccurred := make([]int, 0xffff)
//賦給一個初始值
for i := range lastOccurred {
lastOccurred[i] = -1
}
start := 0
maxLength := 0
for i, ch := range []rune(s) {
if lastI := lastOccurred[ch]; lastI != -1 && lastI >= start {
start = lastI + 1
}
if i-start+1 > maxLength {
maxLength = i - start + 1
}
lastOccurred[ch] = i
}
return maxLength
}
複製程式碼效能檢測可知 500， 花費時間 2578859 ns/op。 相比之前的6970790 ns/op 已經又很大的優化了
後續優化
通過pprof檢視除了decoderune外還有一部分時間花費在makeslice上面,這是由於每次呼叫函式都要makeslicke，可以slice移到函式外面進行宣告。具體可以自己操作下，然後檢視下pprof圖上面的makeslice是否有消除。
PProf具使用可檢視 Golang 大殺器之效能剖析 PProf
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