你知道計算機在一秒內可以做多少事情嗎？

艾凌風發表於2015-11-03

讓我們看看你有多瞭解你的電腦！所有這些程式裡都包含一個 NUMBER 變數。你的任務是：猜猜需要把 NUMBER 設定為一個多大的數，才能讓相應的程式執行耗時一秒。

你不需要猜出準確數字：它們都介於1到十億之間。猜出數量級即可！注意以下幾點：

如果正確答案是 38,000，那麼猜 10,000 和 100,000 都是正確的。
我們知道，計算機有著不同的硬碟效能、網速和CPU速度！我們試圖讓你能夠區分執行 10次/秒和 10萬次/秒的程式碼之間的差別。一臺新的電腦並不能讓你的程式碼執行速度快上1000倍 :)
也就是說，所有的程式碼執行在一臺新款膝上型電腦上，它有著快速的SSD硬碟以及還不錯的網速。C 程式碼全部使用 gcc -O2 來進行編譯

祝你好運！很多問題的答案會出乎你的意料。我們會匿名收集你的答案，未來我們公佈一些圖表哦，敬請期待！ =D

歡迎來到第一個問題！這個問題是讓你練練手：

在一秒中之內能執行多少次迴圈？（可能比你想象的要多得多哦！）

猜猜看：1 秒鐘執行迴圈次數

#include <stdlib.h>

// 猜數字: 在1秒鐘時間內
// 這個迴圈可以執行多少次

int main(int argc, char **argv) {
    int NUMBER, i, s;
    NUMBER = atoi(argv[1]);

    for (s = i = 0; i < NUMBER; ++i) {
        s += 1;
    }

    return 0;
}

#include <stdlib.h>

// 猜數字: 在1秒鐘時間內

// 這個迴圈可以執行多少次

int main(int argc, char **argv) {

int NUMBER, i, s;

NUMBER = atoi(argv[1]);

for (s = i = 0; i < NUMBER; ++i) {

s += 1;

}

return 0;

}

準確答案：550,000,000

猜猜看：1秒鐘執行迴圈次數

#!/usr/bin/env python

# 猜數字： 一秒鐘內可以執行
# 多少次空迴圈

def f(NUMBER):
    for _ in xrange(NUMBER):
        pass

import sys
f(int(sys.argv[1]))

#!/usr/bin/env python

# 猜數字：一秒鐘內可以執行

# 多少次空迴圈

def f(NUMBER):

for _ in xrange(NUMBER):

pass

import sys

f(int(sys.argv[1]))

準確答案：68,000,000

既然我們已經知道了 Python 的極限（1億指令/秒），讓我們看一個更加實際的例子。字典在Python中的應用隨處可見，所以，在一秒鐘的時間裡，我們能夠向一個字典新增多少元素呢？

猜猜看：1秒鐘執行迴圈次數

#!/usr/bin/env python

# 猜數字: 在一秒鐘內，我們能向
# 字典新增多少個條目？

# 注意: 我們使用 `i % 1000` 
# 來控制字典的大小

def f(NUMBER):
    d = {}
    for i in xrange(NUMBER):
        d[i % 1000] = i

import sys
f(int(sys.argv[1]))

#!/usr/bin/env python

# 猜數字: 在一秒鐘內，我們能向

# 字典新增多少個條目？

# 注意: 我們使用 `i % 1000`

# 來控制字典的大小

def f(NUMBER):

d = {}

for i in xrange(NUMBER):

d[i % 1000] = i

import sys

f(int(sys.argv[1]))

準確答案：11,000,000

當你搞定這題之後，讓我們看一個更復雜的操作，用 Python 內建的 HTTP 請求解析器來解析一個請求

猜猜看：1秒鐘可以解析的HTTP請求數

#!/usr/bin/env python

# 猜數字: 一秒鐘可以解析多少HTTP請求

from BaseHTTPServer import BaseHTTPRequestHandler
from StringIO import StringIO

class HTTPRequest(BaseHTTPRequestHandler):
    def __init__(self, request_text):
        self.rfile = StringIO(request_text)
        self.raw_requestline = self.rfile.readline()
        self.error_code = self.error_message = None
        self.parse_request()

    def send_error(self, code, message):
        self.error_code = code
        self.error_message = message

request_text = """GET / HTTP/1.1
Host: localhost:8001
Connection: keep-alive
Accept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8
Upgrade-Insecure-Requests: 1
User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/45.0.2454.85 Safari/537.36
Accept-Encoding: gzip, deflate, sdch
Accept-Language: en-GB,en-US;q=0.8,en;q=0.6
"""

def f(NUMBER):
    for _ in range(NUMBER):
        HTTPRequest(request_text)

import sys
f(int(sys.argv[1]))

#!/usr/bin/env python

# 猜數字: 一秒鐘可以解析多少HTTP請求

from BaseHTTPServer import BaseHTTPRequestHandler

from StringIO import StringIO

class HTTPRequest(BaseHTTPRequestHandler):

def __init__(self, request_text):

self.rfile = StringIO(request_text)

self.raw_requestline = self.rfile.readline()

self.error_code = self.error_message = None

self.parse_request()

def send_error(self, code, message):

self.error_code = code

self.error_message = message

request_text = """GET / HTTP/1.1

Host: localhost:8001

Connection: keep-alive

Accept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8

Upgrade-Insecure-Requests: 1

User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/45.0.2454.85 Safari/537.36

Accept-Encoding: gzip, deflate, sdch

Accept-Language: en-GB,en-US;q=0.8,en;q=0.6

"""

def f(NUMBER):

for _ in range(NUMBER):

HTTPRequest(request_text)

import sys

f(int(sys.argv[1]))

接下來，我們將會看到，下載一個網頁 vs 執行一個 Python 指令碼！

提示：本題答案都小於1億：）

猜猜看：1秒鐘可以完成的HTTP請求數

#!/usr/bin/env python

# 猜數字: 一秒鐘的時間，我們可以從
# google.com 下載多少頁面？

from urllib2 import urlopen

def f(NUMBER):
    for _ in xrange(NUMBER):
        r = urlopen("http://google.com")
        r.read()

import sys
f(int(sys.argv[1]))

#!/usr/bin/env python

# 猜數字: 一秒鐘的時間，我們可以從

# google.com 下載多少頁面？

from urllib2 import urlopen

def f(NUMBER):

for _ in xrange(NUMBER):

r = urlopen("http://google.com")

r.read()

import sys

f(int(sys.argv[1]))

準確答案：4

猜猜看：1秒鐘執行迴圈次數

#!/bin/bash

# 猜數字: 在一秒內，我們可以啟動多少次
# Python直譯器？

NUMBER=$1

for i in $(seq $NUMBER); do
    python -c '';
done

#!/bin/bash

# 猜數字: 在一秒內，我們可以啟動多少次

# Python直譯器？

NUMBER=$1

for i in $(seq $NUMBER); do

python -c '';

done

準確答案：77

啟動程式本身就非常耗時，並不只有是Python是這樣。如果我們只是執行/bin/true，那麼1秒能做500次，所以看起來執行任何程式一般需要大約1毫秒時間。當然，下載網頁的快慢很大程度上取決於網頁大小、網路連線速度、以及伺服器間的距離，今天我們並不會深入探討網路效能（網路效能是一件非常有趣的事情）。一個從事高效能網路開發的朋友告訴我，一次網路往返可以做到250ns（！！！），但是要求計算機距離非常近，同時搭配豪華的硬體配置。對我們和Google來講，耗時是它的一百萬倍。在一個納秒的時間，光只能傳播一英尺，而谷歌的伺服器遠在250英尺以外的地方。

在一秒鐘時間內，可以向硬碟寫多少位元組的資料？我們都知道向記憶體寫資料更快些，但是快多少呢？下面的程式碼在一個裝有SSD的硬碟上執行。

猜猜看：一秒鐘寫入多少位元組

#!/usr/bin/env python

# 猜數字: 一秒的時間我們可以向一個檔案寫入
# 多少byt位元組？
# 注意:我們確保所有資料在退出前都已經同步到硬碟

import tempfile
import os

CHUNK_SIZE = 1000000
s = "a" * CHUNK_SIZE

def cleanup(f, name):
    f.flush()
    os.fsync(f.fileno())
    f.close()
    try:
        os.remove(name)
    except:
        pass

def f(NUMBER):
    name = './out'
    f = open(name, 'w')
    bytes_written = 0
    while bytes_written < NUMBER:
        f.write(s)
        bytes_written += CHUNK_SIZE
    cleanup(f, name)

import sys
f(int(sys.argv[1]))

#!/usr/bin/env python

# 猜數字: 一秒的時間我們可以向一個檔案寫入

# 多少byt位元組？

# 注意:我們確保所有資料在退出前都已經同步到硬碟

import tempfile

import os

CHUNK_SIZE = 1000000

s = "a" * CHUNK_SIZE

def cleanup(f, name):

f.flush()

os.fsync(f.fileno())

f.close()

try:

os.remove(name)

except:

pass

def f(NUMBER):

name = './out'

f = open(name, 'w')

bytes_written = 0

while bytes_written < NUMBER:

f.write(s)

bytes_written += CHUNK_SIZE

cleanup(f, name)

import sys

f(int(sys.argv[1]))

準確答案：342,000,000

猜猜看：一秒鐘寫入多少位元組

#!/usr/bin/env python

# 猜數字: 在一秒鐘內，我們能夠向一個
# 記憶體中的字串寫入多少位元組

import cStringIO

CHUNK_SIZE = 1000000
s = "a" * CHUNK_SIZE

def f(NUMBER):
    output = cStringIO.StringIO()
    bytes_written = 0
    while bytes_written < NUMBER:
        output.write(s)
        bytes_written += CHUNK_SIZE

import sys
f(int(sys.argv[1]))

#!/usr/bin/env python

# 猜數字: 在一秒鐘內，我們能夠向一個

# 記憶體中的字串寫入多少位元組

import cStringIO

CHUNK_SIZE = 1000000

s = "a" * CHUNK_SIZE

def f(NUMBER):

output = cStringIO.StringIO()

bytes_written = 0

while bytes_written < NUMBER:

output.write(s)

bytes_written += CHUNK_SIZE

import sys

f(int(sys.argv[1]))

準確答案：2,000,000,000

硬碟比記憶體要慢，即使你使用“較慢”的語言，比如Python，這種差別也是有影響的。如果你使用一個非常快速的硬碟（我的SSD已知的寫入速度>500MB/s，可以稱得上快）很多事情最終都受限於硬碟的速度。我們來看下一個例子！

檔案時間到！有時候我執行一條 grep 命令處理大量資料，然後它就一直執行下去了，grep 在一秒內可以搜尋多少位元組的資料呢？

注意，當程式執行時，grep讀入的資料已經全部讀入記憶體。這讓我們能夠知道grep慢的原因，多少是因為搜尋，多少是因為讀取到硬碟。

列出檔案同樣耗時！在一秒鐘內可以列出多少檔案呢？

猜猜看：1秒能夠搜尋多少位元組？

#!/bin/bash 

# 猜數字: `grep`命令1秒能夠搜尋多少位元組
# 注意: 資料已經在記憶體中

NUMBER=$1

cat /dev/zero | head -c $NUMBER | grep blah
exit 0

#!/bin/bash

# 猜數字: `grep`命令1秒能夠搜尋多少位元組

# 注意: 資料已經在記憶體中

NUMBER=$1

cat /dev/zero | head -c $NUMBER | grep blah

exit 0

準確答案：2,000,000,000

猜猜看：一秒能夠列出多少檔案？

#!/bin/bash

# Number to guess: `find`命令 一秒鐘能夠列出多少檔案？
# 注意: 檔案在檔案系統快取中。

find / -name '*' 2> /dev/null | head -n $1 > /dev/null

#!/bin/bash

# Number to guess: `find`命令一秒鐘能夠列出多少檔案？

# 注意: 檔案在檔案系統快取中。

find / -name '*' 2> /dev/null | head -n $1 > /dev/null

準確答案：325,000

很好！現在我知道grep可以以2GB/s的速度搜尋，所以，至少在這個例子中，我們程式的速度主要受限於硬碟速度而不是grep的速度。

序列化通常是一個很耗時的工作，尤其是當你需要反覆的序列化/反序列化一份資料的時候，真的非常痛苦。這裡有一些基準測試：解析 64K 的JSON檔案，同樣的資料用 msgpack 格式編碼。

猜猜看：一秒鐘迴圈次數

#!/usr/bin/env python

# 猜數字: 在一秒鐘內，我們能夠解析一個
# 64K 的 JSON 檔案多少次？

import json

with open('./setup/protobuf/message.json') as f:
    message = f.read()

def f(NUMBER):
    for _ in xrange(NUMBER):
        json.loads(message)

import sys
f(int(sys.argv[1]))

#!/usr/bin/env python

# 猜數字: 在一秒鐘內，我們能夠解析一個

# 64K 的 JSON 檔案多少次？

import json

with open('./setup/protobuf/message.json') as f:

message = f.read()

def f(NUMBER):

for _ in xrange(NUMBER):

json.loads(message)

import sys

f(int(sys.argv[1]))

準確答案：449

猜猜看：一秒鐘迴圈次數

#!/usr/bin/env python

# 猜數字: 在一秒鐘內，我們能夠解析一個
# 46K 的msgpack 資料多少次？

import msgpack

with open('./setup/protobuf/message.msgpack') as f:
    message = f.read()

def f(NUMBER):
    for _ in xrange(NUMBER):
        msgpack.unpackb(message)

import sys
f(int(sys.argv[1]))

#!/usr/bin/env python

# 猜數字: 在一秒鐘內，我們能夠解析一個

# 46K 的msgpack 資料多少次？

import msgpack

with open('./setup/protobuf/message.msgpack') as f:

message = f.read()

def f(NUMBER):

for _ in xrange(NUMBER):

msgpack.unpackb(message)

import sys

f(int(sys.argv[1]))

準確答案：4000

基本上任何一個談論序列化的人都會提到 capnproto 可以進行即時的序列化。我們只是想讓你明白，反序列化一個64K的資料需要花上1微妙（據我們所知，這是非常長的時間了），而且你選擇的格式和庫也會帶來非常大的影響。

資料庫。我們並沒有為你準備炫酷的PostgreSQL，取而代之的是我們弄了兩份包含一千萬行資料的SQLite資料表，一份設定了索引，另一份沒有。

猜猜看：一秒鐘執行的查詢次數

#!/usr/bin/env python

# 猜猜看: 一秒鐘的時間，我們可以從一
# 個包含一千萬行資料，並設定了
# 索引的表中選取多少行
import sqlite3

conn = sqlite3.connect('./indexed_db.sqlite')
c = conn.cursor()
def f(NUMBER):
    query = "select * from my_table where key = %d" % 5
    for i in xrange(NUMBER):
        c.execute(query)
        c.fetchall()

import sys
f(int(sys.argv[1]))

#!/usr/bin/env python

# 猜猜看: 一秒鐘的時間，我們可以從一

# 個包含一千萬行資料，並設定了

# 索引的表中選取多少行

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('./indexed_db.sqlite')

c = conn.cursor()

def f(NUMBER):

query = "select * from my_table where key = %d" % 5

for i in xrange(NUMBER):

c.execute(query)

c.fetchall()

import sys

f(int(sys.argv[1]))

準確答案：53000

猜猜看：一秒鐘執行的查詢次數

#!/usr/bin/env python

# 猜猜看: 一秒鐘的時間，我們可以從一
# 個包含一千萬行資料，且沒有設定
# 索引的表中選取多少行

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('./unindexed_db.sqlite')
c = conn.cursor()
def f(NUMBER):
    query = "select * from my_table where key = %d" % 5
    for i in xrange(NUMBER):
        c.execute(query)
        c.fetchall()

import sys
f(int(sys.argv[1]))

#!/usr/bin/env python

# 猜猜看: 一秒鐘的時間，我們可以從一

# 個包含一千萬行資料，且沒有設定

# 索引的表中選取多少行

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('./unindexed_db.sqlite')

c = conn.cursor()

def f(NUMBER):

query = "select * from my_table where key = %d" % 5

for i in xrange(NUMBER):

c.execute(query)

c.fetchall()

import sys

f(int(sys.argv[1]))

準確答案：2

並不出乎我們的意料：索引的效果很贊。20幾微秒進行一次帶索引查詢意味著，如果這是基於一個距離很遠的資料伺服器的連線，那麼查詢的時間主要受限於到伺服器的網路往返時間。

下面到雜湊時間啦！在這裡，我們將比較MD5（設計的初衷就是要速度快）和 bcrypt（設計的初衷就是要速度慢）。用MD5你在1秒時間內可以雜湊到相當多的東西，而用 bcrypt 則不能。

猜猜看：一秒內可以雜湊多少位元組的資料

#!/usr/bin/env python

# 猜數字: 用MD5sum一秒內可以處理多少位元組的資料

import hashlib

CHUNK_SIZE = 10000
s = 'a' * CHUNK_SIZE

def f(NUMBER):
    bytes_hashed = 0
    h = hashlib.md5()
    while bytes_hashed < NUMBER:
        h.update(s)
        bytes_hashed += CHUNK_SIZE
    h.digest()
import sys
f(int(sys.argv[1]))

#!/usr/bin/env python

# 猜數字: 用MD5sum一秒內可以處理多少位元組的資料

import hashlib

CHUNK_SIZE = 10000

s = 'a' * CHUNK_SIZE

def f(NUMBER):

bytes_hashed = 0

h = hashlib.md5()

while bytes_hashed < NUMBER:

h.update(s)

bytes_hashed += CHUNK_SIZE

h.digest()

import sys

f(int(sys.argv[1]))

準確答案：455,000,000

猜猜看：一秒內可以雜湊多少位元組的密碼

#!/usr/bin/env python

# 猜數字: 使用bcrypt一秒內可以雜湊多少位元組的密碼

import bcrypt

password = 'a' * 100

def f(NUMBER):
    for _ in xrange(NUMBER):
        bcrypt.hashpw(password, bcrypt.gensalt())

import sys
f(int(sys.argv[1]))

#!/usr/bin/env python

# 猜數字: 使用bcrypt一秒內可以雜湊多少位元組的密碼

import bcrypt

password = 'a' * 100

def f(NUMBER):

for _ in xrange(NUMBER):

bcrypt.hashpw(password, bcrypt.gensalt())

import sys

f(int(sys.argv[1]))

準確答案：3

接下來，讓我們探討一下記憶體訪問。現在的 CPU 有 L1 和 L2 快取，這比主記憶體訪問速度更快。這意味著，循序訪問記憶體（CPU可以把一大塊資料載入進快取）通常比不按順序訪問記憶體能提供更快的程式碼。

讓我們看看，事實是多麼令我們吃驚吧！你可能需要參考《Latency Numbers Every Programmer Should Know》來猜這一題。

猜猜看：一秒鐘寫的位元組數

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>

// 猜數字:一秒內我們可以分配
// 並填充一塊多大的陣列？

// 我們故意讓它這麼複雜，其實沒有必要，這樣才能和無序訪問進行對比 ：）

int main(int argc, char **argv) {
    int NUMBER, i;
    NUMBER = atoi(argv[1]);

    char* array = malloc(NUMBER);
    int j = 1;
    for (i = 0; i < NUMBER; ++i) {
        j = j * 2;
        if (j > NUMBER) {
            j = j - NUMBER;
        }
        array[i] = j;
    }

    printf("%d", array[NUMBER / 7]);
    // so that -O2 doesn't optimize out the loop

    return 0;
}

#include <stdlib.h>

#include <stdio.h>

// 猜數字:一秒內我們可以分配

// 並填充一塊多大的陣列？

// 我們故意讓它這麼複雜，其實沒有必要，這樣才能和無序訪問進行對比：）

int main(int argc, char **argv) {

int NUMBER, i;

NUMBER = atoi(argv[1]);

char* array = malloc(NUMBER);

int j = 1;

for (i = 0; i < NUMBER; ++i) {

j = j * 2;

if (j > NUMBER) {

j = j - NUMBER;

}

array[i] = j;

}

printf("%d", array[NUMBER / 7]);

// so that -O2 doesn't optimize out the loop

return 0;

}

準確答案：376,000,000

猜猜看：一秒鐘寫的位元組數

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>

// 猜數字:一秒內我們可以分配
// 並填充一塊多大的陣列？

// 使用無序訪問而不是有序訪問

int main(int argc, char **argv) {
    int NUMBER, i;
    NUMBER = atoi(argv[1]);

    char* array = malloc(NUMBER);
    int j = 1;
    for (i = 0; i < NUMBER; ++i) {
        j = j * 2;
        if (j > NUMBER) {
            j = j - NUMBER;
        }
        array[j] = j;
    }

    printf("%d", array[NUMBER / 7]);
    // so that -O2 doesn't optimize out the loop

    return 0;
}

#include <stdlib.h>

#include <stdio.h>

// 猜數字:一秒內我們可以分配

// 並填充一塊多大的陣列？

// 使用無序訪問而不是有序訪問

int main(int argc, char **argv) {

int NUMBER, i;

NUMBER = atoi(argv[1]);

char* array = malloc(NUMBER);

int j = 1;

for (i = 0; i < NUMBER; ++i) {

j = j * 2;

if (j > NUMBER) {

j = j - NUMBER;

}

array[j] = j;

}

printf("%d", array[NUMBER / 7]);

// so that -O2 doesn't optimize out the loop

return 0;

}

準確答案：68,000,000

我們通常不會寫太多的C程式碼，所以並不會總是受其影響。但是如果你很在意你的命令耗時多少微秒的時候（當你嘗試每秒處理十億資料的時候，你就會在意），你就會很在意此類事情了。

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