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作者 | Ajeet D'Souza

译者 | 苏本如，编辑 | maozz

来源 | CSDN（ID：CSDNnews）

Chris Penner最近发表的这篇文章——用80行Haskell代码击败C（https://chrispenner.ca/posts/wc），在互联网上引起了相当大的争议，从那以后，尝试用各种不同的编程语言来挑战历史悠久的C语言版wc命令（译者注：用于统计一个文件中的行数、字数、字节数或字符数的程序命令）就变成了一种大家趋之若鹜的游戏，可以用来挑战的编程语言列表如下：

• Ada

• C

• Common Lisp

• Dyalog APL

• Futhark

• Haskell

• Rust

今天，我们将用Go语言来进行这个wc命令的挑战。作为一种具有优秀并发原语的编译语言，要获得与C语言相当的性能应该很容易。

虽然wc命令被设计为可以从标准输入设备（stdin）读取、处理非ASCII文本编码和解析命令行标志（wc命令的帮助可以参考这里），但我们在这里不会这样做。相反，像上面提到的文章一样，我们将集中精力使我们的实现尽可能简单。

如果你想看这篇文章用到的源代码，可以参考这里（https://github.com/ajeetdsouza/blog-wc-go）。

比较基准

我们将使用GNU的time工具包，针对两种语言编写的wc命令，从运行耗费时间和最大常驻内存大小两个方面来进行比较。

$ /usr/bin/time -f "%es %MKB" wc test.txt

用来比较的C语言版的wc命令和在Chris Penner的原始文章里用到的版本相同，使用gcc 9.2.1和-O3编译。对于我们自己的实现，我们将使用go 1.13.4（我也尝试过gccgo，但结果不是很好）来编译。并且，我们将使用以下系统配置作为运行的基准：

• 英特尔酷睿i5-6200U@2.30GHz 处理器（2个物理核，4个线程）

• 4+4 GB内存@2133 MHz

• 240 GB M.2固态硬盘

• Fedora 31 Linux发行版

为了确保公平的比较，所有实现都将使用16 KB的缓冲区来读取输入。输入将是两个大小分别为100 MB和1GB，使用us-ascii编码的文本文件。

原始实现（wc-naïve）

解析参数很容易，因为我们只需要文件路径，代码如下：

if len(os.Args) < 2 {    panic("no file path specified")}filePath := os.Args[1]

file, err := os.Open(filePath)if err != nil {    panic(err)}defer file.Close()

我们将按字节遍历文本和跟踪状态。幸运的是，在这种情况下，我们只需要知道两种状态：

• 前一个字节是空白；

• 前一个字节不是空白。

当从空白字符变为非空白字符时，我们给字计数器（word counter）加一。这种方法允许我们直接从字节流中读取，从而保持很低的内存消耗。

const bufferSize = 16 * 1024reader := bufio.NewReaderSize(file, bufferSize)

lineCount := 0wordCount := 0byteCount := 0

prevByteIsSpace := truefor {    b, err := reader.ReadByte()    if err != nil {        if err == io.EOF {            break        } else {            panic(err)        }    }

    byteCount++

    switch b {    case '\n':        lineCount++        prevByteIsSpace = true    case ' ', '\t', '\r', '\v', '\f':        prevByteIsSpace = true    default:        if prevByteIsSpace {            wordCount++            prevByteIsSpace = false        }    }}

要显示结果，我们将使用本机println（）函数。在我的测试中，导入fmt库（注：Go语言的格式化库）会导致可执行文件的大小增加大约400 KB！

println(lineCount, wordCount, byteCount, file.Name())

让我们运行这个程序，然后看看它与C语言版wc的运行结果比较（见下表）：

好消息是，我们的第一次尝试已经使我们在性能上接近C语言的版本。实际上，我们在内存使用方面做得比C更好！

拆分输入（wc-chunks）

虽然缓冲I/O读取对于提高性能至关重要，但调用ReadByte（）并检查循环中的错误会带来很多不必要的开销。我们可以通过手动缓冲读取调用而不是依赖bufio.Reader来避免这种情况。

为此，我们将把输入分成可以单独处理的缓冲块(chunk)。幸运的是，要处理一个chunk，我们只需要知道前一个chunk的最后一个字符是否是空白。

让我们编写几个工具函数：

type Chunk struct {    PrevCharIsSpace bool    Buffer          []byte}

type Count struct {    LineCount int    WordCount int}

func GetCount(chunk Chunk) Count {    count := Count{}

    prevCharIsSpace := chunk.PrevCharIsSpace    for _, b := range chunk.Buffer {        switch b {        case '\n':            count.LineCount++            prevCharIsSpace = true        case ' ', '\t', '\r', '\v', '\f':            prevCharIsSpace = true        default:            if prevCharIsSpace {                prevCharIsSpace = false                count.WordCount++            }        }    }

    return count}

func IsSpace(b byte) bool {    return b == ' ' || b == '\t' || b == '\n' || b == '\r' || b == '\v' || b == '\f'}

现在，我们可以将输入分成几个chunk（块），并将它们传送给GetCount函数。

totalCount := Count{}lastCharIsSpace := true

const bufferSize = 16 * 1024buffer := make([]byte, bufferSize)

for {    bytes, err := file.Read(buffer)    if err != nil {        if err == io.EOF {            break        } else {            panic(err)        }    }

    count := GetCount(Chunk{lastCharIsSpace, buffer[:bytes]})    lastCharIsSpace = IsSpace(buffer[bytes-1])

    totalCount.LineCount += count.LineCount    totalCount.WordCount += count.WordCount}

要获取字节数，我们可以进行一次系统调用来查询文件大小：

fileStat, err := file.Stat()if err != nil {    panic(err)}byteCount := fileStat.Size()

现在我们已经完成了，让我们看看它与C语言版wc的运行结果比较（见下表）：

从上表结果看，我们在这两个方面都超过了C语言版wc命令，而且我们甚至还没有开始并行化我们的程序。tokei报告显示这个程序只有70行代码！

使用channel并行化（wc-channel）

不可否认，将wc这样的命令改成并行化运行有点过分了，但是让我们看看我们到底能走多远。Chris Penner的原始文章里的测试采用了并行化来读取输入文件，虽然这样做改进了运行时，但文章的作者也承认，并行化读取带来的性能提高可能仅限于某些类型的存储，而在其他类型的存储则有害无益。

对于我们的实现，我们希望我们的代码能够在所有设备上执行，所以我们不会这样做。我们将建立两个channel – chunks和counts。每个worker线程将从chunks中读取和处理数据，直到channel关闭，然后将结果写入counts中。

func ChunkCounter(chunks <-chan Chunk, counts chan<- Count) {    totalCount := Count{}    for {        chunk, ok := <-chunks        if !ok {            break        }        count := GetCount(chunk)        totalCount.LineCount += count.LineCount        totalCount.WordCount += count.WordCount    }    counts <- totalCount}

我们将为每个逻辑CPU核心生成一个worker线程：

numWorkers := runtime.NumCPU()

chunks := make(chan Chunk)counts := make(chan Count)

for i := 0; i < numWorkers; i++ {    go ChunkCounter(chunks, counts)}

现在，我们循环运行，从磁盘读取并将作业分配给每个worker：

const bufferSize = 16 * 1024lastCharIsSpace := true

for {    buffer := make([]byte, bufferSize)    bytes, err := file.Read(buffer)    if err != nil {        if err == io.EOF {            break        } else {            panic(err)        }    }    chunks <- Chunk{lastCharIsSpace, buffer[:bytes]}    lastCharIsSpace = IsSpace(buffer[bytes-1])}close(chunks)

一旦完成，我们可以简单地将每个worker得到的计数（count）汇总来得到总的word count：

totalCount := Count{}for i := 0; i < numWorkers; i++ {    count := <-counts    totalCount.LineCount += count.LineCount    totalCount.WordCount += count.WordCount}close(counts)

让我们运行它，并且看看它与C语言版wc的运行结果比较（见下表）：

从上表可以看出，我们的wc现在快了很多，但在内存使用方面出现了相当大的倒退。特别要注意我们的输入循环如何在每次迭代中分配内存的！channel是共享内存的一个很好的抽象，但是对于某些用例来说，简单地不使用channel通道可以极大地提高性能。

使用Mutex并行化（wc-mutex）

在本节中，我们将允许每个worker读取文件，并使用sync.Mutex互斥锁确保读取不会同时发生。我们可以创建一个新的struct来处理这个问题：

type FileReader struct {    File            *os.File    LastCharIsSpace bool    mutex           sync.Mutex}

func (fileReader *FileReader) ReadChunk(buffer []byte) (Chunk, error) {    fileReader.mutex.Lock()    defer fileReader.mutex.Unlock()

    bytes, err := fileReader.File.Read(buffer)    if err != nil {        return Chunk{}, err    }

    chunk := Chunk{fileReader.LastCharIsSpace, buffer[:bytes]}    fileReader.LastCharIsSpace = IsSpace(buffer[bytes-1])

    return chunk, nil}

然后，我们重写worker函数，让它直接从文件中读取：

func FileReaderCounter(fileReader *FileReader, counts chan Count) {    const bufferSize = 16 * 1024    buffer := make([]byte, bufferSize)

    totalCount := Count{}

    for {        chunk, err := fileReader.ReadChunk(buffer)        if err != nil {            if err == io.EOF {                break            } else {                panic(err)            }        }        count := GetCount(chunk)        totalCount.LineCount += count.LineCount        totalCount.WordCount += count.WordCount    }

    counts <- totalCount}

与前面一样，我们现在可以为每个CPU核心生成一个worker线程：

fileReader := &FileReader{    File:            file,    LastCharIsSpace: true,}counts := make(chan Count)

for i := 0; i < numWorkers; i++ {    go FileReaderCounter(fileReader, counts)}

totalCount := Count{}for i := 0; i < numWorkers; i++ {    count := <-counts    totalCount.LineCount += count.LineCount    totalCount.WordCount += count.WordCount}close(counts)

让我们运行它，然后看看它与C语言版wc的运行结果比较（见下表）：

可以看出，我们的并行实现运行速度比wc快了4.5倍以上，而且内存消耗更低！这是非常重要的，特别是如果你认为Go是一种自动垃圾收集语言的话。

结束语

虽然本文绝不暗示Go语言比C语言强，但我希望它能够证明Go语言可以作为一种系统编程语言替代C语言。

如果你有任何建议和问题，欢迎在评论区留言。

原文链接：

https://ajeetdsouza.github.io/blog/posts/beating-c-with-70-lines-of-go/

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