詳解如何讓Go語言中的反射加快

2022-08-29 14:01:26

切入點案例

我們以一個簡單的案例為切入點，定義一個結構體 SimpleStruct，它包括兩個 int 型別欄位 A 和 B。

type SimpleStruct struct {
    A int
    B int
}

假如我們接收到了 JSON 資料 {"B": 42}，想要對其進行解析並且將欄位 B 設定為 42。

在下文，我們將編寫一些函數來實現這一點，它們都會將 B 設定為 42。

如果我們的程式碼只適用於 SimpleStruct，這完全是不值一提的。

func populateStruct(in *SimpleStruct) {
    in.B = 42
}

反射基本版

但是，如果我們是要做一個 JSON 解析器，這意味著我們並不能提前知道結構型別。我們的解析器程式碼需要接收任何型別的資料。

在 Go 中，這通常意味著需要採用 interface{} （空介面）引數。然後我們可以使用 reflect 包檢查通過空介面引數傳入的值，檢查它是否是指向結構體的指標，找到欄位 B 並用我們的值填充它。

程式碼將如下所示。

func populateStructReflect(in interface{}) error {
 val := reflect.ValueOf(in)
 if val.Type().Kind() != reflect.Ptr {
  return fmt.Errorf("you must pass in a pointer")
 }
 elmv := val.Elem()
 if elmv.Type().Kind() != reflect.Struct {
  return fmt.Errorf("you must pass in a pointer to a struct")
 }

 fval := elmv.FieldByName("B")
 fval.SetInt(42)

 return nil
}

讓我們通過基準測試看看它有多快。

func BenchmarkPopulateReflect(b *testing.B) {
 b.ReportAllocs()
 var m SimpleStruct
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  if err := populateStructReflect(&m); err != nil {
   b.Fatal(err)
  }
  if m.B != 42 {
   b.Fatalf("unexpected value %d for B", m.B)
  }
 }
}

結果如下。

BenchmarkPopulateReflect-16 15941916 68.3 ns/op 8 B/op 1 allocs/op

這是好還是壞？好吧，記憶體分配可從來不是好事。你可能想知道為什麼需要在堆上分配記憶體來將結構體欄位設定為 42（可以看這個 issue：https://github.com/golang/go/issues/2320）。但總體而言，68ns 的時間並不長。在通過網路發出任何型別的請求時間中，你可以容納很多 68ns。

優化一：加入快取策略

我們能做得更好嗎？好吧，通常我們執行的程式不會只做一件事然後停止。他們通常一遍又一遍地做著非常相似的事情。因此，我們可以設定一些東西以使重複的事情速度變快嗎？

如果仔細檢視我們正在執行的反射檢查，我們會發現它們都取決於傳入值的型別。如果我們將型別結果快取起來，那麼對於每種型別而言，我們只會進行一次檢查。

我們再來考慮記憶體分配的問題。之前我們呼叫 Value.FieldByName 方法，實際是 Value.FieldByName 呼叫 Type.FieldByName，其呼叫 structType.FieldByName，最後呼叫 structType.Field 來引起記憶體分配的。我們可以在型別上呼叫 FieldByName 並快取一些東西來獲取 B 欄位的值嗎？實際上，如果我們快取 Field.Index，就可以使用它來獲取欄位值而無需分配。

新程式碼版本如下

var cache = make(map[reflect.Type][]int)

func populateStructReflectCache(in interface{}) error {
 typ := reflect.TypeOf(in)

 index, ok := cache[typ]
 if !ok {
  if typ.Kind() != reflect.Ptr {
   return fmt.Errorf("you must pass in a pointer")
  }
  if typ.Elem().Kind() != reflect.Struct {
   return fmt.Errorf("you must pass in a pointer to a struct")
  }
  f, ok := typ.Elem().FieldByName("B")
  if !ok {
   return fmt.Errorf("struct does not have field B")
  }
  index = f.Index
  cache[typ] = index
 }

 val := reflect.ValueOf(in)
 elmv := val.Elem()

 fval := elmv.FieldByIndex(index)
 fval.SetInt(42)

 return nil
}

因為沒有任何記憶體分配，新的基準測試變得更快。

BenchmarkPopulateReflectCache-16 35881779 30.9 ns/op 0 B/op 0 allocs/op

優化二：利用欄位偏移量

我們能做得更好嗎？好吧，如果我們知道結構體欄位 B 的偏移量並且知道它是 int 型別，就可以將其直接寫入記憶體。我們可以從介面中恢復指向結構體的指標，因為空介面實際上是具有兩個指標的結構的語法糖：第一個指向有關型別的資訊，第二個指向值。

type eface struct {
 _type *_type
 data  unsafe.Pointer
}

我們可以使用結構體中欄位偏移量來直接定址該值的欄位 B。

新程式碼如下。

var unsafeCache = make(map[reflect.Type]uintptr)

type intface struct {
 typ   unsafe.Pointer
 value unsafe.Pointer
}

func populateStructUnsafe(in interface{}) error {
 typ := reflect.TypeOf(in)

 offset, ok := unsafeCache[typ]
 if !ok {
  if typ.Kind() != reflect.Ptr {
   return fmt.Errorf("you must pass in a pointer")
  }
  if typ.Elem().Kind() != reflect.Struct {
   return fmt.Errorf("you must pass in a pointer to a struct")
  }
  f, ok := typ.Elem().FieldByName("B")
  if !ok {
   return fmt.Errorf("struct does not have field B")
  }
  if f.Type.Kind() != reflect.Int {
   return fmt.Errorf("field B should be an int")
  }
  offset = f.Offset
  unsafeCache[typ] = offset
 }

 structPtr := (*intface)(unsafe.Pointer(&in)).value
 *(*int)(unsafe.Pointer(uintptr(structPtr) + offset)) = 42

 return nil
}

新的基準測試表明這將更快。

BenchmarkPopulateUnsafe-16 62726018 19.5 ns/op 0 B/op 0 allocs/op

優化三：更改快取 key 型別

還能讓它走得更快嗎？如果我們對 CPU 進行取樣，將會看到大部分時間都用於存取 map，它還會顯示 map 存取在呼叫 runtime.interhash 和 runtime.interequal。這些是用於 hash 介面並檢查它們是否相等的函數。也許使用更簡單的 key 會加快速度？我們可以使用來自介面的型別資訊的地址，而不是 reflect.Type 本身。

var unsafeCache2 = make(map[uintptr]uintptr)

func populateStructUnsafe2(in interface{}) error {
 inf := (*intface)(unsafe.Pointer(&in))

 offset, ok := unsafeCache2[uintptr(inf.typ)]
 if !ok {
  typ := reflect.TypeOf(in)
  if typ.Kind() != reflect.Ptr {
   return fmt.Errorf("you must pass in a pointer")
  }
  if typ.Elem().Kind() != reflect.Struct {
   return fmt.Errorf("you must pass in a pointer to a struct")
  }
  f, ok := typ.Elem().FieldByName("B")
  if !ok {
   return fmt.Errorf("struct does not have field B")
  }
  if f.Type.Kind() != reflect.Int {
   return fmt.Errorf("field B should be an int")
  }
  offset = f.Offset
  unsafeCache2[uintptr(inf.typ)] = offset
 }

 *(*int)(unsafe.Pointer(uintptr(inf.value) + offset)) = 42

 return nil
}

這是新版本的基準測試結果，它又快了很多。

BenchmarkPopulateUnsafe2-16 230836136 5.16 ns/op 0 B/op 0 allocs/op

優化四：引入描述符

還能更快嗎？通常如果我們要將資料 unmarshaling 到結構體中，它總是相同的結構。因此，我們可以將功能一分為二，其中一個函數用於檢查結構是否符合要求並返回一個描述符，另外一個函數則可以在之後的填充呼叫中使用該描述符。

以下是我們的新程式碼版本。呼叫者應該在初始化時呼叫describeType函數以獲得一個typeDescriptor，之後呼叫populateStructUnsafe3函數時會用到它。在這個非常簡單的例子中，typeDescriptor只是結構體中B欄位的偏移量。

type typeDescriptor uintptr

func describeType(in interface{}) (typeDescriptor, error) {
 typ := reflect.TypeOf(in)
 if typ.Kind() != reflect.Ptr {
  return 0, fmt.Errorf("you must pass in a pointer")
 }
 if typ.Elem().Kind() != reflect.Struct {
  return 0, fmt.Errorf("you must pass in a pointer to a struct")
 }
 f, ok := typ.Elem().FieldByName("B")
 if !ok {
  return 0, fmt.Errorf("struct does not have field B")
 }
 if f.Type.Kind() != reflect.Int {
  return 0, fmt.Errorf("field B should be an int")
 }
 return typeDescriptor(f.Offset), nil
}

func populateStructUnsafe3(in interface{}, ti typeDescriptor) error {
 structPtr := (*intface)(unsafe.Pointer(&in)).value
 *(*int)(unsafe.Pointer(uintptr(structPtr) + uintptr(ti))) = 42
 return nil
}

以下是如何使用describeType呼叫的新基準測試。

func BenchmarkPopulateUnsafe3(b *testing.B) {
 b.ReportAllocs()
 var m SimpleStruct

 descriptor, err := describeType((*SimpleStruct)(nil))
 if err != nil {
  b.Fatal(err)
 }

 for i := 0; i < b.N; i++ {
  if err := populateStructUnsafe3(&m, descriptor); err != nil {
   b.Fatal(err)
  }
  if m.B != 42 {
   b.Fatalf("unexpected value %d for B", m.B)
  }
 }
}

現在基準測試結果變得相當快。