Погружение в мир микрооптимизаций C# открывает перед разработчиком целый арсенал мощных техник. Но как определить, где и когда их применять? Ответ начинается с точных измерений и профилирования.
Никогда не оптимизируйте вслепую. Прежде чем браться за низкоуровневые улучшения, необходимо точно определить узкие места программы. Профилировщики вроде dotTrace, ANTS Performance Profiler или встроенные в Visual Studio инструменты помогут выявить "горячие" участки кода. Для более глубокого анализа взаимодействия с аппаратным обеспечением пригодятся Intel VTune Profiler или PerfView, которые покажут статистику кэш-промахов и неудачных предсказаний ветвлений.
В повседневной разработке правило 80/20 остаётся актуальным: обычно 80% процессорного времени тратится на выполнение 20% кода. Именно эти критические 20% и должны стать объектом тщательной оптимизации.
Не стоит забывать и о балансе между производительностью и читаемостью кода. Замена простого условного оператора на хитроумную битовую манипуляцию может дать крошечный прирост скорости, но затруднит поддержку. Всегда комментируйте сложные оптимизации и оставляйте ссылки на бенчмарки, подтверждающие эффективность изменений.
Существуют ситуации, когда не стоит погружаться в микрооптимизации:- Когда код выполняется редко (стартовая инициализация, ответы на нечастые запросы).
- Когда узкое место находится в сетевом или дисковом вводе-выводе, а не в CPU.
- Когда преждевременная оптимизация может усложнить дизайн системы.
- Когда выигрыш в производительности минимален, а усложнение кода значительно.
Разумная стратегия внедрения оптимизаций в существующую кодовую базу выглядит так:
1. Измерьте текущую производительность с реалистичными данными.
2. Определите критические пути и узкие места.
3. Разработайте оптимизированную версию, не теряя читаемости где возможно.
4. Добавьте автоматизированные тесты производительности.
5. Внедряйте изменения постепенно, измеряя эффект после каждого шага.
Особенно ценно сочетание рассмотренных техник. Представьте обработку большого массива данных: правильное размещение в памяти улучшает работу с кэшем, векторизация ускоряет вычисления, а минимизация ветвлений предотвращает простои конвейера процессора. Такой комплексный подход может дать многократный прирост производительности.
По мере эволюции аппаратного обеспечения меняются и оптимальные подходы к низкоуровневой оптимизации. То, что было эффективно вчера, может оказаться антипаттерном завтра. Современные процессоры становятся всё умнее в предсказании ветвлений и предвыборке данных, что иногда делает ручные оптимизации избыточными. Помните: микрооптимизации — это не волшебная пилюля, а скальпель в руках хирурга. Применяйте их точечно, измеряйте результат и всегда держите в голове баланс между сиюминутной производительностью и долгосрочной поддерживаемостью кода.
Для успешной диагностики проблем с кэшем, ветвлениями и векторными операциями существует ряд мощных инструментов. Помимо уже упомянутых BenchmarkDotNet и VTune, стоит обратить внимание на PerfView — бесплатный профилировщик от команды .NET Runtime. Он позволяет собирать ETW-события (Event Tracing for Windows) и анализировать множество метрик, включая промахи кэша и предсказателя ветвлений.
Для пользователей Linux доступны инструменты на базе perf: perf stat отображает аппаратные счётчики производительности, а perf record и perf report позволяют детально изучить горячие пути выполнения. Нередко простая команда вроде `perf stat -e cache-misses,branch-misses,cycles dotnet myapp.dll` даёт удивительно глубокое понимание проблем производительности.
Как узнать, что не стоит применять изученные техники? Приведу несколько примеров антипаттернов оптимизации:
1. Преждевременная векторизация простых операций над малыми массивами — накладные расходы на подготовку векторных операций могут превысить выигрыш от параллельной обработки данных.
2. Усложнение логики для устранения ветвлений в редко вызываемом коде — если функция выполняется лишь несколько раз в секунду, промахи предсказателя несущественны по сравнению с затратами на поддержку непонятного кода.
3. «Ручное» управление кэшем в приложениях с интенсивным вводом-выводом — когда узкое место в дисковых операциях или сети, оптимизация кэш-локальности не даст заметного эффекта.
Экономические аспекты микрооптимизаций часто недооцениваются. В некоторых случаях недельная работа инженера над оптимизацией алгоритма окупается за считанные дни благодаря снижению расходов на инфраструктуру. Особенно это заметно в облачных средах, где счёт идёт по моделям pay-per-use. Показательный пример: команда одного крупного финтех-проекта оптимизировала алгоритм расчёта риск-метрик, применив комбинацию SIMD-векторизации и кэш-дружественных структур данных. Это позволило сократить время выполнения с 8 часов до 40 минут и уменьшить ежемесячные расходы на вычислительные ресурсы.
Однако не всегда стоит гнаться за последними каплями производительности. Оптимизации, которые делают код значительно сложнее, могут привести к долгосрочным расходам на поддержку и отладку. Классическое правило гласит: «Преждевременная оптимизация — корень всех зол». Но я бы дополнил: «А отсутствие оптимизации в критических местах — путь к провалу проекта».
Документирование и тестирование оптимизаций — краеугольный камень долгосрочного успеха. Каждое низкоуровневое изменение должно сопровождаться:
1. Подробными комментариями, объясняющими суть оптимизации и причины её применения.
2. Бенчмарками, подтверждающими эффективность на разных наборах данных.
3. Регрессионными тестами, предотвращающими откат производительности в будущем.
Особенно ценны автоматизированные тесты производительности в пайплайнах непрерывной интеграции. Они помогают выявить незаметные на первый взгляд регрессии прежде, чем код попадёт в продакшн.
Что ждёт нас в будущем? Технологии не стоят на месте. Новые процессорные архитектуры, такие как гибридные ядра в Intel Alder Lake или Apple M1, меняют правила игры в области кэш-оптимизаций и предсказания ветвлений. Нейроморфные процессоры с архитектурой, вдохновлённой человеческим мозгом, могут полностью перевернуть наше представление о низкоуровневых оптимизациях. Квантовые вычисления, хотя и находятся в зачаточном состоянии, обещают революцию в алгоритмах. Вместо прямой оптимизации циклов и ветвлений мы, возможно, будем заниматься полностью иным видом программирования, ориентированным на квантовую суперпозицию и запутанность.
Но пока мы живём в мире классических вычислений, глубокое понимание взаимодействия кода с процессором останется незаменимым навыком для инженера, стремящегося к истинной производительности. Помните: хороший код не только корректен, но и эффективно использует аппаратные ресурсы. В этом и заключается искусство программирования.
Методика регрессионного тестирования для низкоуровневых оптимизаций
В современном мире высоконагруженных систем каждое изменение в коде может критически повлиять на производительность. Внедряя оптимизации кэшей, векторных операций или ветвлений, разработчики часто сталкиваются с непредвиденными последствиями. Иногда улучшение производительности в одном месте может неожиданно ухудшить её в другом.
Именно поэтому методика регрессионного тестирования производительности требует комплексного подхода, включающего несколько уровней проверок:
| C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
| // Базовый класс для тестов производительности
public abstract class PerformanceRegressionTest
{
protected const int WarmupIterations = 3;
protected const int TestIterations = 10;
private readonly ITestDataGenerator _dataGenerator;
// Метаданные теста для отслеживания истории изменений
[TestMetadata]
public string TestId { get; }
public string Component { get; }
public DateTime BaselineDate { get; }
// Допустимые отклонения для разных метрик
protected virtual double MaxLatencyDeviationPercent => 5.0;
protected virtual double MaxThroughputDeviationPercent => 3.0;
protected virtual double MaxMemoryDeviationPercent => 10.0;
public async Task<TestResult> RunTestAsync()
{
// Прогрев системы
for (int i = 0; i < WarmupIterations; i++)
await RunSingleIterationAsync();
var results = new List<IterationMetrics>();
// Основные измерения
for (int i = 0; i < TestIterations; i++)
{
using var metrics = new MetricsCollector();
await RunSingleIterationAsync();
results.Add(metrics.GetResults());
}
return AnalyzeResults(results);
}
// Сравнение с историческими данными
protected virtual bool ValidateAgainstBaseline(TestResult current, TestResult baseline)
{
var latencyRegression = (current.P99Latency - baseline.P99Latency) /
baseline.P99Latency * 100;
if (Math.Abs(latencyRegression) > MaxLatencyDeviationPercent)
{
throw new PerformanceRegressionException(
$"Latency regression detected: {latencyRegression:F2}%");
}
// Аналогичные проверки для других метрик...
return true;
}
}
// Реализация для конкретного компонента
public class CacheOptimizationTest : PerformanceRegressionTest
{
private readonly IDataRepository _repository;
private readonly ICacheStrategy _strategy;
protected override async Task RunSingleIterationAsync()
{
var testData = _dataGenerator.GenerateDataSet(1000);
// Тестируем производительность кэша
foreach (var item in testData)
{
await _repository.GetItemAsync(item.Id, _strategy);
}
}
// Специфические проверки для кэш-оптимизаций
protected override bool ValidateAgainstBaseline(TestResult current, TestResult baseline)
{
if (!base.ValidateAgainstBaseline(current, baseline))
return false;
// Проверяем дополнительные метрики, специфичные для кэша
if (current.CacheMissRate > baseline.CacheMissRate * 1.1)
{
throw new PerformanceRegressionException(
"Cache efficiency degraded by more than 10%");
}
return true;
}
} |
|
| C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
| public class StatisticalTestRunner
{
private readonly IEnumerable<IPerformanceTest> _tests;
private readonly IMetricsRepository _metricsRepo;
private readonly ITestEnvironment _environment;
public async Task<TestSuiteResults> RunTestSuiteAsync()
{
// Проверяем состояние системы перед запуском
if (!await _environment.ValidateSystemStateAsync())
throw new InvalidTestEnvironmentException("System is not in a stable state");
var results = new List<TestResult>();
foreach (var test in _tests)
{
// Собираем множество замеров
var iterationResults = new List<TestResult>();
for (int i = 0; i < test.RequiredSampleSize; i++)
{
// Сбрасываем состояние системы между запусками
await _environment.ResetStateAsync();
var result = await test.RunAsync();
iterationResults.Add(result);
}
// Статистический анализ результатов
var analyzedResult = AnalyzeResults(iterationResults);
// Проверяем на выбросы и аномалии
if (DetectAnomalies(analyzedResult))
throw new AnomalousResultsException("Detected unstable test results");
results.Add(analyzedResult);
}
return new TestSuiteResults(results);
}
private TestResult AnalyzeResults(List<TestResult> results)
{
// Вычисляем статистические показатели
double mean = results.Average(r => r.Metric);
double stdDev = CalculateStandardDeviation(results.Select(r => r.Metric));
// Удаляем выбросы (значения за пределами 2 стандартных отклонений)
var filteredResults = results.Where(r =>
Math.Abs(r.Metric - mean) <= 2 * stdDev).ToList();
return new TestResult
{
Mean = filteredResults.Average(r => r.Metric),
Percentile95 = CalculatePercentile(filteredResults, 95),
Percentile99 = CalculatePercentile(filteredResults, 99),
StandardDeviation = CalculateStandardDeviation(
filteredResults.Select(r => r.Metric))
};
}
} |
|
| C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
| public class PerformanceVisualizer
{
private readonly IMetricsRepository _repository;
public async Task GenerateReport(TestSuiteResults results, string outputPath)
{
var report = new StringBuilder();
// Добавляем общую статистику
report.AppendLine("# Performance Test Report");
report.AppendLine($"Date: {DateTime.UtcNow}");
report.AppendLine($"Total Tests: {results.TestCount}");
report.AppendLine($"Failed Tests: {results.FailedTests.Count}");
foreach (var test in results.AllTests)
{
// Получаем исторические данные для сравнения
var historicalData = await _repository.GetHistoricalDataAsync(
test.Id,
DateTime.UtcNow.AddDays(-30)
);
// Генерируем график тренда производительности
var chart = new PerformanceChart
{
Title = test.Name,
XAxis = "Date",
YAxis = "Latency (ms)",
Series = new[]
{
new DataSeries
{
Name = "P95 Latency",
Data = historicalData.Select(d => d.P95Latency)
},
new DataSeries
{
Name = "P99 Latency",
Data = historicalData.Select(d => d.P99Latency)
}
}
};
report.AppendLine(chart.GenerateHtml());
// Добавляем детальную статистику
report.AppendLine("## Detailed Statistics");
report.AppendLine($"Mean: {test.Result.Mean:F2} ms");
report.AppendLine($"StdDev: {test.Result.StandardDeviation:F2} ms");
report.AppendLine($"Coefficient of Variation: " +
$"{test.Result.StandardDeviation / test.Result.Mean * 100:F2}%");
}
await File.WriteAllTextAsync(outputPath, report.ToString());
}
} |
|
| C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
| public class AdaptiveThresholdManager
{
private readonly IMetricsRepository _repository;
private readonly double _confidenceLevel;
private readonly int _minSampleSize;
public async Task<Threshold> CalculateThresholdAsync(
string metricName,
DateTime startDate,
DateTime endDate)
{
var historicalData = await _repository.GetMetricDataAsync(
metricName, startDate, endDate);
if (historicalData.Count < _minSampleSize)
throw new InsufficientDataException();
// Вычисляем скользящее среднее и стандартное отклонение
double mean = historicalData.Average();
double stdDev = CalculateStandardDeviation(historicalData);
// Вычисляем доверительный интервал
double marginOfError = stdDev * GetTValue(_confidenceLevel, historicalData.Count - 1);
return new Threshold
{
UpperBound = mean + marginOfError,
LowerBound = mean - marginOfError,
ConfidenceLevel = _confidenceLevel
};
}
// Обновляем пороговые значения на основе новых данных
public async Task UpdateThresholdsAsync(TestResult newResult)
{
var threshold = await _repository.GetCurrentThresholdAsync(newResult.MetricName);
// Если результат находится в пределах порога, обновляем интервал
if (newResult.Value >= threshold.LowerBound &&
newResult.Value <= threshold.UpperBound)
{
var updatedThreshold = await CalculateThresholdAsync(
newResult.MetricName,
DateTime.UtcNow.AddDays(-30),
DateTime.UtcNow
);
await _repository.UpdateThresholdAsync(updatedThreshold);
}
else
{
// Логируем потенциальную регрессию
await LogRegressionEventAsync(newResult, threshold);
}
}
} |
|
| C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
| public class EnvironmentAwareTestRunner
{
private readonly ICpuInfo _cpuInfo;
private readonly ITestRepository _testRepo;
public async Task<TestResult> RunTestWithEnvironmentContext(IPerformanceTest test)
{
var environmentContext = new TestEnvironmentContext
{
CpuModel = _cpuInfo.ModelName,
CpuFeatures = _cpuInfo.GetSupportedFeatures(),
NumCores = Environment.ProcessorCount,
OperatingSystem = RuntimeInformation.OSDescription,
RuntimeVersion = RuntimeInformation.FrameworkDescription
};
// Загружаем специфичные для окружения пороговые значения
var thresholds = await _testRepo.GetThresholdsForEnvironment(
test.Id,
environmentContext
);
var result = await test.RunAsync();
// Учитываем особенности окружения при анализе результатов
if (environmentContext.CpuFeatures.HasFlag(CpuFeatures.AVX2))
{
// Ожидаем лучшей производительности на процессорах с AVX2
thresholds.AdjustForAvx2();
}
if (environmentContext.CpuFeatures.HasFlag(CpuFeatures.ArmNeon))
{
// Применяем специфичные для ARM пороговые значения
thresholds.AdjustForArm();
}
ValidateResult(result, thresholds);
// Сохраняем результаты с контекстом окружения
await _testRepo.SaveResultWithContext(result, environmentContext);
return result;
}
} |
|
При обработке XML и JSON документов предсказание ветвлений может оказать значительное влияние на производительность. В структурированных данных часто встречаются вложенные условные конструкции, которые создают сложности для предсказателя. Например, разбор JSON-документа с помощью стандартных проверок типов может создать множество трудно предсказуемых переходов:
| C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
| JsonNode ParseValue(JsonReader reader)
{
switch (reader.TokenType)
{
case JsonTokenType.String:
return JsonValue.Create(reader.GetString());
case JsonTokenType.Number:
return JsonValue.Create(reader.GetDouble());
case JsonTokenType.Null:
return JsonValue.Create((string)null);
case JsonTokenType.StartObject:
return ParseObject(reader);
case JsonTokenType.StartArray:
return ParseArray(reader);
default:
throw new JsonException();
}
} |
|
| C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
| public class StateBasedJsonParser
{
private enum ParserState
{
Value,
Object,
Array,
PropertyName,
AfterPropertyName,
AfterPropertyValue
}
// Таблица переходов
private static readonly ParserState[,] _stateTransitions = new ParserState[6, 8];
static StateBasedJsonParser()
{
// Инициализация таблицы переходов
// [текущее состояние, тип токена] -> новое состояние
_stateTransitions[(int)ParserState.Value, (int)JsonTokenType.StartObject] = ParserState.Object;
_stateTransitions[(int)ParserState.Value, (int)JsonTokenType.StartArray] = ParserState.Array;
// ... остальные переходы
}
public JsonDocument Parse(string json)
{
var state = ParserState.Value;
var reader = new JsonReader(json);
var builder = new JsonDocumentBuilder();
while (reader.Read())
{
// Единственная точка принятия решения
state = _stateTransitions[(int)state, (int)reader.TokenType];
ProcessToken(reader, builder, state);
}
return builder.Build();
}
private void ProcessToken(JsonReader reader, JsonDocumentBuilder builder, ParserState state)
{
// Обработка токена на основе состояния без условных переходов
var handler = _tokenHandlers[(int)state];
handler(reader, builder);
}
// Делегаты-обработчики для каждого состояния
private static readonly Action<JsonReader, JsonDocumentBuilder>[] _tokenHandlers =
{
HandleValue,
HandleObjectStart,
HandleArrayStart,
HandlePropertyName,
HandlePropertyNameEnd,
HandlePropertyValue
};
} |
|
1. Единственная точка принятия решения о следующем состоянии.
2. Прямой доступ к обработчикам через массив делегатов.
3. Упрощённая логика обработки ошибок.
4. Лучшая предсказуемость ветвлений из-за структурированного потока управления.
При обработке XML можно применить похожий подход, но с учётом специфики формата. XML имеет более строгую структуру и дополнительные элементы, такие как атрибуты и пространства имён:
| C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
| public class BranchOptimizedXmlReader
{
private enum XmlParserState
{
Content,
Tag,
Attribute,
Comment,
CDATA
}
private readonly struct StateTransition
{
public XmlParserState NextState { get; }
public Action<XmlContext> Handler { get; }
public StateTransition(XmlParserState state, Action<XmlContext> handler)
{
NextState = state;
Handler = handler;
}
}
private readonly Dictionary<(XmlParserState State, char Char), StateTransition> _transitions;
private readonly XmlContext _context;
public BranchOptimizedXmlReader()
{
_transitions = BuildTransitionTable();
_context = new XmlContext();
}
private Dictionary<(XmlParserState, char), StateTransition> BuildTransitionTable()
{
var transitions = new Dictionary<(XmlParserState, char), StateTransition>();
// Определяем переходы для каждого состояния и символа
transitions.Add((XmlParserState.Content, '<'),
new StateTransition(XmlParserState.Tag, HandleTagStart));
transitions.Add((XmlParserState.Tag, '>'),
new StateTransition(XmlParserState.Content, HandleTagEnd));
// ... другие переходы
return transitions;
}
public XmlDocument Parse(string xml)
{
var state = XmlParserState.Content;
for (int i = 0; i < xml.Length; i++)
{
char c = xml[i];
// Ищем переход в таблице - единственная точка ветвления
if (_transitions.TryGetValue((state, c), out var transition))
{
state = transition.NextState;
transition.Handler(_context);
}
else
{
// Обработка текущего символа в контексте текущего состояния
_defaultHandlers[(int)state](_context, c);
}
}
return _context.BuildDocument();
}
} |
|
| C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
| public class NamespaceOptimizedXmlParser
{
// Используем структуру для компактного хранения информации о пространстве имён
private readonly struct NamespaceInfo
{
public readonly string Uri;
public readonly int ScopeDepth;
public NamespaceInfo(string uri, int depth)
{
Uri = uri;
ScopeDepth = depth;
}
}
// Храним пространства имён в массиве для быстрого доступа
private readonly NamespaceInfo[] _namespaceCache;
private readonly int[] _prefixToNamespaceIndex;
private int _currentDepth;
public XmlNode ResolveQualifiedName(string prefix, string localName)
{
// Быстрый поиск индекса пространства имён по префиксу
int nsIndex = _prefixToNamespaceIndex[ComputePrefixHash(prefix)];
if (nsIndex >= 0 && _namespaceCache[nsIndex].ScopeDepth <= _currentDepth)
{
return new XmlNode(localName, _namespaceCache[nsIndex].Uri);
}
// Запасной вариант для редких случаев коллизий или отсутствующих пространств имён
return HandleNamespaceNotFound(prefix, localName);
}
// Хэш-функция для префиксов, оптимизированная под типичные случаи
private static int ComputePrefixHash(string prefix)
{
// Большинство префиксов короткие (1-2 символа)
if (prefix.Length <= 2)
{
int hash = 0;
for (int i = 0; i < prefix.Length; i++)
hash = (hash * 31) + prefix[i];
return hash & 0xFF; // Ограничиваем размер таблицы
}
return prefix.GetHashCode() & 0xFF;
}
} |
|
Для повышения эффективности чтения XML/JSON можно также использовать буферизацию с предварительным анализом структуры документа:
| C# | 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
| public class BufferedStructureParser
{
private const int BufferSize = 16384; // Размер, кратный размеру страницы памяти
private readonly byte[] _readBuffer;
private readonly int[] _structureHints; // Информация о структуре документа
public BufferedStructureParser()
{
_readBuffer = new byte[BufferSize];
_structureHints = new int[BufferSize / 8]; // Примерно один хинт на 8 байт
}
public async Task ParseLargeDocument(Stream source)
{
int totalRead = 0;
int bufferOffset = 0;
while (true)
{
int read = await source.ReadAsync(_readBuffer, bufferOffset, BufferSize - bufferOffset);
if (read == 0) break;
// Анализируем структуру в буфере
AnalyzeStructure(_readBuffer, bufferOffset, read, _structureHints);
// Используем подсказки для эффективной обработки
ProcessBufferWithHints(_readBuffer, _structureHints);
totalRead += read;
// Сохраняем неполные токены для следующего чтения
if (bufferOffset > 0)
{
Buffer.BlockCopy(_readBuffer, read - bufferOffset,
_readBuffer, 0, bufferOffset);
}
}
}
private void AnalyzeStructure(byte[] buffer, int offset, int count, int[] hints)
{
// SIMD-оптимизированный поиск структурных символов
if (Vector.IsHardwareAccelerated && count >= Vector<byte>.Count)
{
int i = 0;
Vector<byte> openBracket = new Vector<byte>('<');
Vector<byte> closeBracket = new Vector<byte>('>');
for (; i <= count - Vector<byte>.Count; i += Vector<byte>.Count)
{
var chunk = new Vector<byte>(buffer, i);
var openMatches = Vector.Equals(chunk, openBracket);
var closeMatches = Vector.Equals(chunk, closeBracket);
// Сохраняем информацию о найденных структурных элементах
StoreStructureHints(hints, i, openMatches, closeMatches);
}
// Обрабатываем остаток буфера
for (; i < count; i++)
{
if (buffer[i] == '<' || buffer[i] == '>')
hints[i >> 3] |= 1 << (i & 7);
}
}
}
private void ProcessBufferWithHints(byte[] buffer, int[] hints)
{
// Используем подсказки для быстрой навигации по структуре документа
for (int i = 0; i < hints.Length; i++)
{
if (hints[i] == 0) continue; // Пропускаем участки без структурных элементов
int baseOffset = i << 3;
int hint = hints[i];
// Обрабатываем каждый бит в подсказке
while (hint != 0)
{
int bitPos = BitOperations.TrailingZeroCount(hint);
ProcessStructuralCharacter(buffer, baseOffset + bitPos);
hint &= ~(1 << bitPos);
}
}
}
} |
|
1. Позволяет пропускать участки документа без структурных элементов.
2. Предоставляет информацию для принятия решений о способе обработки данных.
3. Даёт возможность применять SIMD-инструкции для поиска структурных элементов.
4. Уменьшает количество проверок граничных условий.
процесор AMD Dual Core 6000+ его максимальная температура?
процесор AMD Dual Core 6000+ его максимальная температура? блин греется на играх аж стенка греется... Массив. Максимальная и минимальная сумма цифр
В произвольно заданном одномерном массиве целых чисел определить элементы, сумма цифр в записи... Установка Compro E 800 на Windows 7(максимальная)
Помогите пожалуйста с Compro E 800 на Windows 7(максимальная).не получается сохранить настройки... Расположить цифры в числах так, чтобы в начале стояла максимальная цифpа, а в конце – наименьшая
Ребят, помогите разобраться:
Даны k (k>1) натуральных x. Расположить цифры в числах так, чтобы в... Максимальная длина USB 2.0. Что будет при достижении длины в 5 м?
Слышал, что "максимальной длиной" для USB 2.0 является 5 метров. 2 вопроса:
1. Что значит... Не работает подключение к БД на ОС Win 7 максимальная
Всем привет!!! У меня есть таблица perv.dbf подключаюсь через Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data... Максимальная полоса пропускания памяти
Доброго времени суток! Из чего складывается максимальная полоса пропускания памяти? В железе не... Какова может быть максимальная длина строки URL?
Поскажите какова может быть максимальная длина строки URL. Например, если передавать большой обьем... Нужна максимальная скорость программы
Нужна максимальная скорость программы (сложение, сравнение целочисленных переменных, в том числе... Максимальная скорость фрагмента
Есть некий фрагмент программы типа:
For i=0 to end1
For j=0 to end2
If... Определить слово, в котором доля согласных максимальная
Для каждого слова в предложении указать долю согласных. Определить слово, в котором доля согласных... Вывести названия моделей машин, если их максимальная скорость больше 180 кмч
Недавно озадачился избыточностью кода, сейчас стал пытаться над этим активно работать. В связи с...
|
