面向对象的纯粹性
在很久很久以前,C++还被称为面向对象语言(现在一般称为多范式通用语言),人们就对C++的面向对象的纯粹性提出了质疑,主要有以下几点:
- 并非所有的对象都是对象(很拗口?),比如指针本身不是对象,函数不是对象,基本数据类型不是对象。
- C++对于面向对象中“消息传递”的设计采用的是方法调用的形式,这种方式不能完整的表达“消息传递”的语义。
对于第一点,我们最直观的感受就是,我们无法写如下的代码:
2 |
string b = a.toString(); |
我们能做的只是:
2 |
char buffer[MAX_STRING]; |
3 |
itoa(a, buffer, MAX_STRING]; |
所以这里a是一个值,而非一个对象,它只是数据,而没有与之相关的操作。
我们看看Lua和Python的设计,就可以更加明了的理解值类型的设计的差异个中差异。
Lua和Python的差异
在Python中,所有的对象都继承自PyObject类(Python本身是使用C语言编写的,Python在C语言中模拟了一套类似C++的OO机制,支持继承、多态等面向对象特性),在所有需要操作变量的地方,都统一使用PyObject*来访问,例如,在函数调用时,为函数分配堆栈空间的时候,代码就类似这个样子:
1 |
PyObject** stack = (PyObject**) malloc ( sizeof (PyObject*)*maxStack); |
所以,本质上来说,所有的对象都是在堆上分配的,我们访问的都是对象的指针。
再来看看Lua的设计,在Lua中,使用一个结构体来保存对象:
所以,保存一个变量,在32bit的机器上,Lua使用12个字节。对于值类型(lua_Number)之类的变量,并不会从堆中分配,而是直接在栈上分配(事实上也是从堆上分配,但是是一次性分配的),例如在函数调用的时候,要分配寄存器的空间的时候,相当于这样的代码:
1 |
TObject* locals = (TObject*) malloc ( sizeof (TObject)*localCount); |
这样看起来似乎都是一条malloc调用,那么性能差异在哪里呢?
分配空间时的性能差异
假设我们在两个虚拟机里面都需要分配一个4个数值类型的栈上变量或者寄存器的空间,那么在Python中,等效代码是:
1 |
PyObject** stack = (PyObject**) malloc ( sizeof (PyObject*)*4); |
2 |
for ( int i = 0; i < 4; i++) |
3 |
stack[i] = (PyObject*) malloc ( sizeof (PyIntObject)); |
这里的代码只包含分配空间,不包括初始化变量的部分。对应在lua虚拟机中的相对代码就是:
1 |
TObject* locals = (TObject*) malloc ( sizeof (TObject)*4); |
可以看到,Lua的模式在处理数值变量的时候,将会少4次内存分配操作,这对于每秒执行数以万级的函数调用的时候,对性能的影响非常明显。
执行运算时的性能差异
现在我们再看看执行数值运算的时候性能会有怎样的差异,我们还是以上一篇文章中说到的,1+2的数学运算为例,将相应的bytecode翻译成实际执行的C代码来做:
Python ByteCode
对应的C代码
02 |
PyObject** stack = (PyObject**) malloc ( sizeof (PyObject*)*2); // 一次内存分配 |
06 |
STACK_TOP = PyInt_FromLong(1); // 一次内存分配 |
10 |
STACK_TOP = PyInt_FromLong(2); // 一次内存分配 |
13 |
PyObject* result = PyNumber_Add(STACK_SECOND, STACK_TOP); // 一次内存分类 |
我们可以看到,这样一次简单的计算,进行了4次内存分配操作(其实还有2次内存释放操作)。
我们再来看看Lua的ByteCode:
对应的C代码是:
01 |
TObject* locals = (TObject*) malloc ( sizeof (TObject)*3); // 一次内存分配 |
04 |
locals[0] = lua_Number(1); // 没有内存分配 |
07 |
locals[1] = lua_Number(2); |
10 |
locals[2] = lua_Number(locals[0].v.n + locals[1].v.n); |
只有1次内存分配操作,没有内存释放操作,这样,速度的差异就非常明显了。
文章来源:http://zoomq.qiniudn.com/ZQScrapBook/ZqFLOSS/data/20111002195204/
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