go原生數據效率

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接着上一章 

對象序列化和反序的效率已經很高，試試原生數據的效率

package main

import (
    "fmt"
    "math/rand"
    "opbuf"
    "time"
)

type RTValue struct {
    Time   int32
    Status int16
    Value  float32
}

func main() {

    size := 1000000
    col := make([]RTValue, size)
    for i := 0; i < size; i++ {
        col[i] = RTValue{Time: int32(i), Status: int16(i), Value: rand.Float32()}
    }

    fmt.Println("send data:", col[size-1])
    var opbuff *opbuf.OPBuffer = opbuf.NewOPBuffer()
    start := time.Now().UnixNano()
    for i := 0; i < size; i++ {
        //        opbuff.PutByte(col[i].Data)
        opbuff.PutInt32(col[i].Time)
        opbuff.PutInt16(col[i].Status)
        opbuff.PutFloat32(col[i].Value)
    }
    fmt.Println("send cost:", (time.Now().UnixNano()-start)/1000000)

    opbuff.Flush()

    start = time.Now().UnixNano()
    for i := 0; i < size; i++ {
        col[i].Time,_ = opbuff.GetInt32()
        col[i].Status,_ = opbuff.GetInt16()
        col[i].Value,_ = opbuff.GetFloat32()
    }
    fmt.Println("rev cost:", (time.Now().UnixNano()-start)/1000000)
    fmt.Println("rev data:", col[size-1])

}

Go原生代碼性能：

total record: 1000000

send data: {999999 16959 0.69153386}

send cost: 93

rev cost: 61

rev data: {999999 16959 0.69153386}

 

結論：

1.無論什麼語言，大批量同類型數據的傳輸，原生性能仍是比第三方序列化 效率高不少

2.C++ 使用memcpy put 原始類型，效率仍是比go高不少

C++原生代碼性能：

total record 1000000

time pack 11 ms

time unpack 57 ms