Pharo系统优化选项

Question

我是StackOverflow的新手，在Windows中寻找技巧和帮助调优FERO5.0。

我的PC正在运行Windows 10，CPU I5-4670K在4 Ghz，Plextor 512 g SSD作为C驱动器加载和运行法老5.0。

下面是一组代码，我用它来理解法老在性能和计算精度方面的行为。

  | x y |
  x := 0.
  y := 400000000.
  [1 to: 2000000000 do: [ :i | 
      x := x + 0.2]] timeToRun

执行了2分8.281秒。如果我从迭代次数中减去一个零，它只需要1.762秒就能完成。在执行时间中，10倍以上的迭代使用超过70次。我似乎碰到了一个系统边界，在这两种情况下，执行时间增长了10倍以上。

欣赏任何技巧，并帮助微调法老5.0虚拟机，以便我可以减少这种意外的和不受欢迎的系统行为？

附注：在执行过程中，Windows任务管理器没有报告磁盘活动的任何更改。几乎所有的执行都是RAM和CPU操作。顺便说一句，除非你有一个更快的PC，请不要试图再增加零的迭代次数，它花了很长时间，我不得不中断执行。

Answer 1

欢迎来到SO (还有smalltalk标签！)

首先，请注意，临时y在这里没有发挥任何作用，因此我们可以将片段简化为

| x |
x := 0.
[1 to: 200000000 * 10 do: [ :i | 
  x := x + 0.2]] timeToRun

你把它拿来比较

| x |
x := 0.
[1 to: 200000000 * 1 do: [ :i | 
  x := x + 0.2]] timeToRun

第一个版本不仅比第二个版本慢一倍的原因是，在第一个版本中，块变量10从SmallInteger域移动到LargeInteger域。因此，每当块增加i时，当i超过SmallInteger边界时，这里发生的加法i := i + 1就会涉及LargeInteger算法，这比SmallInteger算法要慢。

LargeInteger算法发生了多少次？好吧，为了计算我们只需要从SmallInteger maxVal中减去200000000 * 10

(200000000 * 10) - SmallInteger maxVal  = 926,258,177

这意味着法老正在对大整数i执行这个数目的操作。

请注意，如果我们有

| x |
x := 0.
[
  10 timesRepeat: [1 to: 200000000 * 1 do: [ :i | x := x + 0.2]]
] timeToRun

我们将花费大约一次迭代速度的10倍。

增编

请不要把上面的解释看作是LargeInteger算法在制药中的表现很差。相反，法罗在提高计算效率方面做得很好。

在场景后面，法老使用原语进行这些操作，同时为程序员提供了一个独特而一致的视图和Integer算法的API。实际上，如果您尝试在另一种方言中执行同样的操作，而不支持LargeInteger，则需要等待更长的时间才能计算结果。