在优化Scala代码时，首先看哪里？

Question

我目前需要优化算法的Scala实现，这太慢了。它是以函数的方式实现的，仅使用值(val)和不可变的数据结构。我已经记住了重要的函数(所以在我的代码中有一些可变的映射)，这使得我的代码快了一倍，我想知道下一步该做什么。

所以，我并不是在寻找软件优化的通用建议(例如，首先优化你的算法，使用分析器，做基准测试……)而是针对特定于Scala或特定于JVM的优化建议。

因此，我的问题是，在尝试优化Scala代码时，首先应该从哪里开始？通常会导致速度减慢的常见语言结构或模式是什么？

我特别就以下几点征询意见：

• 我读到for(...)构造很慢，因为每次执行循环体时都会生成一个匿名类。这是真的吗？有没有生成匿名类的其他地方？(例如，当使用带有匿名函数的map()时)
• 的不可变集合在一般情况下比可变集合慢得多(特别是在涉及映射结构时)？
• 在Scala2.8、2.9和2.10之间是否有任何显著的性能差异?

Answer 1

在过去，我还不得不优化很多Scala代码。下面不是一个完整的列表，只是一些可能对你有帮助的实际观察：

• 是的，用while替换for循环会更快，即使是在Scala2.10中也是如此。有关这方面的详细信息，请参阅linked talk in the comments。此外，请注意，使用“(see this post for details).
• The filtering”(你正在迭代的集合后面的条件)将导致条件的装箱/拆箱，这可能会对性能产生很大影响。不可变和可变的问题仅由您必须执行的更新次数来回答，很难(对我而言)在这里给出一般的答案。
• 到目前为止，我没有观察到2.8，2.9和2.10之间的显著性能差异。但很明显，这取决于手头的问题。例如，如果你的算法大量使用Range.sum，你会观察到很大的不同(因为这是2.10中的O(1) )。
• 我注意到，使用相应的Java集合而不是Scala版本也可以带来显着的速度提升(大概在5-10%左右)。例如，对于一个非常具体的问题，我在一个微基准测试中得到了以下结果(显示的是运行时)(注意:不要由此得出结论；请运行您自己的结果)。

ColtBitVector最小值: 0.042平均值: 0.245最大值: 40.120 JavaBitSet最小值: 0.043平均值: 0.165最大值: 4.306 JavaHashSet最小值: 0.191平均值: 0.716最大值: 12.624 JavaTreeSet最小值:0.313Avg:1.428max：457.146 ScalaBitSetImmutable最小值: 64.504平均值: 0.380平均值: 1.675最大值: 13.838 ScalaBitSetMutable最小值: 0.423平均值: 3.693最大值: 9.998 ScalaSetImmutable最小值: 0.458平均值: 2.305最大值:9.998 ScalaSetMutable最小值:0.340Avg:1.332max: 10.974

手头的问题是计算整数集合的简单交集(具有非常特定的集合大小和数量)。我想要演示的是:选择正确/错误的集合可以产生重大影响！同样，我认为很难给出选择这些数据类型中哪种数据类型的一般建议，因为这只告诉我们在这个特殊的交集问题中的性能(但我确实在一些情况下选择了Java的HashSet，而不是其他选择)。还要注意，这个交集问题不需要可变的数据类型。尽管如此，即使在不可变的功能中也可能存在性能差异(尽管对于Set来说，可变集合的速度要快得多，但对于BitSet来说，它是不可变的集合)。因此，根据不同的情况，您可能希望选择可变集合而不是不可变集合来获得最大性能(小心使用！)。

• 我被告知，声明一个变量private[this] var foo = ...会阻止创建getter/ @specialized函数，并且应该更快(免责声明:我从未确认过在处理泛型类型的microbenchmark).

• When中，为特定类型定义@specialized版本应该导致getter。我尽量避免泛化，但我可以接受以下内容:尝试使用本机数组。在我的许多基准测试中，我只是最终使用了数组，考虑到它们在JVM中的实现，这是有意义的。

• 我想到的一个小问题是:我观察到通过origCollection.toSomeCollectionName构造集合与使用伴生对象(即SomeCollectionName(origCollection :_*))构造集合的差异。在许多情况下，后者的速度要快得多。

Answer 2

你的代码在运行时会实例化大量的对象吗？例如，Scala的case类，或者map/flatMap的链会导致大量的“不必要的”对象被创建，这可能会减慢代码的速度并给垃圾回收器带来更多的工作。