Andere haben diese Frage in Bezug auf enge Schleifen beantwortet, obwohl es einen offensichtlichen Leistungsunterschied zwischen Rex Kerrs Beispielen zu geben scheint, die ich kommentiert habe.
Diese Antwort richtet sich wirklich an Personen, die möglicherweise die Notwendigkeit einer Optimierung im engen Regelkreis als Konstruktionsfehler untersuchen.
Ich bin relativ neu in Scala (etwa ein Jahr oder so) , aber das Gefühl es, so weit ist , dass es Ihnen erlaubt zu verschieben viele Aspekte der Gestaltung, Umsetzung und Ausführung relativ einfach (mit genügend Hintergrund Lesen und Experimentieren :)
Aufgeschobene Konstruktionsmerkmale:
Verzögerte Implementierungsfunktionen:
Verzögerte Ausführungsfunktionen: (Entschuldigung, keine Links)
- Thread-sichere Lazy-Werte
- Pass-by-Name
- Monadisches Zeug
Diese Funktionen helfen mir, den Weg zu schnellen und engen Anwendungen zu beschreiten.
Die Beispiele von Rex Kerr unterscheiden sich darin, welche Aspekte der Ausführung verschoben werden. Im Java-Beispiel wird die Zuweisung von Speicher verschoben, bis die Größe berechnet ist, wobei das Scala-Beispiel die Mapping-Suche verzögert. Für mich scheinen sie völlig andere Algorithmen zu sein.
Folgendes ist meiner Meinung nach eher ein Äpfel-zu-Äpfel-Äquivalent für sein Java-Beispiel:
val bigEnough = array.collect({
case k: String if k.length > 2 && mapping.contains(k) => mapping(k)
})
Keine zwischengeschalteten Sammlungen, keine OptionInstanzen usw. Dadurch wird auch der Sammlungstyp beibehalten, sodass bigEnoughder Typ Array[File]- ist. ArrayDie collectImplementierung wird wahrscheinlich etwas in der Art tun, wie der Java-Code von Herrn Kerr funktioniert.
Die oben aufgeführten verzögerten Designfunktionen würden es Scalas Sammlungs-API-Entwicklern auch ermöglichen, diese schnelle Array-spezifische Sammlungsimplementierung in zukünftigen Versionen zu implementieren, ohne die API zu beschädigen. Darauf beziehe ich mich, wenn ich den Weg zur Geschwindigkeit beschreite.
Ebenfalls:
val bigEnough = array.withFilter(_.length > 2).flatMap(mapping.get)
Die withFilterMethode, die ich hier anstelle von verwendet habe, filterbehebt das Problem mit der Zwischenerfassung, aber es gibt immer noch das Problem mit der Optionsinstanz.
Ein Beispiel für die einfache Ausführungsgeschwindigkeit in Scala ist die Protokollierung.
In Java könnten wir so etwas schreiben wie:
if (logger.isDebugEnabled())
logger.debug("trace");
In Scala ist dies nur:
logger.debug("trace")
weil der in Scala zu debuggende Nachrichtenparameter den Typ " => String" hat, den ich als eine parameterlose Funktion betrachte, die ausgeführt wird, wenn er ausgewertet wird, die in der Dokumentation jedoch als "Pass-by-Name" bezeichnet wird.
BEARBEITEN {Funktionen in Scala sind Objekte, daher gibt es hier ein zusätzliches Objekt. Für meine Arbeit lohnt es sich, das Gewicht eines trivialen Objekts auszuschließen, dass eine Protokollnachricht unnötig ausgewertet wird. }}
Dies macht den Code nicht schneller, aber es erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass er schneller ist, und es ist weniger wahrscheinlich, dass wir die Erfahrung haben, den Code anderer Leute massenhaft durchzugehen und zu bereinigen.
Für mich ist dies ein konsequentes Thema innerhalb von Scala.
Harter Code kann nicht erfassen, warum Scala schneller ist, obwohl er ein wenig andeutet.
Ich bin der Meinung, dass dies eine Kombination aus der Wiederverwendung von Code und der Obergrenze der Codequalität in Scala ist.
In Java wird großartiger Code oft zu einem unverständlichen Chaos und ist daher in APIs mit Produktionsqualität nicht wirklich realisierbar, da die meisten Programmierer ihn nicht verwenden könnten.
Ich habe große Hoffnungen, dass Scala es den einsteins unter uns ermöglichen könnte, weitaus kompetentere APIs zu implementieren, die möglicherweise durch DSLs ausgedrückt werden. Die Kern-APIs in Scala sind bereits weit auf diesem Weg.