Question

基准测试表明，cereal库反序列化我的数据结构（详见下文）要比驱动器读取相同数据所花费的时间长100倍：

benchmarking Read
mean: 465.7050 us, lb 460.9873 us, ub 471.0938 us, ci 0.950
std dev: 25.79706 us, lb 22.19820 us, ub 30.81870 us, ci 0.950
found 4 outliers among 100 samples (4.0%)
  4 (4.0%) high mild
variance introduced by outliers: 53.460%
variance is severely inflated by outliers

benchmarking Read + Decode
collecting 100 samples, 1 iterations each, in estimated 6.356502 s
mean: 68.85135 ms, lb 67.65992 ms, ub 70.05832 ms, ci 0.950
std dev: 6.134430 ms, lb 5.607914 ms, ub 6.755639 ms, ci 0.950
variance introduced by outliers: 74.863%
variance is severely inflated by outliers

在我的程序中对此数据结构的典型反序列化使用情况进行分析也支持这一点，其中98％的时间用于反序列化数据，1％是IO加上核心算法：

COST CENTRE                    MODULE               %time %alloc

getWord8                       Data.Serialize.Get    30.5   40.4
unGet                          Data.Serialize.Get    29.5   17.9
getWord64be                    Data.Serialize.Get    14.0   10.7
getListOf                      Data.Serialize.Get    10.2   12.8
roll                           Data.Serialize         8.2   11.5
shiftl_w64                     Data.Serialize.Get     3.4    2.9
decode                         Data.Serialize         2.9    3.1
main                           Main                   1.3    0.6

我反序列化的数据结构是IntMap [Triplet Atom]，组件类型的定义如下：

type Triplet a = (a, a, a)

data Point = Point {
    _x :: {-# UNPACK #-} !Double ,
    _y :: {-# UNPACK #-} !Double ,
    _z :: {-# UNPACK #-} !Double }

data Atom = Atom {
    _serial :: {-# UNPACK #-} !Int    ,
    _r      :: {-# UNPACK #-} !Point  ,
    _n      :: {-# UNPACK #-} !Word64 }

我正在使用IntMap提供的默认(,,)，[]和cereal个实例，以及我的自定义类型的以下类型和实例：

instance Serialize Point where
    put (Point x y z) = do
        put x
        put y
        put z
    get = Point <$> get <*> get <*> get

instance Serialize Atom where
    put (Atom s r n) = do
        put s
        put r
        put n
    get = Atom <$> get <*> get <*> get

所以我的问题是：

为什么反序列化总体上如此缓慢？
有没有办法更改我的数据结构（例如IntMap / []）以使反序列化更快？
有没有办法更改我的数据类型（例如Atom / Point）以使反序列化更快？
在Haskell中是否有比cereal更快的替代方案，或者我应该将数据结构存储在C-land中以进行更快速的反序列化（即使用mmap）？

我反序列化的这些文件被用于搜索引擎的子索引，因为完整索引不能适合目标计算机（这是一个消费级桌面）的内存，所以我将每个子索引存储在磁盘上并读取+解码驻留在内存中的初始全局索引所指向的子索引。此外，我不关心序列化速度，因为搜索索引是最终用户的瓶颈，cereal的当前序列化性能对于生成和更新索引是令人满意的。

编辑：

尝试过唐建议使用节省空间的三重奏，这使速度提高了四倍：

benchmarking Read
mean: 468.9671 us, lb 464.2564 us, ub 473.8867 us, ci 0.950
std dev: 24.67863 us, lb 21.71392 us, ub 28.39479 us, ci 0.950
found 2 outliers among 100 samples (2.0%)
  2 (2.0%) high mild
variance introduced by outliers: 50.474%
variance is severely inflated by outliers

benchmarking Read + Decode
mean: 15.04670 ms, lb 14.99097 ms, ub 15.10520 ms, ci 0.950
std dev: 292.7815 us, lb 278.8742 us, ub 308.1960 us, ci 0.950
variance introduced by outliers: 12.303%
variance is moderately inflated by outliers

然而，它仍然是瓶颈，使用的时间比IO多25倍。此外，任何人都可以解释为什么唐的建议有效吗？这是否意味着如果我切换到列表以外的其他内容（如数组？）它也可能会有所改进？

编辑＃2：刚刚切换到最新的Haskell平台并重新搜索谷物。信息更详细，我提供了hpaste。

Answer 1

确定。用建议的摘要来回答这个问题。为了快速反序列化数据：

使用cereal（严格字节串输出）或binary（延迟字节串输出）
确保您使用-O2进行编译，因为这些库依赖于内联来消除开销
使用密集数据类型，例如用解压缩的专用表单替换多态元组。
避免将数据类型转换为列表以对其进行序列化。如果你有字节串，那就照顾好了。对于解压缩的数组类型，通常会获得非常快的IO，但值得仔细检查实例
您可以使用mmap'd IO
对于双重数据，请考虑使用更高效的双读取器。
使用针对性能而调整的现代阵列和容器类型，以及更新的GHC版本。

如何在Haskell中进行快速数据反序列化

1 个答案: