Question

我正在编写延迟关键应用程序（自制HFT交易系统）。我有这样的代码，只是将uint64转换为string：

    // TODO: cache sprintf, use strcpy? measure?
    sprintf(dest, "%" PRIu64, divRes.quot);

这里divRes.quot是整数，保证在1到1 000 000之间。所以我可以预先分配（相当大）数组和＆＃34;缓存＆＃34;每一个价值。然后我可以执行strcpy(dest, cache[divRes.quot]).

乍一看它必须明显加快，因为strcpy必须明显快于sprintf。但请注意，我使用的是巨大的数组，几乎肯定无法完全加载到CPU缓存中。所以第二种方法几乎肯定会进入主存。虽然在第一种方法中，我很可能会留在CPU缓存中（甚至可能在最快的L1缓存中？！）

所以平均来说会更快：

我认为这取决于一个函数比另一个函数快多少以及CPU缓存访问速度比主内存访问速度快多少。

我认为写一个真正的测试非常困难。因为在实际应用中，整体系统负载会有所不同，因此缓存/内存使用会有所不同，这可能会大大改变。

请注意我不关心可读性，维护等，我只需要速度。

Answer 1

为了使表查找运行良好，您必须经常这样做（在具有大缓存的CPU上），因为大多数情况下表的大部分时间都在缓存中＃39这样做。该表占用大约7兆字节的内存，因此除非缓存相当大，并且您一次转换数百万个数字，因此大多数访问都是缓存，它几乎肯定是一个网络失利。

通过我的计算，它可能需要大约100个时钟才能使用正常除法（~5格+6加法）转换单个数字。从主存储器读取通常需要200个处理器时钟，因此您需要大约50％的缓存命中率才能实现收支平衡。

就个人而言，我怀疑我是否使用这些方法中的任何一种。相反，我可能会做混合动力。我将数字除以1000，然后进行两次表格查找（一次是红利，另一次是余下）。

优点是这会将表大小减少到大约4千字节，并且每个表条目的使用量增加大约1000倍。假设您要转换至少几百个（左右）随机分布在一次数字，你可以指望几乎100％的缓存命中率。凭借较高的缓存命中率，我们可以计划一个分区加上两个来自缓存的负载，总共大约25个时钟，或者大约是我们对天真转换的预期速度的4倍。