为什么解析器的四四方方的版本比完全专用的方式快13倍？

Question

我正在制作新Spiral language的教程，并偶然发现了一个有趣的性能难题。我可以在this chapter中看到我想要做的事情，生成的两个程序包括：boxy和fully_specialized。他们正在做的只是从字符串中读取3个整数并将它们返回元组中。令人惊讶的是，boxy版本比完全专业版本快13倍（在某些运行中高达20倍）。脚本和编译模式的时序相似，因此在Repl。

中测试它应该很容易

在尝试深入研究之前，为了试图解决这个问题，我有几点想法可能会发生这种情况。

1）由于代码占用空间较小，改进了缓存局部性。我认为不是这个，否则我会在不同的例子中看到类似的改进。

2）由JIT完成的黑魔法。

3）我对基准测试做错了。

据我所知，该程序似乎确实工作得很好，而且我的眼睛无法看到的是四四方方面的错误。

有关正在发生的事情的任何想法？

Answer 1

           Method |       Mean |     Error |    StdDev |
----------------- |-----------:|----------:|----------:|
       TermCasted |   406.6 ns | 1.2316 ns | 1.1520 ns |
             Boxy |   199.4 ns | 0.9976 ns | 0.9332 ns |
 FullySpecialized |   292.8 ns | 0.8448 ns | 0.7902 ns |
           FSharp | 3,616.2 ns | 8.9547 ns | 8.3762 ns |

当我使用正确的benchmarking tool代替徒手脚本时，我会得到有意义的数字。四四方方和完全专业方面的区别是45％，现在不是1300％。这些数字更符合人们的期望。

Spiral的解析器也比F＃快一个数量级，这也是预期的。有关详细信息，请查看master中教程的解析章节。

从中得到的教训是 - 从不认真对待自己。我打算从这里把这个放在心上。