Go 处理大数组使用 for range 和 for 循环的区别

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我是靠谱客的博主机灵过客，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Go 处理大数组使用 for range 和 for 循环的区别，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

副本复制问题

range 在带来便利的同时，也给 Go 初学者带来了一些麻烦。因为使用者需要明白一点：for range 中，参与循环表达式的只是对象的副本。

func main() {
    var a = [5]int{1, 2, 3, 4, 5}
    var r [5]int
    fmt.Println("original a =", a)
    for i, v := range a {
        if i == 0 {
            a[1] = 12
            a[2] = 13
        }
        r[i] = v
    }
    fmt.Println("after for range loop, r =", r)
    fmt.Println("after for range loop, a =", a)
}

你认为这段代码会输出以下结果吗?

original a = [1 2 3 4 5]
after for range loop, r = [1 12 13 4 5]
after for range loop, a = [1 12 13 4 5]

但是，实际输出是；

original a = [1 2 3 4 5]
after for range loop, r = [1 2 3 4 5]
after for range loop, a = [1 12 13 4 5]

为什么会这样?原因是参与 for range 循环是 range 表达式的副本。也就是说，在上面的例子中，实际上参与循环的是 a 的副本，而不是真正的 a。

为了让大家更容易理解，我们把上面例子中的 for range 循环改写成等效的伪代码形式。

for i, v := range ac { //ac is a value copy of a
    if i == 0 {
        a[1] = 12
        a[2] = 13
    }
    r[i] = v
}

ac 是 Go 临时分配的连续字节序列，与 a 根本不是同一块内存空间。因此，无论 a 如何修改，它参与循环的副本 ac 仍然保持原始值，因此从 ac 中取出的 v 也依然是 a 的原始值，而不是修改后的值。

那么，问题来了，既然 for range 使用的是副本数据，那 for range 会比经典的 for 循环消耗更多的资源并且性能更差吗?

性能对比

基于副本复制问题，我们先使用基准示例来验证一下：对于大型数组，for range 是否一定比经典的 for 循环运行得慢?

package main
import "testing"
func BenchmarkClassicForLoopIntArray(b *testing.B) {
 b.ReportAllocs()
 var arr [100000]int
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  for j := 0; j < len(arr); j++ {
   arr[j] = j
  }
 }
}
func BenchmarkForRangeIntArray(b *testing.B) {
 b.ReportAllocs()
 var arr [100000]int
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  for j, v := range arr {
   arr[j] = j
   _ = v
  }
 }
}

在这个例子中，我们使用 for 循环和 for range 分别遍历一个包含 10 万个 int 类型元素的数组。让我们看看基准测试的结果。

$ go test -bench . forRange1_test.go
goos: darwin
goarch: amd64
cpu: Intel(R) Core(TM) i5-8279U CPU @ 2.40GHz
BenchmarkClassicForLoopIntArray-8 47404 25486 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkForRangeIntArray-8 37142 31691 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
PASS
ok command-line-arguments 2.978s

从输出结果可以看出，for range 的确会稍劣于 for 循环，当然这其中包含了编译器级别优化的结果(通常是静态单赋值，或者 SSA 链接)。

让我们关闭优化开关，再次运行压力测试。

$ go test -c -gcflags '-N -l' . -o forRange1.test
$ ./forRange1.test -test.bench .
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: workspace/example/forRange
cpu: Intel(R) Core(TM) i5-8279U CPU @ 2.40GHz
BenchmarkClassicForLoopIntArray-8 6734 175319 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkForRangeIntArray-8 5178 242977 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
PASS

当没有编译器优化时，两种循环的性能都明显下降， for range 下降得更为明显，性能也更加比经典 for 循环差。

遍历结构体数组

上述性能测试中，我们的遍历对象类型是 int 值的数组，如果我们将 int 元素改为结构体会怎么样?for 和 for range 循环各自表现又会如何?

package main
import "testing"
type U5 struct {
 a, b, c, d, e int
}
type U4 struct {
 a, b, c, d int
}
type U3 struct {
 b, c, d int
}
type U2 struct {
 c, d int
}
type U1 struct {
 d int
}

func BenchmarkClassicForLoopLargeStructArrayU5(b *testing.B) {
 b.ReportAllocs()
 var arr [100000]U5
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  for j := 0; j < len(arr)-1; j++ {
   arr[j].d = j
  }
 }
}
func BenchmarkClassicForLoopLargeStructArrayU4(b *testing.B) {
 b.ReportAllocs()
 var arr [100000]U4
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  for j := 0; j < len(arr)-1; j++ {
   arr[j].d = j
  }
 }
}
func BenchmarkClassicForLoopLargeStructArrayU3(b *testing.B) {
 b.ReportAllocs()
 var arr [100000]U3
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  for j := 0; j < len(arr)-1; j++ {
   arr[j].d = j
  }
 }
}
func BenchmarkClassicForLoopLargeStructArrayU2(b *testing.B) {
 b.ReportAllocs()
 var arr [100000]U2
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  for j := 0; j < len(arr)-1; j++ {
   arr[j].d = j
  }
 }
}

func BenchmarkClassicForLoopLargeStructArrayU1(b *testing.B) {
 b.ReportAllocs()
 var arr [100000]U1
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  for j := 0; j < len(arr)-1; j++ {
   arr[j].d = j
  }
 }
}

func BenchmarkForRangeLargeStructArrayU5(b *testing.B) {
 b.ReportAllocs()
 var arr [100000]U5
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  for j, v := range arr {
   arr[j].d = j
   _ = v
  }
 }
}
func BenchmarkForRangeLargeStructArrayU4(b *testing.B) {
 b.ReportAllocs()
 var arr [100000]U4
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  for j, v := range arr {
   arr[j].d = j
   _ = v
  }
 }
}

func BenchmarkForRangeLargeStructArrayU3(b *testing.B) {
 b.ReportAllocs()
 var arr [100000]U3
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  for j, v := range arr {
   arr[j].d = j
   _ = v
  }
 }
}
func BenchmarkForRangeLargeStructArrayU2(b *testing.B) {
 b.ReportAllocs()
 var arr [100000]U2
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  for j, v := range arr {
   arr[j].d = j
   _ = v
  }
 }
}
func BenchmarkForRangeLargeStructArrayU1(b *testing.B) {
 b.ReportAllocs()
 var arr [100000]U1
 for i := 0; i < b.N; i++ {
  for j, v := range arr {
   arr[j].d = j
   _ = v
  }
 }
}

在这个例子中，我们定义了 5 种类型的结构体：U1~U5，它们的区别在于包含的 int 类型字段的数量。

性能测试结果如下：

$ go test -bench . forRange2_test.go
goos: darwin
goarch: amd64
cpu: Intel(R) Core(TM) i5-8279U CPU @ 2.40GHz
BenchmarkClassicForLoopLargeStructArrayU5-8 44540 26227 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkClassicForLoopLargeStructArrayU4-8 45906 26312 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkClassicForLoopLargeStructArrayU3-8 43315 27400 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkClassicForLoopLargeStructArrayU2-8 44605 26313 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkClassicForLoopLargeStructArrayU1-8 45752 26110 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkForRangeLargeStructArrayU5-8 3072 388651 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkForRangeLargeStructArrayU4-8 4605 261329 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkForRangeLargeStructArrayU3-8 5857 182565 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkForRangeLargeStructArrayU2-8 10000 108391 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkForRangeLargeStructArrayU1-8 36333 32346 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
PASS
ok command-line-arguments 16.160s

我们看到一个现象：不管是什么类型的结构体元素数组，经典的 for 循环遍历的性能比较一致，但是 for range 的遍历性能会随着结构字段数量的增加而降低。