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程序局部性原理感悟

2024-10-19 01:04:02   214人阅读

局部性原理
　　程序的局部性原理是指程序在执行时呈现出局部性规律，即在一段时间内，整个程序的执行仅限于程序中的某一部分。相应地，执行所访问的存储空间也局限于某个内存区域。
　　局部性原理又表现为：时间局部性和空间局部性。
　　时间局部性是指如果程序中的某条指令一旦执行，则不久之后该指令可能再次被执行；如果某数据被访问，则不久之后该数据可能再次被访问。
　　空间局部性是指一旦程序访问了某个存储单元，则不久之后。其附近的存储单元也将被访问。
　　这一规律是是普遍事实的总结，更是许多计算机技术的前提假设，比如.NET中托管堆以及代龄的处理过程，便是基于这个认识。
　　之所以有这个规律，很多人认为原因是：程序的指令大部分时间是顺序执行的，而且程序的集合，如数组等各种数据结构是连续存放的。对于这一点，我个人表示赞同。
　　程序的局部性原理是如此重要，以至于与程序设计的各个方面都存在密切的关系。
 
局部性与效率
　　熟悉代码的局部性原理，并且按照这个思路去写代码，可以显著的提高代码的执行效率，先看下面的C#代码：
static void Main(string[] args){ int[,] a = new int[10000,10000]; int sum = 0; // 按照先行后列的顺序遍历二维数组，这是正常做法 WriteTimes(() => {  for (int i = 0; i < 10000; i++)  {   for (int j = 0; j < 10000; j++)   {    sum += a[i, j];   }  } }); // 按照先列后行的顺序遍历二维数组，这是异常做法 WriteTimes(() => {  for (int j = 0; j < 10000; j++)  {   for (int i = 0; i < 10000; i++)   {    sum += a[i, j];   }  } });  Console.Read();} static void WriteTimes(Action func){ DateTime dt0 = DateTime.Now; func(); DateTime dt1 = DateTime.Now; Console.WriteLine((dt1 - dt0).Milliseconds);}

　　大家可以输出一下，在我的机器上的输出为(具体的数值可能不同，但是大小比例应该差不多)：

102999

　　这个例子本身并没什么实际的意义，但如果处理的数据量足够大，并且可能需要频繁的在外存、内存、缓存间调度，又注重效率的话，这个问题就有可能会被陡然放大了。不过，通常来说，效率总是在程序出现性能问题后才应该被关注的方面。

 
局部性与缓存
　　归根结底，缓存(各种缓存技术，CPU缓存，数据库缓存，服务器缓存)探讨的也基本都是效率的问题，看另一个来源于网上某位仁兄的问题：
// 写法一：循环内塞进好几件事for (int i = 0; i < 1000; i++){ WriteIntArray(); WriteStringArray();}// 写法二：循环内只干一件事for (int i = 0; i < 1000; i++){ WriteIntArray();}for (int i = 0; i < 1000; i++){ WriteStringArray();}

问：两种写法哪个好？

　　有的同学认为写法一效率高，因为循环只执行了一遍，而有的同学认为写法二效率高，因为该写法中每个循环内的局部变量大部分情况下是比写法一少，这样更容易利用CPU的寄存器以及各级缓存，这满足局部性原理，所以效率较好。
　　我写了简单的程序验证了一下，发现确实有时候写法一执行时间较短，有时候写法二执行之间较短，没有明显的固定规律，所以我认为这里的效率一说不太明显，当然了也许是这里的循环次数比较少，循环多次的低效还没有体现出来，感兴趣的可以自己试一下大的循环。
　　即使是这样的结果，我还是倾向于使用第二种写法，这不是效率的原因，而是重构中，提倡一个循环只干一件事。
 
局部性与重构
　　重构的基本原理这里就不多说了，感兴趣的随便搜一下就可以了。重构的基本原则中就有诸如：一个循环只干好一件事，关联性强的代码放到一起，变量定义在使用的地方等等。这些原则与局部性原理阐述的规律竟然是如出一辙。
　　看一些我认可的写法：
// 一个循环内只干好一件事for (int i = 0; i < 1000; i++){ WriteIntArray();}for (int i = 0; i < 1000; i++){ WriteStringArray();} // 原始的代码List<int> salaryList = new List<int>();List<int> levelList = new List<int>();List<int> scoreList = new List<int>(); collectHighSalary(salaryList);collectHighLevel(levelList);collectHighScore(scoreList); collectMiddleSalary(salaryList);collectMiddleLevel(levelList); collectLowSalary(salaryList);collectLowlevel(levelList);// 重构成：// 有关系的代码放到一起// 变量需要时再定义List<int> salaryList = new List<int>();collectHighSalary(salaryList);collectMiddleSalary(salaryList);collectLowSalary(salaryList); List<int> levelList = new List<int>();collectHighLevel(levelList);collectMiddleLevel(levelList);collectLowlevel(levelList); List<int> scoreList = new List<int>();collectHighScore(scoreList);

　　局部性原理不仅与语句和函数的组织方式息息相关，还与组件的组织方式互相呼应。

 
局部性与高内聚
　　从元素(函数，对象，组件，乃至服务)设计的角度，内聚性是描述一个元素的成员之间关联性强弱尺度。如果一个元素具有很多紧密相关的成员，而且它们有机的结合在一起去完成有限的相关功能，那这个元素通常就是高度内聚的。高内聚的设计是一种良好的设计。
　　耦合性从另一个角度描述了元素之间的关联性强弱。元素之间联系越紧密，其耦合性就越强，元素的独立性则越差，元素间耦合的高低取决于元素间接口的复杂性，调用的方式以及传递的信息。低耦合的设计是一种良好的设计。
　　一个具有低内聚，高耦合的元素会执行许多互不相关的逻辑，或者完成太多的功能，这样的元素难于理解、难于重用、难于维护，常常导致系统脆弱，常常受到变化带来的困扰。
　　毫无疑问，遵循良好的局部性原理通常能得到良好的高内聚低耦合元素，反之，代码中元素的高内聚低耦合也使的局部性得以大大加强，此所谓相得益彰。
 
局部性与命名
　　说到命名，不得不提著名的匈牙利命名法。
　　在我读了《软件随想录：程序员部落酋长Joel谈软件》一书之前，我认为的匈牙利命名法则就是在驼峰式命名的基础上，在变量名前加上变量的类型，例如iLength表示int型的表示长度的变量。
　　但是在我阅读了《软件随想录》一书相关的章节以后，才彻底的了解到其中的误解。原来微软那位大牛推荐的匈牙利命名法居然不是我想的那样。
　　在该书中，作者将匈牙利命名法分为两种，流行的并且被废掉的叫“系统型匈牙利命名法则”，这种命名法将变量类型加到了变量名字前面，老实说确实没什么意义，特别是在现代编辑器中。
　　事实上，微软那位仁兄推荐的是叫做“应用型匈牙利命名法则”的规则，那就是把变量的应用场景加到变量的名字前面。
　　比如在页面开发中，直接从用户输入得到的Name字符串可以起名叫：usName，其中us代表unsafe，意思是这个字符串是用户输入的，没用经过编码处理，可能是不安全的。而经过编码的Name字符串可以起名叫sName，其中s代表safe，意思是这个字符串经过了编码处理，是安全的。
　　谈到命名的规则，就是为了说明下面这个息息相关的问题：代码错误检查。
　　代码错误检查也是一个经典的话题，如何让代码的错误提前暴露出来，而不是发布后由客户去发现，这是个问题。
　　满足局部性原理，使得我们的程序内聚性通常很好，但是毫无疑问，有些元素还是必须要贯穿很多的行的，比如在某些函数中，定义变量和末次使用变量的地方可能相差几十行：
var usName = getName();action1(usName);// 此处省略20行...sName = usName;// 此处省略10行...document.write(sName);

　　我不得不承认，Joel老兄提出的“应用型匈牙利命名法则”还是相当有作用的。比如中间那行：

sName = usName;

　　我们很容易就会从变量名发现这行代码存在安全性威胁。

 
我们其实生活在世界的局部中
　　推而广之，局部性原理不仅仅是适用于程序的理论，而是适用于我们生活的各个方面的重要规律，它的称呼向来随着场合的不同而有所变化，比如有时叫“习惯”，有时叫“惯性”，有时又演化成“熟悉的人/事”等。总之，我个人认为，人总是倾向于在局部的、连续的时间空间内做相关的、熟悉的事情，程序其实是人类做事风格的反应。

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