哪些Scala特性性能较差？

Question

最近我在思考：由于Scala是运行在JVM上的，而JVM优化了某些类型的操作，因此是否有一些特性的实现在JVM上确实非常低效，使用这些特性应该被阻止？你能否解释一下它们为什么不高效？

第一个可能的候选者就是函数式编程的特性 - 据我所知，函数是具有“apply”方法的特殊类，这显然会产生额外的开销，相比于那些函数只是代码块的语言来说。

- zbstof

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这个问题需要一本书才能充分回答。 - Rex Kerr

Answer 1

性能调优是一个深奥而复杂的问题，但有三件事情需要立即注意。

Scala集合对于表达能力很好，但不适用于性能。

考虑以下内容：

(1 to 20).map(x => x*x).sum

val a = new Array[Int](20)
var i = 0
while (i < 20) { a(i) = i+1; i += 1 }  // (1 to 20)
i = 0
while (i < 20) { a(i) = a(i)*a(i); i += 1 }   // map(x => x*x)
var s = 0
i = 0
while (i < 20) { s += a(i); i += 1 }  // sum
s

第一个函数非常紧凑，第二个函数快16倍。整数的数学计算非常快，装箱和拆箱则不是。通用集合代码是泛型的，并依赖于装箱。

Function2仅对Int，Long和Double参数进行了特化。

对基元类型进行其他操作需要进行装箱，请注意！

假设您想要编写一个函数，可以切换功能 - 也许您想要大写或不大写字母。您尝试：

def doOdd(a: Array[Char], f: (Char, Boolean) => Char) = {
  var i = 0
  while (i<a.length) { a(i) = f(a(i), (i&1)==1); i += 1 }
  a
}

然后你

val text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog".toArray
val f = (c: Char, b: Boolean) => if (b) c.toUpper else c.toLower

scala> println( doOdd(text, f).mkString )
tHe qUiCk bRoWn fOx jUmPs oVeR ThE LaZy dOg

好的，没问题！除了我们要怎么做呢？如果我们

trait Func_CB_C { def apply(c: Char, b: Boolean): Char }
val g = new Func_CB_C {
  def apply(c: Char, b: Boolean) = if (b) c.toUpper else c.toLower
}
def doOdd2(a: Array[Char], f: Func_CB_C) = {
  var i = 0
  while (i<a.length) { a(i) = f(a(i), (i&1)==1); i += 1 }
  a
}

需要进行翻译的内容如下：

如果你有一个函数，它带有两个参数并返回一个整数，那么你可能想自己编写一个双重循环，而不是使用 map 和 flatten。这样做可以让你以3倍的速度运行。但如果它是(Int, Int) => Int（或任何其他Int / Long / Double参数和Unit / Boolean / Int / Long / Float / Double返回值的排列方式），那么编写自己的代码就是没有必要的 - 它是专门的且在最大速度下工作。

仅仅因为易于并行化并不表示这是个好主意。

Scala的并行集合只会尝试并行运行您的代码。你需要确保有足够的工作量使得并行运行变得明智。设置线程和收集结果会带来很多开销。例如，考虑以下情况：

val v = (1 to 1000).to[Vector]
v.map(x => x*(x+1))

对比

val u = (1 to 1000).to[Vector].par
u.map(x => x*(x+1))

第二个地图更快，因为它是并行的吗？

几乎不是！由于开销问题，它比第一个慢10倍（在我的机器上；结果可能会有很大差异）。

总结

这些只是你通常不必担心的问题之一，除非是代码中最需要性能的部分。还有很多问题，最终你会遇到它们，但正如我在评论中提到的那样，涵盖其中相当一部分需要一本书。请注意，任何语言都存在许多性能问题，而优化通常很棘手。请把你的精力留给真正重要的地方！

- Rex Kerr