转发分享go泛型的使用和基本思想
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本文是对泛型的基本思想及其在 Go 中的实现的一个比较容易理解的介绍,同时也是对围绕泛型的各种性能讨论的简单总结。首先,我们来看看泛型所解决的核心问题。
问题
假设我们想实现一个简单的 tree
数据结构。每个节点持有一个值。在 Go 1.18 之前,实现这种结构的典型方法如下。
type Node struct
value interface
这在大多数情况下都很好用,但它也有一些缺点。
首先,interface
可以是任何东西。如果我们想限制 value
可能持有的类型,例如整数和浮点数,我们只能在运行时检查这个限制。
func (n Node) IsValid() bool
switch n.value.(type)
case int, float32, float64:
return true
default:
return false
这样并不可能在编译时限制类型,像上面这样的类型判断在许多 Go 库中都是很常见的做法。这里有 go-zero 项目中的例子。
第二,对 Node 中的值进行处理是非常繁琐和容易出错的。对值做任何事情都会涉及到某种类型的断言,即使你可以安全地假设值持有一个 int
值。
number, ok := node.value.(int)
if !ok
// ...
double := number * 2
这些只是使用 interface
的一些不便之处,它没有提供类型安全,并有可能导致难以恢复的运行时错误。
解决方法
我们不打算接受任意数据类型或具体类型,而是定义一个叫做 T
的 占位符类型
作为值的类型。请注意,这段代码还不会通过编译。
type Node[T] struct
value T
首先需要声明泛型类型 T
,这是在结构或函数名称后面方括号里面使用的。
T
可以是任何类型,只有在实例化一个具有明确类型的 Node
时,T
才会被推导为该类型。
n := Node[int]
value: 5,
泛型 Node
被实例化为 Node[int]
(整数节点),所以 T
是一个 int
。
类型约束
上面的实现里,T
的声明缺少一个必要的信息:类型约束。
类型约束用于进一步限制可以作为 T
的可能类型。Go 本身提供了一些预定义的类型约束,但也可以使用自定义的类型约束。
type Node[T any] struct
value T
任意类型(any)约束允许 T
实际上是任何类型。如果节点值需要进行比较,有一个 comparable
类型约束,满足这个预定义约束的类型可以使用 ==
进行比较。
type Node[T comparable] struct
value T
任何类型都可以作为一个类型约束。Go 1.18 引入了一种新的 interface
语法,可以嵌入其他数据类型。
type Numeric interface
int | float32 | float64
这意味着一个接口不仅可以定义一组方法,还可以定义一组类型。使用 Numeric
接口作为类型约束,意味着值可以是整数或浮点数。
type Node[T Numeric] struct
value T
重获类型安全
相对于使用 interface
,泛型类型参数的巨大优势在于,T
的最终类型在编译时就会被推导出来。为 T
定义一个类型约束,完全消除了运行时检查。如果用作 T
的类型不满足类型约束,代码就不会编译通过。
在编写泛型代码时,你可以像已经知道 T
的最终类型一样写代码。
func (n Node[T]) Value() T
return n.value
上面的函数返回 n.Value
,它的类型是 T
。因此,返回值是 T
,如果 T
是一个整数,那么返回类型就已知是 int
。因此,返回值可以直接作为一个整数使用,不需要任何类型断言。
n := Node[int]
value: 5,
double := n.Value() * 2
在编译时恢复类型安全使 Go 代码更可靠,更不容易出错。
泛型使用场景
在 Ian Lance Taylor
的 When To Use Generics 中列出了泛型的典型使用场景,归结为三种主要情况:
- 使用内置的容器类型,如
slices
、maps
和channels
- 实现通用的数据结构,如
linked list
或tree
- 编写一个函数,其实现对许多类型来说都是一样的,比如一个排序函数
一般来说,当你不想对你所操作的值的内容做出假设时,可以考虑使用泛型。我们例子中的 Node
并不太关心它持有的值。
当不同的类型有不同的实现时,泛型就不是一个好的选择。另外,不要把 Read(r io.Reader)
这样的接口函数签名改为 Read[T io.Reader](r T)
这样的通用签名。
性能
要了解泛型的性能及其在 Go 中的实现,首先需要了解一般情况下实现泛型的两种最常见方式。
这是对各种性能的深入研究和围绕它们进行的讨论的简要介绍。你大概率不太需要关心 Go 中泛型的性能。
虚拟方法表
在编译器中实现泛型的一种方法是使用 Virtual Method Table
。泛型函数被修改成只接受指针作为参数的方式。然后,这些值被分配到堆上,这些值的指针被传递给泛型函数。这样做是因为指针看起来总是一样的,不管它指向的是什么类型。
如果这些值是对象,而泛型函数需要调用这些对象的方法,它就不能再这样做了。该函数只有一个指向对象的指针,不知道它们的方法在哪里。因此,它需要一个可以查询方法的内存地址的表格:Virtual Method Table
。这种所谓的动态调度已经被 Go 和 Java 等语言中的接口所使用。
Virtual Method Table
不仅可以用来实现泛型,还可以用来实现其他类型的多态性。然而,推导这些指针和调用虚拟函数要比直接调用函数慢,而且使用 Virtual Method Table
会阻止编译器进行优化。
单态化
一个更简单的方法是单态化(Monomorphization
),编译器为每个被调用的数据类型生成一个泛型函数的副本。
func max[T Numeric](a, b T) T
// ...
larger := max(3, 5)
由于上面显示的max函数是用两个整数调用的,编译器在对代码进行单态化时将为 int
生成一个 max
的副本。
func maxInt(a, b int) int
// ...
larger := maxInt(3, 5)
最大的优势是,Monomorphization
带来的运行时性能明显好于使用 Virtual Method Table
。直接方法调用不仅更有效率,而且还能适用整个编译器的优化链。不过,这样做的代价是编译时长,为所有相关类型生成泛型函数的副本是非常耗时的。
Go 的实现
这两种方法中哪一种最适合 Go?快速编译很重要,但运行时性能也很重要。为了满足这些要求,Go 团队决定在实现泛型时混合两种方法。
Go 使用 Monomorphization
,但试图减少需要生成的函数副本的数量。它不是为每个类型创建一个副本,而是为内存中的每个布局生成一个副本:int
、float64
、Node
和其他所谓的 "值类型"
在内存中看起来都不一样,因此泛型函数将为所有这些类型复制副本。
与值类型相反,指针和接口在内存中总是有相同的布局。编译器将为指针和接口的调用生成一个泛型函数的副本。就像 Virtual Method Table
一样,泛型函数接收指针,因此需要一个表来动态地查找方法地址。在 Go 实现中的字典与虚拟方法表的性能特点相同。
结论
这种混合方法的好处是,你在使用值类型的调用中获得了 Monomorphization
的性能优势,而只在使用指针或接口的调用中付出了 Virtual Method Table
的成本。
在性能讨论中经常被忽略的是,所有这些好处和成本只涉及到函数的调用。通常情况下,大部分的执行时间是在函数内部使用的。调用方法的性能开销可能不会成为性能瓶颈,即使是这样,也要考虑先优化函数实现,再考虑调用开销。
更多阅读
Vicent Marti: Generics can make your Go code slower (PlanetScale)
Andy Arthur: Generics and Value Types in Golang (Dolthub)
对标准库的影响
作为 Go 1.18 的一部分,不改变标准库
是一个谨慎的决定。目前的计划是收集泛型的经验,学习如何适当地使用它们,并在标准库中找出合理的用例。
Go 有一些关于通用包、函数和数据结构的提议:
constraints
, providing type constraints (#47319)maps
, providing generic map functions (#47330)slices
, providing generic slice functions (#47203)sort.SliceOf
, a generic sort implementation (#47619)sync.PoolOf
and other generic concurrent data structures (#47657)
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