Node.js 与 Rust 性能对比：深入理解 Memoization 优化

本文深入探讨了 Node.js 和 Rust 在动态规划问题 "grid Traveler" 中 memoization 性能的差异。通过分析 V8 引擎的内联缓存优化机制，揭示了为何在特定场景下 Node.js 的性能表现优于 Rust。同时，提供了优化 Rust 代码的建议，包括使用更高效的哈希表和避免单一键值查找，从而提升 Rust 代码的性能。

在动态规划中，memoization 是一种常见的优化技术，用于存储昂贵函数调用的结果，并在相同的输入再次出现时返回缓存的结果。然而，不同编程语言和运行时的实现细节会对 memoization 的性能产生显著影响。本文将分析一个关于 Node.js 和 Rust 在 "grid Traveler" 问题中使用 memoization 的性能对比案例，并深入探讨其背后的原因。

问题描述

"grid Traveler" 问题描述如下：给定一个 m x n 的网格，从左上角出发，每次只能向右或向下移动，求到达右下角的路径总数。使用动态规划和 memoization 可以有效地解决这个问题。

性能差异分析

在提供的案例中，相同的 grid 函数分别用 JavaScript (Node.js) 和 Rust 实现，并使用 memoization 进行优化。令人惊讶的是，在基准测试中，Node.js 的性能竟然优于 Rust。

Node.js 代码：

const grid = (m, n, memo) => {
    const key = m + ',' + n;
    if (key in memo) return memo[key]
    const max = Math.max(m, n)
    const min = Math.min(m, n)
    const d = Array.from({ length: max }, () => 1)
    for (let i = 1; i < min; i++) {
        for (let j = i; j < max; j++) {
            const index = j
            if (i === j) {
                d[index] *= 2
            } else {
                d[index] = d[index] + d[index - 1]
            }
        }
    }
    memo[key] = d[max - 1]
    return d[max - 1]
}

let start = new Date().getTime()
const memo = {}
for (let i = 0; i < 10_000_000; i++) {
    grid(18, 18, memo)
}
console.log(new Date().getTime() - start)

Rust 代码：

use std::collections::hash_map::Entry;
use std::collections::HashMap;
use std::time::SystemTime;

fn grid(m: &usize, n: &usize, memo: &mut HashMap) -> u64 {
    let key = m.to_string() + "," + &n.to_string();
    match memo.entry(key) {
        Entry::Occupied(x) => *x.get(),
        Entry::Vacant(v) => {
            let max: &usize;
            let min: &usize;
            if m > n {
                max = &m;
                min = &n;
            } else {
                max = &n;
                min = &m;
            }
            let mut d = Vec::::with_capacity(*max);
            for _ in 0..*max {
                d.push(1);
            }
            for i in 1..*min {
                for j in i..*max {
                    if i == j {
                        d[j] *= 2;
                    } else {
                        d[j] = d[j] + d[j - 1];
                    }
                }
            }
            v.insert(d[*max - 1]);
            return d[*max - 1];
        }
    }
}

fn main() {
    let start = SystemTime::now();
    let mut memo = HashMap::::new();
    let m = 18;
    let n = 18;
    for _ in 0..10_000_000 {
        grid(&m, &n, &mut memo);
    }

    println!("{}", start.elapsed().unwrap().as_millis());
}

原因分析：V8 引擎的内联缓存优化

Node.js 使用 V8 引擎，V8 引擎具有强大的优化能力，其中之一就是内联缓存（Inline Caching）。由于在基准测试中，grid 函数始终使用相同的键 (18, 18) 调用，V8 引擎会将 memo 对象的查找优化为直接的字段偏移访问，这几乎是零成本的。

简单来说，V8 会 "记住" memo 对象中特定键的位置，下次访问时直接跳转到该位置，而无需进行完整的哈希表查找。

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Rust 的哈希表查找

相比之下，Rust 的 HashMap 每次查找都需要进行完整的哈希表查找过程，这涉及到计算哈希值、查找桶、比较键等步骤，开销相对较大。

优化 Rust 代码

为了提升 Rust 代码的性能，可以考虑以下优化策略：

1. 使用更高效的哈希表： std::collections::HashMap 是一个通用的哈希表实现，可以尝试使用更快的哈希表实现，例如 rustc_hash::FxHashMap。FxHashMap 使用更快的哈希算法，并且针对小键进行了优化。

   use rustc_hash::FxHashMap;
   
   fn main() {
       let start = Instant::now();
       let mut memo = FxHashMap::<(usize, usize), u64>::default();
       for _ in 0..100_000_000 {
           grid(18, 18, &mut memo);
       }
       println!("{}", start.elapsed().as_millis());
   }

2. 避免字符串键： 在 Rust 代码中，使用字符串作为哈希表的键会带来额外的字符串创建和比较开销。可以考虑使用元组 (usize, usize) 作为键，避免字符串操作。

   use std::collections::hash_map::Entry;
   use std::time::Instant;
   use rustc_hash::FxHashMap;
   
   fn grid(m: usize, n: usize, memo: &mut FxHashMap<(usize, usize), u64>) -> u64 {
       let key: (usize, usize) = (m, n);
       match memo.entry(key) {
           Entry::Occupied(x) => *x.get(),
           Entry::Vacant(v) => {
               let max: &usize;
               let min: &usize;
               if m > n {
                   max = &m;
                   min = &n;
               } else {
                   max = &n;
                   min = &m;
               }
               let mut d = Vec::::with_capacity(*max);
               for _ in 0..*max {
                   d.push(1);
               }
               for i in 1..*min {
                   for j in i..*max {
                       if i == j {
                           d[j] *= 2;
                       } else {
                           d[j] = d[j] + d[j - 1];
                       }
                   }
               }
               v.insert(d[*max - 1]);
               return d[*max - 1];
           }
       }
   }
   
   fn main() {
       let start = Instant::now();
       let mut memo = FxHashMap::<(usize, usize), u64>::default();
       for _ in 0..100_000_000 {
           grid(18, 18, &mut memo);
       }
       println!("{}", start.elapsed().as_millis());
   }

3. 使用变量 m 和 n: 避免直接使用常量 18 作为 grid 函数的参数，而是使用变量 m 和 n。这可以防止 V8 引擎过度优化，使性能瓶颈转移到计算部分。

总结

Node.js 和 Rust 在 memoization 性能上的差异，突显了理解底层运行时优化机制的重要性。V8 引擎的内联缓存优化在特定场景下可以显著提升性能，但同时也可能掩盖代码本身的性能瓶颈。在选择编程语言和优化策略时，需要综合考虑应用场景、运行时特性和代码复杂性等因素。通过选择合适的数据结构、优化算法和利用特定语言的特性，可以最大限度地提升程序的性能。