如何提高数据与二进制数据转换的 Dart 性能

在为一家更大的德国公司Future Technologies Group做一些咨询工作时，我已经将大约6000行Java服务器端软件移植到DART.这应该有助于回答是否可以在服务器上高效使用DART的问题.(这本身就为DART开了绿灯，因为人们一直在寻找一种语言用于客户端和服务器端编程的优势.)

了解Dart(我非常喜欢使用Dart)后，我预计相对于Java，性能会下降30-50%，但无论如何都不会低于100%(速度是Java的两倍)，这是上述决策过程的截止点.

港口进展顺利.我学到了很多.单元测试很好.但是表演结果是非常糟糕的.总体上比Java程序慢7倍.

分析代码发现了两个主要的罪魁祸首:数据转换和文件I/O.也许我做错了什么？在我回到我的客户那里，他们取消了他们的DART研究之前，我想寻求一些关于如何改进的建议.让我们从数据转换开始，将原生DART数据类型转换为可用于有效传输和存储数据的各种二进制格式.

通常，这些转换非常简单且非常快速，因为实际上没有什么需要从使用的内部格式进行转换，而主要是存储到缓冲区中.我创建了一个基准程序，以某种方式反映了这些转换在我的程序中的典型用法:

import 'dart:typed_data';
import 'package:benchmark_harness/benchmark_harness.dart';

// Create a new benchmark by extending BenchmarkBase
class ConversionBenchmark extends BenchmarkBase {

  Uint8List result;

  ConversionBenchmark() : super("Conversion");

  // The benchmark code.
  void run() {
    const int BufSize = 262144; // 256kBytes
    const int SetSize = 64;     // one "typical" set of data, gets repeated
    ByteData buffer = new ByteData(BufSize);
    double doubleContent = 0.0; // used to simulate double content
    int intContent = 0;         // used to simulate int content
    int offset = 0;
    for (int j = 0; j < buffer.lengthInBytes / SetSize; j++) {
      // The following represents some "typical" conversion mix:
      buffer.setFloat64(offset, doubleContent); offset += 8; doubleContent += 0.123;
      for (int k = 0; k < 8; k++) { // main use case
        buffer.setFloat32(offset, doubleContent); offset += 4; doubleContent += 0.123;
      }
      buffer.setInt32(offset, intContent); offset += 4; intContent++;
      buffer.setInt32(offset, intContent); offset += 4; intContent++;
      buffer.setInt16(offset, intContent); offset += 2; intContent++;
      buffer.setInt16(offset, intContent); offset += 2; intContent++;
      buffer.setInt8(offset, intContent); offset += 1; intContent++;
      buffer.setInt8(offset, intContent); offset += 1; intContent++;
      buffer.buffer.asUint8List(offset).setAll(0, "AsciiStrng".codeUnits); offset += 10;
        // [ByteData] knows no other mechanism to transfer ASCII strings in
      assert((offset % SetSize) == 0); // ensure the example content fits [SetSize] bytes
    }
    result = buffer.buffer.asUint8List(); // only this can be used for further processing
  }
}

main() {
  new ConversionBenchmark().report();
}

它是基于从https://github.com/dart-lang/benchmark_harness开始的基准线束.为了进行比较，我使用了下面的Java程序，该程序基于来自https://github.com/bono8106/benchmark_harness_java的DART基准线束的一个端口:

package ylib.tools;

import java.nio.ByteBuffer;

public class ConversionBenchmark extends BenchmarkBase {

  public ByteBuffer result;

  public ConversionBenchmark() { super("Conversion"); }

  // The benchmark code.
  @Override protected void run() {
    final int BufSize = 262144; // 256kBytes
    final int SetSize = 64;     // one "typical" set of data, gets repeated
    ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(BufSize);
    double doubleContent = 0.0; // used to simulate double content
    int intContent = 0;         // used to simulate int content
    for (int j = 0; j < (buffer.capacity() / SetSize); j++) {
      // The following represents some "typical" conversion mix:
      buffer.putDouble(doubleContent); doubleContent += 0.123;
      for (int k = 0; k < 8; k++) { // main use case
        buffer.putFloat((float)doubleContent); doubleContent += 0.123;
      }
      buffer.putInt(intContent); intContent++;
      buffer.putInt(intContent); intContent++;
      buffer.putShort((short)intContent); intContent++;
      buffer.putShort((short)intContent); intContent++;
      buffer.put((byte)intContent); intContent++;
      buffer.put((byte)intContent); intContent++;
      buffer.put("AsciiStrng".getBytes());
      //assert((buffer.position() % SetSize) == 0); // ensure the example content fits [SetSize] bytes
    }
    buffer.flip(); // needed for further processing
    result = buffer; // to avoid the compiler optimizing away everything
  }

  public static void main(String[] args) {
    new ConversionBenchmark().report();
  }
}

在我的英特尔Windows 7计算机上，Java代码的运行速度几乎正好是DART代码的10倍.两者都在各自的虚拟机上以生产模式运行.

代码中有没有明显的错误？或者是否有不同的DART类可用于执行此工作？有没有解释为什么DART在这些简单的转换中要慢得多？或者，我对DART VM性能的期望是完全错误的吗？