ChaiScript 如何处理大对象？

Question

我正在考虑为我的项目使用 chaiscript。但是，我对性能有疑问。也许它已经在某个地方得到了回答，但我找不到它...

我有一个使用大型数据结构（至少 1-2GB）的模拟。因此，我担心我会在 chaiscript 中做这样的事情来破坏我的 RAM:

var data = create_big_structure();
for (var i = 1; i < max; ++i)
{
   var new_data = update_structure(i, data);
   output_data_evolution(data, new_data);
   data = new_data;
}
//data is not needed anymore

我的问题是：

chaiscript会在每次循环执行之间删除数据吗？即new_data...
chaiscript会在退出循环后删除数据吗？再次 new_data...
如果 1. 和 2. 的答案是肯定的，我是否需要检查另一种方法以保证安全？
chaiscript会删除未使用的变量吗？即data，在循环之后...（我猜答案是否定的。）

感谢您的帮助！

Answer 1

经过大量测试，我用以下代码找到了问题的答案：

#include <vector>
#include <chaiscript/chaiscript.hpp>

std::vector<int> create_big_structure() {
  //This is 1GB in size.
  return std::vector<int>(268435456);
}
std::vector<int> update_structure(int i, const std::vector<int>& data) {
  //This is 1GB in size.
  return std::vector<int>(268435456);
}
void output_data_evolution(const std::vector<int>& data, const std::vector<int>& new_data) {}

int main() {
  chaiscript::ChaiScript chai;

  chai.add(chaiscript::fun(&create_big_structure), "create_big_structure");
  chai.add(chaiscript::fun(&update_structure), "update_structure");
  chai.add(chaiscript::fun(&output_data_evolution), "output_data_evolution");
  chai.add(chaiscript::bootstrap::standard_library::vector_type<std::vector<int>>("VectorInt"));
  chai.eval(R"(
    var max = 5;
    var data = create_big_structure();
    for (var i = 1; i < max; ++i)
    {
      var new_data = update_structure(i, data);
      output_data_evolution(data, new_data);
      data = new_data;
    }
  )");
}

我运行使用 MSVC 的代码，并查看运行时统计数据以弄清楚 RAM 中发生了什么：Runtime Statistics

代码运行合理。在启动阶段之后，为 data 对象分配了 1GB 的 RAM。在循环中，RAM 保持在 2GB，因为我们还有 new_data 对象。循环后下降到1GB。

因此，我的问题的答案是：

chaiscript确实在 for 语句的每次循环后删除了数据。
chaiscript 也会在循环后删除数据。
是的，您需要检查 C++ 函数是否不会创建不必要的数据。例如，如果您使用副本而不是引用来写入 -- update_structure(int i, std::vector<int> data)，那么该函数将使用数据的副本，因此 RAM 将在循环中跳转到 3GB。
chaiscript 不会删除同一块内未使用的数据。（new_data在循环后被删除，但data没有。）

ChaiScript 如何处理大对象？

How does chaiscript handle big objects?

c++

performance

ram

large-data

chaiscript