如何对 Raku 进行基准测试？
How to benchmark Raku?
我定期关注 GitHub Rakudo repository 以查看 Rakudo 编译器发生了哪些变化。
我有时会看到提交中各个函数加速了一定百分比，时间如下图所示。
评估这个的工作流程是什么？我很想了解这一点，这样 就可以 了解您的功能的执行情况并相应地进一步优化，从而为 Rakudo 的开发做出贡献。
我阅读了生成 html 输出的帮助 here, here. I googled but could not find this information. I also learnt about MoarVM profiler via command line --profile option here。寻找什么？
我不是正式的计算机科学专业人士。 Tony Hoare — “Premature optimization is the root of all evil” 的名言我听懂了，但随着时间的推移，一旦代码写对了，人们就想优化它。所以问题。
我使用 --profile 来更好地了解瓶颈所在。生成的配置文件是一个好的开始，但当差异变得非常小时，CPU 使用起来就不是很好了。然而，它非常擅长跟踪对象的分配，更少的对象分配至少意味着更少的内存流失（但并非总是如此，如果对象 非常 短暂）。用 --profile 跟踪事物也会对优化产生影响，因此海森堡的不确定性原理绝对适用于此。
一旦我有了一段之前/之后的代码，我就 运行 将其作为脚本或作为带有 time 的单行代码。我有一堆方便的别名可以帮助我：
alias r='time raku -e'
alias rp='raku --profile -e'
我将其作为至少几秒钟的独立进程来执行的原因是：
- 运行在此过程中进行多个基准测试往往会使 CPU 升温，然后会降速，使后来的基准测试变得更糟。
- 如果两个基准测试在核心中共享一些代码，则较晚的基准测试可能会受益于该代码已被较早的基准测试内联/JIT。
我然后运行前后代码各3到5次，和一个Nil循环找出开销。例如：
$ r 'my $a = "42"; Int($a) for ^100000'
real 0m0.244s
$ r 'my $a = "42"; $a.Int for ^100000'
real 0m0.178s
$ r 'my $a = "42"; Nil for ^100000'
real 0m0.154s
然后计算差值：
$ r 'say (244 - 154) / (178 - 154)'
3.75
所以使用 $a.Int 的速度大约是 Int($a) 的 3.75 倍。这当然可以开始另一个 --profile 循环，找出为什么 Int($a) 慢得多。此外，当我看到无法解释的速度差异时，我会使用 --profile 来确定它是否真的在做我认为它在做的事情。特别意想不到的常量折叠有时会让您认为您找到了最佳优化，而实际上您将代码减少到基本上什么都不做。
HTH
我定期关注 GitHub Rakudo repository 以查看 Rakudo 编译器发生了哪些变化。
我有时会看到提交中各个函数加速了一定百分比，时间如下图所示。
评估这个的工作流程是什么？我很想了解这一点，这样 就可以 了解您的功能的执行情况并相应地进一步优化，从而为 Rakudo 的开发做出贡献。
我阅读了生成 html 输出的帮助 here, here. I googled but could not find this information. I also learnt about MoarVM profiler via command line --profile option here。寻找什么？
我不是正式的计算机科学专业人士。 Tony Hoare — “Premature optimization is the root of all evil” 的名言我听懂了，但随着时间的推移，一旦代码写对了，人们就想优化它。所以问题。
我使用 --profile 来更好地了解瓶颈所在。生成的配置文件是一个好的开始，但当差异变得非常小时，CPU 使用起来就不是很好了。然而，它非常擅长跟踪对象的分配，更少的对象分配至少意味着更少的内存流失（但并非总是如此，如果对象 非常 短暂）。用 --profile 跟踪事物也会对优化产生影响，因此海森堡的不确定性原理绝对适用于此。
一旦我有了一段之前/之后的代码，我就 运行 将其作为脚本或作为带有 time 的单行代码。我有一堆方便的别名可以帮助我：
alias r='time raku -e'
alias rp='raku --profile -e'
我将其作为至少几秒钟的独立进程来执行的原因是：
- 运行在此过程中进行多个基准测试往往会使 CPU 升温，然后会降速，使后来的基准测试变得更糟。
- 如果两个基准测试在核心中共享一些代码，则较晚的基准测试可能会受益于该代码已被较早的基准测试内联/JIT。
我然后运行前后代码各3到5次，和一个Nil循环找出开销。例如：
$ r 'my $a = "42"; Int($a) for ^100000'
real 0m0.244s
$ r 'my $a = "42"; $a.Int for ^100000'
real 0m0.178s
$ r 'my $a = "42"; Nil for ^100000'
real 0m0.154s
然后计算差值：
$ r 'say (244 - 154) / (178 - 154)'
3.75
所以使用 $a.Int 的速度大约是 Int($a) 的 3.75 倍。这当然可以开始另一个 --profile 循环，找出为什么 Int($a) 慢得多。此外，当我看到无法解释的速度差异时，我会使用 --profile 来确定它是否真的在做我认为它在做的事情。特别意想不到的常量折叠有时会让您认为您找到了最佳优化，而实际上您将代码减少到基本上什么都不做。
HTH