文章是我2011年写的，搬运过来。 顺便用大模型润色了一下。
引言
在软件工程领域，性能优化始终是一个热门话题，尤其是在内存操作和随机数生成方面。本文将通过一系列测试结果，对比不同方法在内存复制和随机数生成上的效率，重点突出memcpy和g_memmove的优异表现。同时，我们将分享具体的测试代码和构建流程，帮助读者更好地理解和实践。
内存复制性能对比
在内存复制操作中，我们分别测试了字节级复制、4字节复制、8字节复制，以及使用g_memmove函数的性能。结果显示，g_memmove在10万次循环的测试中，仅耗时32.19ms，远低于其他逐字节或逐元素复制的方式。具体而言，g_memmove比简单的for循环快约32倍，这得益于其内部优化的内存复制算法。
随机数生成效率分析
在随机数生成方面，我们对比了三种方法：传统rand()函数、简化的rand()使用方式，以及使用GRand库的随机数生成。测试表明，虽然rand()和其简化版本的性能相当，但GRand库提供的随机数生成在1000万次循环中表现出了更高的效率，平均每次循环耗时仅61.44ns，这体现了高级随机数生成库的优化效果。
测试代码与构建流程
以下为用于性能测试的源代码及Makefile配置，便于读者复现实验结果。
C
#include <gtk/gtk.h> #include <glib.h> #include <stdlib.h> #define MAX_SIZE 1024 void Comput_Print_Result(gchar *str, guint loops, GTimeVal tStart); int main(int argc, char **argv) { guchar buf111[MAX_SIZE]; guchar buf222[MAX_SIZE]; GTimeVal tstart; guint i, j; guint testTimes = 100000; // 初始化数据 for(i = 0; i < MAX_SIZE; i++) { buf111[i] = 1; buf222[i] = 2; } // 开始测试：1字节复制 g_get_current_time(&tstart); for(j = 0; j < testTimes; j++) for(i = 0; i < MAX_SIZE; i++) buf111[i] = buf222[i]; Comput_Print_Result("1byte copy ", testTimes, tstart); // 更多测试代码... // 结束测试：内存复制验证 for(i = 0; i < MAX_SIZE; i++) if(buf111[i] != buf222[i]) g_print("mem copy failed\n"); // 随机数生成测试代码... return 0; } void Comput_Print_Result(gchar *str, guint loops, GTimeVal tStart) { GTimeVal tEnd; g_get_current_time(&tEnd); gfloat time_msec = (1000000.00 * (tEnd.tv_sec - tStart.tv_sec) + tEnd.tv_usec - tStart.tv_usec) / 1000; gfloat time_each = time_msec / loops * 1000000; g_print("Time %s: %.2fms used for %d loops. Each loop %.2fns\n", str, time_msec, loops, time_each); }
Makefile配置如下：
Makefile
CC=gcc PROG_NAME=PerformanceTest INCS= SRCS=PerformanceTest.c OBJS=${SRCS:.c=.o} LIBS=gtk+-2.0 CFLAGS=`pkg-config --cflags ${LIBS}` -g -Wall LDFLAGS=`pkg-config --libs ${LIBS}` -g -Wall all: ${PROG_NAME} ${PROG_NAME}:${OBJS} ${CC} -o ${PROG_NAME} ${OBJS} ${LDFLAGS} ${OBJS}:${INCS} .c.o: ${CC} -c $< ${CFLAGS} clean: rm -f *.o ${PROG_NAME} rebuild: clean all
结论
通过上述测试，我们得出结论：当涉及大量内存复制时，g_memmove应作为首选，因为它在性能上明显优于传统的for循环复制方法。同样，在随机数生成场景下，使用GRand库可以带来更好的效率。这些发现强调了选择合适工具的重要性，尤其是在追求高性能的应用场景中。
推荐实践
- 对于频繁的内存复制操作，考虑使用
memcpy或g_memmove，它们经过优化，能显著提高复制速度。 - 当需要生成大量随机数时，评估并选择性能最优的随机数生成库，如
GRand，以减少计算延迟。 - 在编写性能敏感的代码时，进行基准测试是必要的，以确保选择的方法达到预期的性能目标。
通过本文的测试和分析，我们不仅验证了memcpy和g_memmove在内存复制上的高效性，也展示了如何通过适当的工具和方法优化随机数生成的性能。希望这些发现能为你的项目带来实质性的性能提升
