FlatBuffers釋出時，順便也公佈了它的效能資料，具體資料請見Benchmark。

    它的測試用例由以下資料構成"a set of about 10 objects containing an array, 4 strings, and a large variety of int/float scalar values of all sizes, meant to be representative of game data, e.g. a scene format."

   我感覺這樣測試如同兒戲，便自己設計了一個測試用例，主要關注CPU計算時間和記憶體空間佔用兩個指標，參考物件是protobuf。

   測試用例為：序列化一個通訊錄personal_info_list（table），通訊錄可以認為是有每個人的資訊(personal_info)的集合。每個人資訊personal_info(table)有：個人id(uint)、名字(string)、年齡(byte)、性別(enum, byte)和電話號碼(ulong)。本來我想用struct表示personal_info(table)，但是struct不允許有陣列或string成員，無奈我用table描述它了。相應的idl檔案如下：

1. //////////////////////////////////////////////////////
2. //// FILE     : tellist.fbs
3. //// DESC     : basic message for msg-center
4. //// AUTHOR   : v 0.1 written by Alex Stocks on June 22, 2014
5. //// LICENCE  :
6. //// MOD      :
7. ////////////////////////////////////////////////////////
8. namespace as.tellist;  
9. enum GENDER_TYPE : byte  
10. {  
11.     MALE    = 0,  
12.     FEMALE  = 1,  
13.     OTHER   = 2  
14. }  
15. table personal_info  
16. {  
17.     id : uint;  
18.     name : string;  
19.     age : byte;  
20.     gender : GENDER_TYPE;  
21.     phone_num : ulong;  
22. }  
23. table personal_info_list  
24. {  
25.     info : [personal_info];  
26. }  
27. root_type personal_info_list;  

   因為要以protobuf做效能參考，列出protobuf的idl檔案如下：    

1. //////////////////////////////////////////////////////
2. //// FILE     : tellist.proto
3. //// DESC     : basic message for msg-center
4. //// AUTHOR   : v 0.1 written by Alex Stocks on June 22, 2014
5. //// LICENCE  :
6. //// MOD      :
7. ////////////////////////////////////////////////////////
8. package as.tellist;  
9. enum gender_type  
10. {  
11.     MALE    = 0;  
12.     FEMALE  = 1;  
13.     OTHER   = 2;  
14. }  
15. message personal_info  
16. {  
17.     optional uint32         id = 1;  
18.     optional string         name = 2;  
19.     optional uint32         age = 3;  
20.     optional gender_type    gender = 4;  
21.     optional uint64         phone_num = 5;  
22. }  
23. message personal_info_list  
24. {  
25.     repeated personal_info  info = 1;  
26. }  

    若用C的struct描述對應的標頭檔案(其對應的程式稱之為“二進位制”)，如下：

1. /** 
2.  * FILE        : tellist.h 
3.  * DESC        : to test tellist 
4.  * AUTHOR  : v1.0 written by Alex Stocks 
5.  * DATE        : on June 28, 2014 
6.  * LICENCE : GPL 2.0 
7.  * MOD     : 
8.  **/
9. #ifndef __TELLIST_H__
10. #define __TELLIST_H__
11. enum
12. {  
13.  GENDER_TYPE_MALE = 0,  
14.  GENDER_TYPE_FEMALE = 1,  
15.  GENDER_TYPE_OTHER = 2,  
16. };  
17. inlineconstchar **EnumNamesGENDER_TYPE()  
18. {  
19.  staticconstchar *names[] = { "MALE", "FEMALE", "OTHER"};  
20.  return names;  
21. }  
22. inlineconstchar *EnumNameGENDER_TYPE(int e)  
23. {  
24.  return EnumNamesGENDER_TYPE()[e];  
25. }  
26. typedefstruct personal_info_tag  
27. {  
28.  unsigned           id;  
29.  unsigned char      age;  
30.  char               gender;  
31.  unsigned longlong phone_num;  
32.  char               name[32];  
33. } personal_info;  
34. typedefstruct personal_info_list_tag  
35. {  
36.  int                size;  
37.  personal_info  info[0];  
38. } personal_info_list;  
39. #endif
40. // the end of the header file tellist.h

    測試時，在記憶體中構造37個personal_info物件，並序列化之，重複這個過程100萬次，然後再進行反序列化，再重複100萬次。

    測試結果如下(補充：tellist_pb是protobuf測試程式，tellist_fb是FlatBuffers測試程式，tellist_fb是二進位制測試程式，)：

1. 測試環境：12Core Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 0 @ 2.00GHz  
2. free  
3.              total       used       free     shared    buffers     cached  
4. Mem:      66081944   62222028    3859916          0     196448   43690828  
5. -/+ buffers/cache:   18334752   47747192  
6. Swap:       975864     855380     120484  
7. protobuf三次測試結果：  
8. bin/tellist_pb   
9. encode: loop = 1000000, time diff = 14210ms
10. decode: loop = 1000000, time diff = 11185ms
11. buf size:841  
12. bin/tellist_pb   
13. encode: loop = 1000000, time diff = 14100ms
14. decode: loop = 1000000, time diff = 11234ms
15. buf size:841  
16. bin/tellist_pb   
17. encode: loop = 1000000, time diff = 14145ms
18. decode: loop = 1000000, time diff = 11237ms
19. buf size:841  
20. 序列化後佔用記憶體空間841Byte，encode平均運算時間42455ms / 3 = 14151.7ms，decode平均計算時間33656ms / 3 = 11218.7ms  
21. flatbuffers三次測試結果：  
22.  bin/tellist_fb   
23. encode: loop = 1000000, time diff = 11666ms
24. 相關推薦

    FlatBuffers與protobuf效能比較

      FlatBuffers釋出時，順便也公佈了它的效能資料，具體資料請見Benchmark。     它的測試用例由以下資料構成"a set of about 10 objects containing an array, 4 strings, and a la

    UITableView——reloadData與reloadSection效能比較

    週五上午，測試，有bug：每次reset模擬器後，第一次進入介面，閃退，第二次進入介面，結果正常。 以下是這個bug的錯誤日誌：  *** Terminating app due to uncaught exception 'NSInternalInconsistencyE

    JNI與JNA效能比較

    在介紹JNA時，提到了JNA是基於JNI的，是在JNI上封裝了一層，JNI效能不如JNA。最近在網上看到篇簡單的比較這兩者效能的文件，感覺不錯，現轉載一下： 分別用JNI和JNA的方式建立dll，dll中包含一個get方法和一個set方法，在java端進行迴圈呼叫1000*

    linux下mutex與atomic效能比較

    一種是用boost::atomic；一種直接加鎖；程式碼很簡單： #include <boost/atomic/atomic.hpp> #include <iostream> #include <stdlib.h> #include &l

    Gson與Fastjson效能比較

    /** * 測試比較Gson與Fastjson效能，發現數據量少的情況下fastjson比Gson稍慢， * 資料量大的情況下fastjson比Gson稍快，可以修改2個迴圈的引數進行測試。: * * */ public class TestJson {

    setTimeout與setInterval效能比較

    談到動畫，就避不開setTimeout與setInterval，都能實現動畫效果，但對我來說，只有需要手動控制幀的速率、頻率時，我才會優先選擇setTimeout，因為我知道，論效能，setTimeout略遜於setInterval。 造成效能差異的原因，主要

    array_push 與 $arr[]=$value 效能比較分析

    本文簡要分析一下php中array_push與$arr[] = $value兩種將元素加入陣列末尾的方法的效能 1. array_push方法 array_push 方法，將一個或多個元素壓入陣列的末尾。array_push() 將array當成一個棧，並將傳入的變數壓入array的末尾。a

    TVS管與壓敏電阻的效能比較

    　 　　為滿足消費者日益增強的功能需求，如今市場中的電子產品也好，各類電力裝置也罷，其功能性也是日益增強，造福於消費者的同時，其自身面臨的威脅也在放大。一般功能性越強大的產品，其內部的晶片整合度也就越高，一旦晶片受損所造成的損失也是極大的。因此，如今市場中的各類產品的防護等級都是偏高的，而這類防護方案都不可

    String.split(),StringTokenizer,StringUtils.split()的原始碼分析與效能比較

    他們都是用來對字串進行切割 String.split()： 從jdk1.4開始，通過正則表示式進行字串的匹配切割，有可能會丟擲 PatternSyntaxException異常，返回的是切割之後的字串陣列。 String 的split 有兩個過載的方法分別是

    CPU與GPU效能的比較報告

    執行時間分析 不同的模型在cpu和gpu下的時間差異較大，一般來說gpu會比cpu快5-20倍。我們選用了最常用的inception v3的分類模型，輸入圖片尺寸為：3x299x299。 GPU 在一塊P100GPU（視訊記憶體16276MiB），效能如下： 由上圖可見，隨著程序數目的增大耗時會線性增加。

    xml方式excel、以及與jxl方式匯出效能比較

    通過xml方式匯出excel沒有65536資料條數限制，於是嘗試了一下，具體程式碼如下： private static int maxRow = 1000000; /** * 通過xml方式寫入文件匯出excel檔案 * @param shee

    JavaScript——for和for in 的效能比較與for迴圈的優化方案

    在JavaScript中，我們遍歷陣列的時候經常需要用到for和for in。今天來比較一下這兩個遍歷方法的效能，並提供優化方案。 1.for 和for in的效能比較 我們都知道，for 和for in的時間複雜度一樣，但是其效能有些許差距。具體有多大差距呢，下面我們來

    開發日常小結（31）：陣列array與列表ArrayList的遍歷效能比較與分析

    2018年10月03日 目錄 測試結論 測試例子 效能分析 測試結論 Java兩個常用的資料結構進行效能的比較，發現ArrayList和array還是相差較大的，陣列的遍歷時間遠遠小於ArrayList。 測試例子 impo

    DeepLearning4j實戰(7)：手寫體數字識別GPU實現與效能比較

    在之前的部落格中已經用單機、Spark分散式兩種訓練的方式對深度神經網路進行訓練，但其實DeepLearning4j也是支援多GPU訓練的。這篇文章我就總結下用GPU來對DNN/CNN進行訓練和評估過程。並且我會給出CPU、GPU和多卡GPU之前的效能比較圖表。不過，由於重點在於說明Mnist資料集

    【R語言】data.frame與data.table的效能比較

    測試案例說明 總資料量為6000條。平均的分佈在20個data.frame/data.table變數中。 這20個變數儲存在list中，以1:20表示。 將20個變數合併成一個。 資料格式一致。 用d

    利用Keras開發用於分類問題的雙向LSTM及與LSTM效能的比較

    雙向LSTM是傳統LSTM的擴充套件，可以提高序列分類問題的模型效能。在輸入序列為時間問題的分類資料上，雙向LSTM在輸入序列上訓練的模型是兩個而不是一個LSTM。輸入序列中的第一個是原始樣本，第二個是輸入序列的反向樣本。這可以為網路提供額外的上下文，並且可以更快，更全面地學

    gmap，以及與sync.Map的效能比較

    gf框架提供了幾個非常實用的併發安全容器，其中gmap就是專案開發中最常用的一個。 從執行效率上考慮，基於不同的需求場景，選擇合適的型別結構體，其執行效率是不一樣的，以下使用基準測試來對比各個型別的寫入效能(測試程式碼)： john@johnstation:~/Wor

    【R語言】合併行操作中data.frame與data.table的效能比較

    測試案例說明 總資料量為M*N條。平均的分佈在N個data.frame/data.table變數中，每個變數為M行。 這N個變數儲存在list中，以1:N表示。list(data.frame)與list(data.table)。 將N個變數合併成一個。 N個

    【Java Native】【JNI與JNA效能的比較】

       分別用JNI和JNA的方式建立dll，dll中包含一個get方法和一個set方法，在java端進行迴圈呼叫1000*1000次，比較所耗費的時間。   JNI和JNA呼叫的不是同一個dll，但是功能和程式碼基本相同。本測試從一定角度反映他們的效能。 1.  JN

    SpringMVC 檔案下載之 --- IO與NIO實現及其效能比較

    我的Controller類：FileController.javapackage aboo.controller; import aboo.bean.FileInfo; import aboo.service.FileService; import io.swagger.annotations.Api; i