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这篇文章主要介绍高并发中if-else、Switch结构的陷阱有哪些，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
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Swich的坑，环境一变效率就差远了
由于Rust并没有Switch了，因此以下代码就暂用Go语言来演示了。我们先来看以下这段代码：
package main
import (
"fmt"
"math/rand"
//"sync"
"time"
)
func main() {
now := time.Now().UnixNano()
count := []int{0, 0, 0, 0, 0, 0}
for i := 0; i < 100000; i++ {
random := rand.Intn(100)
switch random {
case 1:
count[1]++
case 2:
count[2]++
case 3:
count[3]++
case 4:
count[4]++
case 5:
count[5]++
default:
count[0]++
}
}
fmt.Println(time.Now().UnixNano() - now)
fmt.Println(count)
}它的运行结果如下：
[root@ecs-a4d3 hello_world]# time ./test1 2818084 [99507 86 108 106 96 97] real 0m0.004s user 0m0.003s sys 0m0.001s
我们再稍微把Random的范围由100改为5。
package main
import (
"fmt"
"math/rand"
//"sync"
"time"
)
func main() {
now := time.Now().UnixNano()
count := []int{0, 0, 0, 0, 0, 0}
for i := 0; i < 100000; i++ {
random := rand.Intn(1000)
switch random {
case 1:
count[1]++
case 2:
count[2]++
case 3:
count[3]++
case 4:
count[4]++
case 5:
count[5]++
default:
count[0]++
}
}
fmt.Println(time.Now().UnixNano() - now)
fmt.Println(count)
}上述的代码运行结果如下：
[root@ecs-a4d3 hello_world]# time ./test1 4365712 [20184 20357 19922 19897 19640 0] real 0m0.006s user 0m0.004s sys 0m0.002s
可以看到这两段程序的运行时间相差了30%多，这个结果真的是细思极恐，因为也就是实际代码执行逻辑完全没有任何变化 ，只是变量取值范围有所调整，就会使程序的运行效率大为不同，也就是说当系统遭遇到某些极端情况时，同样的程序所需要的运行时间却有天壤之别。
Rust的Else if也是一样的坑
当然我们说switch不好也就不是说else if就避免了这个问题，根据指令流水线的原理，elseif在处理分支时情况也一样，因此Rust也不太推荐else if的写法，以Rust为例如下：
use rand::Rng;
fn main() {
let mut rng = rand::thread_rng();
let mut arr = [0, 0, 0, 0, 0,0];
//println!("Integer: {}", arr[random]);
for i in 0..1000000 {
let mut random =rng.gen_range(0,5);
if random==0{
arr[0]=arr[0]+1;
}else if random==1{
arr[1]=arr[1]+1;
}else if random==2{
arr[2]=arr[2]+1;
}else if random==3{
arr[3]=arr[3]+1;
}else if random==4{
arr[4]=arr[4]+1;
}else{
arr[5]=arr[5]+1;
}
}
println!("{},{},{},{},{},{}", arr[0], arr[1], arr[2], arr[3], arr[4], arr[5]);
}将随机数的取值范围调整一下
let mut random =rng.gen_range(0,100);
可以观察到这两段程序运行的时间也要相差近40%，这样的结果也深刻说明了一个问题，这个例子其实模拟的是一个极端状态，也就是某一个变量取值突然从0-100变成了0-5那么程序的运行效率可能就会有极大的改变，这个推论就是一旦系统运行在某一个极端状态，比如错误占比过高或者其它极端场景，那么正常情况下的压力测试结果也许就完全不能说明问题了。
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