你知道你的电脑 1 秒钟能做多少事情吗？

让我们来看看你有多么了解电脑！所有这些程序的数值都是可变的。你的任务是：在程序花费1秒运行之前猜测它的大概值。

你并不需要猜出一个精确值：选择范围在1和10亿之间。你只要能猜出正确的数量级，就算正确！下面是一些注意事项：

如果答案是38,000，那么你选择10,000或100,000，我们就认为都是正确答案。误差只要在10倍范围内就ok:)

我们知道不同的计算机有不同的磁盘、网络和CPU速度！我们会告诉运行10次/秒和10万次/秒的代码之间的差别。更新的电脑不会让你的代码运行速度快1000倍:)

也就是说，所有这一切都是运行在一台新的拥有一个快速的SSD和一个凑合的网络连接的笔记本电脑上的。 C代码用gcc -O2编译。

祝你好运！

​

欢迎来到第一个程序！这一个只是让你练练手的：1秒能完成多少循环？ （结果可能比你想象得更多！）

猜猜下面的程序每秒执行多少次循环：

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#include <stdlib.h>

// Number to guess: How many iterations of

// this loop can we go through in a second?

int main(int argc, char **argv) {

    int NUMBER, i, s;

    NUMBER = atoi(argv[1]);

    for (s = i = 0; i < NUMBER; ++i) {

        s += 1;

    }

    return 0;

}

准确答案：550,000,000

猜猜下面的程序每秒执行多少次循环：

#!/usr/bin/env python

# Number to guess: How many iterations of an

# empty loop can we go through in a second?

def f(NUMBER):

    for _ in xrange(NUMBER):

        pass

import sys

f(int(sys.argv[1]))

准确答案：68,000,000

当我看着代码的时候，我想的是1毫秒完成多少次——我以为是微不足道的，但事实是，即使是Python，你也可以在1毫秒的时间内执行68,000次空循环迭代。

下面让我们来探讨一个更接近现实的用例。在Python中字典几乎是无处不在的，那么在1秒时间内我们可以用Python添加多少元素呢？

然后再来看一个更复杂的操作——使用Python的内置HTTP请求解析器来解析请求。

猜猜下面的程序每秒执行多少次循环：

#!/usr/bin/env python

# Number to guess: How many entries can

# we add to a dictionary in a second?

# Note: we take `i % 1000` to control

# the size of the dictionary

def f(NUMBER):

    d = {}

    for i in xrange(NUMBER):

        d[i % 1000] = i

import sys

f(int(sys.argv[1]))

准确答案：11,000,000

猜猜下面的程序每秒处理多少次HTTP请求：

#!/usr/bin/env python

# Number to guess: How many HTTP requests

# can we parse in a second?

from BaseHTTPServer import BaseHTTPRequestHandler

from StringIO import StringIO

class HTTPRequest(BaseHTTPRequestHandler):

    def __init__(self, request_text):

        self.rfile = StringIO(request_text)

        self.raw_requestline = self.rfile.readline()

        self.error_code = self.error_message = None

        self.parse_request()

    def send_error(self, code, message):

        self.error_code = code

        self.error_message = message

request_text = """GET / HTTP/1.1

Host: localhost:8001

Connection: keep-alive

Accept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8

Upgrade-Insecure-Requests: 1

User-Agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/45.0.2454.85 Safari/537.36

Accept-Encoding: gzip, deflate, sdch

Accept-Language: en-GB,en-US;q=0.8,en;q=0.6

"""

def f(NUMBER):

    for _ in range(NUMBER):

        HTTPRequest(request_text)

import sys

f(int(sys.argv[1]))

准确答案：25,000

我们每秒可以解析25,000个小的HTTP请求！有一件事我要在这里指出的是，这里请求解析的代码是用纯Python编写的，而不是C。

接下来，我们要试试下载网页与运行Python脚本！提示：少于1亿:)

猜猜下面的程序每秒可以完成多少次HTTP请求：

#!/usr/bin/env python

# Number to guess: How many times can we

# download google.com in a second?

from urllib2 import urlopen

def f(NUMBER):

    for _ in xrange(NUMBER):

        r = urlopen("http://google.com")

        r.read()

import sys

f(int(sys.argv[1]))

准确答案：4

猜猜下面的程序每秒可以执行多少次循环：

#!/bin/bash

# Number to guess: How many times can we start

# the Python interpreter in a second?

NUMBER=$1

for i in $(seq $NUMBER); do

    python -c '';

done

准确答案：77

启动程序实际上昂贵在其本身，而不是启动Python。如果我们只是运行/bin/true，那么1秒能做500次，所以看起来运行任何程序只需要大约1毫秒时间。当然，下载网页的快慢很大程度上取决于网页大小，网络连接速度，以及服务器间的距离，不过今天我们不谈网络性能。我的一个朋友说，高性能的网络完成网络往返甚至可能只要250纳秒（！！！），但这是在计算机位置更相邻，硬件更好的情况下。

1秒时间能够在磁盘中写入多少字节？我们都知道写到内存中时速度会更快，但是究竟会快多少呢？对了，下面的代码运行在带有SSD的计算机上。

猜猜下面的程序每秒可以写入多少字节数据：

#!/usr/bin/env python

# Number to guess: How many bytes can we write

# to an output file in a second?

# Note: we make sure everything is sync'd to disk

# before exiting

import tempfile

import os

CHUNK_SIZE = 1000000

s = "a" * CHUNK_SIZE

def cleanup(f, name):

    f.flush()

    os.fsync(f.fileno())

    f.close()

    try:

        os.remove(name)

    except:

        pass

def f(NUMBER):

    name = './out'

    f = open(name, 'w')

    bytes_written = 0

    while bytes_written < NUMBER:

        f.write(s)

        bytes_written += CHUNK_SIZE

    cleanup(f, name)

import sys

f(int(sys.argv[1]))

准确答案：342,000,000

猜猜下面的程序每秒可以写入多少字节数据：

#!/usr/bin/env python

# Number to guess: How many bytes can we write

# to a string in memory in a second?

import cStringIO

CHUNK_SIZE = 1000000

s = "a" * CHUNK_SIZE

def f(NUMBER):

    output = cStringIO.StringIO()

    bytes_written = 0

    while bytes_written < NUMBER:

        output.write(s)

        bytes_written += CHUNK_SIZE

import sys

f(int(sys.argv[1]))

准确答案：2,000,000,000

下面轮到文件了！有时候，运行一个大型的grep之后，它可以永恒跑下去。在1秒时间内，grep可以搜索多少字节？

请注意，在这么做的时候，grep正在读取的字节已经在内存中。

文件列表同样需要时间！1秒能列出多少文件？

猜猜下面的程序每秒可以搜索多少字节的数据：

#!/bin/bash

# Number to guess: How many bytes can `grep`

# search, unsuccessfully, in a second?

# Note: the bytes are in memory

NUMBER=$1

cat /dev/zero | head -c $NUMBER | grep blah

exit 0

准确答案：2,000,000,000

猜猜下面的程序每秒可以列出多少文件：

#!/bin/bash

# Number to guess: How many files can `find` list in a second?

# Note: the files will be in the filesystem cache.

find / -name '*' 2> /dev/null | head -n $1 > /dev/null

准确答案：325,000

序列化是一个普遍要花费大量时间的地方，让人很蛋疼，特别是如果你反复结束序列化/反序列化相同数据的时候。这里有几个基准：转换64K大小的JSON格式数据，与同样大小的msgpack格式数据。

猜猜下面的程序每秒可以执行多少次循环：

#!/usr/bin/env python

# Number to guess: How many times can we parse

# 64K of JSON in a second?

import json

with open('./setup/protobuf/message.json') as f:

    message = f.read()

def f(NUMBER):

    for _ in xrange(NUMBER):

        json.loads(message)

import sys

f(int(sys.argv[1]))

准确答案：449

猜猜下面的程序每秒可以执行多少次循环：

#!/usr/bin/env python

# Number to guess: How many times can we parse

# 46K of msgpack data in a second?

import msgpack

with open('./setup/protobuf/message.msgpack') as f:

    message = f.read()

def f(NUMBER):

    for _ in xrange(NUMBER):

        msgpack.unpackb(message)

import sys

f(int(sys.argv[1]))

准确答案：4,000

数据库。没有任何类似于PostgreSQL花里胡哨的东西，我们做了2份有1000万行数据的SQLite表，一个是有索引的，另一个是未建索引的。

猜猜下面的程序每秒可以执行多少次查询：

#!/usr/bin/env python

# Number to guess: How many times can we

# select a row from an **indexed** table with

# 10,000,000 rows?

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('./indexed_db.sqlite')

c = conn.cursor()

def f(NUMBER):

    query = "select * from my_table where key = %d" % 5

    for i in xrange(NUMBER):

        c.execute(query)

        c.fetchall()

import sys

f(int(sys.argv[1]))

准确答案：53,000

猜猜下面的程序每秒执行多少次查询：

#!/usr/bin/env python

# Number to guess: How many times can we

# select a row from an **unindexed** table with

# 10,000,000 rows?

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('./unindexed_db.sqlite')

c = conn.cursor()

def f(NUMBER):

    query = "select * from my_table where key = %d" % 5

    for i in xrange(NUMBER):

        c.execute(query)

        c.fetchall()

import sys

f(int(sys.argv[1]))

准确答案：2

下面要说Hash算法！在这里，我们将比较MD5和bcrypt。用MD5你在1秒时间内可以哈希到相当多的东西，而用bcrypt则不能。

猜猜下面的程序每秒可以哈希多少字节的数据：

#!/usr/bin/env python

# Number to guess: How many bytes can we md5sum in a second?

import hashlib

CHUNK_SIZE = 10000

s = 'a' * CHUNK_SIZE

def f(NUMBER):

    bytes_hashed = 0

    h = hashlib.md5()

    while bytes_hashed < NUMBER:

        h.update(s)

        bytes_hashed += CHUNK_SIZE

    h.digest()

import sys

f(int(sys.argv[1]))

准确答案：455,000,000

猜猜下面的程序每秒可以哈希多少字节的密码：

#!/usr/bin/env python

# Number to guess: How many passwords

# can we bcrypt in a second?

import bcrypt

password = 'a' * 100

def f(NUMBER):

    for _ in xrange(NUMBER):

        bcrypt.hashpw(password, bcrypt.gensalt())

import sys

f(int(sys.argv[1]))

准确答案：3

接下来，我们要说一说内存访问。 现在的CPU有L1和L2缓存，这比主内存访问速度更快。这意味着，循序访问内存通常比不按顺序访问内存能提供更快的代码。

猜猜下面的程序每秒可以向内存写入多少字节数据：

#include <stdlib.h>

#include <stdio.h>

// Number to guess: How big of an array (in bytes)

// can we allocate and fill in a second?

// this is intentionally more complicated than it needs to be

// so that it matches the out-of-order version

int main(int argc, char **argv) {

    int NUMBER, i;

    NUMBER = atoi(argv[1]);

    char* array = malloc(NUMBER);

    int j = 1;

    for (i = 0; i < NUMBER; ++i) {

        j = j * 2;

        if (j > NUMBER) {

            j = j - NUMBER;

        }

        array[i] = j;

    }

    printf("%d", array[NUMBER / 7]);

    // so that -O2 doesn't optimize out the loop

    return 0;

}

准确答案：376,000,000

猜猜下面的程序每秒可以向内存写入多少字节数据：

#include <stdlib.h>

#include <stdio.h>

// Number to guess: How big of an array (in bytes)

// can we allocate and fill with 5s in a second?

// The catch: We do it out of order instead of in order.

int main(int argc, char **argv) {

    int NUMBER, i;

    NUMBER = atoi(argv[1]);

    char* array = malloc(NUMBER);

    int j = 1;

    for (i = 0; i < NUMBER; ++i) {

        j = j * 2;

        if (j > NUMBER) {

            j = j - NUMBER;

        }

        array[j] = j;

    }

    printf("%d", array[NUMBER / 7]);

    // so that -O2 doesn't optimize out the loop

    return 0;

}

准确答案：68,000,000

欢迎大家去试一试，给我们留下宝贵的意见。

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