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2017q1 Homework1 (phonebook)

contributed by <ryanwang522>

Reviewed by csielee

  • 關於 strcasecmp() 的 byte-by-byte comparsion 就是會將傳入的字串 s1 s2 將給個字元個別比較(字元大小是一個 byte )，並紀錄相差的數值，最後將數值回傳。因此回傳值有大於0、等於0、小於0，三種狀況
  • 在BST實作當中，並沒有把建立BST的時間計算進 append() 的時間，這樣會造成BST好像比較有效率的錯覺。
  • 在BST中，可以加入能夠動態增加資料。因為目前phonebook是都會先新增然後查詢，但實際狀況是會動態的查詢跟新增
  • 儘量不要修改 main.c 使用 findname 或 append 的函數方法，可以利用 OOP 的觀念，將不同版本的操作隱藏在函數裡

開發環境

  • OS: ubuntu 16.04 LTS
  • L1d cache： 32K
  • L1i cache： 32K
  • L2 cache： 256K
  • L3 cache： 3072K
  • Architecture：x86_64
  • CPU op-mode(s)： 32-bit, 64-bit
  • Byte Order： Little Endian
  • CPU(s)： 4
  • Model name: Intel® Core™ i5-4200H CPU @ 2.80GHz

原始版本

  • 初始設定並初步執行

    • 一開始為了了解 Git 的指令操作花了不少時間，但還是只弄懂了一點點皮毛，背後詳細的原理有待之後再來深入研究。
    • 大致瀏覽過相關資料後，覺得還是實地動手做做看吧！

  • 清空 cache

$ echo 1 | sudo tee /proc/sys/vm/drop_caches
  • 片段輸出
$ sudo make cache-test

size of entry : 136 bytes
execution time of append() : 0.042719 sec
execution time of findName() : 0.006162 sec


 Performance counter stats for './phonebook_orig' (100 runs):

          123,6017      cache-misses              #   85.500 % of all cache refs      ( +-  0.29% )
          144,5636      cache-references                                              ( +-  0.19% )
       2,6300,2705      instructions              #    1.25  insn per cycle           ( +-  0.02% )
       2,1018,3982      cycles                                                        ( +-  0.17% )

       0.064090511 seconds time elapsed                                          ( +-  0.19% )

看到報表後覺得怪怪的，miss rate 和其他人好像有些差異Ryan Wang

  • 接著來試試新鮮的 gnuplot
    $ sudo make plot
    Image Not Showing Possible Reasons
    • The image file may be corrupted
    • The server hosting the image is unavailable
    • The image path is incorrect
    • The image format is not supported
    Learn More →

初步構思

  • 想法：
    • 觀察main.c的程式碼，不管是append()或findName()在原本龐大的 struct 裡面只有用到 lastName，縮小結構內容應該對於效能改善助益不少。
    • 使用 hash function 增加查找效率。

實際嘗試

縮小 Structure 內容

  • 優化前版本的 Structure size = 136 bytes ，而我的 layer1 cache 也只有 32k bytes 頂多也只能放 32 * 1024 / 136 = 240.94 筆資料,在查找將近 35 萬筆資料時，無可避免的會發生大量 cache-miss，縮小體積後的 struct size = 32 bytes，能放 1024 筆資料，應該能有效減少 cache-miss。
  • 更改 structure 內容以縮小體積
    • 將原本的詳細資料獨立出來，透過指標存取。
    • 避免影響程式效能，先不 malloc() 給 detail 所指向的內容，往後需要用到內容時再分配空間給它就好。

















typedef struct __PHONE_BOOK_DETAIL_ENTRY {
    char firstName[16];
    char email[16];
    char phone[10];
    char cell[10];
    char addr1[16];
    char addr2[16];
    char city[16];
    char state[2];
    char zip[5];
} detailEntry;

typedef struct __PHONE_BOOK_ENTRY {
    char lastName[MAX_LAST_NAME_SIZE];
    detailEntry *detail;
    struct __PHONE_BOOK_ENTRY *pNext;
} entry;
  • 執行並觀察
$ sudo perf stat --repeat 100 -e cache-misses,cache-references,instructions,cycles ./phonebook_opt
  • 檢測結果
size of entry : 32 bytes
execution time of append() : 0.032987 sec
execution time of findName() : 0.002091 sec

 Performance counter stats for './phonebook_opt' (100 runs):

           16,1809      cache-misses              #   40.110 % of all cache refs      ( +-  0.73% )
           40,3410      cache-references                                              ( +-  0.81% )
       2,4494,4046      instructions              #    1.78  insn per cycle           ( +-  0.02% )
       1,3755,3543      cycles                                                        ( +-  0.51% )

       0.042066988 seconds time elapsed                                          ( +-  0.57% )
  • $ sudo make plot

    發現 Cache-misses 從原本的 85.5％ 降至 40.11％！
    表示原本的 structure 放置太多查找不需要的內容對 cache-misses 的 overhead 影響不小。

使用 Hash function

記得以前在上 OS 課程時有學過 hash 的基本概念，主要是由建立適當大小的 hash table 後，接著再由雜湊函數得到的雜湊值對照 table 去增加查找效率。而需要注意的地方有以下幾點。

  • 如何決定 Table size
    • 這裡我是根據電腦的 cache 所能存放的大小決定給 1024，避免查表造成過多的 cache-misses。
  • 使用何種 Hash function
    • 看了提供的資料以及一些先前同學的共筆，djb2 這個函數的均勻度似乎不錯，且改善效能的程度也算顯著，不過後來看到作業區提供的 BKDR ，就想說來試試吧！
unsigned int BKDRHash(char *str)
{
    unsigned int seed = 31; 
    unsigned int hash = 0;

    while(*str)
        hash = hash * seed + (*str++);

    return (hash % MAX_TABLE_SIZE);
}

之所以會將原來的雜湊值對 table size 取餘數是因為 size 大小的限制，而當 Collision（碰撞）發生，我採取的方法是 Chaining，直接將重複的資料串在一起，示意圖如下。

示意圖

  • 接著我對 main.c 做了相對應的修改，原本的 singly linked list 就保留著沒使用。



























    while (fgets(line, sizeof(line), fp)) {
        while (line[i] != '\0')
            i++;
        line[i - 1] = '\0';
        i = 0;

        unsigned int hashVal = BKDRHash(line);

        if (hashTable[hashVal] == NULL) {
            hashTable[hashVal] = (entry *) malloc(sizeof(entry));
            tableHead[hashVal] = hashTable[hashVal];
        }   

        hashTable[hashVal] = append(line, hashTable[hashVal]);
    }   

...

    /* the givn last name to find */
    char input[MAX_LAST_NAME_SIZE] = "zyxel";
    unsigned int hashVal = BKDRHash(input);

    e = tableHead[hashVal];

    assert(findName(input, e) &&
           "Did you implement findName() in " IMPL "?");
    assert(0 == strcmp(findName(input, e)->lastName, "zyxel"));

發現好像直接修改 main.c 在執行 make 時會因為 #ifdef 的問題導致有原始版本的編譯錯誤，不過就先測試看看，以後再來修改Ryan Wang

  • $ make phonebook_opt
$ sudo perf stat --repeat 100 -e cache-misses,cache-references,instructions,cycles ./phonebook_opt
  • 執行結果
size of entry : 32 bytes
execution time of append() : 0.042810 sec
execution time of findName() : 0.000003 sec

 Performance counter stats for './phonebook_opt' (100 runs):

           11,1048      cache-misses              #   26.915 % of all cache refs      ( +-  3.29% )
           41,2592      cache-references                                              ( +-  0.33% )
       2,3471,2581      instructions              #    1.56  insn per cycle           ( +-  0.02% )
       1,5043,4217      cycles                                                        ( +-  0.58% )

       0.046055866 seconds time elapsed                                          ( +-  0.60% )

  • 發現 append() 的執行時間有些許的增加

    • 想了想覺得是因為建立 hash table 所造成的 overhead
    • 不過看了 findName() 的時間大幅下降，證明了使用 hash function 雖然會犧牲一點append()的效能，但著實能改善效率。

  • Cache misses 從 40% 降為 26.91% ，因為適當的 table size 使得不僅查找效率提昇，miss rate 也順帶降低。

  • 參考 Conditional Compilation，解決先前的 orig 版本編譯問題。

    • 現在想想應該對append()以及findName()進行修改的，直接改main.c似乎有點不明智QQ

  • $ sudo make plot

    • 這時發現畫出來的圖跟之前一樣，研究了一下發現 output.txt還是舊的，執行$ make clean後就可以正常使用 plot了。

  • 因為先前 commit 的內容被 jserv 教授糾正了不少錯誤的寫法，所以花了一點時間研究 How to write a git commit message，這裡稍微整理一下。

  • Commit message 大致分為：

    • Subject line
      • 長度限制為 50 個 Characters，開頭大寫且不需要加句點。
      • 內容需簡短扼要，如果真的無法在長度限制內撰寫代表你應該分成多次進行 commit。
      • 簡單的檢查方法就是將你的 Subject line 代入「 If applied, this commit will your subject line here 」
    • Message body
      • 長度限制在 72 個 Characters 左右。
      • 顧名思義，body 就是讓你詳細解釋此次 commit 的原因以及內容，可以適時的進行分段。

  • 最後看到一句不錯的話紀錄一下

    • The future maintainer that thanks you may be yourself！

使用 Binary Search Tree

  • 在想要怎麼實做的時候因為不太懂「字串」要依照什麼規則放入 BST 裡面，閱讀了許多資料後發現是利用 strcasecmp() 的回傳值作為要放置在左子樹還是右子樹的依據。
    • Google 了一下 strcasecmp()
    ​​The strcasecmp() function performs a byte-by-byte comparison of the
​​strings s1 and s2, ignoring the case of the characters.  It returns
​​an integer less than, equal to, or greater than zero if s1 is found,
​​respectively, to be less than, to match, or be greater than s2.

這裡還是不太懂 byte-by-byte comparsion 的實際運作方法，回頭再來研究。 Ryan Wang






























int Length(entry *head)
{
    int count = 0; 
    entry *current = head;
    
    while (current != NULL) {
        count++;
        current = current -> pNext;
    }
    
    return count;
}

treeNode *BuildBST(entry **headRef, int length)
{
    if(length <= 0)
        return NULL;
    
    treeNode *left = BuildBST(headRef, length/2);
    treeNode *root = (treeNode *) malloc(sizeof(treeNode));
    root->entry = *headRef;
    root->left = left;

    *headRef = (*headRef)->pNext;

    root->right = BuildBST(headRef, length - (length / 2 + 1));
        
    return root;
}
  • 接著修改findName()，利用循序的方式找出目標。

















entry *findName(char lastName[], treeNode *root)
{
    treeNode *current = root;
    int result;

    while (current != NULL && (result = strcasecmp(lastName, current->entry->lastName)) != 0) {
        if (result < 0)
            current = current -> left;
        else 
            current = current -> right;
    }

    if (!root)
        return (current->entry);
    else
        return NULL;
}
  • 與先前 hash function 版本以及原始版本進行比較
    • ./phonebook_bst
size of entry : 32 bytes
execution time of append() : 0.037696 sec
execution time of findName() : 0.000000 sec

 Performance counter stats for './phonebook_bst' (100 runs):

           20,8875      cache-misses              #   53.635 % of all cache refs      ( +-  0.70% )
           38,9440      cache-references                                              ( +-  0.82% )
       2,8554,9675      instructions              #    1.57  insn per cycle           ( +-  0.02% )
       1,8135,1595      cycles                                                        ( +-  0.67% )

       0.055963158 seconds time elapsed                                          ( +-  0.80% )

可見 findName() 的時間又比 hash function 版本有些微的減少。

  • 更改了一下 runtime.gp

    原本 Linked list 的查找時間複雜度為 O(n) ，將資料結構調整成 BST 後時間複雜度為 O(logn)，由圖表也可得知查找效率也大幅改善。

針對 Cache line 調整 BST 結構

問題探討

  • 本例選用的 dataset (也就是輸入電話簿的姓名) 是否存在問題？
    • 輸入電話簿的姓名可能會有相同姓名的情況出現，需要進而比對其他資料的，可以選用每個人獨立的 ID 作為電話簿的 dataset ，避免多餘的查詢比對。
  • 有代表性嗎？跟真實英文姓氏差異大嗎？
    • 覺得跟真實情況有些微的出入，真實英文姓氏為 firstname + lastName，而本例只有 firstname 。
  • 資料難道「數大就是美」嗎？
    • 大量的資料要配合適合的資料結構去儲存，以及有效率的演算法為基礎的查詢方式，單純大量且沒有經過縝密規劃的大量資料反而會成會負擔。
  • 如果我們要建立符合真實電話簿情境的輸入，該怎麼作？
    • 利用現有的英文姓名去做隨機配對，避免字典檔的一些不符合姓名規則的輸入資料。

參考資料

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