ということで、まずは結果から。
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Benchmark: timing 10000 iterations of Dumper, JSON, MsgPack, Storable, YAML...
Dumper: 5 wallclock secs ( 4.02 usr + 0.00 sys = 4.02 CPU) @ 2485.09/s (n=10000)
JSON: 1 wallclock secs ( 1.37 usr + 0.02 sys = 1.39 CPU) @ 7199.42/s (n=10000)
MsgPack: 1 wallclock secs ( 0.72 usr + 0.00 sys = 0.72 CPU) @ 13927.58/s (n=10000)
Storable: 2 wallclock secs ( 1.53 usr + 0.05 sys = 1.58 CPU) @ 6349.21/s (n=10000)
YAML: 40 wallclock secs (40.19 usr + 0.06 sys = 40.25 CPU) @ 248.45/s (n=10000)
Rate YAML Dumper Storable JSON MsgPack
YAML 248/s -- -90% -96% -97% -98%
Dumper 2485/s 900% -- -61% -65% -82%
Storable 6349/s 2455% 155% -- -12% -54%
JSON 7199/s 2798% 190% 13% -- -48%
MsgPack 13928/s 5506% 460% 119% 93% --
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以下ベンチマークのソースです。
「use 5.12.1;」は、うっかりレンタルサーバーなどで実行しないようにする意味でも重要です。
まあ、私にとっては。
あと、せっかく「Data::Encoder」を使うので、encodeとdecodeは共通化して使ってみることにしました。
メソッドが共通化されるとソースが読みやすくて良いですね。
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#!/usr/bin/env perl
#ｕｔｆ８
use utf8;
use 5.12.1;
# use Acme::PerlTidy;
use Benchmark qw(:all);
use Data::Dump qw/dd/;
use Data::Encoder;
sub run {
my $encoder = shift;
my $enc = $encoder->encode([qw/foo bar/]);
my $data = $encoder->decode($enc);
# dd $data;
}
cmpthese(
timethese(
10000,
{
# Data::Encoder::JSON
JSON => sub {
my $encoder = Data::Encoder->load('JSON');
&run($encoder);
},
# Data::Encoder::Data::Dumper
Dumper => sub {
my $encoder = Data::Encoder->load('Data::Dumper');
&run($encoder);
},
# Data::Encoder::Data::MessagePack
MsgPack => sub {
my $encoder = Data::Encoder->load('Data::MessagePack');
&run($encoder);
},
# Data::Encoder::Storable
Storable => sub {
my $encoder = Data::Encoder->load('Storable');
&run($encoder);
},
# Data::Encoder::YAML
YAML => sub {
my $encoder = Data::Encoder->load('YAML');
&run($encoder);
},
}
)
);
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