Defold引擎优化:使用sizeof替代strlen处理字符串字面量数组
2025-06-10 15:36:05作者:宗隆裙
在Defold游戏引擎的开发过程中,我们发现了一个可以优化的性能点:处理字符串字面量数组时使用sizeof替代strlen。这种优化虽然看似微小,但在频繁调用的场景下能带来可观的性能提升。
问题背景
在Defold引擎的代码中,存在多处定义字符串字面量常量数组的情况,例如:
const char* properties_common[] = { "type", "custom_type", "id", "pivot" };
在运行时,这些字符串会被传递给dmHashString64函数进行哈希计算。传统的做法是使用strlen函数获取字符串长度,但对于字符串字面量来说,这是一个不必要的运行时开销,因为它们的长度在编译时就已经确定了。
优化方案
我们提出了使用dmHashBuffer64替代dmHashString64的方案,因为前者可以直接接受已知长度的缓冲区,避免了strlen的调用。具体实现需要考虑以下几点:
- 长度信息的存储:需要一种机制来存储字符串字面量的长度信息
- 方便的访问方式:需要设计新的数据结构或宏来简化对这些字符串及其长度的访问
- 类型安全:确保新的实现方式不会引入类型安全问题
实现思路
一种可能的实现方式是创建专门的结构体来同时存储字符串指针和长度信息:
struct StringLiteral {
const char* str;
size_t length;
};
然后可以定义辅助宏来简化初始化:
#define DEFINE_STRING_LITERAL(name, str) \
const StringLiteral name = {str, sizeof(str)-1}
对于数组情况,可以设计专门的宏和访问函数:
#define DEFINE_STRING_LITERAL_ARRAY(name, ...) \
const StringLiteral name[] = { \
__VA_ARGS__ \
}
// 使用示例
DEFINE_STRING_LITERAL_ARRAY(properties_common,
{"type", sizeof("type")-1},
{"custom_type", sizeof("custom_type")-1},
{"id", sizeof("id")-1},
{"pivot", sizeof("pivot")-1}
);
性能优势
这种优化带来的主要好处包括:
- 消除运行时计算:避免了在运行时调用strlen计算已知长度的字符串
- 缓存友好:长度信息与字符串一起存储,提高了数据局部性
- 编译时优化:所有长度计算都在编译时完成
应用场景
这种优化特别适用于以下场景:
- 频繁调用的哈希计算
- 游戏引擎中的属性系统
- 资源管理系统的字符串标识
- 序列化和反序列化过程中的字符串处理
结论
在Defold引擎中采用这种优化策略,虽然对单个调用的性能提升可能不大,但在大规模、高频调用的场景下,累积的效果将非常可观。这也体现了游戏引擎开发中"不放过任何微小优化机会"的性能优化哲学。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C089
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
473
3.51 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
223
89
暂无简介
Dart
721
174
Ascend Extension for PyTorch
Python
283
316
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
286
337
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
848
437
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.27 K
698
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19