Go 处理大数组：使用 for range 还是 for 循环？
我们知道，Go 的语法比较简洁。它并不提供类似 C 支持的 while、do...while 等循环控制语法，而仅保留了一种语句，即 for 循环。
for i := 0; i < n; i++ {
... ...
}
但是，经典的三段式循环语句，需要获取迭代对象的长度 n。鉴于此，为了更方便 Go 开发者对复合数据类型进行迭代，例如 array、slice、channel、map，Go 提供了 for 循环的变体，即 for range 循环。
副本复制问题
range 在带来便利的同时，也给 Go 初学者带来了一些麻烦。因为使用者需要明白一点：for range 中，参与循环表达式的只是对象的副本。
func main() {
var a = [5]int{1, 2, 3, 4, 5}
var r [5]int
fmt.Println("original a =", a)
for i, v := range a {
if i == 0 {
a[1] = 12
a[2] = 13
}
r[i] = v
}
fmt.Println("after for range loop, r =", r)
fmt.Println("after for range loop, a =", a)
}
你认为这段代码会输出以下结果吗？
original a = [1 2 3 4 5]
after for range loop, r = [1 12 13 4 5]
after for range loop, a = [1 12 13 4 5]
但是，实际输出是
original a = [1 2 3 4 5]
after for range loop, r = [1 2 3 4 5]
after for range loop, a = [1 12 13 4 5]
为什么会这样？原因是参与 for range 循环是 range 表达式的副本。也就是说，在上面的例子中，实际上参与循环的是 a 的副本，而不是真正的 a。
为了让大家更容易理解，我们把上面例子中的 for range 循环改写成等效的伪代码形式。
for i, v := range ac { //ac is a value copy of a
if i == 0 {
a[1] = 12
a[2] = 13
}
r[i] = v
}
ac 是 Go 临时分配的连续字节序列，与 a 根本不是同一块内存空间。因此，无论 a 如何修改，它参与循环的副本 ac 仍然保持原始值，因此从 ac 中取出的 v 也依然是 a 的原始值，而不是修改后的值。
那么，问题来了，既然 for range 使用的是副本数据，那 for range 会比经典的 for 循环消耗更多的资源并且性能更差吗？
性能对比
基于副本复制问题，我们先使用基准示例来验证一下：对于大型数组，for range 是否一定比经典的 for 循环运行得慢？
package main
import "testing"
func BenchmarkClassicForLoopIntArray(b *testing.B) {
b.ReportAllocs()
var arr [100000]int
for i := 0; i < b.N; i++ {
for j := 0; j < len(arr); j++ {
arr[j] = j
}
}
}
func BenchmarkForRangeIntArray(b *testing.B) {
b.ReportAllocs()
var arr [100000]int
for i := 0; i < b.N; i++ {
for j, v := range arr {
arr[j] = j
_ = v
}
}
}
在这个例子中，我们使用 for 循环和 for range 分别遍历一个包含 10 万个 int 类型元素的数组。让我们看看基准测试的结果
$ go test -bench . forRange1_test.go
goos: darwin
goarch: amd64
cpu: Intel(R) Core(TM) i5-8279U CPU @ 2.40GHz
BenchmarkClassicForLoopIntArray-8 47404 25486 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkForRangeIntArray-8 37142 31691 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
PASS
ok command-line-arguments 2.978s
从输出结果可以看出，for range 的确会稍劣于 for 循环，当然这其中包含了编译器级别优化的结果（通常是静态单赋值，或者 SSA 链接）。
让我们关闭优化开关，再次运行压力测试。
$ go test -c -gcflags '-N -l' . -o forRange1.test
$ ./forRange1.test -test.bench .
goos: darwin
goarch: amd64
pkg: workspace/example/forRange
cpu: Intel(R) Core(TM) i5-8279U CPU @ 2.40GHz
BenchmarkClassicForLoopIntArray-8 6734 175319 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkForRangeIntArray-8 5178 242977 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
PASS
当没有编译器优化时，两种循环的性能都明显下降， for range 下降得更为明显，性能也更加比经典 for 循环差。
遍历结构体数组
上述性能测试中，我们的遍历对象类型是 int 值的数组，如果我们将 int 元素改为结构体会怎么样？for 和 for range 循环各自表现又会如何？
package main
import "testing"
type U5 struct {
a, b, c, d, e int
}
type U4 struct {
a, b, c, d int
}
type U3 struct {
b, c, d int
}
type U2 struct {
c, d int
}
type U1 struct {
d int
}
func BenchmarkClassicForLoopLargeStructArrayU5(b *testing.B) {
b.ReportAllocs()
var arr [100000]U5
for i := 0; i < b.N; i++ {
for j := 0; j < len(arr)-1; j++ {
arr[j].d = j
}
}
}
func BenchmarkClassicForLoopLargeStructArrayU4(b *testing.B) {
b.ReportAllocs()
var arr [100000]U4
for i := 0; i < b.N; i++ {
for j := 0; j < len(arr)-1; j++ {
arr[j].d = j
}
}
}
func BenchmarkClassicForLoopLargeStructArrayU3(b *testing.B) {
b.ReportAllocs()
var arr [100000]U3
for i := 0; i < b.N; i++ {
for j := 0; j < len(arr)-1; j++ {
arr[j].d = j
}
}
}
func BenchmarkClassicForLoopLargeStructArrayU2(b *testing.B) {
b.ReportAllocs()
var arr [100000]U2
for i := 0; i < b.N; i++ {
for j := 0; j < len(arr)-1; j++ {
arr[j].d = j
}
}
}
func BenchmarkClassicForLoopLargeStructArrayU1(b *testing.B) {
b.ReportAllocs()
var arr [100000]U1
for i := 0; i < b.N; i++ {
for j := 0; j < len(arr)-1; j++ {
arr[j].d = j
}
}
}
func BenchmarkForRangeLargeStructArrayU5(b *testing.B) {
b.ReportAllocs()
var arr [100000]U5
for i := 0; i < b.N; i++ {
for j, v := range arr {
arr[j].d = j
_ = v
}
}
}
func BenchmarkForRangeLargeStructArrayU4(b *testing.B) {
b.ReportAllocs()
var arr [100000]U4
for i := 0; i < b.N; i++ {
for j, v := range arr {
arr[j].d = j
_ = v
}
}
}
func BenchmarkForRangeLargeStructArrayU3(b *testing.B) {
b.ReportAllocs()
var arr [100000]U3
for i := 0; i < b.N; i++ {
for j, v := range arr {
arr[j].d = j
_ = v
}
}
}
func BenchmarkForRangeLargeStructArrayU2(b *testing.B) {
b.ReportAllocs()
var arr [100000]U2
for i := 0; i < b.N; i++ {
for j, v := range arr {
arr[j].d = j
_ = v
}
}
}
func BenchmarkForRangeLargeStructArrayU1(b *testing.B) {
b.ReportAllocs()
var arr [100000]U1
for i := 0; i < b.N; i++ {
for j, v := range arr {
arr[j].d = j
_ = v
}
}
}
在这个例子中，我们定义了 5 种类型的结构体：U1~U5，它们的区别在于包含的 int 类型字段的数量。
性能测试结果如下
$ go test -bench . forRange2_test.go
goos: darwin
goarch: amd64
cpu: Intel(R) Core(TM) i5-8279U CPU @ 2.40GHz
BenchmarkClassicForLoopLargeStructArrayU5-8 44540 26227 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkClassicForLoopLargeStructArrayU4-8 45906 26312 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkClassicForLoopLargeStructArrayU3-8 43315 27400 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkClassicForLoopLargeStructArrayU2-8 44605 26313 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkClassicForLoopLargeStructArrayU1-8 45752 26110 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkForRangeLargeStructArrayU5-8 3072 388651 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkForRangeLargeStructArrayU4-8 4605 261329 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkForRangeLargeStructArrayU3-8 5857 182565 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkForRangeLargeStructArrayU2-8 10000 108391 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
BenchmarkForRangeLargeStructArrayU1-8 36333 32346 ns/op 0 B/op 0 allocs/op
PASS
ok command-line-arguments 16.160s
我们看到一个现象：不管是什么类型的结构体元素数组，经典的 for 循环遍历的性能比较一致，但是 for range 的遍历性能会随着结构字段数量的增加而降低。
带着疑惑，发现了一个与这个问题相关的 issue：cmd/compile: optimize large structs：https://github.com/golang/go/issues/24416。这个 issue 大致是说：如果一个结构体类型有超过一定数量的字段（或一些其他条件），就会将该类型视为 unSSAable。如果 SSA 不可行，那么就无法通过 SSA 优化，这也是造成上述基准测试结果的重要原因。
结论
对于遍历大数组而言， for 循环能比 for range 循环更高效与稳定，这一点在数组元素为结构体类型更加明显。
另外，由于在 Go 中切片的底层都是通过数组来存储数据，尽管有 for range 的副本复制问题，但是切片副本指向的底层数组与原切片是一致的。这意味着，当我们将数组通过切片代替后，不管是通过 for range 或者 for 循环均能得到一致的稳定的遍历性能。
本文部分内容翻译整理自：Handling Large Arrays in Golang: Should You Use For Range or For Loop? https://betterprogramming.pub/handling-large-arrays-in-golang-should-you-use-for-range-or-for-loop-9995a02fd316
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