主要参考：https://www.lua.org/gems/sample.pdf

更多内容可参考：http://lua-users.org/wiki/OptimisationTips

知乎-Lua性能优化（二）：CPU性能优化

table

table的频繁查找，尽可能使用local变量，不要在循环中做大量表的查找，例如不要在循环中用全局函数，不要使用math.floor这种，而是将它的值提前存储在局部变量，因为即使是hash表的查找也会比较耗时；

频繁的创建新的对象，不要在循环中频繁创建新表，如a = {}这种操作等，要有缓存池的概念；

了解table的组成，分为两部分数组和哈希，当lua需要向表中插入一个哈希值而hash数组又满了的时候，lua将会重新计算哈希，而新的hash计算的第一步就是要确定新的table和hash部分的size大小，这就是重新分配表中数组和哈希表部分的流程；lua会分别计算两个部分的size，然后选择一个size（size为2的n次方）使其满足curCount<=size<=2*curCount，参考如下程序，在一开始创建一个新表的时候，数组和hash的size都是0，在第一次循环，数组size扩充为1，第二段，数组size为2，第三段，数组size为4；如果是a.x=1,a.y=1,a.z=1，那么分配的逻辑也和上面类似；所以这里可以思考，如果依次插入8个元素，需要几次rehash（4次），如果是64个元素是（size为64，2的6次方），需要几次rehash（7次）；

local t = {}
for i = 1, 3 do
    t[i] = true
end

lua创建表的时候不分配内存，创建一个拥有一百万个元素的表要比创建一百万个表（每个拥有一个元素）要快的多，因为创建一百万个表，他们做执行的rehash操作就是一百万次，在旧版本的lua中会自动为空表预先分配内存，size为4，但是这很可能造成内存的浪费，比如很多表用不到这么些；在lua中编程的时候，你可以使用构造函数来避免初始化时的rehash操作，比如使用{true,true,true}，lua就知道在数组部分预先需要三个槽位，它就会分配内存size为3，注意这里不是四，因为这个走的不是新增元素的rehash逻辑；举例如下，

for i = 1, 1000000 do
    local a = {}
    a[1] = 1
    a[2] = 2
    a[3] = 3
end

for i = 1, 1000000 do
    local a = {true, true, true}
    a[1] = 1
    a[2] = 2
    a[3] = 3
end

而如果写出了如下代码，{[1] = true, [2] = true, [3] = true}，lua是不会将如上table的元素放入到数组段的，所以他就会分配size为4，就会导致大量的内存的浪费，以及CPU的时间；两个部分的size重新计算只会在table满了以后而且需要重新添加新的元素；也就是说，即使把一个大的table都置为nil，它所占用的内存也不会压缩；

不会压缩的两个原因：

  • 遍历所有的nil是很耗的，那样每次插入都会耗时过多；
  • nil也是一种值类型，table允许nil类型的复制；

字符串

lua中的字符串是内置的，它持有每一个字符串的单独拷贝，当需要一个新字符串的时候，lua会检查是否已经有了一个字符串的拷贝，如果有就重新利用这个拷贝；所以，lua中的字符串是值类型，任何变量只是持有字符串的引用，而不能去修改这个字符串；

配置表(减少数据量)

如下所示，一百万个顶点数据从95k到65k，到24k；

导出的配表的数据结构不要求插入和删除，只要求查找块，所以尽可能用顺序存储即可，也就是用数组型table；

polyline = {
    {x = 10.1, y = 5.2},
    {x = 10.1, y = 5.3},
    {x = 12.1, y = 8.2},
    ...
}

polyline = {
    {10.1, 5.2},
    {10.1, 5.3},
    {12.1, 8.2},
    ...
}

polyline = {
    x = {10.1, 10.1, 12.1},
    y = {5.2, 5.3, 8.2},
}

提取默认值配置；