F# 为什么方形版本的解析器比完全专用的解析器快13倍？

我正在为新版本制作教程，偶然发现了一个有趣的性能难题。我想做的事情可以在中看到，生成的两个程序是：和。他们所做的只是从一个字符串中读取3个整数，然后以元组的形式返回它们。令人惊讶的是，方形版本比完全专业化的版本快13倍（在某些情况下甚至高达20倍）。在脚本模式和编译模式下，计时是相似的，因此在Repl中测试它应该很容易

在我尝试深入分解以试图弄清楚它之前，我有几个想法为什么会发生这种情况

1） 由于较小的代码占用空间，改进了缓存位置。我不认为这是一个，否则我会看到类似的改善在另一个例子

2） 由JIT完成的黑魔法

3） 我在基准测试方面犯了一些错误

据我所知，这个程序确实运行得很好，而且我的眼睛所能看到的任何东西在这个方形的版本中都没有问题

你知道发生了什么事吗

           Method |       Mean |     Error |    StdDev |
----------------- |-----------:|----------:|----------:|
       TermCasted |   406.6 ns | 1.2316 ns | 1.1520 ns |
             Boxy |   199.4 ns | 0.9976 ns | 0.9332 ns |
 FullySpecialized |   292.8 ns | 0.8448 ns | 0.7902 ns |
           FSharp | 3,616.2 ns | 8.9547 ns | 8.3762 ns |

当我使用一个合适的脚本而不是一个即兴的脚本时，我得到的数字是有意义的。方形和完全专业化之间的差异是45%，而不是现在的1300%。这些数字更符合人们的预期

螺旋式解析器的大小也比F的快，这也是我们所期望的。有关更多信息，请查看中教程的解析章节

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从中得到的教训是——严肃地说，永远不要以自己为基准。我打算从这里牢记这一点。

不太可能有人会花时间破译您生成的代码。我建议你把这两个例子都减少到最小的重复形式。作为奖励，当你这样做的时候，你可能会发现差异的原因。我会接受你的建议。我想如果我把这个贴出来，我可能会想到一些事情。通常当它是这样的时候，我会错过一些愚蠢的事情，但我现在没有这种感觉，所以我想知道它是否可能与F#的优化器有关，这使得它运行得更快？这些程序实际上是有效的。