优化程序性能

编写高效程序需要注意的：

• 合适的算法与数据结构
• 编写出能让编译器转换为高效机器代码的源代码

编译器优化的能力和局限性

gcc中指定优化级别的参数有：-O0、-O1、-O2、-O3、-Og、-Os、-Ofast

• 0 为没有任何优化
• -O1、-O2、-O3 中，随着数字变大，代码的优化程度也越高, 是以牺牲程序的可调试性为代价的
• -Os 是在 -O2 的基础上，去掉了那些会导致最终可执行程序增大的优化
• -Ofast 是在 -O3 的基础上，添加了一些非常规优化，这些优化是通过打破一些国际标准（比如一些数学函数的实现标准）来实现的

在执行优化的过程，编译期所考虑的是必须执行安全的优化，所以必须考虑所有的情况，这样优化的选择就比较少了

如内存别名，看似优化能减少几次内存读写成本，但如果两个指针都指向同一块内存，那么看似可以优化的操作就会导致程序结果执行出错

// 如果x与y都指向同一块内存void func(int *x, int *y) {    *x += *y;    *x += *y;}// 那么如果编译期将代码优化成这样, 程序的执行结果就错了void func(int *x, int *y) {    *x += 2 * *y;}

对于函数内联优化，也就是将原本的函数调用提取出来，将代码展开到调用处，不仅可以减少函数调用成本，同时展开之后也方便做其他优化, 这种优化方式在JVM的后端编译优化中也得到了较好的执行

内存的读写成本大概是在百纳秒这个级别，而函数的调用成本不仅需要将内存中的帧指针移位到堆栈上,并在其上添加新帧.函数参数被移入本地寄存器以供使用,并且堆栈指针被前进到堆栈的新顶部以执行该函数，需要多条指令来完成，这还只是针对C的函数调用，像OOP语言多态的虚方法之类的东西，调用之前需要进行查表，或者Java语言这种动态方法调用，需要做的事更多，过程调用不仅带来了开销，同时也会妨碍大多数的优化

表示程序性能

• 每元素周期数(CPE)

也就是执行的CPU周期数

循环展开

通过诸如循环展开等的优化方法，可以使得用更少的循环完成计算

// 未展开前for (i = 1; i <= 60; i++)    a[i] = a[i] * b + c;// 展开后for (i = 1; i <= 58; i+=3){  a[i] = a[i] * b + c;  a[i+1] = a[i+1] * b + c;  a[i+2] = a[i+2] * b + c;}

大部分编译器在将优化级别设的足够高都能支持循环展开

消除循环的低效率

• 代码移动

void f1(int a[]){    // 将长度的计算提取到变量, 避免每次循环都进行计算    int i = length(a);    int j;    for(j=0;j<i;j++){        // DO SOMETHING    }}void f2(int a[]){    int j;    for(j=0;j< length(a);j++){        // DO SOMETHING    }}

这种优化操作编译器无法帮助程序员完成，因为编译器必须假设length这个函数是可能具有副作用

消除不必要的内存引用

void sum1(int a[],int n,int *ret){    int i=0;    for(;i<n;i++){        // 每次操作需要读两次内存(ret跟a[i]) 一次写内存(ret)        *ret += a[i];    }}void sum2(int a[],int n,int *ret){    int i=0;    int tmp=0;    for(;i<n;i++){        // 使用一个临时变量, 每次操作需要读一次内存(a[i]) 一次写寄存器(tmp)        tmp += a[i];    }    *ret = tmp;}

理解现代处理器

• 想进一步优化程序性能，必须考虑利用处理器为体系结构的优化

指令级并行：多条指令在物理上是乱序并行的，但在程序视角是顺序一条条，但肯定会出现一系列指令都必须在物理上顺序执行，这是延迟界限，处理器计算能力也是有上限的，称为吞吐量界限

整体操作

CPU在执行指令之前就已经对后续的指令进行取值与译码，当遇到分支时，会执行分支预测，其会执行CPU选定分支的相关指令，如果预测错误，就会恢复相关状态，执行另一条分支的指令

寄存器重命名

功能单元的性能

• CPU的每个功能单元（加法、除法等）都有自己的极限

处理器操作的抽象模型

从这个图可以看出CPU是如何并行乱序执行的

提高并行性

多个累积变量

• 通过切分不同的部分使用不同累加变量，充分并行

void sum1(int a[],int n,int *ret){    int i=0;    int limit = n/2;    int tmp1=0;    int tmp2=0;    for(;i<limit;i++){        tmp1 += a[i];    }    for(i=limit;i<n;i++){        tmp2+=a[i];    }    *ret= tmp1 + tmp2;}

重新结合变换

• 对于算术累加变换，使得后面两个操作可以被并行

tmp = (tmp + a[i]) +a[i+1] // 1tmp = tmp + (a[i] +a[i+1]) // 2

限制因素

寄存器溢出

如果寄存器不够用，将会使用内存在栈上存放临时变量，造成性能下降

如果循环展开过多，导致每次需要的变量数超过寄存器数，就会不够用

分支预测和预测错误处罚

• 不必过分关心
• 编写适合用条件传送码实现的代码：使用条件分支计算值，根据值来更新程序状态

for(int i = 0; i < n; i++) {    if (a[i] > b[i]) {        int t = a[i];        a[i] = b[i];        b[i] = a[i];    }}// 条件传送码for(int i = 0; i < n; i++) {    int min = a[i] < b[i]? a[i]: b[i];    int max = a[i] < b[i]? a[i]: b[i];    a[i] = min;    b[i] = max;}

理解内存性能

• 加载性能：内存读操作是有依赖的，所以会受限于其他的读操作或者写操作
• 存储性能：单纯的写是没有依赖的，可以很快，但是如果有写-读依赖，也会受限

应用：性能提高技术

高级设计：算法与数据结构

基本编码原则

• 消除连续的函数调用
• 消除不必要的内存引用：使用临时变量保存中间结果，避免频繁读写数组或者全局变量

低级优化

• 循环展开
• 多个累积变量与重新结合, 提升指令并行程度
• 使得编译采用条件数据传送

确认和消除性能瓶颈

• gprof