体系性能优化总结与思考-第一部门

1.C++代码优化策略总结

• 编译器方面：用好的编译器并用好编译器（支持C++11的编译器，IntelC++（速度最快）
  
• GNU的C++编译器GCC/G++（非常符合标准），Visual C++（性能折中），clang（最年轻Mac OS x）。
  
• 算法方面：利用更好的算法。 
  
• 数据结构优化：利用更好的数据结构（不同的数据结构在利用内存管理器的方式也有所不同）。
  
• 利用更好的库（熟悉和把握标准C++模板库对于进行性能优化的开辟员是必须的技能，Boost Project 和 Google Code 公开了很多有用的库）。
  
• 内存优化：淘汰内存分配和复制（淘汰对内存管理器的调用是一种非常有效的优化手段）。
  
• 优化内存管理（内存管理器的调理，丰富的API）。
  
• 移除计算（对于单条的C++语句进行优化）。
  
• 多线程利用：进步并发性（多个处理惩罚核心执行指令）。
  
• 优化锁的利用：淘汰锁的利用，淘汰锁的范围，利用细粒度的锁，采用无锁队列，原子锁或线程局部存储，锁数据而不是代码。
  

2.影响计算机优化的活动

• 计算机的物理组本钱身对计算机性能的限定。
  
• 计算机的主内存是比力慢的（通往主内存的接口是限定执行速度的瓶颈（冯*诺伊曼瓶颈），（摩尔定理）每年处理惩罚器的核心的数目都会增长，但是计算机的性能未必会进步，由于这些核心只是等待访问内存的机会（内存墙memory wall））。 
  
• 计算机内存的访问方式（并非以字节为单位），某些内存访问会比其他的更慢（分为一级高速缓存（cache memory）、二级高速缓存、三级高速缓存、主内存、磁盘上的虚拟内存页）。
  
• 内存的容量是有限的，每个程序都会与其他程序竞争计算机资源，计算比做决定快。 
  
• 在处理惩罚器中，访问内存的性能开销远比其他操作的性能开销大，非对齐访问所需要的时间是全部字节都在同一字节中的两倍。 
  
• 访问频繁利用的内存地点的速度比访问非频繁利用的地点快，访问相邻地点的内存的速度比访问相互远隔的地点的内存块。 
  
• 访问线程间共享的数据比访问非共享的数据资源慢很多。当并发线程共享数据时，同步代码降低了并发量。 
  
• 有些语句隐蔽了大量的计算，从语句的外表上看不出语句的性能开销会有多大。
  

3.性能测量

• 90/10规则：一个程序会花费90%的运行时去执行10%的代码。
  
• 只有正确且精确的测量才是准确的测量。 
  
• 在Windows上，clock()函数提供了可靠的毫秒级的时钟计时功能。在Windows8和之后的版本中，GetSystemTimePreciseAsfileTime()提供了亚微秒的计时功能。
  
• 计算一条C++语句对内存的读写次数，可以估算出一句C++ 语句的性能开销。
  

4.优化方法
（1）优化热门语句

• 缓存循环结束条件值
  

• 从循环中移除不变性代码
  

• 从循环中移除无谓的函数调用
  

• 从循环中移除隐含的函数调用
  

（2）淘汰函数调用开销
函数调用开销分析：
尽管执行函数体的开销大概会非常大，但是调用函数的开销与调用大多数 C++ 语句的开销 一样，黑白常小的。不外，当函数被多次调用时，累积的开销大概会变得巨大，因此淘汰 这种开销非常紧张
函数调用流程
(1) 执行代码将一个栈帧推入到调用栈中来生存函数的参数和局部变量。
(2) 计算每个参数表达式并复制到栈帧中。
(3) 执行地点被复制到栈帧中并天生返回地点。
(4) 执行代码将执行地点更新为函数体的第一条语句（而不是函数调用后的下一条语句）。
(5) 执行函数体中的指令。
(6) 返回地点被从栈帧中复制到指令地点中，将控制权交给函数调用后的语句。
(7) 栈帧被从栈中弹出。
函数调用的根本开销

虚函数调用开销

（3）简短地声明内联函数
（4）在利用之前定义函数：当编译器编译对某个函数的调用时发现该函数已经被定义了，那么编译器能够自主选择内联这次函数调用
（5）移除未利用的多态性
（6）放弃不利用的接口
（7）用switch替代if-else if-else
（8）克制利用PIMPL惯用法，编译时间少，运行增长

（8）其他常用优化方法

4.多线程优化-未完待续



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