《深入理解计算机系统》—优化程序性能

程序一般从三个方面优化性能：①算法和数据结构②使编译器更好地优化③并发

程序优化应该将精力放在少量的核心函数的循环上。重点优化那些调用次数比较频繁的函数。

消除循环的低效率：

（1）可以在循环的时候避免一些重复性的判断(代码移动，将不必要的计算移动到循环外)，例如：

for(i = 0; i < get_length(vec); ++i){/**/}

这个代码的内部每次循环判断都会进行重复计算get_length(vec),下面的优化会提高很多效率：

int length = get_length(vec);for(i = 0; i < length; ++i){/**/}

这种优化有的编译器可以帮助完成，但是当编译器无法判断get_length()函数是否有副作用的时候，就不会进行上述的优化，所以最好还是自己进行。

（2）减少函数的调用

函数调用会伴随着上下文切换的开销，所以如果一个函数的功能可以直接以表达式进行，就能优化效率（与程序的模块化，可读性进行权衡）

（3）消除不必要的存储器引用

适当引入临时变量可以充分利用寄存器的特性，例如以下代码：

for(i = 0; i < length; ++i){    *dest = *dest + data[i];}

每次循环都伴随着两次读和一次写（寄存器中存的是dest地址），可以作以下优化：

int acc = 0 ; for(i = 0; i < length; ++i){    acc += data[i];}*dest += acc;

这样，变量acc会被存在寄存器中，每次循环只需要从内存中取data[i]即可。

tips:编译器不会进行上述的优化，因为可能存在另外的一个指针指向*dest的内容（编译器的优化一定是以不影响计算结果为首要准则的。）

（4）循环展开

通过增加每次迭代计算的元素数量，减少循环的迭代次数，例如：

for(i = 0; i < length; ++i){/*do*/}

这样的代码可以改进为：

for(i = 0; i < length; i+=2){/*do 1*//*do 2*/}

这是一个二路并行的例子，类推到k路并行变换。
这个k并不能无线增大，因为：

寄存器溢出：指令集中只有很少的寄存器可以使用，如果并行度超出了寄存器的数量，就会将一些本该由寄存器保存的临时值存放在栈中，此时的性能就会急剧下降，栈的存取速度远小于寄存器的存取速度（寄存器在CPU中，栈在内存中）。

编写高速缓存友好的代码

使自己的程序具有好的局部性，包括时间局部性和空间局部性。

时间局部性：尽量使用局部变量替代函数参数变量，并且每次循环都在这些局部变量上进行计算。这些局部变量会被编译器缓存在寄存器文件中。

空间局部性：要充分考虑数据在内存中的存储形式，尽量使每次循环都使用的是相邻的数据，这样可以降低程序的缓存不命中率。举例：

int func(int** num, int m,int n){    int i,j,sum = 0;    for(i = 0; i < m; ++i){        for(j = 0; j < n; ++j){            sum += num[i][j];        }    }    return sum;}

在上述函数中，使用了临时变量i,j，sum他们都会存在寄存器中，每次循环使用的变量从相同的寄存器中取，所以程序的时间局部性很好。

对于二维数组，内存中的存储形式是按照行连续存储的，所以每次的num[i][j]都是存储在相邻的位置，但是如果程序按照以下的方式进行计算：

int func(int** num, int m,int n){    int i,j,sum = 0;    for(i = 0; i < m; ++i){        for(j = 0; j < n; ++j){            sum += num[j][i];        }    }    return sum;}

按照列取数据，那么缓存命中率会急剧下降。