程序优化方法——CSAPP 读书笔记

Optimizing Program Performance

刚刚把CSAPP第五章看完，感触还是很深的。看完这章之后才知道以前以为自己会的好多东西其实都是会的表象，深层次的东西还是需要慢慢的发掘吸收的啊！
这一章主要讲的程序优化方面的东西。从底层，（汇编层，CPU模型层）对一个程序进行分析，找出其瓶颈，并针对性的对其进行优化。最终达到一个性能的提升。废话少说，直接上代码：
Implementation of vector abstract data type

typedef int data_t;typedef struct{    long int len;    data_t *data;}vec_rec, *vec_ptr;#ifdef COMBIN_SUM    #define IDENT 0    #define OP +#else    #define IDENT 1;    #define OP *;#endif/*Create vector of specified length*/vec_ptr new_vec(long int len){    /*Allocate header structure*/    vec_ptr result = (vec_ptr)malloc(sizeof(vec_rec));    if(!result)        return NULL; /*Couldn;t allocate storage*/    result->len = len;    /*Allocate array*/    if(len > 0) {        data_t *data = (data_t*)calloc(sizeof(data_t)*len);        if(!data){            free((void*)result);            return NULL;        }        result->data = data;    }else        result->data = NULL;    return result;}/* * Retrieve vector element and store at dest. * Return 0 (out of bounds) or 1 (successful)*/int get_vec_element(vec_ptr v, long int index, data_t *dest){    if(index < 0 ||  index >= v->len)        return 0;    *dest = v->data[index];    return 1;}/* Return length of vector */long int vec_length(vec_ptr v){    return v->len;}

上面是一个抽象数据类型 Vector的实现，也是后面例程的基础。
例程的主要目的是实现一个向量内所有元素的相加或者相乘，并返回结果。

/*Implementation with maximum use of data abstraction*/void combine1(vec_ptr v, data_t *dest){    long int i;    *dest = IDENT;    for(i=0; i<vec_length(v); i++) {        data_t val;        get_vec_element(v,i,&val);        *dest = *dest OP　val;    }}

上面的代码是第一个版本，也是没有经过任何优化的版本。记为combine1其性能为(单位:CPE cycles per elements)：

下面我们将会按照一定的原则逐步的对这段代码进行优化，从而在保证精度的同时提升函数的执行效率。

Eliminating Loop Inefficiencies

翻译过来就是消除因为循环而带来的效率低下的情况，比如那种重复的无意义的循环调用等。

我们可以看到在 combine1 中，

for(i=0; i

/*Move call to vec_length out of loop*/void combine2（vec_ptr v, data_t *dest){    long int i;    long int length = vec_length(v);    *dest = IDENT;    for(i=0; i<length; i++){        data_t val;        get_vec_element(v,i,&val);        *dest = *dest OP　val;    }}

按照惯例，其性能指标为：

从上表的比较中我们可以发现，在某些特定的数据类型下（int），这种改写有着显著的性能提升，而在有些数据类型中，则收效甚微。这又涉及到优化中的一个重要的原则：需要评估一个函数的性能瓶颈，并针对性的进行优化。这一块会在以后的部分慢慢讨论。

Reducing Procedure Calls

减少函数的调用，函数调用会导致性能的低下，从而成为程序优化的一个重要模块。在combine2中，在每一次迭代中，我们都需要调用get_vec_element，去遍历向量中的元素。这个函数需要检查传进来的参数i是否越界，这是一个明显的多余的操作，因为在外层循环中就已经保证了这个i是不会超过向量的长度的，同时函数调用本身还需要消耗相应的资源。

换一种写法，假设我们给抽象数据类型vec_rec增加一个函数 get_vec_start，返回数据数组的起始地址。那么我们就可以对combine2进行改写，得到combine3:

data_t *get_vec_start(vec_ptr v){    return v->data;}/*Direct access to vector data*/void combine3(vec_ptr v, data_t *dest){    long int i;    long int length = vec_length(v);    data_t *data = get_vec_start(v);    *dest = IDENT;    for(i=0; i<length; i++）｛        *dest = *dest OP data[i];    }}

按照惯例，其性能指标为：

从结果上来看，这种写法的提升更加让人迷茫，除了整数的加法外，剩余的情况几乎没有太大的变化。产生这种结果的原因和cpu运行时的一个叫 branch predict的机制有关。有机会的话，会在后面的部分写出来。

Eliminating Unneeded Menory References

减少不必要的内存引用/解引用，combine3的代码中，在循环的过程中，累积计算的中间值到dest指针中，以下这段由编译器生成的汇编代码(X86_64)，可以明确的看出这个问题。

combine3: data_t= float,OP = *i in %rdx, data in %rax,  dest in %rbp.L498:                          Loop:    movss (%rbp), %xmm0         Read product from dest    mulss (%rax,%rdx,4), %xmm0  Multiply product by data[i]    movss %xmmo, (%rbp)         Store product at dest    addq  $1, %rdx             Increment i    cmpq  %rdx, %r12            Compare i: limit    jg    .L498                 if > goto Loop 

从上述的汇编代码中我们可以看到，在第i次迭代的过程中，程序读取位于dest位置的的数据，拿他乘以data[i]，然后把乘积存回dest。这里的读写操作就是多余的，因为在每次迭代中，读取进来的值和上一次迭代结束后存回去的值是同一个值。所以我们可以拿掉这个不必要的读写操作，得到combine4：

/*Accumulate result in local variable*/void combine4(vec_ptr v, data_t *dest){    long int i;    lont int length = vec_length(v);    data_t *data = get_vec_start(v);    data_t acc = IDENT;    for(i=0; i<length; i++){        acc = acc OP data[i];    }    *dest = acc;}

和combine3相比，在循环的每一次迭代中，我们把内存操作从两个读一个写操作降到了一个读操作：

combine4: data_t = float, OP　＝　＊i in %rdx, data in %rax, limit in %rbp, acc in %xmm0.L488:                          Loop:    mulss (%rax,%rdx,4), %xmm0  Mutilpy acc by data[i]    addq  $1, %rdx             Increment i    cmpq  %rdx, %rbp            Compare limit :i    jg    .L48                  if > , goto loop

通过这么简单的一个改写，性能提升效果如下：

从上面四个代码的改写过程，我们可以看到一个显著的性能提升，而这些改写都是没有依赖任何目标机器的特性。换句话说就是这写原则是通用的。
下面针对现代的cpu特性，我们还可以进一步做一些优化操作：

Loop Unrolling

循环展开，循环展开可以从如下两个方面提升程序的性能，其一是减少了对程序结果没有贡献的额外的操作，比如循环变量和条件分支。 其二是他给我们提供了一个更广泛的优化空间，从而可以减少在主路径上的操作，提升性能。从而我们得到了combine5：

/*Unroll loop by 2*/void combine5(vec_ptr v, data_t *dest){    long int i;    long int length = vec_length(v);    long int limit = length-1;    data_t *data = get_vec_start(v);    data_t acc = IDENT;    /*Combine 2 elements at a time*/    for(i=0; i<limit; i+=2){        acc = (acc OP data[i])　OP data[i+1];    }    /*Finish any remaining elements*/    for(; i<length; i++) {        acc = acc OP　data[i];    }    *dest = acc;}

其性能提升为：

Enhancing Parallelism

增加并行，combine5提升了 int 型的性能， 然而却于float,double 无补。问题出在哪里呢？
请看下面的一版改写combine6：

/*Unroll loop by 2, 2-way parallelism */void combine6(vec_ptr v, data_t *dest){    long int i;    long int length = vec_length(v);    long int limit = length - 1;    data_t *data = get_vec_start(v);    data_t acc0 = IDENT;    data_t acc1 = IDENT;    /*Combine 2 elements at a time*/    for(i=0; i<limit; i+=2){        acc0 = acc0 OP data[i];        acc1 = acc1 OP data[i+1];    }    /*Finish any remaining elements*/    for(; i<length; i++){        acc0 = acc0 OP data[i];    }    *dest = acc0 OP acc1;}

通过一个上述一个简单的操作，我们可以获取以下的性能提示：

到这一步其实关于这个函数的优化问题就基本上可以告一段落了，读书笔记也到此结束了。接下来要完成的就是针对这从头到尾的这些个优化做一些分析了。比如性能测试表中的数值是怎么得到的，比如为什么有的操作只对int提升效果较大，对float和double却几乎没有什么提升。比如combine6的写法有没有什么问题。会不会导致程序的结果不一样等…… 问题是无尽的。要想彻底回答以上种种疑问，就需要对编译器的优化准则，对现代CPU模型有一个深入的了解。嗯，我会重读这一章，再写一个全局意义上的感想与大家分享。未完待续