前言性能優(yōu)化不管是從方法論還是從實踐上都有很多東西，從 C++ 語言本身入手，介紹一些性能優(yōu)化的方法，希望能做到簡潔實用。

實例1在開始本文的內(nèi)容之前，讓我們看段小程序：

// 獲取一個整數(shù)對應(yīng)10近制的位數(shù)

uint32_t digits10_v1（uint64_t v） {

uint32_t result = 0;

do {

++result;

v /= 10;

} while （v）;

return result;

}

如果要對這段代碼進(jìn)行優(yōu)化，你認(rèn)為瓶頸會是什么呢？代碼 -g -O2 后看一眼匯編：

Dump of assembler code for function digits10_v1（uint64_t）：

0x00000000004008f0 《digits10_v1（uint64_t）+0》： mov %rdi，%rdx

0x00000000004008f3 《digits10_v1（uint64_t）+3》： xor %esi，%esi

0x00000000004008f5 《digits10_v1（uint64_t）+5》： mov $0xcccccccccccccccd，%rcx

0x00000000004008ff 《digits10_v1（uint64_t）+15》： nop

0x0000000000400900 《digits10_v1（uint64_t）+16》： mov %rdx，%rax

0x0000000000400903 《digits10_v1（uint64_t）+19》： add $0x1，%esi

0x0000000000400906 《digits10_v1（uint64_t）+22》： mul %rcx

0x0000000000400909 《digits10_v1（uint64_t）+25》： shr $0x3，%rdx

0x000000000040090d 《digits10_v1（uint64_t）+29》： test %rdx，%rdx

0x0000000000400910 《digits10_v1（uint64_t）+32》： jne 0x400900 《digits10_v1（uint64_t）+16》

0x0000000000400912 《digits10_v1（uint64_t）+34》： mov %esi，%eax

0x0000000000400914 《digits10_v1（uint64_t）+36》： retq

/*

注：對于常數(shù)的除法操作，編譯器一般會轉(zhuǎn)換成乘法+移位的方式，即

a / b = a * （1/b） = a * （2^n / b） * （1 / 2^n） = a * （2^n / b） 》》 n.

這里的n=3， b=10， 2^n/b=4/5，0xcccccccccccccccd是編譯器對4/5的定點算法表示

*/

指令已經(jīng)很少了，有多少優(yōu)化空間呢？先不著急，看看下面這段代碼

uint32_t digits10_v2（uint64_t v） {

uint32_t result = 1;

for （;;） {

if （v 《 10） return result;

if （v 《 100） return result + 1;

if （v 《 1000） return result + 2;

if （v 《 10000） return result + 3;

// Skip ahead by 4 orders of magnitude

v /= 10000U;

result += 4;

}

}

uint32_t digits10_v3（uint64_t v） {

if （v 《 10） return 1;

if （v 《 100） return 2;

if （v 《 1000） return 3;

if （v 《 1000000000000） { // 10^12

if （v 《 100000000） { // 10^7

if （v 《 1000000） { // 10^6

if （v 《 10000） return 4;

return 5 + （v 》= 100000）; // 10^5

}

return 7 + （v 》= 10000000）; // 10^7

}

if （v 《 10000000000） { // 10^10

return 9 + （v 》= 1000000000）; // 10^9

}

return 11 + （v 》= 100000000000）; // 10^11

}

return 12 + digits10_v3（v / 1000000000000）; // 10^12

}

寫了一個小程序，digits10_v2 比 digits10_v1 快了 45%， digits10_v3 比digits10_v1 快了60%+。不難看出測試結(jié)論跟數(shù)據(jù)的取值范圍相關(guān)，就本例來說數(shù)值越大，提升越明顯。是什么原因呢？附測試程序：

int main（） {

srand（100）;

uint64_t digit10_array［ITEM_COUNT］;

for（ int i = 0; i 《 ITEM_COUNT; ++i ）

{

digit10_array［i］ = rand（）;

}

struct timeval start， end;

// digits10_v1

uint64_t sum1 = 0;

uint64_t time1 = 0;

gettimeofday（&start，NULL）;

for（ int i = 0; i 《 RUN_TIMES; ++i ）

{

sum1 += digits10_v1（digit10_array［i］）;

}

gettimeofday（&end，NULL）;

time1 = （ end.tv_sec - start.tv_sec ） * 1000 * 1000 + end.tv_usec - start.tv_usec;

// digits10_v2

uint64_t sum2 = 0;

uint64_t time2 = 0;

gettimeofday（&start，NULL）;

for（ int i = 0; i 《 RUN_TIMES; ++i ）

{

sum2 += digits10_v2（digit10_array［i］）;

}

gettimeofday（&end，NULL）;

time2 = （ end.tv_sec - start.tv_sec ） * 1000 * 1000 + end.tv_usec - start.tv_usec;

// digits10_v3

uint64_t sum3 = 0;

uint64_t time3 = 0;

gettimeofday（&start，NULL）;

for（ int i = 0; i 《 RUN_TIMES; ++i ）

{

sum3 += digits10_v3（digit10_array［i］）;

}

gettimeofday（&end，NULL）;

time3 = （ end.tv_sec - start.tv_sec ） * 1000 * 1000 + end.tv_usec - start.tv_usec;

cout 《《 “sum1：” 《《 sum1 《《 “ sum2：” 《《 sum2 《《 “ sum3：” 《《 sum3 《《 endl;

cout 《《 “cost1：” 《《 time1 《《 “us cost2：” 《《 time2 《《 “us cost3：” 《《 time3 《《 “us”

《《 “ cost2/cost1：” 《《 （1.0*time2）/time1

《《 “ cost3/cost1：” 《《 （1.0*time3）/time1 《《 endl;

return 0;

}

/*

執(zhí)行結(jié)果：

g++ -g -O2 cplusplus_optimize.cpp && 。/a.out

sum1:9944152 sum2:9944152 sum3:9944152

cost1:27560us cost2:14998us cost3:10525us cost2/cost1:0.544194 cost3/cost1:0.381894

*/

Strength reduction

優(yōu)化原因不是因為做了循環(huán)展開，而是由于不同指令本身的速度就是不一樣的，比較、整型的加減、位操作速度都是最快的，而除法/取余卻很慢。下面有一個更詳細(xì)的列表，為了更直觀一些，用了clock cycle 來衡量，不過這里的 clock cycle 是個平均值，不同的 CPU 還是稍有差異：

* comparisons （1 clock cycle）

* （u）int add， subtract， bitops， shift （1 clock cycle）

* floating point add， sub （3~6 clock cycle）

* indexed array access （cache effects）

* （u）int32 mul （3~4 clock cycle）

* Floating point mul （4~8 clock cycle）

* Float Point division， remainder （14~45 clock cycle）

* （u）int division， remainder （40~80 clock cycle）

雖然大多數(shù)場景下，數(shù)學(xué)運算都不會有太多性能問題，但相對來說，整型的除法運算還是比較昂貴的。編譯器就會利用這一特點進(jìn)行優(yōu)化，一般稱作 Strength reduction.

對于前面的例子，核心原因是 digits10_v2 用比較和加法來減少除法 （/=） 操作，digits10_v3 通過搜索的方式進(jìn)一步減少了除法操作。由于 cpu 并行處理技術(shù)，我們不能簡單的用后面的 clock cycle 來衡量性能，但不難看出處理器對類型的還是非常敏感的，以整型和浮點的處理為例：

整型類型轉(zhuǎn)換

int--》 short/char （0~1 clock cycle）

int --》 float/double （4~16個clock cycle）， signed int 快于 unsigned int，唯一一個場景 signed 比 unsigned 快的

short/char 的計算通常使用 32bit 存儲，只是返回的時候做了截取，故只在要考慮內(nèi)存大小的時候才使用 short/char，如 array

注：隱式類型轉(zhuǎn)換可能會溢出，有符號的溢出變成負(fù)數(shù)，無符號的溢出變成小的整數(shù)

運算

除法、取余運算unsigned int 快于 signed int

除以常量比除以變量效率高，因為可以在編譯期做優(yōu)化，尤其是常量可以表示成2^n時

++i和i++本身性能一樣，但不同的語境效果不一樣，如array［i++］比arry［++i］性能好；當(dāng)依賴自增結(jié)果時，++i性能更好，如a=++b，a和b可復(fù)用同一個寄存器

代碼示例

// div和mod效率

int a， b， c;

a = b / c; // This is slow

a = b / 10; // Division by a constant is faster

a = （unsigned int）b / 10; // Still faster if unsigned

a = b / 16; // Faster if divisor is a power of 2

a = （unsigned int）b / 16; // Still faster if unsigned

浮點單精度、雙精度的計算性能是一樣的

常量的默認(rèn)精度是雙精度

不要混淆單精度、雙精度，混合精度計算會帶來額外的精度轉(zhuǎn)換開銷，如

// 混用

float a， b;

a = b * 1.2; // bad. 先將b轉(zhuǎn)換成double，返回結(jié)果轉(zhuǎn)回成float

// Example 14.18b

float a， b;

a = b * 1.2f; // ok. everything is float

// Example 14.18c

double a， b;

a = b * 1.2; // ok. everything is double

浮點除法比乘法慢很多，故可以利用乘法來加快速度，如：

double y， a1， a2， b1， b2;

y = a1/b1 + a2/b2; // slow

double y， a1， a2， b1， b2;

y = （a1*b2 + a2*b1） / （b1*b2）; // faster

這里介紹的大多是編譯器的擅長但又不能直接優(yōu)化的場景，也是平常優(yōu)化中比較容易忽視的點，其實往往我們往前多走一步，編譯器就可以工作得更好。

實例2先看一個數(shù)字轉(zhuǎn)字符串的例子，stringstream 和 sprintf 自然不會是我們考慮的對象，雖然 protobuf 庫中的 FastInt32ToBuffer 很不錯，其實還能優(yōu)化，下面的版本就比例子中 stringstream 快 6 倍，代碼如下：

// integer to string

uint32_t u64ToAscii_v1（uint64_t value， char* dst） {

// Write backwards.

char* start = dst;

do {

*dst++ = ‘0’ + （value % 10）;

value /= 10;

} while （value ！= 0）;

const uint32_t result = dst - start;

// Reverse in place.

for （dst--; dst 》 start; start++， dst--） {

std：：iter_swap（dst， start）;

}

return result;

}

不用細(xì)讀 stringstream/sprintf 的源碼，反匯編看下就能知道個大概，對于轉(zhuǎn)字符串這個場景，stringstream/sprintf 就太重了，通常來說越少的指令性能也越好，本文討論的重點是內(nèi)存訪問，就上面這段代碼，有什么內(nèi)存使用上的問題？如何進(jìn)一步優(yōu)化？

分析

優(yōu)化前還是得找一下性能熱點，下面是 vtune 結(jié)果的截圖（雖然 cpu time 和匯編指令的消耗對應(yīng)得不是特別好）：

vtune_1

vtune_2

數(shù)組 reverse 的開銷跟上面生成數(shù)組元素相近，reverse有這么耗時么？

從圖中的匯編可以看出，一次 swap 對應(yīng)著兩次內(nèi)存讀 （movzxb）、兩次內(nèi)存寫 （movb），因為一次寫就意味著一個讀和一個寫，描述的是內(nèi)存--》cache--》內(nèi)存的過程。

優(yōu)化

減少內(nèi)存寫操作 一個很自然的優(yōu)化想法，應(yīng)該盡量避免內(nèi)存寫操作，于是代碼可以進(jìn)一步優(yōu)化，結(jié)合 Strength reduction，代碼如下：

uint32_t u64ToAscii_v2（uint64_t value， char *dst） {

const uint32_t result = digits10_v3（value）;

uint32_t pos = result - 1;

while （value 》= 10） {

const uint64_t q = value / 10;

const uint32_t r = static_cast《uint32_t》（value % 10）;

dst［pos--］ = ‘0’ + r;

value = q;

}

*dst = static_cast《uint32_t》（value） + ‘0’;

return result;

}

實測發(fā)現(xiàn)新版本比之前版本性能提升了 10%，還有優(yōu)化空間么？答案是，有。方案是：通過查表，一次處理2個數(shù)字，減少數(shù)據(jù)依賴，如：

uint32_t u64ToAscii_v3（uint64_t value， char* dst） {

static const char digits［］ =

“0001020304050607080910111213141516171819”

“2021222324252627282930313233343536373839”

“4041424344454647484950515253545556575859”

“6061626364656667686970717273747576777879”

“8081828384858687888990919293949596979899”;

const size_t length = digits10_v3（value）;

uint32_t next = length - 1;

while （value 》= 100） {

const uint32_t i = （value % 100） * 2;

value /= 100;

dst［next - 1］ = digits［i］;

dst［next］ = digits［i + 1］;

next -= 2;

}

// Handle last 1-2 digits

if （value 《 10） {

dst［next］ = ‘0’ + uint32_t（value）;

} else {

uint32_t i = uint32_t（value） * 2;

dst［next - 1］ = digits［i］;

dst［next］ = digits［i + 1］;

}

return length;

}

結(jié)論：

u64ToAscii_v3性能比基準(zhǔn)版本提升了30%；

如果用到悟時的那個測試場景，性能可以提升6.5倍。

下面是完整的測試代碼和結(jié)果：

#include 《sys/time.h》

#include 《iostream》

#define ITEM_COUNT 1024*1024

#define RUN_TIMES 1024*1024

#define BUFFERSIZE 32

using namespace std;

uint32_t digits10_v1（uint64_t v） {

uint32_t result = 0;

do {

++result;

v /= 10;

} while （v）;

return result;

}

uint32_t digits10_v2（uint64_t v） {

uint32_t result = 1;

for（;;） {

if （v 《 10） return result;

if （v 《 100） return result + 1;

if （v 《 1000） return result + 2;

if （v 《 10000） return result + 3;

v /= 10000U;

result += 4;

}

return result;

}

uint32_t digits10_v3（uint64_t v） {

if （v 《 10） return 1;

if （v 《 100） return 2;

if （v 《 1000） return 3;

if （v 《 1000000000000） { // 10^12

if （v 《 100000000） { // 10^7

if （v 《 1000000） { // 10^6

if （v 《 10000） return 4;

return 5 + （v 》= 100000）; // 10^5

}

return 7 + （v 》= 10000000）; // 10^7

}

if （v 《 10000000000） { // 10^10

return 9 + （v 》= 1000000000）; // 10^9

}

return 11 + （v 》= 100000000000）; // 10^11

}

return 12 + digits10_v3（v / 1000000000000）; // 10^12

}

uint32_t u64ToAscii_v1（uint64_t value， char* dst） {

// Write backwards.

char* start = dst;

do {

*dst++ = ‘0’ + （value % 10）;

value /= 10;

} while （value ！= 0）;

const uint32_t result = dst - start;

// Reverse in place.

for （dst--; dst 》 start; start++， dst--） {

std：：iter_swap（dst， start）;

}

return result;

}

uint32_t u64ToAscii_v2（uint64_t value， char *dst） {

const uint32_t result = digits10_v3（value）;

uint32_t pos = result - 1;

while （value 》= 10） {

const uint64_t q = value / 10;

const uint32_t r = static_cast《uint32_t》（value % 10）;

dst［pos--］ = ‘0’ + r;

value = q;

}

*dst = static_cast《uint32_t》（value） + ‘0’;

return result;

}

uint32_t u64ToAscii_v3（uint64_t value， char* dst） {

static const char digits［］ =

“0001020304050607080910111213141516171819”

“2021222324252627282930313233343536373839”

“4041424344454647484950515253545556575859”

“6061626364656667686970717273747576777879”

“8081828384858687888990919293949596979899”;

const size_t length = digits10_v3（value）;

uint32_t next = length - 1;

while （value 》= 100） {

const uint32_t i = （value % 100） * 2;

value /= 100;

dst［next - 1］ = digits［i］;

dst［next］ = digits［i + 1］;

next -= 2;

}

// Handle last 1-2 digits

if （value 《 10） {

dst［next］ = ‘0’ + uint32_t（value）;

} else {

uint32_t i = uint32_t（value） * 2;

dst［next - 1］ = digits［i］;

dst［next］ = digits［i + 1］;

}

return length;

}

int main（） {

srand（100）;

uint64_t digit10_array［ITEM_COUNT］;

for（ int i = 0; i 《 ITEM_COUNT; ++i ）

{

digit10_array［i］ = rand（）;

}

char buffer［BUFFERSIZE］;

struct timeval start， end;

// digits10_v1

uint64_t sum1 = 0;

uint64_t time1 = 0;

gettimeofday（&start，NULL）;

for（ int i = 0; i 《 RUN_TIMES; ++i ）

{

sum1 += u64ToAscii_v1（digit10_array［i］， buffer）;

}

gettimeofday（&end，NULL）;

time1 = （ end.tv_sec - start.tv_sec ） * 1000 * 1000 + end.tv_usec - start.tv_usec;

// digits10_v2

uint64_t sum2 = 0;

uint64_t time2 = 0;

gettimeofday（&start，NULL）;

for（ int i = 0; i 《 RUN_TIMES; ++i ）

{

sum2 += u64ToAscii_v2（digit10_array［i］， buffer）;

}

gettimeofday（&end，NULL）;

time2 = （ end.tv_sec - start.tv_sec ） * 1000 * 1000 + end.tv_usec - start.tv_usec;

// digits10_v3

uint64_t sum3 = 0;

uint64_t time3 = 0;

gettimeofday（&start，NULL）;

for（ int i = 0; i 《 RUN_TIMES; ++i ）

{

sum3 += u64ToAscii_v3（digit10_array［i］， buffer）;

}

gettimeofday（&end，NULL）;

time3 = （ end.tv_sec - start.tv_sec ） * 1000 * 1000 + end.tv_usec - start.tv_usec;

cout 《《 “sum1：” 《《 sum1 《《 “ sum2：” 《《 sum2 《《 “ sum3：” 《《 sum3 《《 endl;

cout 《《 “cost1：” 《《 time1 《《 “us cost2：” 《《 time2 《《 “us cost3：” 《《 time3 《《 “us”

《《 “ cost2/cost1：” 《《 （1.0*time2）/time1

《《 “ cost3/cost1：” 《《 （1.0*time3）/time1 《《 endl;

return 0;

}

/* 測試結(jié)果

g++ -g -O2 cplusplus_optimize.cpp -o cplusplus_optimize && 。/cplusplus_optimize

sum1:9944152 sum2:9944152 sum3:9944152

cost1:47305us cost2:42448us cost3:31657us cost2/cost1:0.897326 cost3/cost1:0.66921

*/

看到優(yōu)化寫內(nèi)存操作的威力了吧，讓我們再看一個減少寫操作的例子：

struct Bitfield {

int a:4;

int b:2;

int c:2;

};

Bitfield x;

int A， B， C;

x.a = A;

x.b = B;

x.c = C;

假定 A、B、C 都很小，且不會溢出，可以寫成

union Bitfield {

struct {

int a:4;

int b:2;

int c:2;

};

char abc;

};

Bitfield x;

int A， B， C;

x.abc = A | （B 《《 4） | （C 《《 6）;

如果需要考慮溢出，也可以改為

x.abc = （A & 0x0F） | （（B & 3） 《《 4） | （（C & 3） 《《6 ）;

讀取效率

對于內(nèi)存的寫，最好的辦法就是減少寫的次數(shù)，那么內(nèi)存的讀取呢？教科書的答案是：盡可能順序訪問內(nèi)存。理解這句話還是得從 cache line 開始，因為實際的 cpu 比較復(fù)雜，下面的表述嘗試做些簡化，如有問題，歡迎指正：

cache line

假設(shè) L1cache 大小為 8K，cache line 64 字節(jié)、4way，那么整個 cache 會分成32 個集合， 81024/64=128=324，一個內(nèi)存地址進(jìn)入哪個 cache line 不是任意的，而是確定在某個集合中，可以通過公式 （set ） = （memory address） / （ line size） % （number of sets ）來計算，如地址是 10000，則（set）=10000/64%32 = 28， 即編號為28的集合內(nèi)的4個 cache line 之一。

用 16 進(jìn)制來描述，10000=0x2710 ，一次內(nèi)存讀取是 64bytes，那么訪問內(nèi)存地址 10000 即意味著地址 0x2700~0x273F 都進(jìn)集合編號為 28（0x1C） 的 cache line 中了。

cache miss

可以看出，順序的訪問內(nèi)存是能夠比較高效而且不會因為 cache 沖突，導(dǎo)致藥頻繁讀取內(nèi)存。那什么的情況會導(dǎo)致 cache miss 呢？

當(dāng)某個集合內(nèi)的 cache line 都有數(shù)據(jù)時，且該集合內(nèi)有新的數(shù)據(jù)就會導(dǎo)致老數(shù)據(jù)的換出，進(jìn)而訪問老數(shù)據(jù)就會出現(xiàn) cache miss。

以先后讀取 0x2710， 0x2F00， 0x3700， 0x3F00， 0x4700 為例， 這幾個地址都在 28 這個編號的集合內(nèi)，當(dāng)去讀 0x4700 時，假定 CPU 都是以先進(jìn)先出策略，那么 0x2710 就會被換出，這時候如果再訪問 0x2700~0x273F 的數(shù)據(jù)就 cache miss，需要重新訪問內(nèi)存了。

可以看出變量是否有 cache 競爭，得看變量地址間的距離，distance = （number of sets ） （line size） = （ total cache size） / （ number of ways） ， 即距離為3264 = 8K/4= 2K的內(nèi)存訪問都可能產(chǎn)生競爭。

上面這些不光對變量、對象有用，對代碼 cache 也是如此。

建議

對于內(nèi)存的訪問，可以考慮以下一些建議：

一起使用的函數(shù)存儲在一起。函數(shù)的存儲通常按照源碼中的順序來的，如果函數(shù)A，B，C是一起調(diào)用的，那盡量讓ABC的聲明也是這個順序

一起使用的變量存儲在一起。使用結(jié)構(gòu)體、對象來定義變量，并通過局部變量方式來聲明，都是一些較好的選擇。例子見后文：

合理使用對齊（attribute（（aligned（64）））、預(yù)取（prefecting data），讓一個cacheline能獲取到更多有效的數(shù)據(jù)

動態(tài)內(nèi)存分配、STL容器、string都是一些常容易cache不友好的場景，核心代碼處盡量不用

int Func（int）;

const int size = 1024;

int a［size］， b［size］， i;

。..

for （i = 0; i 《 size; i++） {

b［i］ = Func（a［i］）;

}

// pack a，b to Sab

int Func（int）;

const int size = 1024;

struct Sab {int a; int b;};

Sab ab［size］;

int i;

。..

for （i = 0; i 《 size; i++） {

ab［i］.b = Func（ab［i］.a）;

}

靜態(tài)變量

讓我們再回到最前面的優(yōu)化，u64ToAscii_v3 引入了局部靜態(tài)變量 （digits），是否合適？通常來說，要具體問題具體分析，沒有標(biāo)準(zhǔn)答案。

靜態(tài)變量和棧地址是分開的，可能會帶來 cache miss 的問題，通過去掉 static 修飾符，直接在棧上聲明變的方式可以避免，但這種做法可行有幾個前提條件：

變量大小是要限制的，不超出cache的大?。ㄗ詈檬荓1 cache）

變量的初始化在棧上完成，故最好不要在循環(huán)內(nèi)部定義，以避免不必要的初始化。

其實內(nèi)存訪問和 CPU 運算是沒有一定的贏家，真正做優(yōu)化時，需要結(jié)合具體的場景，仔細(xì)測量才能得到答案。

回顧

前面兩個實例分別從編譯器和內(nèi)存使用的角度介紹了一些性能優(yōu)化的方法，后面內(nèi)容則會回到cpu，從指令并行的角度看看我們常見的邏輯控制有哪些可以優(yōu)化的點。

從原理上來說，這個系列的優(yōu)化不是特別區(qū)分語言，只是這里我們用C++來描述。

流水線

通常一個 CPU 可以并行執(zhí)行多條指令，如：4 條浮點乘法，等待 4 個內(nèi)存訪問、一個還為到來的分支比較，不同的運算單元也是可以并行計算，如 for（int i = 0; i 《 N; ++i） a［i］=0.2; 這里的 i 《 N 和 ++i 在 a［i］=0.2 可以同時執(zhí)行。提升指令并行能力，往往就能達(dá)到提升性能的目的。

從流水線的角度看，指令 pipeline 的幾個階段：fetch、decode、execute、memory-access、write-back，除了存儲器的訪問效率會影響并行度外，下一條指令的 fetch/decode 也很關(guān)鍵，而跳轉(zhuǎn)和分支則是又一個攔路虎，這也是本文接下去要主要分析的地方。

函數(shù)本身開銷

函數(shù)調(diào)用使得處理器跳到另外一個代碼地址并回來，一般需要4 clock cycles，大多數(shù)情況處理器會把函數(shù)調(diào)用、返回和其他指令一起執(zhí)行以節(jié)約時間。

函數(shù)參數(shù)存儲在棧上需要額外的時間（ 包括棧幀的建立、saving and restoring registers、可能還有異常信息）。在64bit linux上，前6個整型參數(shù)（包括指針、引用）、前8個浮點參數(shù)會放到寄存器中；64bit windows上不管整型、浮點，會放置4個參數(shù)。

在內(nèi)存中過于分散的代碼可能會導(dǎo)致較差的code cache

常見的優(yōu)化手段

避免不必要的函數(shù)，特別在最底層的循環(huán)，應(yīng)該盡量讓代碼在一個函數(shù)內(nèi)。看起來與良好的編碼習(xí)慣沖突（一個函數(shù)最好不要超過80行），其實不然，跟這個系列其他優(yōu)化一樣，我們應(yīng)該知道何時去使用這些優(yōu)化，而不是一上來就讓代碼不可讀。

嘗試使用inline函數(shù)，讓函數(shù)調(diào)用的地方直接用函數(shù)體替換。inline對編譯器來說是個建議，而且不是inline了性能就好，一般當(dāng)函數(shù)比較小或者只有一個地方調(diào)用的時候，inline效果會比較好

在函數(shù)內(nèi)部使用循環(huán)（e.g.， change for（i=0;i《100;i++） DoSomething（）; into DoSomething（） { for（i=0;i《100;i++） { 。.. } } ）

減少函數(shù)的間接調(diào)用，如偏向靜態(tài)鏈接而不是動態(tài)鏈接，盡量少用或者不用多繼承、虛擬繼承

優(yōu)先使用迭代而不是遞歸

使用函數(shù)來替換define，從而避免多次求值。宏的其他缺點：不能overload和限制作用域（undef除外）

// Use macro as inline function

#define MAX（a，b） （（a） 》 （b） ？ （a） ： （b））

y = MAX（f（x）， g（x））;

// Replace macro by template

template 《typename T》

static inline T max（T const & a， T const & b） {

return a 》 b ？ a ： b;

}

分支預(yù)測應(yīng)用場景

常見的分支預(yù)測場景有 if/else，for/while，switch，預(yù)測正確 0~2 clock cycles，錯誤恢復(fù) 12~25 clock cycles。

一般應(yīng)用分支預(yù)測的正確率在90%以上，但個位數(shù)的誤判率對有較多分支的程序來說影響還是非常大的。分支預(yù)測的技術(shù)（或者說策略）非常多，這里不會展開介紹，對寫程序來說，我們知道越簡單的場景越容易預(yù)測正確：如分支都在在一個循環(huán)內(nèi)或者幾乎沒有其他分支。

關(guān)鍵因素

如果對分支預(yù)測的概念和作用還不清楚的話，可以看看后面的參考文檔。幾個影響分支預(yù)測因素：

branch target buffer （BTB）

分支預(yù)測的結(jié)果存儲一個特殊的cache，該cache是個固定大小的hashtable，通過$pc可以計算出預(yù)測結(jié)果地址

在指令fetch階段訪問，使得分支目標(biāo)地址在IF階段就可以讀取。預(yù)測不正確時更新預(yù)測結(jié)果

Return Address Stack （RAS）

固定大小，操作方式跟stack結(jié)構(gòu)一樣，內(nèi)容是函數(shù)返回值地址（$pc+4）， 使用BTB存儲

間接的跳轉(zhuǎn)不便于預(yù)測，如依賴寄存器、內(nèi)存地址，好在絕大多數(shù)間接的跳轉(zhuǎn)都來自函數(shù)返回

函數(shù)返回地址預(yù)測使用BTB，如果關(guān)鍵部分的函數(shù)和分支較多，會引起B(yǎng)TB的競爭，進(jìn)而影響分支命中率

常見的優(yōu)化手段

1. 消除條件分支

代碼實例

if （a 《 b） {

r = c;

} else {

r = d;

}

優(yōu)化版本1

int mask = （a-b） 》》 31;

r = （mask & c） | （~mask & d）;

優(yōu)化版本2

int mask = （a-b） 》》 31;

r = d + mask & （c-d）;

優(yōu)化版本3

// cmovg版本

r = （a 《 b） ？c ： d;

bool 類型變換

實例代碼

bool a， b， c， d;

c = a && b;

d = a || b;

編譯器的行為是

bool a， b， c， d;

if （a ！= 0） {

if （b ！= 0） {

c = 1;

}

else {

goto CFALSE;

}

}

else {

CFALSE：

c = 0;

}

if （a == 0） {

if （b == 0） {

d = 0;

}

else {

goto DTRUE;

}

}

else {

DTRUE：

d = 1;

}

優(yōu)化版本

char a = 0， b = 0， c， d;

c = a & b;

d = a | b;

實例代碼2

bool a， b;

b = ！a;

// 優(yōu)化成

char a = 0， b;

b = a ^ 1;

反例

a && b 何時不能轉(zhuǎn)換成 a & b，當(dāng) a 不可能為 false 的情況下

a | | b 何時不能轉(zhuǎn)換成 a | b，當(dāng) a 不可能為 true 的情況下

2. 循環(huán)展開

實例代碼

int i;

for （i = 0; i 《 20; i++） {

if （i % 2 == 0） {

FuncA（i）;

}

else {

FuncB（i）;

}

FuncC（i）;

}

優(yōu)化版本

int i;

for （i = 0; i 《 20; i += 2） {

FuncA（i）;

FuncC（i）;

FuncB（i+1）;

Func

C（i+1）; }

優(yōu)化說明

優(yōu)點：減少比較次數(shù)、某些CPU上重復(fù)次數(shù)越少預(yù)測越準(zhǔn)、去掉了if判斷

缺點：需要更多的code cache or micro-op cache、有些處理器（core 2）對于小循環(huán)性能很好（小于65bytes code）、循環(huán)的次數(shù)和展開的個數(shù)不匹配

一般編譯器會自動展開循環(huán)，程序員不需要主動去做，除非有一些明顯優(yōu)點，比如減少上面的if判斷3. 邊界檢查

實例代碼1

const int size = 16; int i;

float list［size］;

。..

if （i 《 0 || i 》= size） {

cout 《《 “Error： Index out of range”;

}

else {

list［i］ += 1.0f;

}

// 優(yōu)化版本

if （（unsigned int）i 》= （unsigned int）size） {

cout 《《 “Error： Index out of range”;

}else {

list［i］ += 1.0f;

}

實例代碼2

const int min = 100， max = 110; int i;

。..

if （i 》= min && i 《= max） { 。..

//優(yōu)化版本

if （（unsigned int）（i - min） 《= （unsigned int）（max - min）） { 。..

4. 使用數(shù)組

實例代碼1

float a; int b;

a = （b == 0） ？ 1.0f ： 2.5f;

// 使用靜態(tài)數(shù)組

float a; int b;

static const float OneOrTwo5［2］ = {1.0f， 2.5f};

a = OneOrTwo5［b & 1］;

實例代碼2

// 數(shù)組的長度是2的冪

float list［16］; int i;

。..

list［i & 15］ += 1.0f;

5. 整形的 bit array 語義，適用于 enum、const、define

enum Weekdays {

Sunday， Monday， Tuesday， Wednesday， Thursday， Friday， Saturday

};

Weekdays Day;

if （Day == Tuesday || Day == Wednesday || Day == Friday） {

DoThisThreeTimesAWeek（）;

}

// 優(yōu)化版本 using &

enum Weekdays {

Sunday = 1， Monday = 2， Tuesday = 4， Wednesday = 8，

Thursday = 0x10， Friday = 0x20， Saturday = 0x40

};

Weekdays Day;

if （Day & （Tuesday | Wednesday | Friday）） {

DoThisThreeTimesAWeek（）;

}

本塊小結(jié)

盡可能的減少跳轉(zhuǎn)和分支

優(yōu)先使用迭代而不是遞歸

對于長的if.。.else，使用switch case，以減少后面條件的判斷，把最容易出現(xiàn)的條件放在最前面

為小函數(shù)使用inline，減少函數(shù)調(diào)用開銷

在函數(shù)內(nèi)使用循環(huán)

在跳轉(zhuǎn)之間的代碼盡量減少數(shù)據(jù)依賴

嘗試展開循環(huán)

嘗試通過計算來消除分支

原文標(biāo)題：干貨：C++的性能優(yōu)化

文章出處：【微信公眾號：嵌入式ARM】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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