目录
一，性能对比
二，性能分析工具
1，VS性能分析工具
2，汇编分析工具
三，计算机性能
1，存储访问
2，处理器性能加速
3，系统调用开销
4，时钟函数
四，编译器优化
1，总体特点
2，指令重排
3，防优化技巧
五，常见代码的性能
1，二维数组的访问
2，大批量内存拷贝
3，多分支语句的顺序
4，循环嵌套条件语句
5，虚函数
6，volatile
六，经验总结
1，异常性能
2，性能优化手段总结
3，增加Cache命中率
4，并行处理
一，性能对比
我们经常对比2份代码的性能，首先要注意控制这几点：
（1）2份代码的功能完全相同
（2）使用相同的测试环境（windows还是linux，编译器等）
（3）使用相同的性能测试代码
（4）使用相同的编译优化级别（VS开release模式）
对于简单的情况，编译器很可能已经做了大量的优化，使得对比结果并不明显。
但是，这却并不代表我们写代码可以完全依赖编译器。
代码的两种写法，在不同程度的编译优化下，哪种写法更快可能没有定论。
例如下面的“循环嵌套条件语句”，clion上运行的是1770 1501，visual studio上运行的是849 1228，感觉应该是vs做的编译优化比较多，简单的if语句可能被优化掉了。
我在windows机器上写C++代码，用cmake编译运行，用clock函数计时，用来判断程序运行时间。
性能测试代码
auto s1 = clock(); test(); auto e1 = clock(); cout << endl << e1 - s1;二，性能分析工具
1，VS性能分析工具
点击 分析、性能探测器、更改目标
点击 可执行文件、开始、CPU采用、下一步、可执行文件、下一步
填写路径，完成。
2，汇编分析工具
在线汇编
左边可以用不同语言写代码
右边可以选择不同的环境和编译器版本，还支持输入编译选项。
三，计算机性能
1，存储访问
连续的不跳跃的存储访问是最快的，这对程序性能影响很大。
2，处理器性能加速
处理器性能加速：指令乱序执行、流水线、并发
条件分支代码可能打乱流水线，造成性能下降。
3，系统调用开销
read write open close mmap 耗时比较长
4，时钟函数
Linux中的时钟函数
Windows中的时钟函数
四，编译器优化
1，总体特点
2，指令重排
好处是可以提高指令并行度。
int x,y,a; int main() { x=a; y=2; return 0; }然而从gcc8开始，这个代码在O2下是不进行指令重排的，不知道为啥。
3，防优化技巧
五，常见代码的性能
1，二维数组的访问
二维数组的访问最好不要跳内存。
#include <stdio.h> #include "time.h" #define N 1000000 #define M 1000 typedef struct { int a[N]; }Node; #define OUTCLOCK \ printf("%d ",clock()-theClock); \ theClock=clock(); int main() { clock_t theClock=clock(); Node *p=(Node *)malloc(sizeof(Node)*M); OUTCLOCK for(int i=0;i<M;i++)for(int j=0;j<N;j++)p[i].a[j]=i*j+1; OUTCLOCK for(int j=0;j<N;j++)for(int i=0;i<M;i++)p[i].a[j]=i*j+1; OUTCLOCK return 0; }运行结果：
0 2339 2234
单位是毫秒
2，大批量内存拷贝
大批量内存拷贝，用memcpy代替赋值语句
int main() { clock_t theClock=clock(); Node *p=(Node *)malloc(sizeof(Node)*M); int *p2=(int *)malloc(sizeof(int)*N*M); OUTCLOCK for(int i=0;i<M;i++)for(int j=0;j<N;j++)p2[i*N+j]=p[i].a[j]; OUTCLOCK memcpy(p2,p, sizeof(int)*N*M); OUTCLOCK return 0; }运行结果：
0 2811 276
3，多分支语句的顺序
形如如下的代码：
if(con1)do1; else if(con2)do2; else if(con3)do3; else do4;假设do语句里面没有continue、break、goto、return语句，那么这段代码的执行时间分为con判断时间、do语句时间两部分。
其中，无论这些分支如何调整顺序，都不影响do语句时间，所以只需要考虑con判断时间。
假设各个分支的命中概率分别为p1 p2 p3 p4，判断时间（单个con表达式的执行时间）分别为t1 t2 t3 t4
则con判断时间T=p1t1 + p2(t1+t2) + p3(t1+t2+t3) + p4(t1+t2+t3+t4)
显然当p1/t1 > p2/t2 > p3/t3 > p4/t4时，T取到最小值。
也就是说，命中率高的分支往前放，单个con表达式执行时间较长的往后放（这种比如con表达式包含了执行一个函数）
4，循环嵌套条件语句
如果循环里面有if语句，无论是对程序员还是对cpu来说，都是一个复杂的行为。
#include <stdio.h> #include "time.h" #define N 1000000 #define M 1000 int x[M],y[M]; #define OUTCLOCK \ printf("%d ",clock()-theClock); \ theClock=clock(); int main() { for(int i=0;i<M;i++)x[i]=i*i,y[i]=i*i*i+i*3+1; int d,s=0; scanf("%d",&d); clock_t theClock=clock(); for(int i=0;i<N;i++)for(int i=0;i<M;i++)if(x[i]==d)s+=y[i]; OUTCLOCK for(int i=0;i<N;i++)for(int i=0;i<M;i++)s+=((x[i]==d)?y[i]:0); OUTCLOCK return 0; }运行结果：
250000
1770 1501
可此可见，让条件只控制数据不控制指令跳转，对于CPU来说是很友好的。
5，虚函数
虚函数比较慢的原因有两个，一是需要通过函数指针来调用，二是通常会防止内联。
所以，CRTP模式会比继承模式要快。
6，volatile
普通代码：
#include<iostream> using namespace std; int main() { char ch[80]; for(int i=0;i<80;i++)ch[i]=0; //核心代码 for(int i=0;i<80;i++)cout<<ch[i]; return 0; }其中赋值的那一行是核心代码。
汇编：
汇编结果是5次操作，每次操作16个字节。
加了volatile的代码：
#include<iostream> using namespace std; int main() { volatile char ch[80]; for(int i=0;i<80;i++)ch[i]=0; //核心代码 for(int i=0;i<80;i++)cout<<ch[i]; return 0; }汇编：
加了volatile的代码，汇编结果就是80次的循环了。
所以， volatile是对性能有负面影响的。
六，经验总结
1，异常性能
功能相同，代码差不多，但性能差异明显，有可能是算法写错了。
实例：杀手数独
错误代码中漏了规则，即少了DFS的剪枝条件，或许即使少了条件也有唯一答案，但搜索效率一定会降低。
2，性能优化手段总结
（来自吴咏炜老师）
3，增加Cache命中率
（1）增加Cache块大小
（2）增加Cache容量
（3）增加Cache相联度
（4）way预测
（5）编译优化
4，并行处理
（1）指令级并行
流水线、超标量、超长指令字、乱序执行
（2）向量数据并行
向量架构、多媒体SIMD指令集拓展、脉动阵列、gpu
（3）线程级并行
多处理机，多核，多线程
