They cause the compiler to emit the appropriate branch hints where the hardware supports them. This usually just means twiddling a few bits in the instruction opcode, so code size will not change. The CPU will start fetching instructions from the predicted location, and flush the pipeline and start over if that turns out to be wrong when the branch is reached; in the case where the hint is correct, this will make the branch much faster - precisely how much faster will depend on the hardware; and how much this affects the performance of the code will depend on what proportion of the time hint is correct.

例如，在PowerPC CPU上，未提示的分支可能需要16个周期，正确提示的是8个周期，错误提示的是24个周期。在最内层循环中，良好的暗示可以产生巨大的差异。

可移植性并不是真正的问题——假设定义是在每个平台的头文件中;对于不支持静态分支提示的平台，可以简单地将“可能”和“不太可能”定义为零。

这些宏向编译器提供了关于分支可能走向的提示。如果这些宏可用，它们将扩展为特定于GCC的扩展。

GCC使用这些来优化分支预测。例如，如果您有以下内容

if (unlikely(x)) {
  dosomething();
}

return x;

然后它可以重新构造这段代码，使其更像:

if (!x) {
  return x;
}

dosomething();
return x;

这样做的好处是，当处理器第一次使用分支时，会有很大的开销，因为它可能已经预先加载和执行了代码。当它决定使用分支时，它必须使其无效，并从分支目标开始。

大多数现代处理器现在都有某种分支预测，但这只在您之前已经通过了分支，并且分支仍然在分支预测缓存中时才有帮助。

在这些场景中，编译器和处理器还可以使用许多其他策略。你可以在Wikipedia上找到关于分支预测器如何工作的更多细节:http://en.wikipedia.org/wiki/Branch_predictor

They cause the compiler to emit the appropriate branch hints where the hardware supports them. This usually just means twiddling a few bits in the instruction opcode, so code size will not change. The CPU will start fetching instructions from the predicted location, and flush the pipeline and start over if that turns out to be wrong when the branch is reached; in the case where the hint is correct, this will make the branch much faster - precisely how much faster will depend on the hardware; and how much this affects the performance of the code will depend on what proportion of the time hint is correct.

例如，在PowerPC CPU上，未提示的分支可能需要16个周期，正确提示的是8个周期，错误提示的是24个周期。在最内层循环中，良好的暗示可以产生巨大的差异。

可移植性并不是真正的问题——假设定义是在每个平台的头文件中;对于不支持静态分支提示的平台，可以简单地将“可能”和“不太可能”定义为零。

它们是对编译器发出指令的提示，这些指令将导致分支预测倾向于跳转指令的“可能”一侧。这可能是一个巨大的胜利，如果预测是正确的，这意味着跳跃指令基本上是免费的，将采取零周期。另一方面，如果预测是错误的，那么这意味着处理器管道需要刷新，这可能会花费几个周期。只要预测在大多数时候是正确的，这将有利于性能。

就像所有这样的性能优化一样，你应该只在广泛的分析之后进行，以确保代码确实处于瓶颈中，并且可能考虑到微观性质，它正在一个紧密的循环中运行。一般来说，Linux开发人员都很有经验，所以我可以想象他们会这样做。他们不太关心可移植性，因为他们只针对gcc，而且他们对希望生成的程序集有非常接近的想法。

long __builtin_expect(long EXP, long C);

这个构造告诉编译器表达式EXP . xml 最有可能的值是c。返回值是EXP。 __builtin_expect用于条件句 表达式。在几乎所有的情况下，它将被用于 上下文的布尔表达式在这种情况下，它是很多 定义两个helper宏更方便:

#define unlikely(expr) __builtin_expect(!!(expr), 0)
#define likely(expr) __builtin_expect(!!(expr), 1)

这些宏可以用于

if (likely(a > 1))

参考:https://www.akkadia.org/drepper/cpumemory.pdf

在许多linux版本中，你可以在/usr/linux/中找到compiler.h，你可以简单地把它包含进来。另一种观点是，unlikely()比likely()更有用，因为

if ( likely( ... ) ) {
     doSomething();
}

它也可以在许多编译器中进行优化。

顺便说一下，如果你想观察代码的详细行为，你可以简单地做如下所示:

测试 Objdump -d测试。O > obj.s

然后，打开obj。S，你可以找到答案。