在这个网站上已经有很多性能问题了,但是在我看来,几乎所有的问题都是非常具体的,而且相当狭窄。几乎所有人都重复了避免过早优化的建议。
我们假设:
代码已经正常工作了
所选择的算法对于问题的环境已经是最优的
对代码进行了测量,并隔离了有问题的例程
所有优化的尝试也将被衡量,以确保它们不会使事情变得更糟
我在这里寻找的是策略和技巧,在一个关键算法中,当没有其他事情可做,但无论如何都要挤出最后百分之几。
理想情况下,尽量让答案与语言无关,并在适用的情况下指出所建议的策略的任何缺点。
我将添加一个带有我自己最初建议的回复,并期待Stack Overflow社区能想到的任何其他东西。
虽然我喜欢Mike Dunlavey的回答,但事实上这是一个很好的答案,并且有支持的例子,我认为它可以简单地表达出来:
首先找出哪些事情最耗费时间,并了解原因。
它是时间消耗的识别过程,可以帮助您了解必须在哪里改进算法。这是我能找到的唯一一个全面的语言不可知论答案,这个问题已经被认为是完全优化的。同时假设您希望在追求速度的过程中独立于体系结构。
因此,虽然算法可能被优化了,但它的实现可能没有。标识可以让您知道哪个部分是哪个部分:算法或实现。所以,占用时间最多的就是你审查的首选对象。但是既然你说你想把最后的%挤出来,你可能还想检查一下较小的部分,那些你一开始没有仔细检查过的部分。
最后,对实现相同解决方案的不同方法的性能数据进行一些尝试和错误,或者可能的不同算法,可以带来有助于识别浪费时间和节省时间的见解。
HPH,
asoudmove。
不可能有这样的全面陈述,这取决于问题领域。一些可能性:
因为你没有直接指定你的应用程序是100%计算:
搜索阻塞的调用(数据库,网络硬盘,显示更新),并隔离它们和/或将它们放入线程中。
如果你使用的数据库恰好是Microsoft SQL Server:
研究nolock和rowlock指令。(在这个论坛上有一些讨论。)
如果你的应用是纯粹的计算,你可以看看我关于旋转大图像缓存优化的问题。速度的提高使我大吃一惊。
这是一个长期的尝试,但它可能提供了一个想法,特别是如果您的问题是在成像领域:代码中旋转位图
另一个是尽量避免动态内存分配。一次分配多个结构,一次释放它们。
否则,请确定最紧密的循环,并将它们与一些数据结构一起张贴在这里(无论是伪的还是非的)。
目前最重要的限制因素是有限的内存带宽。多核只会让情况变得更糟,因为带宽是在核之间共享的。此外,用于实现缓存的有限芯片区域也分配给了内核和线程,这进一步恶化了这个问题。最后,保持不同缓存一致性所需的芯片间信号也会随着核数的增加而增加。这也增加了一个惩罚。
这些是您需要管理的影响。有时是通过对代码的微观管理,但有时是通过仔细考虑和重构。
很多注释已经提到了缓存友好的代码。至少有两种不同的风格:
避免内存读取延迟。
降低内存总线压力(带宽)。
第一个问题与如何使数据访问模式更规则有关,从而使硬件预取器更有效地工作。避免动态内存分配,这会将数据对象分散在内存中。使用线性容器代替链表、散列和树。
第二个问题与提高数据重用有关。修改算法以处理适合可用缓存的数据子集,并在数据仍在缓存中时尽可能多地重用这些数据。
更紧密地封装数据并确保在热循环中使用缓存线路中的所有数据,将有助于避免这些其他影响,并允许在缓存中安装更多有用的数据。
添加这个答案,因为我没有看到它包括在所有其他。
最小化类型和符号之间的隐式转换:
这至少适用于C/ c++,即使你已经认为你已经摆脱了转换——有时测试在需要性能的函数周围添加编译器警告是很好的,特别是注意循环中的转换。
特定于GCC:您可以通过在代码周围添加一些冗长的pragmas来测试这一点,
#ifdef __GNUC__
# pragma GCC diagnostic push
# pragma GCC diagnostic error "-Wsign-conversion"
# pragma GCC diagnostic error "-Wdouble-promotion"
# pragma GCC diagnostic error "-Wsign-compare"
# pragma GCC diagnostic error "-Wconversion"
#endif
/* your code */
#ifdef __GNUC__
# pragma GCC diagnostic pop
#endif
我曾见过一些案例,你可以通过减少这样的警告所带来的转化率来获得几个百分点的加速。
在某些情况下,我有一个带有严格警告的头,我保留了这些警告,以防止意外转换,然而这是一种权衡,因为您可能最终会为安静的故意转换添加大量强制转换,这可能会使代码更加混乱,而收益却微乎其微。
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对于任何非离线项目,尽管拥有最好的软件和硬件,但如果你的throughoutput很弱,那么这条细线就会挤压数据并给你带来延迟,尽管只有几毫秒……
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