通过引用而不是通过值传递

有时改变数据的布局会有所帮助。在C语言中，可以从数组或结构切换到数组结构，反之亦然。

减少可变大小(在嵌入式系统中)

如果您的变量大小大于特定体系结构上的单词大小，则会对代码大小和速度产生重大影响。例如，如果你有一个16位系统，经常使用一个长int变量，然后意识到它永远不能超出范围(−32.768…32.767)考虑将其减少到短int。

从我的个人经验来看，如果一个程序已经准备好或几乎准备好了，但是我们意识到它占用了目标硬件程序内存的110%或120%，那么对变量进行快速归一化通常可以解决这个问题。

到这个时候，优化算法或部分代码本身可能会变得令人沮丧的徒劳:

重新组织整个结构，程序就不再像预期的那样工作，或者至少引入了许多错误。 做一些聪明的技巧:通常你花了很多时间优化一些东西，并发现代码大小没有或很小的减少，因为编译器无论如何都会优化它。

Many people make the mistake of having variables which exactly store the numerical value of a unit they use the variable for: for example, their variable time stores the exact number of milliseconds, even if only time steps of say 50 ms are relevant. Maybe if your variable represented 50 ms for each increment of one, you would be able to fit into a variable smaller or equal to the word size. On an 8 bit system, for example, even a simple addition of two 32-bit variables generates a fair amount of code, especially if you are low on registers, while 8 bit additions are both small and fast.

内联例程(消除调用/返回和参数推送) 试着用表查找(如果它们更快的话)消除测试/开关 展开循环(Duff的设备)到刚好适合CPU缓存的位置 本地化内存访问，以免耗尽缓存 如果优化器还没有本地化相关的计算 如果优化器还没有这样做，就消除循环不变量

我大半辈子都在这里度过。大致的方法是运行你的分析器并记录它:

Cache misses. Data cache is the #1 source of stalls in most programs. Improve cache hit rate by reorganizing offending data structures to have better locality; pack structures and numerical types down to eliminate wasted bytes (and therefore wasted cache fetches); prefetch data wherever possible to reduce stalls. Load-hit-stores. Compiler assumptions about pointer aliasing, and cases where data is moved between disconnected register sets via memory, can cause a certain pathological behavior that causes the entire CPU pipeline to clear on a load op. Find places where floats, vectors, and ints are being cast to one another and eliminate them. Use __restrict liberally to promise the compiler about aliasing. Microcoded operations. Most processors have some operations that cannot be pipelined, but instead run a tiny subroutine stored in ROM. Examples on the PowerPC are integer multiply, divide, and shift-by-variable-amount. The problem is that the entire pipeline stops dead while this operation is executing. Try to eliminate use of these operations or at least break them down into their constituent pipelined ops so you can get the benefit of superscalar dispatch on whatever the rest of your program is doing. Branch mispredicts. These too empty the pipeline. Find cases where the CPU is spending a lot of time refilling the pipe after a branch, and use branch hinting if available to get it to predict correctly more often. Or better yet, replace branches with conditional-moves wherever possible, especially after floating point operations because their pipe is usually deeper and reading the condition flags after fcmp can cause a stall. Sequential floating-point ops. Make these SIMD.

我还喜欢做一件事:

将编译器设置为输出程序集清单，并查看它为代码中的热点函数发出了什么。所有那些聪明的优化，“一个好的编译器应该能够自动为你做”?实际的编译器可能不会执行这些操作。我见过GCC发出真正的WTF代码。

以下是我使用的一些快速而粗糙的优化技术。我认为这是“第一关”优化。

了解时间都花在了什么地方。是文件IO吗?是CPU时间吗?是因为网络吗?是数据库吗?如果IO不是瓶颈，优化IO是没有用的。

了解您的环境了解在哪里进行优化通常取决于开发环境。例如，在VB6中，通过引用传递比通过值传递慢，但是在C和c++中，通过引用传递要快得多。在C语言中，如果返回代码表明失败，尝试一些东西并做一些不同的事情是合理的，而在Dot Net中，捕获异常比尝试前检查有效条件要慢得多。

在频繁查询的数据库字段上构建索引。你几乎总是可以用空间来换取速度。

在要优化的循环内部，我避免了必须进行任何查找。找到循环外的偏移量和/或索引，并重用循环内的数据。

最小化IO尝试以一种减少必须读或写的次数的方式进行设计，特别是在网络连接上

减少抽象代码必须通过的抽象层越多，它就越慢。在关键循环内部，减少抽象(例如，揭示避免额外代码的低级方法)

对于带有用户界面的项目，生成一个新线程来执行较慢的任务使应用程序感觉反应更快，尽管不是。

你通常可以用空间来换取速度。如果有计算或其他密集的操作，看看是否可以在进入关键循环之前预先计算一些信息。