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。
当前回答
当你不能再提高表现时，看看你是否可以提高感知的表现。
您可能无法使您的fooCalc算法更快，但通常有一些方法可以使您的应用程序对用户的响应更快。
举几个例子:
预测用户将要做什么 请求并开始着手这项工作 在那之前 将结果显示为 它们是进来的，而不是同时出现的 在最后 精确的进度计
这些不会让你的程序更快，但可能会让你的用户对你的速度更满意。
其他回答
不像之前的答案那么深入或复杂，但下面是: (这些更多是初级/中级水平)
明显:干 向后运行循环，所以总是与0比较，而不是与变量比较 尽可能使用位操作符 将重复的代码分解为模块/函数 缓存对象 局部变量具有轻微的性能优势 尽可能限制字符串操作
更多的建议:
Avoid I/O: Any I/O (disk, network, ports, etc.) is always going to be far slower than any code that is performing calculations, so get rid of any I/O that you do not strictly need. Move I/O up-front: Load up all the data you are going to need for a calculation up-front, so that you do not have repeated I/O waits within the core of a critical algorithm (and maybe as a result repeated disk seeks, when loading all the data in one hit may avoid seeking). Delay I/O: Do not write out your results until the calculation is over, store them in a data structure and then dump that out in one go at the end when the hard work is done. Threaded I/O: For those daring enough, combine 'I/O up-front' or 'Delay I/O' with the actual calculation by moving the loading into a parallel thread, so that while you are loading more data you can work on a calculation on the data you already have, or while you calculate the next batch of data you can simultaneously write out the results from the last batch.
谷歌方法是一个选项“缓存它..”只要可能，不要碰磁盘。”
调整操作系统和框架。
这听起来可能有点夸张，但可以这样想:操作系统和框架被设计用来做很多事情。您的应用程序只做非常具体的事情。如果你能让操作系统完全满足你的应用程序的需求，并让你的应用程序理解框架(php，.net,java)是如何工作的，你就能从硬件上得到更好的东西。
例如，Facebook改变了Linux中的一些内核级别的东西，改变了memcached的工作方式(例如，他们写了一个memcached代理，使用udp而不是tcp)。
另一个例子是Window2008。Win2K8有一个版本，你可以安装运行X应用程序所需的基本操作系统(例如web应用程序，服务器应用程序)。这大大减少了操作系统在运行进程方面的开销，并为您提供了更好的性能。
当然，你应该在第一步就投入更多的硬件……
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。
