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
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。
其他回答
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。
谷歌方法是一个选项“缓存它..”只要可能，不要碰磁盘。”
分而治之
如果正在处理的数据集太大，则对其中的大块进行循环。如果代码编写正确，实现应该很容易。如果您有一个单片程序，现在您就更清楚了。
建议:
Pre-compute rather than re-calculate: any loops or repeated calls that contain calculations that have a relatively limited range of inputs, consider making a lookup (array or dictionary) that contains the result of that calculation for all values in the valid range of inputs. Then use a simple lookup inside the algorithm instead. Down-sides: if few of the pre-computed values are actually used this may make matters worse, also the lookup may take significant memory. Don't use library methods: most libraries need to be written to operate correctly under a broad range of scenarios, and perform null checks on parameters, etc. By re-implementing a method you may be able to strip out a lot of logic that does not apply in the exact circumstance you are using it. Down-sides: writing additional code means more surface area for bugs. Do use library methods: to contradict myself, language libraries get written by people that are a lot smarter than you or me; odds are they did it better and faster. Do not implement it yourself unless you can actually make it faster (i.e.: always measure!) Cheat: in some cases although an exact calculation may exist for your problem, you may not need 'exact', sometimes an approximation may be 'good enough' and a lot faster in the deal. Ask yourself, does it really matter if the answer is out by 1%? 5%? even 10%? Down-sides: Well... the answer won't be exact.
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。
