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

你知道吗,一根CAT6电缆能够比缺省的Cat5e UTP电缆更好地屏蔽外部干扰10倍?

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……

此外,CAT6电缆的最大吞吐量更高,因为您实际上更有可能收到铜芯电缆,而不是CCA,铜芯包覆铝,这通常出现在所有标准CAT5e电缆中。

如果您面临丢包,丢包,那么提高24/7操作的吞吐量可靠性可以使您所寻找的不同。

对于那些追求家庭/办公室连接可靠性的人来说(并且愿意对今年的快餐店说不,在年底你可以在那里),以知名品牌的CAT7电缆的形式为自己提供LAN连接的顶峰。

其他回答

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。

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

向它扔更多的硬件!

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。

在带有模板的语言(c++ /D)中,您可以尝试通过模板参数传播常量值。你甚至可以用开关来处理小的非常值集合。

Foo(i, j); // i always in 0-4.

就变成了

switch(i)
{
    case 0: Foo<0>(j); break;
    case 1: Foo<1>(j); break;
    case 2: Foo<2>(j); break;
    case 3: Foo<3>(j); break;
    case 4: Foo<4>(j); break;
}

缺点是缓存压力,因此这只会在深度或长期运行的调用树中获得,其中值在持续时间内是恒定的。