C++ Low level performance optimize 2

C++ Low level performance optimize 2

上一篇文章讨论了一些底层代码的优化技巧，本文继续讨论一些相关的内容。

首先，上一篇文章讨论cache missing的重要性时，用了list做比较，目的并不是说list没有用，而是说明cache missing会对性能有重要影响。如果元素不多，并且对象复制的代价很大，那么list可能就是更好的选择。其次，这里讨论的大部分是编码时一些比较底层的技巧，当遇到性能问题时，应该先考虑是否能在高层改进算法，减少运算，实在不行，在考虑这类优化技巧。性能优化的挑战就在于没有完美的永远适用的方案，了解这些技巧让我们在优化代码时有更多武器，但最终选择哪个方案还需要更加实际情况，并且以profile的实际数据为依据来做。

1. Data Layout

调整数据布局是常见的优化手段，做此类优化时有几点需要注意：首先是内存占用，现代编译器默认大多以16或32位对齐，因此

struct BadLayout
{int8_t i0;int32_t i1;int8_t i2;
};struct GoodLayout
{int8_t i0;int8_t i2;int32_t i1;
};

sizeof(Goodlayout) >= sizeof(BadLayout) 在vs2013默认对齐设置下，BadLayout==12 byte，GoodLayout==8byte。

其次，经常访问或者相关的数据应该放到一起，减少cache missing。Going native2013 Andrei Alexandrescu介绍了facebook做的重要性能优化就是把php代码编译为c++代码，而在代码转换中重要的一步就是根据数据的”hotness”重新布局。

struct BadLayout
{auto user0_data0;auto user1_data1;auto user0_data1;auto user1_data0;
};struct GoodLayout
{auto user0_data0;auto user0_data1;auto user1_data0;auto user1_data1;};

最后，可维护性！这一点非常重要，对于一些生命周期较长的项目来说，把数据按逻辑组织更易于维护，减少潜在bug的重要性，如果性能差别不大，我通常更愿意让代码看起来好读J

2. Code cache

struct BitBool
{bool b0 :1;bool b1 :1;bool b2 :1;
}struct NormalBool
{bool b0;bool b1;bool b2;
}

上次的例子中，这段代码比较有争议，让我们从时间和空间方面来分析。时间上，因为BitBool需要额外指令来访问元素，因此效率一定比NormalBool低，但差别非常小，几乎可以忽略。再看空间上，但从结构本身看，显然BitBool更小，但是由于访问元素需要额外指令，实际应用中，生成的代码一定比NormalBool多，读取访问的次数越多，生成的代码也越多(内联的结果)，而代码也需要占用内存空间！！cache line中通常一半是代码，一半是数据。因此，不一定因为BitBool本身小就得到更好的cache。大部分文章在讨论cache missing时都只介绍了数据，而忽略了代码也需要占用内存，也会有cache missing。某些游戏引擎会在update entity时先把对象按照类型排序，就是为了减少代码的cache missing。

最后，这个例子的目的是让大家了解过度优化可能并不会带来性能提升，实际应用中两种写法的虽然有性能差距，但基本可以忽略。

3. more about bit field

上一个例子让我想起了bitfield另一个微妙的地方，假设f1和f2在两个不同线程中，考虑下面代码是安全的吗？

struct BitField
{bool b0 : 1;bool b1 : 1;bool b2 : 1;uint8_t i0 :3;
}BitField bf;
std::mutex mtx1;std::mutex mtx2;
//thread 1
void f1()
{mtx1.lock();bf.b1 = somevalue;mtx1.unlock();
}
//thread 2
void f2()
{mtx2.lock();bf.i0 = somevalue;mtx2.unlock();
}

No！！！虽然代码可以通过编译运行，但却并不是线程安全的，因为b1，i0都属于同一快内存”单元”,因此根本无法生成只更新b1,但是不写入i0的代码！！实际上c++11明确指出了这种情况会导致race，临近的bit总是被当做一个”对象” :)

转载于:https://www.cnblogs.com/clayman/p/3659312.html

C++ Low level performance optimize 2相关推荐

Consumer设计-high/low Level Consumer
1 Producer和Consumer的数据推送拉取方式 Producer Producer通过主动Push的方式将消息发布到Broker n Consumer Consumer通过Pull从Br ...
Elasticsearch Java Low Level REST Client（通用配置）
Elasticsearch Java Low Level REST Client(通用配置) 通用配置正如初始化中所解释的,RestClientBuilder支持提供RequestConfigCal ...
zabbix企业应用之low level discovery监控mysql
之前介绍了使用zabbix监控固定3306端口的mysql(文章地址为http://dl528888.blog.51cto.com/2382721/1346590),有个不好的地方是只能监控固定的33 ...
Kafka High Level API vs. Low Level API
目录: 1.ConsumerApi 2.High Level Consumer (屏蔽细节管理) 3.Low Level API (细节需要自己处理) 1.Kafka提供了两种Consumer API ...
Kafka:High level consumer vs. Low level consumer
Kafka中的消费者有两套API,分别是high level的和low level的.两种消费方式在构造和实现上都是不同的,在此记录一下: 一.High level consumer API High ...
Using HumanVisual System modeling for bio-inspired low level image processing
摘要在本文中,我们提出了一种图像处理方法,即所谓的"基于生物视觉的方法". 基本思想是通过对人类视觉系统(HVS)的某些部分进行建模来复制人类视觉系统(HVS),以开发低级图像处 ...
ML-Agents与python的Low Level API通信
本文基于我前面的文章Unity强化学习之ML-Agents的使用参考Github链接:https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents 参考文档:htt ...
Elasticsearch java api操作（一）（Java Low Level Rest Client）
一.说明: 一.Elasticsearch提供了两个JAVA REST Client版本: 1.java low level rest client: 低级别的rest客户端,通过http与集群交互, ...
如何使用 Elastic Search Low Level API 构造请求进行搜索
场景: 需要在客户端构造请求调解, 调用 Elastic Search 的 API 取到结果,并且能够使用 ES 的授权机制. 方案: 一.在客户端构造 Low Level API . 二.Low L ...

C++ Low level performance optimize 2

C++ Low level performance optimize 2相关推荐

最新文章

热门文章