CPU通俗演义及代码级性能优化实例分析

这种问题的原因在于程序代码结构不合理，导致过度使用计算资源。如果往高大上的说，那就是算法不行。比如下面两段程序，前一段程序在for循环的条件判断中有一个strlen调用，用于判断字符串的长度。而后一段代码则将strlen移到条件判断外面。

如果字符串大的情况下，这两个程序的性能差异可能有百倍。这个主要是因为strlen函数其实是个循环判断，需要消耗大量的计算资源。

另外一种最为常见例子是关于排序算法的，比如冒泡排序的性能比快速排序差。因为两者计算量(时间复杂度)不同，所以算法的性能自然就不同。

2. 运算符合理选择

这部分也是针对计算资源消耗的优化。在介绍这部分内容之前，我们脑子里要有个概念。就是不同的运算(加减乘除)消耗的计算资源是不同的，其中加减、位运算和移位操作最低，可以认为是1，那么乘法则是3-4，而除法则大概是10-30左右。

了解上上面的内容之后，那我们在程序开发中就要尽量少用除法运算，因为它的性价比实在不高(太消耗计算资源)。有人可能会想怎么可能?有的时候就要用除法怎么办?下面我们看一个例子，这个例子是JDK中关于Hashmap的实现。

Hashmap是通过哈希表实现的，哈希表的概念这里就不啰嗦了。在查找或者存储的时候需要根据Key值取模，定位元素的位置。通常我们能想到的方法就是取模的运算符(计算量类似除法)，但在Hashmap中却没有用取模运算符，而是用的位运算。这样，整个性能就会有十倍以上的提升，如下是它的代码。

static int indexFor(int h, int length) { 
return h & (length-1); 
} 

3. 减少对内存的访问

通过前面的准备知识我们知道内存的访问比寄存器慢100倍，因此在写代码的时候尽量减少对内存的访问。那么怎么减少对内存的访问呢?我们仍然看一个例子，比如一个简单的累加运算(这个例子比较极端)。前者是通过全局变量存储累加和，而后者是通过局部变量。

为了深入的了解两者差异，我们需要对程序进行反汇编，然后对比一下反汇编代码。对比上线代码可以看出前者每次计算都有访问多次内存(其中带圆括弧的汇编语句)，而后者则将其转换成了寄存器访问。

虽然我们通常认为局部变量在函数栈中(内存空间)，但实际上编译器在进行程序编译的时候会对代码进行优化，将局部变量优化为寄存器。因此，我们在实际开发的时候尽量使用局部变量，减少对内存的访问。

4. 减少对磁盘的访问

道理跟前面一个是一样的，还是那个存储金字塔。如果你的程序有很多对磁盘的访问，性能通常不会好到那去。通常的方法是使用内存作为缓存。在磁盘方面性能优化最经典的例子恐怕就是文件系统的页缓存了。也就是文件系统写入的数据不会马上写到磁盘，而是先写到缓存(内存)中。而读数据的时候则是通过预读机制提前将数据读入内存，文件系统从内存读数据，而不是从磁盘。由于内存的性能是机械磁盘的十万倍以上，因此文件系统的性能得以大大提高(这里有场景限制，我们后面再详细介绍)。

另外一个经典案例还是文件系统相关的，这个就是Linux的虚拟文件系统(VFS)。我们知道文件系统每个文件都对应着一个inode，而inode也是存储在磁盘上的。如果我们要打开一个文件，首先需要从磁盘找到inode，然后读取到内存，然后才能进行后续的读写操作。

在VFS中，在文件打开的时候，VFS会将inode放入一个内存中的哈希表中，而且在关闭文件的情况下并不释放。这样，当应用程序再次打开文件的时候就可以直接从内存找到该inode，而不用重新读磁盘了。

上面这些都是特例，大家要融会贯通，希望对大家的软件设计有所帮助。最后，性能优化本质，还是那一句话，尽量少的使用计算资源，尽量多的用金字塔顶部的部件存储要访问数据。

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（编辑：云计算网_泰州站长网）

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